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1.
土壤水热参数是研究土壤水热传输的基本物理参数。当前热脉冲探针法(HPP)可同步测定土壤水热参数,但该方法仅限于在点尺度下测定。与其具有相同理论基础的加热光纤法(SPHP-DTS),可将测定尺度增大至田间千米尺度,但其测定精度尚未得到有效验证。为了探知SPHP-DTS法的误差,本研究进行了SPHP-DTS法与HPP法测定土壤水热参数的对比试验。结果表明,以HPP为标准,加热光纤法测定热导率的精度RMSE为0.13 W?m-1?℃-1。SPHP-DTS法测定的热导率显著高于HPP法,主要原因在于加热光纤时产生的温度效应。通过热导率法测定土壤含水率时,在热导率测定误差的影响下,SPHP-DTS法的测定精度明显低于HPP法。SPHP-DTS法测定土壤水热参数的其他误差来源包括光纤与土壤之间多个界面的接触热阻、光纤的温度敏感性、噪音干扰以及温度梯度驱动下的水分迁移。本研究可为SPHP-DTS法提升土壤水热参数测定精度提供理论参考。 相似文献
2.
为探究淡干海参泡发工艺,以烟台淡干海参为原料,通过正交试验得到最优工艺条件为:121 ℃、0.12 MPa高温高压处理20 min,全程使用蒸馏水,泡发温度4 ℃,泡发时间48 h,采用该工艺泡发的海参质量和长度分别为泡发前干海参的14.5倍和2.7倍,复水比为9.2,其硬度、弹性、适口性、持水力及营养价值均高于市面上常压煮制常温泡发的海参。该研究结果为科学、方便地食用和推广淡干海参提供了理论依据。 相似文献
3.
水稻免耕栽培的优化效应与调控技术 总被引:1,自引:1,他引:0
水稻免耕栽培主要包括水稻免耕抛秧、免耕直播和免耕插秧等技术。试验示范结果表明:该项技术能提高水稻产量0.9%~5.1%,节省工本,提高纯收入达19.2%~37.0%,并省水节电,增加土壤表层孔隙度,增加土壤速效养分含量。介绍了水稻免耕栽培的调控技术。 相似文献
4.
5.
为充分利用早熟、不耐贮的苹果资源,以海棠果为原料、以火龙果为辅料,研制苹果-火龙果复合果丹皮,以提高产后增值,助力产业发展。研究以感官评价为指标,通过单因素试验和正交试验,确定并优化了加工工艺为:白砂糖添加量为10%(白砂糖占苹果量百分比),烘干温度为70℃,烘干时间为11h,摊片厚度为3mm。经感官评价结果显示,在此加工工艺参数下制作的苹果-火龙果复合果丹皮感官评价品质最佳,其色泽均匀且枣红透亮,表面光滑平整,细腻有韧性,软硬适宜,不黏牙,酸甜可口,果味浓郁。 相似文献
6.
农业科技资源投入是推进区域农业经济增长的关键。本文基于新疆2001—2020年时间序列数据,采用VAR模型分析新疆农业科技资源各要素与农业经济增长之间的动态关系。结果表明:新疆农业科技资源各要素与农业经济增长之间存在长期稳定均衡关系,而农业科技资源对短期偏离均衡的调整力度为106.93%;农业科研开发活动经费投入与农业经济增长之间存在单向格兰杰因果关系;农业机械总动力与农业技术人员数量之间存在单向格兰杰因果关系;两者之间的互动关系是长期良性状态。通过脉冲响应分析可知,就短期而言,农业科技资源对农业经济增长具有显著影响。总的来说,农业科研开发活动经费投入、农业机械总动力与农业技术人员数量对农业经济增长的促进作用具有不稳定性,四者之间的相互作用较复杂。 相似文献
7.
农业科技成果转化在我国农业现代化发展进程中发挥着至关重要的作用。本文在构建农业科技成果转化综合评价体系的基础上,运用层次分析法、专家征询法对淮安市农业科技成果转化进行实证研究,并在人才团队、企业创新、校企合作等方面提出加快地方农业科技成果转化的对策,以期充分发挥科技对农业经济社会发展的重要支撑作用。 相似文献
8.
虚拟仿真技术是利用计算机和多媒体平台,模拟真实的实验条件和环境,实现情景和操作条件再现的一项新型信息技术,不受场地、时空、设备和危险性等因素影响,是新农科和现代畜牧业教学发展的趋势。本文以动物生产学实验教学为例,介绍了实验教学的现状和虚拟仿真技术在学科中的优势,详尽分析了虚拟仿真教学系统的构建,虚拟仿真技术在猪,禽,牛羊和特种动物教学中应用情况和存在的问题,并对动物生产实验教学未来虚拟仿真技术的应用和发展提出了建议。 相似文献
9.
宝豆10号具有茎秆坚韧、籽粒较大、蛋白含量高、抗逆性强等优点,适合陕西省夏播地区种植。审定后,宝豆10号生产经营权得到转让,种植面积不断扩大。为确保宝豆10号种子纯度不降低,提高宝豆10号种子纯度和制种产量,本文介绍了大豆新品种宝豆10号的特征特性,提纯复壮技术,以及包括播前准备、播种与施肥、田间管理、病虫害防治、去杂去劣、适时收获和储藏等关键环节的良种繁育技术,旨在推进大豆新品种宝豆10号的示范与推广 相似文献
10.
基于1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年分布在香格里拉市的34个高山松固定样地数据,以及Landsat时间序列数据集,利用谷歌地球引擎和Python,通过3种滤波算法对时间序列数据进行重构,应用随机森林算法对森林地上生物量进行估测,根据模型评价指标对重构前后时间序列数据的估测效果进行分析。结果表明:采用3种不同滤波方法重构的时间序列数据训练的非参数模型,其拟合精度和预测精度均高于滤波前时间序列的预测精度,整体均方根误差和相对均方根误差指标均优于滤波前数据,其中ARMIA方法最佳。应用滤波方法在一定程度消除了影像自身所携带的大量噪声和不确定性,有效地提高了数据质量,提高了高山松地上生物量遥感估测的精度。 相似文献