阿荣旗短时强降水的环流背景和物理量场特征分析

产生短时强降水主要环流背景为高空冷涡和槽,分析短时强降水物理量场得出：发生短时强降水时850 hPa和700 hPa平均比湿分别6.00和9.50 g/kg,平均整层可降水量为20.50mm,K指数平均值为30.60℃,变异系数较小,离散程度小,对产生短时强降水有相对较好的指示意义。     

基于乡村振兴战略背景下的农村物流体系建设研究 ——以广东省河源市为例

自党的十九大召开以来,乡村振兴战略被提上日程,要求建设现代化农村,而农村物流体系的建设对乡村振兴有着至关重要的作用。现阶段,农产品出不去和工业品进不来是河源市物流的两大难题。制约农村物流发展的因素主要是基础设施严重落后、物流市场发展不规范、缺乏信息服务平台和人才。因此,在乡村振兴战略的大背景下一一解决这些难题,促进农村物流体系建设的发展,是当下亟需解决的大事。     

氘灯扣背景原子吸收法对饲料添加剂硫酸亚铁中铅含量的测定

为建立饲料添加剂硫酸亚铁中铅的检测方法。在酸性介质中加入适量的碘化钾,试液中的Pb、Cd和Ⅰ形成稳定的离子络合物,用4-甲基-2-戊酮（MIBK）萃取,在选择最佳测定条件下,用原子吸收光谱法测定铅含量。结果：检测和加标数据表明该方法能去除高含盐量产品在原子吸收分光光度计采用氘灯扣背景的情况下对铅含量检测的影响,铅在0.50、1.00、2.00、4.00、8.00 mg/kg标准曲线范围内回收率能达到90.10%～102.61%,方法有效可行。结论：此方法前处理简单、耗时短、实用性强、稳定性好且精密度及回收率高,适用于原子吸收分光光度计在氘灯扣背景方式下饲料添加剂硫酸亚铁中铅的测定。     

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。     

浅谈石门河调蓄引水工程背景及必要性

天祝县牧草灌溉和水泉工业园区用水供水工程,主要由石门沟水库、供水管线和宽沟牧草灌区3部分组成。此项工程的建设对促进天祝县畜牧业的发展、大幅度提高农牧民经济收入和生活水平起到积极作用。     

桂林毛村不同地质背景主要元素迁移特征及与植物蒸腾作用的相关性

对桂林毛村不同地质背景(石灰岩、白云岩和砂页岩)土壤中Ca、Mg、Cu、Fe、Mn、Zn等主要元素的迁移特征进行了研究,结果表明母岩的地球化学背景对岩溶土壤系统的元素迁移具有重要影响.同时,以不同地质背景生长的典型植物黄荆为例,研究了上述元素的迁聚与植物蒸腾作用的相关性.结果表明,植物蒸腾作用对土壤中Ca、Mg、Cu、Fe、Mn、Zn等主要元素迁聚的影响程度因不同地质背景以及不同元素而有明显差异.植物蒸腾作用对Mn、Cu等较难迁移元素的迁移具有一定促进作用.土壤中Cu、Fe、Mn、Zn等微量元素的迁聚对植物吸收系数的影响程度因不同地质背景而有显著差异.岩溶山区进行植被恢复时必须考虑不同地质背景的差异,因地制宜地选择合适的植物品种.     

贵州喀斯特山区石漠化生态环境背景与生态重建

贵州省地处中国西南喀斯特中心地区,是中国石漠化分布面积最大、危害最严重的省份。轻度以上的石漠化面积已达35 920 km2,占全省土地总面积的20.39%。由于贵州喀斯特石漠化生态环境背景的特殊性,其研究对石漠化的生态重建研究有着重要的意义。对此贵州省采取了一系列措施,但实施过程中尚存在一些问题。在总结前人的研究基础上,综合考虑贵州喀斯特石漠化生态地质环境背景的特殊性,提出适宜的生态重建措施。     

无人机热红外遥感反演玉米根域土壤含水率方法研究

为了减少土壤背景带来的干扰,更加准确、高效的获取无人机热红外图像中的玉米冠层温度,进而快速反演玉米地土壤含水率,以4种水分梯度处理的拔节期玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用RGRI指数法、Otsu阈值法和不剔除土壤背景3种处理方法提取热红外图像中玉米冠层温度信息,计算作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)并用于反演不同水分梯度处理下玉米地不同深度的土壤含水率,基于3种方法获得的CWSI分别记为CWSIRGRI、CWSIOtsu、CWSIsc.结果表明:①基于RGRI指数法获取的玉米冠层温度与实测冠层温度的相关性最高(R2均大于0.8;RMSE均小于1℃),Otsu方法次之,不剔除土壤背景方法效果最差.②在整个拔节期,CWSIRGRI反演土壤含水率效果最好(R2均大于0.5,P<0.01;效果显著),CWSIOtsu次之、CWSIsc反演效果最差.③选取CWSIRGRI为最优CWSI指标,其在玉米拔节期5个土壤深度内的R2呈现先上升后下降的趋势且都在0～30 cm深度内达到最大值.因此,基于RGRI指数法建立的CWSIRGRI可以作为反演玉米地土壤含水率的有效指标.     

苹果图像的背景分割与目标提取

水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％.