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通过田间试验,分析了萍乡市2 hm2 Cd污染稻田中土壤理化性质、微生物和酶活性的空间差异性及相关性特征。结果表明:糙米Cd变异系数大于土壤有效态Cd和总Cd,且晚稻变异性大于早稻,属于中等变异性。土壤pH和容重变异系数较小,有机质、阳离子交换量、速效钾、有效磷和碱解氮变异系数为22.82%~35.60%,属于中等变异性;除过氧化氢酶变异性较小外,土壤酶活性、机械组成和微团聚体变异系数为10.54%~38.21%,属于中等变异性;土壤微生物(52.59%~84.64%)变异性较强,表现为细菌 > 放线菌 > 真菌。相关性分析表明:土壤pH、砂粒、蔗糖酶、酸性磷酸酶和过氧化氢酶与土壤有机质、阳离子交换量、黏粒、有效磷、速效钾、真菌和脲酶具有较强的负相关;而土壤有机质、阳离子交换量、黏粒、有效磷、速效钾、真菌和脲酶之间具有较强的正相关。主成分分析发现:pH、有机质、容重、速效钾和碱解氮是土壤理化性质的关键因子。 相似文献
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为了智能监控井工煤矿综采工作面危险区域人员闯入和安全帽佩戴问题,避免监控视频受粉尘干扰、光照不均等因素影响图像检测精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法(简称YOLOv5s-DPE),并建立相关模型。首先,在颈部网络部分,采用深度可分离卷积(DwConv)替换普通卷积,降低参数量和计算量;然后,引入改进的路径聚合网络(PANet)提升特征提取能力,替换边界框损失函数完全交并比(CIOU)为有效交并比(EIOU),提升检测准确率;最后,选取综采工作面视频中的人员图像进行检测,选取煤矿井下人员闯入和安全帽佩戴监控视频作为检测数据集,并进行训练和验证。结果表明:对比初始YOLOv5s算法模型,YOLOv5s-DPE算法模型的参数量下降14.2%,浮点数计算量下降7.6%,算法网络模型大小下降12.5%,均值平均精度(mAP)@0.5提升到93.7%,mAP@0.5∶0.95提升到65.8%,YOLOv5s-DPE模型对小目标检测效果更好,误检漏检等情况有所减少。 相似文献