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《灌溉排水学报》2019,(12)
【目的】查清呼伦贝尔煤电基地的水资源质量。【方法】现场采集和收集了81件地下水(其中潜水42件,承压水39件)化学样品进行水质检测。通过描述性统计分析、溶解性总固体(TDS)的分布以及水化学类型的分析,进行研究区的地下水水化学特征研究;通过离子交换和岩石溶滤以及蒸发浓缩分析了其影响因素,最后根据熵权-密切值法评价了地下水的水质情况。【结果】研究区潜水和承压水均属于碱性水,平均硬度值分别为254.81 mg/L和208.22 mg/L,阳离子均以Na~+、Ca~(2+)为主,阴离子以HCO_3~-、Cl-为主;TDS均为高平原向平原及河谷区逐渐变低,且超过1 000 mg/L的区域基本位于高平原上;潜水含水层的水化学类型主要为Ca?Na-HCO_3以及Ca?Na?Mg-HCO_3,承压含水层的水化学类型主要为Na-HCO_3·Cl以及Na·Ca·Mg-HCO_3。【结论】地下水中Na~+是通过含水介质中的Na~+与地下水中的Ca~(2+)和Mg~(2+)交换而得到,水化学特征主要受含钠和钙硅酸盐的溶滤作用影响,采矿活动对其影响基本可忽略,农田灌溉对地下水中NH4+和NO2-有一定的影响。潜水和承压水的水质普遍较差,在河谷区和平原区下地下水水质较好。相关研究成果旨在为呼伦贝尔煤电基地水资源规划和优化配置提供一定的参考价值。 相似文献
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针对联合收获机知识缺乏系统化组织与分类、难以在设计时高效获取并应用的问题,应用装备谱系及谱系拓扑图形式对联合收获机知识进行层次化组织;按照联合收获机智能化设计实际应用需求,对知识库系统功能模块进行架构分析;分析了农机装备设计知识的表现形式,综合利用产生式规则和框架表示的混合表示方法对设计过程进行分析和表达,建立了设计体系。以Visual Studio 2015平台为开发工具,在.Net环境下,应用ADO.Net技术、CATIA二次开发技术及SQL Server数据库,将联合收获机设计知识、参数化模型等数字化资源融和,进行组织管理,构建了联合收获机知识库系统。通过人机交互的方式,将知识表达形成的设计体系系统化,应用模糊查询方法、推理机和ADO.Net技术实现系统中知识的查询、推理及编辑功能,并将知识推送的结果传递给关联的参数化模型驱动,在不同需求下快速构建模型,实现了知识的高效获取与应用,提高了设计效率,为联合收获机零部件设计提供了一种通用方法。系统测试表明,该系统具有可行性和有效性,适用于联合收获机系列产品的开发。 相似文献
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建立和完善绿色农产品基地适宜性评价方法,提高评价结果的实用性和准确性,是实现农产品安全的根本保障。研究依据基地认证者、规划者、生产者3种评价主体实际需求,分别引入污染潜在风险指标和经济状况指标,建立面向不同评价主体需求的多种主导因子评价指标体系,并借助GIS的空间分析方法进行定量评价,最后以北京大兴区为例进行了案例分析研究。结果表明,基地与工矿企业距离、与居民地距离等潜在污染风险对基地适宜性限制大,且不同评价主体下建立不同指标体系使评价更具针对性,利用GIS功能可提高效率,评价结果可视化程度好,具有很强的 相似文献
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The dependency of the retention of dissolved organic carbon (DOC) on mineral phase properties in soils remains uncertain especially at neutral pH. To specifically elucidate the role of mineral surfaces and pedogenic oxides for DOC retention at pH 7, we sorbed DOC to bulk soil (illitic surface soils of a toposequence) and corresponding clay fraction (< 2 μm) samples after the removal of organic matter and after removal of organic matter and pedogenic oxides. The DOC retention was related to the content of dithionite‐extractable iron, specific surface area (SSA, BET‐N2 method) and cation exchange capacity (pH 7). The reversibility of DOC sorption was determined by a desorption experiment. All samples sorbed 20–40 % of the DOC added. The DOC sorption of the clay fractions explained the total sorption of the bulk soils. None of the mineral phase properties investigated was able to solely explain the DOC retention. A sorption of 9 to 24 μg DOC m–2 indicated that DOC interacted only with a fraction of the mineral surface, since loadings above 500 μg m–2 would be expected for a carbon monolayer. Under the experimental conditions used, the surface of the silicate clay minerals seemed to be more important for the DOC sorption than the surface of the iron oxides. The desorption experiment removed 11 to 31 % of the DOC sorbed. Most of the DOC was strongly sorbed. 相似文献
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基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。 相似文献
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