校园环境噪声监测与评价--以华中师范大学为例

环境噪声是环境质量评价的重要指标。通过噪声监测实验,记录了华中师范大学校园内的噪声污染数据,根据国家标准评估了校园环境噪声状况。试验采用网络剖分法,分别于昼间7:30~10:00和夜间22:00~22:55两个时间段对等效声级进行了测定。实验结果表明:昼间噪声污染更为严重,平均噪声超标率达到26%,夜间噪声污染相对较轻,但噪声超标率也达到19%。校园内不同功能区的噪声来源不同,工程施工产生的噪声是主要的污染源,影响比重达到58%。根据实验结果,校园声环境质量一般,需要对现状提出合理的改进建议。     

网络团购中大学生对竹制体育用品购买意愿的影响因素

电商市场的快速兴起,不仅改变了传统营销模式,而且逐步延伸出一套全新的线上环境中消费者与市场的衔接方式,从而在一定程度上促进了市场供需架构的优化。网络团购能够最大化提升消费交易量,这种消费方式从无到有、从小到大的发展过程中,这些追求时尚且能够快速适应新鲜事物的大学生消费群体,其消费主张已直接影响市场走向。     

国家地下水监测工程(辽宁省部分)站网布设探析

根据国家地下水监测工程的总体部署,辽宁省地质环境监测总站完成了"国家地下水监测工程(辽宁省部分)"的初步设计、监测站点的建设以及验收工作。辽宁省共建成自动水位监测站点455个,监测站点覆盖了全省14个地级市,控制面积达62 118 km~2,全部实现了水位数据自动传输,提高了地下水监测工作的精度,形成了一个集地下水信息采集、传输、处理、分析及信息服务为一体的信息系统,基本实现了对辽宁省地下水动态的有效监测以及对重点地区地下水监测点的实时监控。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

基于嵌入式和图像处理技术的精准自动施药平台研究

介绍了精准自动施药平台的结构及HSI颜色模型,并利用直方图均衡化处理、中值滤波和迭代阈值算法等图像处理技术,实现了杂草目标和背景的分离,从软硬件两方面设计了精准自动施药平台嵌入式控制系统。测试结果表明:精准自动施药平台准确率达到了91.5%以上,说明该平台具有很高的喷药精度和稳定性,能够满足对果园除草喷药的要求。     

本刊加入“中国知网(CNKI)”系列数据库的声明

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山东省桃树重要害虫的监测与防控

桃树是山东省栽培的第二大水果,常年受到不同害虫危害。介绍了当前山东省危害桃树较重的6种害虫,桃蚜、山楂叶螨、梨小食心虫、桃蛀螟、桃潜叶蛾、桃红颈天牛的发生特点、虫情监测方法、关键防治时期和安全防控技术。