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棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。水分和盐分作为主要环境因素,共同影响棉田土壤的波谱特征,两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性,该研究联用可见/短波近红外(400~1 000 nm)和长波近红外(960~1 693 nm)技术,采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱;结合外部参数正交法(external parameter orthogonalization,EPO),校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息;引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN),进行样本增广与质量评估;参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet,最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型,用于棉田土壤盐分的反演。结果表明,与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比,该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性,并能得到更优的模型预测性能。EPO-DCGAN-RNet的建模集R2和均方根误差分别为0.942、115.420 μS/cm,验证集R2和均方根误差分别为0.910和136.472 μS/cm。研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持,有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。 相似文献
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装配式钢板-混凝土组合地下粮仓具有节约土地、节能减碳、绿色环保、密闭低温等优点,但是连接节点的结构形式和力学性能仍是制约其发展及推广应用的关键难题之一。为解决节点焊缝过多、施焊难度大等问题,该研究提出一种新型装配式钢板-混凝土组合地下粮仓螺栓-焊缝竖向节点,采用螺栓代替部分焊缝,减少焊缝长度、方便构件施工。依据规范要求及实际工程情况,设计了2种不同螺栓数量(单侧三螺栓连接和单侧五螺栓连接)的螺栓-焊缝竖向节点试件,利用四点弯曲试验与有限元数值分析,研究其破坏形态和受弯承载力性能。结果表明:三螺栓试件与五螺栓试件承载力的试验值分别为1 998、2 053 kN,两试件承载力基本相同;相较于五螺栓试件,三螺栓试件在破坏后具有更好的延性。在参数取值范围内,混凝土强度、内防水钢板厚度、外防水钢板厚度和内衬钢板厚度对峰值荷载回归得到的标准化系数(Beta)分别为0.993、-0.003、-0.012、0.056,表明增加混凝土强度可有效提高试件承载能力。研究成果可为装配式钢板-混凝土地下粮仓节点的设计提供科学参考和设计依据。 相似文献
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反光膜对育肥羔羊生理指标和生长性能的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
该研究对单彩钢屋顶外表面铺设反光膜,以解决实际生产中单彩钢屋顶育肥羊舍热应激严重的问题。选择两栋建筑结构相同的敞棚羊舍,其中一栋单彩钢屋顶外铺反光膜(铺膜舍),另一栋单彩钢舍作为对照(对照舍)。利用红外热像仪对夏季(6-8月份)屋顶内表面温度进行阶段性(前期第1~7 天、中期第8~37天和后期第38~67天)热成像分析,同时计算各阶段屋顶内表面辐射热,并通过测定育肥羔羊生长性能和生理指标评价反光膜缓解育肥羔羊热应激的效果。结果表明:1)试验期间对照舍屋顶内表面温度、屋顶内表面辐射热均在11:30达到最高值,铺膜舍则在14:00达到峰值;整个试验期铺膜舍屋顶内表面温度较对照舍平均降低7.31 ℃,尤其每天9:00-16:30降低显著(P<0.05),此外,铺膜舍屋顶内表面辐射热较对照舍降低8.85%。2)试验全期铺膜舍环境温度较对照舍平均降低0.55 ℃,尤其前期9:00-13:00显著降低,达1.78 ℃(P<0.05)。 另外,舍内环境温度与屋顶内表面温度、屋顶内表面辐射热均表现出显著线性正相关关系(P<0.01);3)试验全期铺膜舍羔羊日均质量增重较对照舍显著提高10.97%(P<0.05),试验中期和后期两舍育肥羔羊的饮水量存在显著差异(P<0.05),分别较对照舍提高15.58%和12.66%;呼吸频率较对照舍降低5.31%(P<0.05)。可见,单彩钢屋顶外铺反光膜可有效改善屋顶的隔热性能,改善育肥羔羊的生理指标和生长性能,缓解其热应激。 相似文献
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为探讨长期叶面降尘对阿克苏地区主栽果树叶片光合性能的影响,于6—8月以苹果(Malus pumila)、核桃(Juglans regia)、枣(Ziziphus jujube)3种果树为试验材料,分别选择自然状态下接受降尘影响的样树5株为降尘处理,以每7 d用清水冲洗一次叶片的样树5株为对照处理,对比分析叶片滞尘量、光合参数、荧光参数和叶绿素含量的变化。结果表明:3种果树叶片滞尘能力为苹果>枣>核桃。3种果树降尘处理植株的叶片叶绿素含量(Chl)、净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr)均显著(P<0.05)低于对照植株,胞间CO2浓度(Ci)则显著(P<0.05)高于对照植株,并且降尘处理时间越久,对果树叶片叶绿素含量及光合参数的影响越大。此外,3种果树降尘处理植株最大光化学效率(Fv/Fm)、光化学淬灭系数(qP)显著低于对照植株,最小荧光(Fo)、非光化学淬灭系数(NP... 相似文献
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Srgio H. G. SILVA David C. WEINDORF Wilson M. FARIA Leandro C. PINTO Michele D. MENEZES Luiz R. G. GUILHERME Nilton CURI 《土壤圈》2021,31(4):615-626
Portable X-ray fluorescence (pXRF) spectrometry and magnetic susceptibility (MS) via magnetometer have been increasingly used with terrain variables for digital soil mapping. However, this methodology is still emerging in many countries with tropical soils. The objective of this study was to use proximal soil sensor data associated with terrain variables at varying spatial resolutions to predict soil classes using the Random Forest (RF) algorithm. The study was conducted on a 316-ha area featuring highly variable soil classes and complex soil-landscape relationships in Minas Gerais State, Brazil. The overall accuracy and Kappa index were evaluated using soils that were classified at 118 sites, with 90 being used for modeling and 28 for validation. Digital elevation models (DEMs) were created at 5-, 10-, 20-, and 30-m resolutions using contour lines from two sources. The resulting DEMs were processed to generate 12 terrain variables. Total Fe, Ti, and SiO2 contents were obtained using pXRF, with MS determined via a magnetometer. Soil class prediction was performed using the RF algorithm. The quality of the soil maps improved when using only the five most important covariates and combining proximal sensor data with terrain variables at different spatial resolutions. The finest spatial resolution did not always provide the most accurate maps. The high soil complexity in the area prevented highly accurate predictions. The most important variables influencing the soil mapping were MS, Fe, and Ti. Proximal sensor data associated with terrain information were successfully used to map Brazilian soils at variable spatial resolutions. 相似文献
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为提高耕后分层施肥开沟覆土过程离散元仿真模拟的准确性,采用EDEM离散元软件对分层施肥作业土壤的堆积和滑落过程进行仿真模拟,来标定土壤接触参数。通过通用旋转中心组合试验,采用 Design-Expert 软件对试验数据进行回归分析,以实测土壤休止角、土壤与65 Mn钢滑动摩擦角为优化目标,获得最优的离散元接触参数组合为:土壤间恢复系数0.48、土壤间滚动摩擦系数0.56、土壤间静摩擦系数0.24、土壤与65 Mn钢间恢复系数0.5、土壤与65 Mn钢间滚动摩擦系数0.1、土壤与65 Mn钢间静摩擦系数0.31。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,对土壤堆积试验和滑落试验进行仿真试验与实际试验对比,两者相对误差分别为1.7%和2.5%;并在最优标定参数组合条件下,采用离散法仿真模拟分层施肥装置的开沟覆土过程,获得分层施肥装置5、6和7 km/h作业速度下,仿真试验和田间试验的工作阻力相对误差分别为10.2%、7.95%、7.04%,误差在可接受范围内。仿真试验和田间试验开沟覆土效果基本一致,验证了土壤参数标定的准确可靠,可为后期分层施肥装置减阻研究提供理论基础和技术支持。 相似文献
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