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    科技文摘

    2021-11-30 09:57:56
    關(guān)鍵詞:皮渣導(dǎo)度冠層

    20210605 中國(guó)東北地區(qū)水分脅迫對(duì)玉米氣孔導(dǎo)度、冠層溫度和蒸散發(fā)的影響//DOI:10.25165/j.ijabe.20211402.5289

    東北平原是中國(guó)玉米的主產(chǎn)區(qū)之一,受制于其雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)的種植模式,玉米生產(chǎn)易受到氣候變化的影響。該研究在東北玉米典型種植區(qū)吉林梨樹縣開展了兩年實(shí)驗(yàn),研究了不同玉米生長(zhǎng)階段水分脅迫對(duì)玉米生理生態(tài)和蒸散量的影響規(guī)律。結(jié)果顯示,玉米生理指標(biāo)隨著土壤含水量(SWC)變化呈現(xiàn)出明顯的階段變化規(guī)律:當(dāng)SWC≥0.22 cm3/cm3(62%田間持水量),葉片氣孔導(dǎo)度和作物蒸散量均達(dá)到最大值,冠層溫度與空氣溫度一致;當(dāng)SWC在0.15-0.22 cm3/cm3(43%-62%田間持水量)之間時(shí),氣孔導(dǎo)度和蒸散量均隨著SWC的下降而降低,而冠層溫度隨著SWC的下降而升高;當(dāng)SWC<0.15 cm3/cm3(43%田間持水量)時(shí),氣孔導(dǎo)度和蒸散量達(dá)到最小值,冠層溫度與空氣溫度比值(冠氣比)穩(wěn)定在1.2。冠氣比與土壤含水量和氣孔導(dǎo)度緊密相關(guān),且與作物水分虧缺指數(shù)(CWSI)線性相關(guān)。考慮到CWSI計(jì)算過程需要較多參數(shù),冠氣比可以替代CWSI來評(píng)估作物水分狀況。因此該研究建議冠氣比值1.2可作物區(qū)分玉米是否發(fā)生嚴(yán)重水分脅迫的閾值,在抽雄灌漿期土壤水分維持在60%田持以上可保障玉米的正常生長(zhǎng)。

    [編譯自:Liu H J,Gao Z Z,Zhang LW,Liu Y. Stomatal conductivity,canopy temperature and evapotranspiration of maize(Zea mays L.)to water stress in Northeast China. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(2):112-119.]

    20210606 菠蘿皮渣壓縮成型工藝參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)研究//DOI:10.25165/j.ijabe.20211403.6041

    為提高菠蘿皮渣廢棄物利用率,減少資源浪費(fèi)和環(huán)境污染,針對(duì)目前菠蘿皮渣壓縮成型工藝參數(shù)不明確的問題,該文設(shè)計(jì)了單??讐嚎s成型試驗(yàn)裝置,并對(duì)??變?nèi)物料進(jìn)行了受力分析,開展了以菠蘿皮渣粒度、含水率和??组L(zhǎng)徑比為因素,以顆粒成型率、松弛密度和比能耗為指標(biāo)的三因素三水平正交試驗(yàn),并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了極差、方差和模糊綜合評(píng)價(jià)分析,確定了影響菠蘿皮渣壓縮成型綜合性能的主次作用因素為長(zhǎng)徑比、粒度和含水率,較優(yōu)參數(shù)組合方案為物料粒度6-9mm、含水率16%、長(zhǎng)徑比4∶1,在此條件下的最佳指標(biāo)為顆粒成型率為97.80%、松弛密度1.32g/cm、比能耗44.17J/g,該研究成果可為菠蘿皮渣顆粒成型生產(chǎn)工藝參數(shù)設(shè)計(jì)及成型裝備的研制提供參考。

    [編譯自:Tian K P,Zhang B,Huang J C,Liu H L,Shen C,Li X W,Chen Q M. Experimental research on optimization of compression molding process parameters of pineapple rind residue. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(3):221-227.]

    20210607 利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)評(píng)估杯形塊橡膠中干橡膠含量的光譜測(cè)量方法//DOI:10.25165/j.ijabe.20211403.6298

    干橡膠含量(DRC)是評(píng)價(jià)杯塊橡膠質(zhì)量的一個(gè)重要因素。DRC分析需要長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證。為了開發(fā)快速有效的DRC測(cè)定方法,該研究提出了使用不同光譜測(cè)量法來評(píng)估杯形塊橡膠的DRC的方法。通過系統(tǒng)完整的基礎(chǔ)分析,基于使用近紅外光譜反射的點(diǎn)測(cè)量或使用高光譜成像的面測(cè)量技術(shù),從而找出一種有效的測(cè)量方法。同時(shí)還編制了一個(gè)120個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集,并將其隨機(jī)分配為90個(gè)樣本的校準(zhǔn)集和30個(gè)樣本的驗(yàn)證集。為了獲得杯形塊橡膠樣品的平均光譜,通過定位和掃描分別收集光譜數(shù)據(jù),進(jìn)行基于點(diǎn)和基于面的測(cè)量。使用偏最小二乘回歸(PLSR)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)與參考值進(jìn)行校準(zhǔn)。試驗(yàn)表明,兩種算法的基于面測(cè)量的方法在預(yù)測(cè)杯形塊橡膠的DRC方面表現(xiàn)出色,明顯優(yōu)于基于點(diǎn)測(cè)量的方法。PLSR的最佳預(yù)測(cè)結(jié)果的確定系數(shù)(R2)、預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)和殘差預(yù)測(cè)偏差(RPD)分別為0.99、0.72%和15.17,而LS-SVM的最佳預(yù)測(cè)結(jié)果的R2、RMSEP和RPD分別為0.99、0.64%和16.83。總之,基于LS-SVM預(yù)測(cè)模型的面測(cè)量法可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)杯形塊橡膠的DRC值。

    [編譯自:Puttipipatkajorn A,Puttipipatkajorn A. Spectroscopic measurement approaches in evaluation of dry rubber content of cup lump rubber using machine learning techniques. Int J Agric & Biol Eng,2021;14(3):207-213.]

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