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121.
农田休闲期垄作地形对近地表风场的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
垄作是旱作农田常用的保护性耕作技术,而其防风抗蚀的机制尚需研究。通过野外试验,对垄脊高25cm,垄沟宽1.5m的垄作田上风向、垄间及下风向地带0~4m的风流场进行了同步观测,对不同观测位置的时均风速、空气动力学粗糙度、摩阻速度和风速脉动进行了对比分析。结果表明,土垄间和下风向近地表0~1m内时均风速比上风向平坦地表明显降低,其中高0.3m处降低幅度最大。水平方向上风速降低幅度、空气动力学粗糙度和摩阻速度均随观测点与垄作地表距离的增大而减小。受风速递增的影响,风速的绝对脉动强度随高度呈对数关系递增。风速的相对脉动强度在0~1m内随高度增大而降低,1m以上基本无变化。高0.05m处风速的相对脉动强度在水平方向上随与垄作田距离的减小而增大,其中垄间最大,时均风速相同时对地面剪切力最大。 相似文献
122.
露天矿区生态环境质量与资源利用评价——以平朔安太堡露天煤矿为例 总被引:2,自引:1,他引:2
以山西省平朔安太堡露天煤矿为例,针对露天矿生态环境的影响因素及其资源利用情况,提出了能够体现露天矿区生态环境质量与资源利用主要特征的定性、定量评价指标体系,利用层次分析和模糊数学等方法,对露天矿生态环境质量与资源利用进行综合评价。研究结果表明:矿区生态环境与资源利用水平由1995年前的5级变为2000年的4级,又转为2005年的2级,未来的理想状况会向1级水平发展。说明矿区生态环境质量与资源利用正在向好的方向发展。 相似文献
123.
Anarwia工艺处理猪场废水节能效果的研究 总被引:4,自引:1,他引:4
分析比较了厌氧-加原水-间隙曝气(Anarwia)工艺、SBR(序批式反应器)以及厌氧-SBR工艺处理猪场废水的效果。比较三种工艺处理效果表明:厌氧-SBR工艺处理猪场废水,污染物去除效率低,出水污染物浓度高,不适于猪场废水的处理。Anarwia工艺处理效果与SBR工艺相当,污染物去除率高,出水COD和NH3-N浓度低。在此基础上,以一个日处理1200 t猪场废水处理工程为例,分析比较了Anarwia与SBR工艺的能耗。就能量消耗有关的工艺参数——污泥量和需氧量而言,Anarwia工艺分别比SBR工艺减少16.4%和95.9%,此外Anarwia工艺每天可产生2784 m3沼气。Anarwia工艺增加了废水提升能耗,但减少了曝气、污泥处理、滗水和搅拌的能耗,结果Anarwia工艺总电耗比SBR工艺低81.0%。Anarwia工艺产生的沼气用于发电能完全补偿消耗的能量,并有剩余。 相似文献
124.
不同浸提条件对包膜控/缓释肥水中溶出率的影响 总被引:11,自引:5,他引:11
以几种不同包膜材料控/缓释肥为供试肥料,研究不同肥(养分)水比、浸提方式(连续浸提和更换浸提液)、温度和pH条件对控/缓释肥水中溶出率的影响。结果表明,浸提液中肥料浓度是影响养分释放的重要因素,加大肥水比、更换浸提液可以显著减小这种影响。升高温度,有机和无机材料包膜控/缓释肥水中溶出率均显著加快。肥料类型、肥水比对浸提液的pH都有显著影响,但在连续浸提和更换浸提液方式下,7d内浸提液的pH有着不同的变化趋势。控/缓释肥在pH.5的磷酸盐缓冲液中的溶出率显著高于在pH.7的磷酸盐缓冲液中的溶出率。因此,对于不同包膜材料控/缓释肥以一定pH值的微酸性缓冲溶液作为浸提剂,定期更换浸提液或采用动态流法,相同的氮(或磷、钾)水比,30℃左右的浸提条件是较为合理的。 相似文献
125.
126.
127.
128.
129.
基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算 总被引:12,自引:0,他引:12
使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。 相似文献
130.
基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。 相似文献