植物碎石床湿地技术在云南省玉溪市星云湖抚仙湖出流改道工程中的应用

本文介绍了植物碎石床湿地处理低污染污水的工艺流程、参数确定、植物筛选等的方法及应用,为处理水量不大、水质变化不很大、管理水平不很高的低污染污水探索了一种科学有效的方法。     

2011年南昌市家禽生产继续稳步发展

2011年,南昌市家禽产品价格呈现前高后低的运行态势,家禽生产仍保持稳步发展势头。据畜牧部门统计,全市2011年度家禽饲养量达7960．75万只,其中家禽出栏4671．38万只,同比增长8．24％;家禽存栏3289．37万只,同比增长5．38％;禽蛋产量达到158129吨,同比增长6．05％。     

不同浓度的硝态氮对高羊茅生长 及养分吸收的影响

为明确硝态氮(NO_3~–-N)不同供应水平下高羊茅(Festuca arundinace)的生长和养分吸收特性,确定适宜高羊茅正常生长的NO_3~–-N浓度,以Ca(NO_3)_2为氮源,在石英砂盆栽培养条件下,研究高羊茅生长及养分吸收对不同浓度外源NO_3~–-N(0、5、10、15和20 mmol·L~(–1))的响应。结果表明,外源NO_3~–-N显著影响了高羊茅植株地上部和地下部的生长。随NO_3~–-N浓度的增加,高羊茅株高和地上部干物质累积量均呈先上升后下降的变化趋势;植株地下部干物质累积量、根长和根表面积随NO_3~–-N浓度的升高而降低,平均根系直径各处理间无显著差异(P 0.05)。增加NO_3~–-N浓度可提高植株地上部磷浓度和磷吸收量,适宜浓度的NO_3~–-N可促进植株地上部氮、钾的吸收和累积。适合高羊茅生长的NO_3~–-N浓度范围为4.3～18.2 mmol·L~(–1),4.3 mmol·L~(–1) NO_3~–-N浓度可作为高羊茅养护管理时合理施用氮肥用量推荐的参考。     

基于Godunov格式的输水管道阻塞数值模拟与识别

引调水工程和城市供水工程管道系统阻塞会引起额外的能量损失和水质问题,因此管道阻塞的精准模拟与检测极为重要。有限体积法Godunov格式可以有效避免特征线法在插值或波速调整时引起的数值耗散或色散问题。首先建立了局部阻塞和管段阻塞数学模型,并提出了Godunov求解格式。通过与已发表论文计算结果和实验数据对比验证所建模型的准确性,并根据波传播理论分析了管道阻塞压力变化原因,给出了相应阻塞参数识别方法。参数敏感性分析结果表明,管道运行流量、损失系数和位置均会影响局部阻塞反射压力,阻塞量和阻塞长度均影响管段阻塞压力波动周期。     

侧槽底坡变化对侧堰淹没度影响研究

侧槽设计时,应保证侧堰为自由出流,亦即需要按照校核流量进行槽首断面水深计算。通过数值模拟,研究侧槽底坡变化对槽首淹没的影响。成果表明：(1)在不同底坡条件下,侧堰过流能力的增幅均出现先增大后减小的情况;(2)在所研究的纵坡变化范围内,均可通过增大侧堰长度（槽首、槽末高差不变）,减小侧槽底坡的方式避免侧堰被淹没。限于地质条件,槽首底板高差难以降低时,可通过增加顺等高线布置的侧堰长度来保证其过流不出现淹没,适当提高侧槽溢洪道的超泄能力。     

压力式谷物产量监测系统优化与试验验证

为了提高谷物收获作业过程中谷物产量在线监测的精度,研制了基于谷物流压力原理的车载谷物产量在线监测系统,该系统包括谷物流量监测装置、定位装置、割台高度控制开关、核心处理器以及人机交互装置。以谷物产量与谷物流压力间的谷物产量监测数学模型为指导,搭建了谷物产量监测试验台,采用Box-Behnken试验设计方法优化谷物流量监测装置结构参数,研究了传感器数量、传感器安装位置和监测装置水平倾角对谷物产量监测系统测产误差的影响,确定了最优参数组合为传感器数量5、传感器安装位置0.24 cm、监测装置水平倾角5°,并对最优参数组合进行了验证试验,结果表明,谷物产量监测系统测产误差为3.27%,满足谷物产量监测的精度要求。对谷物产量监测系统田间实际效果进行了试验验证,试验结果表明,田间测产误差为5.28%,生成的产量分布图为后续田间作业管理提供了决策依据。     

江西官山不同海拔常绿阔叶林土壤活性氮组分特征

[目的]研究海拔梯度对常绿阔叶林土壤氮有效性的影响,揭示常绿阔叶林土壤活性氮组分的海拔差异性,为保护区内常绿阔叶林生态系统可持续经营提供科学依据.[方法]以江西官山国家级自然保护区内5个海拔梯度(400、600、800、1000、1200 m)的常绿阔叶林为研究对象,采集0～10、10～20、20～40 cm土壤样品,...     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型（bimodalNet）。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

水炭运筹下水稻根系对氮素吸收利用的15N示踪分析

为揭示水炭运筹下水稻根系对氮素的吸收利用情况,采用田间小区试验与15N示踪微区结合的方法,试验设置两种灌水模式(浅湿干灌溉、常规淹灌)和4个秸秆生物炭施用水平(0、2.5、12.5、25 t/hm2),以常规淹灌作为对照,研究浅湿干灌溉模式施加秸秆生物炭对水稻根系形态特征和生理特性的影响,以及根系对肥料和土壤氮素的吸收...     

线性工程沿线地下水超采引发不均匀地面沉降分析

超量开采地下水引发的地面沉降是一种较为常见的地质灾害类型,具有持续时间长、影响范围广的特点.在此类地区修建诸如高速铁路、地下输油管线等线性工程时,工程安全势必受到地面沉降尤其是不均匀沉降的影响.进行线性工程沿线地面不均匀沉降及其演化特征的定量化分析研究对确保工程长期安全稳定具有重要意义.以鲁南高铁菏泽至曲阜段为例,交叉...