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为了提高豫南地区青钱柳[Cyclocarya paliurus(Batal.)Ijinsk.]叶用林管理和利用的水平,调查该区青钱柳人工林叶片在不同年度、月份,不同树冠位置的干物质含量,以及叶绿素相对含量、比叶面积。结果表明,豫南地区青钱柳人工林5月叶片干物质率最低,为38.38%,8月叶片干物质率在不同年度间变化幅度最大,极差达38.27%,9—11月叶片干物质率则趋于稳定,在全年中位水平。不同年度平均干物质率不同,但相对稳定。在空间格局上,叶片干物质含量随树冠高度自下而上逐渐升高,均值分别为34.30%、46.41%、50.49%,上部叶片干物质率显著高于下部叶片,叶片干物质率在树上部各方位上无显著差异。叶绿素相对含量(SPAD)均值自下而上分别为2.11、2.51、2.63,比叶面积均值自下而上分别为33.43、21.58、18.63 cm2/g。根据结论得出,青钱柳中、上部叶片在10—11月干物质含量高,叶片密度、厚度较大,易于烘干或炒制,更适于加工茶品;林地管理上通过树体修剪矮化,多采用青钱柳上部叶片作为加工原料,能提高青钱柳叶茶的品质。 相似文献
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农用小型无人机转弯掉头模式及全区域覆盖下作业路径规划与优化 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】具备自主飞行、航线规划与优化、精准控制与变量作业能力是农用小型无人机(Agricultural smallunmanned aerial vehicle, ASUAV)的发展方向。本研究为ASUAV在全区域覆盖下自主飞行作业前的航线拐点坐标解算、飞行航向、起降点位置以及转弯掉头模式等提供优化选择。【方法】利用基于自主恒速飞行和最小转弯半径约束的无人机转弯掉头策略,分析并设计了任意凸多边形作业区域下无人机的路径规划方法,提出了基于幅宽微变的航线归整法路径规划方案,并对结构化农田区域实现全区域覆盖条件下的路径进行了规划与优化选择。【结果】基于最优转弯掉头模式下的ASUAV全区域覆盖路径规划方法适用于任意凸多边形结构的农田区域,GUI程序在解算地头边界航线拐点坐标的同时能优化选择出效率最高的飞行作业航线。在试验田随机规划出一个面积约为2.7 hm2的不规则凸六边形田块,仿真发现当无人机沿着平行于最长边飞行作业时,其空行行程最短,约为540 m,工作效率也最高,接近90%。【结论】经过优化选择后的ASUAV掉头转弯模式、起降点位置、飞行航向以及解算后航线拐点坐标等可以实现全区域覆盖,研究结果为ASUAV自主飞行作业提供了参考。 相似文献
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城镇化建设与环境保护是社会经济发展的重要战略,加快城镇化建设的同时环境保护问题不容忽视。针对当前城镇化进程中出现的大众环保意识不够、环境管理机制的不完善以及投入不足的问题,从发生环境问题的本质出发,指出导致问题的内在和外在因素,继而提出在城镇化进程中应对环境问题的对策。 相似文献
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[目的]从传统的四川太和毛霉豆豉中分离产蛋白酶较高的优势菌株,并通过形态学与分子生物学技术进行鉴定,研究菌株酶活.[方法]以四川太和毛霉豆豉为研究对象,通过分离、纯化技术分离其中优势菌,并结合形态学与分子生物学技术进行特征菌落鉴定,最后对2株霉菌的蛋白酶和纤维素酶活性进行检测.[结果]四川太和毛霉豆豉中2株产蛋白酶较高的优势菌株分别为M-THF-01与M-THF-02;经形态学与分子生物学鉴定技术发现,M-THF-01为雅致放射毛霉(Actinomucor elegans),M-THF-02为总状毛霉(Mucor race-mosa).M-THF-01与M-THF-02中性蛋白酶酶活分别为(83.00±4.25)U/mL和(277.35±6.09)U/mL,酸性蛋白酶分别为(156.36±3.68)U/mL和(405.69±4.18)U/mL,碱性蛋白酶分别为(19.30±2.56)U/mL和(25.37±3.88)U/mL,产纤维素总体酶活分别为(2.51±0.85)U/mL和(3.64±1.31)U/mL.总体来说,M-THF-02产酶活力明显高于M-THF-01.[结论]该研究可为毛霉豆豉纯复合发酵剂的研发提供理论基础,并为毛霉豆豉的工业化与规模化生产提供科学依据. 相似文献
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棉花是兵团农业的支柱产业,在当前国内、国际棉花市场已经接轨的情况下,兵团棉花直接参与到国内、国际棉花市场的激烈竞争。面对机遇和挑战,明确兵团棉花生产的发展方向,进一步增强兵团棉花在国内外市场上的竞争优势,保持兵团棉花生产的可持续发展能力,对促进兵团经济持续稳定发展具有十分重要的意义。 相似文献
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我国首家“普洱茶银行”将在茶城思茅建成。据介绍,“普洱茶银行”的主要功能是,以以促进云南普洱茶形成大产业,创出高品位,实现大市场,找到更多的消费者为目标;集采集精品、收藏保管、科学存储、调剂余缺、茶专家打理、全优化包装、公开挂牌上市、公平拍卖、参观鉴赏、防假弃伪等10个环节为一体;按国际惯例更好、更快地营销好普洱茶。按照这一运作模式,意味着生产者可以走进“银行”里去寻求生产方面的服务并办理相应的“贷款”; 相似文献
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一、猝倒病 发 生 特 点 :苗 期 主 要 病 害 ,腐 霉 菌引 起 。 幼 苗 茎 基 部 初 期 出 现 水 渍 状 病斑 ,逐 渐 变 成 黄 褐 色 ,最 后 缢 缩 成 线 状而 倒 伏 。病 状 常 向 四 周 蔓 延 ,引 起 幼 苗成 片倒 伏 。潮 湿时 病部 有 白色 霉斑 。土壤 温度 低 、湿 度大 ,连 阴天 有利 于 发病 。 防 治 方 法 :(1)由 于 该 病 主 要 是 土壤 带 菌 所致 ,因 此预 防 此 病 必 须 从 土 壤入 手 。 苗床 要 选 在 地 势 高 燥 ,排 灌 方 便的 地 方 ,床 土 选 用 无 病 新 土 、河 塘 泥 或多 年未 种 过瓜 类和 蔬 菜的 土壤 。(2)土… 相似文献
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基于深度强化学习的农田节点数据无人机采集方法 总被引:1,自引:1,他引:0
利用无人机采集农田传感器节点数据,可避免网络节点间多次转发数据造成节点电量耗尽,近网关节点过早死亡及网络生命周期缩短等问题。由于相邻传感器数据可能存在冗余、无人机可同时覆盖多个节点进行采集等特点,该研究针对冗余覆盖下部分节点数据采集和全节点数据采集,对无人机数据采集的路线及方案进行优化,以减轻无人机能耗,缩短任务完成时间。在冗余覆盖下部分节点数据采集场景中,通过竞争双重深度Q网络算法(Dueling Double Deep Q Network,DDDQN)优化无人机节点选择及采集顺序,使采集的数据满足覆盖率要求的同时无人机能效最优。仿真结果表明,该算法在满足相同感知覆盖率要求下,较深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法的飞行距离缩短了1.21 km,能耗减少27.9%。在全节点数据采集场景中,采用两级深度强化学习联合(Double Deep Reinforcement Learning,DDRL)方法对无人机的悬停位置和顺序进行优化,使无人机完成数据采集任务时的总能耗最小。仿真结果表明,单节点数据量在160 kB以下时,在不同节点个数及无人机飞行速度下,该方法比经典基于粒子群优化的旅行商问题(Particle Swarm Optimization-Traveling Salesman Problem,PSO-TSP)算法和最小化能量飞行控制(Minimized Energy Flight Control,MEFC)算法的总能耗最少节约6.3%。田间试验结果表明,相比PSO-TSP算法,基于DDRL的数据采集方法的无人机总能耗降低11.5%。研究结构可为无人机大田无线传感器节点数据采集提供参考。 相似文献
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【目的】针对中低分辨率数字高程模型(DEM)提取坡度的尺度效应问题,建立一种能够对中低分辨率坡度进行降尺度变换的方法。【方法】利用地形分形特性和半变异函数理论,可知坡度是分辨率和分维数的函数,从而对县南沟流域设立的建模区和检验区的坡度进行降尺度变换,并对变换结果进行精度评价。【结果】在0.2~1.0倍的原始分辨率坡度范围内,100,50和25m分辨率坡度分形变换后,与目标较高分辨率坡度在统计意义上相似,并且空间分布格局基本一致,其中0.2~0.25倍的原始分辨率坡度为最佳变换范围。【结论】分形变换可以为坡度的降尺度变换问题提供理论支持,对坡度变换方法的完善有重要意义。 相似文献