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本文介绍一种新研制出的挖掘机特性测试仪。仪器应用微机技术、自动采集挖掘机特性的电压和电流数据、可在通用示波器上显示或X—y记录仪绘出挖掘机特性曲线。输入标准特性参数后,自动计算并打印出丰满系数,电流和电压测试数据。采样速度为2160点/秒,精度为±1%,量程满足目前使用的4~23m~3电铲.仪器工作可靠,操作维护方便,为挖掘机的调试提供了一个先进的工具。 相似文献
5.
杨雨行 《北京林业大学学报》1995,(1)
依据航片判读、森林资源调查资料和水文数据,利用流域自身对比法,得出森林变化对河川径流泥沙的定量关系。文中还阐明本方法的技术关键——消除降雨量不同对水沙的影响.该方法具有适合我国国情、费小效宏、精度较高、简捷易行等优点,值得推广提倡。 相似文献
6.
路面管理系统是通过对路面运行状况、使用性能、使用周期、进行对比、分析,预测路面管理的最佳养护预算投资并在最佳养护经济投资条件等各种因素限制下,寻求道路养护管理最佳战略决策。 相似文献
7.
光照和褪黑激素对内蒙古绒山羊氮分配的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
从氮分配的角度研究了光照和褪黑激素对内蒙古白绒山羊营养分配的影响。结果表明:光照时间和埋植褪黑激素显著影响绒山羊体内氮物质分配,短光照或埋植褪黑激素显著提高绒山羊血液中的褪黑激素水平,并使其他相关激素如催乳素(PRL)、胰岛素(INS)、类胰岛素生长因子-I(IGF-I)、瘦素(LEP)的含量发生显著变化,结果使毛绒氮的沉积增加,体氮的沉积减少。短光照条件下毛绒氮和体氮的沉积分别为33.7%±0.64%和66.3%±0.64%;而长光照条件下则减少毛绒氮的分配量,增加体氮分配量,毛绒氮和体氮的沉积分别为23.6%±0.46%和76.4%±0.46%。短光照和褪黑激素之间有强烈的互作效应,短光照埋植褪黑激素组毛绒氮和体氮的分配比例分别为36.1%±0.79%和63.9%±0.79%。试验期绒山羊的产绒量平均增加(338.83±72)g,比普通绒山羊提高73.86%,新生羊绒的品质符合纺织工业标准的要求。 相似文献
8.
胡斌 《农业图书情报学刊》2007,19(1):159-161
在实际工作中,常常因为各种原因致使馆藏书目数据的有效性和唯一性大打折扣。作者主要是通过自编程序来实现馆藏书目数据优化,并详细介绍了具体的操作过程。 相似文献
9.
应用定西地区的气象资料和4次EOS-MODIS卫星资料,对典型的西北半干旱雨养农业区的基本地表特征参数进行反演,并在此基础上对各能量通量进行估算,进而分析了各通量的季节变化。结果表明,应用卫星数据估算的通量与净辐射之比与实际观测值基本接近,绝对误差在10%以内,其空间分布基本反映了当地的实际情况;土壤热通量、显热通量以及潜热通量的季节变化基本表现为冬季最小,其次是秋季,夏春两季最大;通量四季变化也呈现出不均匀的分布特性,频率分布范围较宽,体现了该区域的地形、地貌以及下垫面复杂的特征。 相似文献
10.
基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算 总被引:2,自引:2,他引:0
棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(inverted red-edge chlorophyll index)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。 相似文献