堆肥还田对小麦产量及土壤环境的影响

本文研究了堆肥还田对小麦产量及土壤环境的影响。结果表明,与不施肥处理(CK)相比,常规施肥、优化施肥、有机肥替代15%N和有机肥替代30%N等处理组小麦产量每667m^(2)分别增产36.85%、38.54%、46.15%和41.08%;有机肥替代15%N和有机肥替代30%N处理组的土壤有机质含量比CK分别提升了20.95%和33.50%。有机肥部分替代化肥可以有效改良土壤、增加土壤有机质以及阳离子交换率,提高小麦产量,增加经济效益。

基于车载激光点云的道路几何信息自动化提取

为了高效地进行道路设施信息采集与数字化建模,利用车载激光点云数据构建了一种自动化提取道路几何信息的方法框架。针对激光数据的无序性和冗余性,通过网格降采样和半径滤波精简点云规模、去除噪音点;通过栅格单元划分进行点云组织和索引,合理利用点云的空间局部性、缩减运算规模;利用道路要素在高程上的层次性与路面结构的连续性、光滑性,设计了高程滤波、基于主成分分析框架的局部法向量滤波、DBSCAN聚类等方法,实现从原始点云到路面点云的精确分割;利用采集车辆的行驶轨迹信息获取道路走向,利用其方向向量与法向量进行道路横截面的划分;切取横截面后投影至二维平面,并通过滑动窗口、最小二乘等算法提取道路宽度与平纵横参数。通过提取算法与人工测量的结果对比,在复杂街区和郊区公路两个实验数据集,点云分割准确性均超过87%,完整性均超过97%,提取质量均超过86%,几何信息的平均相对误差较小,说明算法具有良好的提取质量。有限算力条件下,两个数据集中点云处理时间分别是6.864与10.078 s/km,几何信息提取时间分别是1.732和0.843 s/km。提出的方法能够很好的兼顾提取效率与精度,在复杂街区和郊区公路环境下具有良好的适用性,可为道路设施的健康评定和三维重建提供参考。

外源海藻糖浸种对低温胁迫油菜种子萌发及幼苗生长的影响

为提高抗寒性,促进油菜种子发芽及幼苗生长,以甘蓝型油菜品种中油杂19为材料,研究外源海藻糖浸种对低温胁迫下油菜种子萌发及幼苗生长的影响,阐明外源海藻糖浸种的寒害缓解作用。结果表明,在低温处理下(10℃),油菜种子萌发受到抑制,发芽势、发芽率、发芽指数及活力指数均显著下降,平均发芽时间显著延长;种子萌发过程中异柠檬酸裂解酶活性显著降低,可溶性糖和可溶性蛋白消耗显著降低,脯氨酸含量增加缓慢;油菜幼苗苗长、主根长及干鲜重均显著降低。而外源海藻糖浸种可以显著提高低温胁迫下油菜种子萌发速率及根系发育,促进幼苗生长,其中以10 mmol/L的海藻糖浸种处理效果最好。10 mmol/L海藻糖浸种可以促进油菜种子可溶性蛋白和可溶性糖的消耗,增加脯氨酸积累,提高异柠檬酸裂解酶的活性,使种子发芽率和发芽势分别提高19.4%和61.8%,平均发芽时间缩短21.7%;同时也可以促进幼苗根系生长,增加养分含量,提高油菜幼苗鲜重。相关分析发现浸种24 h后,可溶性糖和蛋白及脯氨酸含量与各项发芽指标显著相关。综上认为,10 mmol/L海藻糖浸种24 h,可通过促进种子能量代谢和渗透调节,缓解低温对种子萌发的抑制作用,促进油菜生产,提升其抗寒能力。

喷气策略对多点喷射天然气发动机燃烧及排放的影响

为了提高大缸径船用多点喷射稀薄燃烧天然气发动机在中低负荷下的缸内火焰传播速度及燃烧效率,进而优化发动机燃烧和排放,以喷气策略为切入点,采用台架试验与仿真两种方法,分别研究喷气方向与位置、喷气压力以及喷气时刻对发动机燃烧及排放的影响。结果表明:喷气方向与进气气流垂直可以增强扰动作用,喷气位置距气门远可以增加燃气射流在进气道中行进的距离,进而增加进气混合的均匀性,使浓混合气分布靠近火花塞,燃烧及排放明显改善;喷气压力采用较高的736.63 kPa时可以增加喷射动能,提高缸内湍流强度、进气混合均匀性同时适应缸内大尺度掺混,使燃烧和排放更优;随着喷气时刻的推迟,在点火时,缸内混合气形成明显的分层现象,混合气浓度自上而下逐渐降低,火花塞附近浓混合气利于火核发展,火焰传播速度加快,燃气燃烧效率提高。该文结果为实现大缸径船用天然气发动机高效清洁燃烧提供了理论依据。

氮镁胁迫对油菜苗期养分累积及氮同化的影响

为探究氮、镁胁迫对油菜苗期养分累积及氮同化途径的影响,以油菜品种中双11为材料,通过营养液设置正常对照(CK)、低氮(-N)、低镁(-Mg)和低氮低镁(-N-Mg)4个处理,分析氮、镁胁迫对油菜苗期氮、镁吸收累积及氮同化关键酶活性的影响及差异。结果表明:氮、镁缺乏显著抑制油菜苗期地上部生长,与对照相比,-N、-Mg和-N-Mg 3种处理地上部生物量分别显著降低68.49%,35.49%,69.71%。-N处理刺激根系生长,根冠比显著增加;-Mg处理抑制根系生长,根冠比显著降低。并且氮、镁交互对油菜氮、镁吸收累积均有显著影响,-N处理油菜根部镁含量及累积量显著增加,而-Mg处理油菜地上部氮含量及累积量显著降低;缺镁会导致油菜NH_(4)^(+)含量显著提升,并且-N-Mg对油菜氮、镁吸收累积影响的主要效应来自氮的缺乏。进一步比较不同处理下氮同化关键酶活发现,与对照相比,-N处理油菜新叶、老叶中NR、GS活性均显著降低,根部NR、GS和GOGAT活性均显著降低;-Mg处理GS活性也显著下降,但是降幅小于-N处理,而NR和GOGAT活性显著升高。综上所述,氮、镁缺乏对油菜苗期氮、镁积累存在交互作用,低氮胁迫会降低油菜苗期氮的吸收积累继而抑制植株氮同化;低镁胁迫可以通过提高铵态氮、NR和GOGAT活性来促进氮在无机氮间以及无机氮向有机氮的同化。

基于激光雷达点云的道路几何信息提取与数字化建模研究

为实现快速、自动化的道路几何信息提取和数字化建模,基于激光雷达点云提出了一套从道路语义分割、几何线形提取到集成化建模的通用框架。首先,基于空间上下文特征基础框架,将局部特征的最大值和邻域均值进行聚合以作为局部特征,使用径向分布参数与三维坐标描述全局上下文特征,构建道路语义分割网络。其次,基于道路场景分割结果,通过体素降采样和半径滤波法减少点云数据量、去除离群点,并利用可变半径Alpha Shapes(VA-Shapes)算法提取道路边线,结合获取的边线横纵坐标,计算路段几何信息(路宽、纵坡、横坡等),使用inshape函数和插值法构建交叉口的数字高程模型。最后,采用Dynamo for Revit将道路几何信息导入并生成道路路线,通过Revit软件设计道路自适应族构件及不同类别基础设施族构件,实现精细化道路数字建模。利用开源数据集Semantic3D进行训练和测试,分析与评价道路几何信息提取效果。研究结果表明:所提出的算法总体准确度为95%,路面的单类交并比为97.9%,能够很好地实现道路点云场景的自动化语义分割;相比于传统的固定半径Alpha Shapes算法,VA-Shapes算法的时间复杂性较低,可以较好地提取道路边线;通过提取算法与手动测量结果的对比,显示不同几何信息的平均绝对误差较小,说明算法具有可靠的精度。提出的“点云语义分割-几何信息提取-BIM数字建模”过程实现了逆向构建数字化道路模型,对现役道路基础设施智能管理具有重要意义。