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101.
在野外试验基础上,利用水盐平衡原理对河套灌盐荒地水盐运移规律进行研究。结果表明,盐荒地作物生育期输入盐分27.929kg/hm2,秋浇期流失盐分26.882kg/hm2,盐分积聚1.047kg/hm2,是输入盐分的3.749%。盐荒地具有一定的积盐能力。研究结果可为灌区节水灌溉的实施和土壤盐渍化的防治提供基础理论依据。 相似文献
102.
为了探明盐渍土水盐分布和土壤蒸发特性对掺沙的响应特征,以山东省滨州市无棣县"渤海粮仓"科技示范区土壤为研究对象,分析了不同掺沙量(沙-土质量比为0,10%,30%,50%和70%,分别以处理CK,T1,T2,T3和T4表示)对盐渍土水盐运移特征和土壤蒸发的影响.结果表明,0~5000 min,处理T1和T2表层0~1 ... 相似文献
103.
农膜残留对砂壤土和砂土水分入渗和蒸发的影响 总被引:6,自引:0,他引:6
通过室内试验设置5个不同残膜量(0、50、100、200、400 kg/hm~2)处理,研究不同残膜量对砂壤土和砂土水分入渗湿润锋、入渗速率、累积入渗量、土壤累积蒸发量和蒸发速率的影响,并评价了主要土壤入渗、蒸发模型在农膜残留土壤的适用性。结果表明:随着土壤中残膜量增多,砂壤土和砂土入渗速率变慢,土壤湿润锋运移相同距离所需时间均显著增加,其中运移30 cm时,砂壤土残膜量400 kg/hm~2处理(SL5)比无残膜处理(SL1)运移时间增加了27.56%;相同入渗时间内累积入渗量随残膜量增加均显著减小(P0.05),入渗结束后SL5处理比SL1处理累积入渗量减小了52.01 m L(23.12%);残膜量增加导致蒸发速率、累积蒸发量都显著减小(P0.05),蒸发结束后SL5处理比SL1处理累积蒸发量减小了30.63%,且不同残膜量对砂壤土的影响大于砂土。对4个土壤水分入渗及蒸发模型进行拟合,结果显示Kostiakov和Philip入渗模型均能较好模拟残膜条件下土壤水分入渗,其中Philip入渗模型拟合精度高于Kostiakov入渗模型,且对砂土中农膜残留下的土壤水分入渗模拟效果更好;Black蒸发模型随着残膜量增加拟合精度下降,而Rose蒸发模型受残膜量的影响较小,更适合于农膜残留土壤累积蒸发量估算。 相似文献
104.
秸秆覆盖条件下滨海盐渍土水盐分布及蒸发特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了揭示秸秆覆盖滨海盐渍土水盐调控机理,通过室内模拟实验研究了不同秸秆覆盖量(0、0.3、0.6、0.9和1.2 kg/m2分别由CK、秸秆A、秸秆B、秸秆C和秸秆D表示)对土壤水盐运移和蒸发强度的影响.结果表明,秸秆覆盖可有效提高表层及土壤剖面含水率,且增墒效果随秸秆覆盖量的增加而增加:试验期间秸秆A、秸秆B、秸秆C... 相似文献
105.
封底与不封底微型蒸发器测定东北典型黑土区土壤蒸发量差异性研究 总被引:4,自引:1,他引:4
土壤水分蒸发既是水循环的一个重要过程,又是水量平衡计算中的重要组成部分。在中国东北典型黑土区分别测定了封底与不封底的微型蒸发器的土壤蒸发量,比较了二者蒸发量差异。结果表明,(1)4—9月封底蒸发器的土壤蒸发量比不封底蒸发器平均高出0.51 mm/d,不封底蒸发器测定的土壤蒸发量更接近真实值;(2)出苗前、生长季和收获后的封底蒸发器的土壤蒸发量均值均大于不封底蒸发器,差异极显著,且封底蒸发器逐月的土壤蒸发量均值大于不封底蒸发器;(3)降雨量对测试结果有重要影响,在降雨量较大的月份,二者蒸发量测定值无显著差异,在其他降雨量小的月份,二者差异显著。因此,在一般条件下建议使用不封底的微型蒸发器测定土壤蒸发会更准确,若研究区域雨水较多,可以使用封底的微型蒸发器测定土壤蒸发。 相似文献
106.
为深入研究静电场对基面液滴蒸发的作用,结合有关国内外研究现状,通过分析电场对基面液滴的变形作用和对液滴内部流动模式和速率的影响,以及电场对液滴在上述两方面的影响与液滴蒸发的关系,分析了电场对基面上液滴蒸发过程的强化作用,对有关基面液滴在电场下蒸发的研究进展进行了介绍,根据前人的理论和试验研究结果探讨了电场对基面液滴蒸发强化作用的基本机制:电场能够使基面液滴的表面电荷分布和形貌特征发生变化,发生电润湿现象,同时改变液滴的内部流动形态,提高液滴的内部流动速率,从而从两方面强化液滴界面处的热交换,促进液滴的蒸发传质.同时,简要评析了目前的研究进展情况,并指出关于电场强化基面液滴蒸发值得进一步研究的方向.研究结果为高热流密度表面的静电雾化冷却技术研究提供了思路. 相似文献
107.
108.
109.
运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。 相似文献
110.