智能巡检机器人在自然环境试验中的应用探讨

目的 探索建立自然环境试验智能巡检系统,使用机器人替代部分人工巡检工作。方法 通过分析巡检作业环境和巡检任务,确定智能巡检机器人的功能要求和技术参数,进而开展机器人本体结构设计,融合控制后台、远程数据库等设备,实现智能巡检系统构建。结果 开展了智能巡检数据采集的使用验证,巡检机器人采集的样品图像对焦清晰、分辨率高,样品在图像中的位置大小合理,腐蚀特征展示清楚。巡检系统可对样品图像进行自动分割和智能识别,对蚀点、流痕等损伤特征识别准确,精度可达0.1%。结论 智能巡检系统可以满足自然环境试验的巡检要求,替代人工完成部分巡检工作,智能巡检数据便于入库和使用挖掘,对于自然环境试验的数字化转型有积极的推动作用。     

城市垃圾填埋场覆盖蚓粪土对作物生长的影响研究

试验研究了在城市垃圾填埋场上覆盖蚓粪土、紫色土、垃圾渣土对三种作物的主品质的影响，结果表明三种作物在三种覆盖物中均可生长，且生长状况好，而万以覆盖蚓粪 土中作物生长快、生物产量和蛋白质含量高，作物可食部分的重金属含量未超标，作物品质好，但覆盖紫色土和垃圾渣土中，作物可食部分的重金属含量部分或大部分超标，尤以覆盖垃圾渣土中超标最严重可见蚓粪土宜作垃圾埴埋复垦的覆盖材料。     

免耕生态系统中土壤动物对土壤养分影响的研究

对紫色水稻土自然免耕生态系统中土壤动物群落结构的变化及其对土壤养分的影响进行了调查研究。结果表明．水稻土免耕耕作制度有利于土壤动物的生长繁殖．并能改善土壤化学性质。土壤动物平均密度是垄作免耕＞垄作常耕＞平作免耕＞平作常耕。免耕土壤中有效氮、有效磷、有效钾和有机质含量均分别高于常耕土壤。     

蚯蚓处理城市垃圾的肥效试验

一、目的蚯蚓在生物循环中的作用,在生理协调方面的重要性,已为国内外学者所证明,但多数是定性的调查研究,定量研究则甚少。随着工业与城市的发展,城市垃圾的处理已提到议事日程,如何打开一条合理利用的途径是急待解决的问题。我们吸取前人的经验,不仅从性能上加以剖析,而且定量地加以研究。在田间条件下利用蚯蚓处理城市垃圾。然后把蚯蚓处理过的垃圾连同蚯蚓一道     

免耕生态系统中土壤动物对土壤养分影响的研究

对紫色水稻土自然免耕生态系统中土壤动物群落结构的变化及其对土壤养分的影响进行了调查研究。结果表明，水稻土免耕耕作制度有利于土壤动物的生长繁殖，并能改善土壤化学性质。土壤动物平均密度是垄作免耕〉垄作常耕〉平作免耕〉平作常耕。免耕土壤中有效氮、有效磷、有效钾和有机质含量均分别高于常耕土壤。     

面向密闭空间内外温度的时序预测模型

目的 研究密闭空间条件下已知外部温度时间序列对内部实时温度的预测推理问题。方法 选取密闭空间内外温度时序预测典型场景,抽象为多变量时间序列预测问题,分析变量间的关联性和依赖性。借鉴特征融合、注意力机制、多任务模型等思路,结合物理机制与数据特征,基于长短期记忆网络基本网络单元,构建密闭空间内外温度时序预测模型,并在万宁、敦煌、漠河对某型密闭空间进行数据采样,基于三地数据集进行不同模型试验。结果 多变量模型比单变量模型具有更好性能,注意力机制对该场景没有显著性能提升,结合物理机制的模型结构设计充分考虑了变量之间的关联性和依赖性,能显著提升预测精度,双输入双输出的多变量时序预测模型具有相对最高的精度和最稳定的鲁棒性,是面向密闭空间内外温度时序预测的相对最优模型。结论 研究结论可指导密闭空间其他环境特征建模,研究思路可为其他多变量时序建模问题中变量之间的关联性、依赖性分析提供参考。