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为探究黑土区坡耕地不同生物炭应用模式(不同生物炭施用量和施用年限)的综合效益,以东北黑土区坡度为3°耕地径流小区为研究对象,于2015—2018年,设置不加生物炭的常规处理(C0)和生物炭施加量分别为25 t/hm2(C25)、50 t/hm2(C50)、75 t/hm2(C75)、100 t/hm2(C100)共5个处理,分析不同施炭量以及施炭年限的综合效益,结果表明:在生态效益方面,生物炭能够有效改善土壤结构、增强土壤肥力、提高土壤蓄水保土能力,在施炭量为50 t/hm2时,连续施用2年,土壤蓄水保土效果最佳;连续施用3年,土壤结构最为理想;施炭量为100 t/hm2时,连续施用4年,土壤肥力最佳。在经济效益方面,生物炭能够有效提高作物节水增产性能及其经济产值,施用1年、施炭量为75 t/hm2时,水分利用效率最大;连续施用2年、施炭量为25 t/hm2时,生物炭边际生产力最大,施炭量每增加1 t,产量增加1... 相似文献
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针对北方冬季密闭畜禽舍普遍存在的舍内湿度大、传统除湿方法成本高的问题,设计了一种以翅片管换热器为核心部件的自然冷凝式节能除湿系统,利用北方冬季寒冷的舍外自然条件使制冷剂充分制冷后循环引入翅片管换热器中,依据冷凝原理实现舍内高湿气体冷凝析湿。该除湿系统实现舍内空气内循环除湿,减少直接或间接通风除湿造成大量的热量损失。利用湿空气理论计算除湿速率,通过在密闭试验舱进行试验测试来验证换热除湿系统的工作性能。结果表明,翅片管换热器有效换热面积、舱内空气和制冷剂初始温差、风机风速和制冷液流量对除湿速率和舱内降温有着正向影响。风速为1m/s、平均初始温差约为33℃情况下,在约为36m3的试验舱内平均降温为4.67℃,平均除湿速率约为2.69kg/h。在有效换热面积为18m2的换热器除湿试验中,空气与制冷剂的质量流率比为0.31、0.63和0.95时,能效比分别为5.63、12.25和11.03,表明换热器存在热交换能力的上限,能效比不能随风机风速增大而持续增加,可为除湿系统的节能调控提供参考。该系统充分利用了东北寒区冬季舍外自然低温,除湿和节能效果明显,可为解决北方冬季畜禽舍除湿和节能之间矛盾提供有效途径。 相似文献
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水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。 相似文献
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为实现水稻施肥知识图谱自动化构建,为后续构建水稻施肥决策系统提供基础,定义了水稻施肥体系数据结构并制作水稻施肥数据集,结合水稻施肥数据特点,添加单位标注器,并改进CASREL解码加入隐藏层,提出了基于RoBERTa-wwm编码+改进CASREL解码的信息抽取模型,同时针对编码与解码环节进行试验对比。结果表明,基于该模型的F1值达到91.86%,与对比模型相比有较为显著的提升。基于改进RoBERTa-wwm-CASREL的信息抽取模型能有效提高水稻施肥信息抽取效果,为水稻施肥知识图谱构建以及施肥决策系统提供基础。 相似文献
817.
为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。 相似文献
818.
819.
基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种快速终端滑模控制算法。基于李雅普诺夫判据检验了算法闭环系统的稳定性。使用Matlab/Simulink建立了农机运动学仿真模型,仿真结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。与不带干扰观测器的滑模控制算法相比,本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振。无人直播机水田作业实验表明,采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作业时,横向平均绝对偏差为0.0247m,均方差为0.0311m。并且转弯收敛速度快,无超调,路径跟踪精度满足实际作业要求。 相似文献
820.
为探明不同水氮耦合模式下黑土区水稻产量形成和氮素吸收利用的规律,设置常规淹灌(F)、浅湿灌溉(W)和控制灌溉(C)3种灌溉模式,0、85、110、135kg/hm2(N0、N1、N2、N3)4个施氮量水平,共12个处理,研究不同水氮耦合模式对水稻干物质、产量、氮素吸收转运、水氮利用效率的影响。结果表明:常规淹灌和浅湿灌溉模式下,水稻地上部各器官干物质累积量随施氮量的增加而增大,而控制灌溉模式随施氮量的增加先增大后减小;水稻地上部不同器官氮素累积量随施氮量的增加而增大,相同施氮水平,控制灌溉模式的叶、茎鞘和穗氮素累积量较常规淹灌提高了27.80%~43.42%、18.32%~24.97%、13.85%~24.25%,较浅湿灌溉提高了0.96%~13.18%、10.73%~12.86%、10.53%~12.61%;3种灌溉模式下,水稻地上部干物质、氮素累积速率均随施氮量的增加而增大,且控制灌溉模式高于浅湿灌溉和常规淹灌模式,干物质、氮素累积始盛期随施氮量增加而提前;水稻植株平均氮素累积速率达到峰值时间比平均干物质累积速率达到峰值时间提前11.39d;相较于常规淹灌和浅湿灌溉模式,控制灌溉模式更有利于提高水稻产量,其中CN2处理产量最大,为10272.57kg/hm2;控制灌溉模式显著提升氮肥农学利用效率和氮肥偏生产力;相同灌溉模式下,叶、茎鞘氮素转运率以及穗部氮素转运贡献率随施氮量增加而减小。水稻产量与灌溉水分利用效率、水分生产效率、氮肥农学利用效率、百千克籽粒吸氮量之间呈极显著正相关(P<0.01),与氮素籽粒生产效率之间呈极显著负相关(P<0.01)。适宜水氮耦合模式可提高水稻产量和氮素吸收利用,综合考虑CN2处理为最佳水氮耦合模式。 相似文献