盐胁迫对4种景天幼苗水势、荧光效率、丙二醛的影响

分别用不同浓度盐溶液处理红八宝景天、粉八宝景天、景天三七和德国红景天4个品种的幼苗,测定其叶片水势、荧光效率、丙二醛(MDA)含量。结果表明:在盐胁迫下,4种景天幼苗叶片水势、荧光效率都呈下降趋势,而MDA含量上升。由此得出结论:景天三七的耐盐性最强,其次是德国红景天、粉八宝景天,而红八宝景天耐盐性最弱。     

基于蒸散发调控及排水重复利用的灌区节水潜力

基于改进SWAT模型,以漳河灌区为背景,模拟分析了不同情景下蒸散发及排水比的变化,并进一步分析灌区节水潜力.结果表明,水田蒸散发由大到小为淹灌、间歇灌溉和薄浅湿晒.基于蒸散发消耗调控,研究区现状条件下理论节水率为14.5％,远大于实际节水潜力;与淹灌相比,间歇灌溉和薄浅湿晒节水率分别为1.6％和2.4％.基于排水重复利用,研究区现状条件下理论节水率为16％;塘堰汇流面积比例从现状的30％提高到50％,排水管理节水率及实际灌溉节水率分别为3.8％和1％,而传统的灌溉取水节水率为19.9％;可见,不同计算方法得到的节水潜力存在很大差异.     

辽宁省花生现代生产技术

花生是辽宁省主要经济作物,发展花生产业是促进农民增收的重要途径之一。对辽宁省花生现代化生产技术进行调查研究,指出当前花生生产中存在的主要问题,并提出相应的解决对策,为今后辽宁花生产业发展提供一定的理论依据。     

烘干温度和时间对潜在土壤斥水性的影响研究

为研究不同烘干温度和时间对测定土样潜在斥水性的影响,选用以色列2种类型的4种土壤,通过在25、45、65和105℃的4种不同温度和不同时间的组合对土壤样品进行烘干,然后测定潜在土壤斥水性,最后分析不同烘干温度在不同时间下对不同土壤潜在斥水性的影响。结果表明,在测定土壤潜在斥水性时的最佳烘干温度为45～65℃,最佳烘干时间为24h。     

基于云模型的安徽省干湿指数时空分布特征研究

为探究变化背景下安徽省干湿指数时空分布格局,利用安徽省1957—2016年的逐日气象观测数据,在采用区域修正模式的FAO 56 Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量（ET0）的基础上,通过云模型定量描述近60年安徽省干湿指数（AI）的时空分布特征、均匀性和稳定性。结果表明：安徽省AI、ET0呈现波动下降趋势,倾向率分别为-0.006a-1和-0583mm/a,降水量P呈现1155mm/a的上升趋势,ET0和P的相向趋势造成了AI的逐渐降低,近60年安徽省总体呈现变湿趋势。相较于ET0与AI,P最为离散,稳定性最差。在四季尺度上,以夏季为主导（-0.012a-1）的夏秋冬AI降低为安徽省干湿变化主要特征,AI超熵值由高到低依次为夏季、秋季、春冬季,不确定性逐渐降低;四季ET0变化熵值均低于年均熵值,四季ET0模糊性与随机性较差,冬季ET0具有最大不稳定性;夏冬季节的雨雪增加与春秋季降水量减少是安徽省四季降水格局的主要表现形式,且夏季降水增加趋势显著（2 467mm/a）,同时表现出最大的不均匀性和不稳定性。在空间尺度上,AI、ET0和P均呈现皖南至皖北的梯度变化特征,〖JP〗出现非平滑纬度地带性现象,空间上各区域熵与超熵均高于时间序列,空间上AI的分布更为离散、不稳定。     

基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划

针对采摘机器人在野外作业环境中,面临采摘任务数量多,目标与障碍物位置具有随机性和不确定性等问题,提出一种基于深度强化学习的虚拟机器人采摘路径避障规划方法,实现机器人在大量且不确定任务情况下的快速轨迹规划。根据机器人本体物理结构设定虚拟机器人随机运动策略,通过对比分析不同网络输入观测值的优劣,结合实际采摘行为设置环境观测集合,作为网络的输入;引入人工势场法目标吸引和障碍排斥的思想建立奖惩函数,对虚拟机器人行为进行评价,提高避障成功率;针对人工势场法范围斥力影响最短路径规划的问题,提出了一种方向惩罚避障函数设置方法,将障碍物范围惩罚转换为单一方向惩罚,通过建立虚拟机器人运动碰撞模型,分析碰撞结果选择性给予方向惩罚,进一步优化了规划路径长度,提高采摘效率;在Unity内搭建仿真环境,使用ML-Agents组件建立分布式近端策略优化算法及其与仿真环境的交互通信,对虚拟机器人进行采摘训练。仿真实验结果显示,不同位置障碍物设置情况下虚拟机器人完成采摘任务成功率达96.7%以上。在200次随机采摘实验中,方向惩罚避障函数方法采摘成功率为97.5%,比普通奖励函数方法提高了11个百分点,采摘轨迹规划平均耗时0.64s/次,相较于基于人工势场法奖励函数方法降低了0.45s/次,且在连续变动任务实验中具有更高的适应性和鲁棒性。研究结果表明,本系统能够高效引导虚拟机器人在避开障碍物的前提下快速到达随机采摘点,满足采摘任务要求,为真实机器人采摘路径规划提供理论与技术支撑。     

传感器感知盲区条件下智能汽车主动制动系统控制研究

传感器感知盲区是造成智能汽车交通事故的主要原因之一。为了降低传感器感知盲区对智能汽车主动安全性能的影响,对传感器感知盲区条件下的智能汽车主动制动系统控制进行了研究。首先,建立感知盲区数据库,并搭建卷积神经网络对其进行识别;其次,根据其运动特征进行分类,建立感知盲区条件下的安全距离模型;最后,基于上述安全距离模型对感知盲区内的潜在障碍物进行自车速度控制,达到主动避撞的目的。仿真和实车试验表明,提出的传感器感知盲区分类可以较好地表述感知盲区的运动特征,传感器感知盲区条件下的主动避撞安全距离模型对潜在障碍物有较好的预防作用,主动避撞算法提高了智能汽车在传感器感知盲区内的主动安全性能。     

植物电位信号采集与处理方法的研究

介绍了适用于植物微弱信号检测与处理的硬件系统和软件系统。本系统以INA114为主要运算放大器,并由高精密运算放大器TLC2654和OP27组成,构成高输入阻抗二级运算放大电路。根据植物电位信号的非平稳性特点,介绍了基于多分辨率小波分析的信号处理方法。实验中,以黄瓜幼苗(3周大)为样本。测试结果表明,系统不仅可以检测到信号变异电位的缓慢波动,还可有效地反映幅值处于μV级变化的动作电位。     

基于供需平衡的城市污水再生利用潜力预测

城市污水再生回用潜力预测是再生水安全利用及优化配置的前提,根据银川市再生水利用的现状及规划,按照再生水的来源及处理能力计算出银川市再生水的供水能力,根据再生水可利用的途径计算出再生水的利用能力,进行供需平衡分析,从而确定出银川市再生水利用的潜力,为银川市城市再生水回用提供指导。     

拂子茅和早熟禾的灌溉比较研究

利用土壤水势作为灌溉指标,设置-30、-40、-50、-60kPa4个水势梯度,比较研究抗旱观赏草拂子茅和冷季型草坪草早熟禾在9月、10月的灌溉规律。拂子茅在土壤水势-30～-60kPa时进行灌溉生长差异不显著．9、10两月的总灌溉量最低可达74．9mm;早熟禾适宜在土壤水势达到-30kPa时进行灌溉．9、10月的总灌溉量为161．7mm．低于-30kPa的土壤水势下生长受影响。拂子茅和早熟禾的叶片水势都随土壤水势的下降而下降,拂子茅的下降速度低于早熟禾,具有较高的叶片水势,而拂子茅在-60kPa的土壤水势处理下根冠比显著升高,说明拂子茅在干旱胁迫下具备较强的吸水和保水能力。