基于无线传感网络的作物环境监测系统设计

提出了一种基于ZigBee无线传感网络的作物环境监测系统的设计。该系统在ZigBee协议和CC2530芯片基础上,通过对系统软硬件设计,实现了作物环境的温度、湿度、光照度、CO2浓度等参数的实时监测,为作物产量提高提供了有效保证。

大气污染物烟尘对农作物环境的影响研究

模拟试验研究烟尘对大白菜品质及产量的影响结果表明 ,烟尘对大白菜生物学性状、生理功能、产量与品质均有不同程度的影响 ,差异显著与差异极显著临界降尘量分别为 4 5 7t/km2 ·月和 6 5 7t/km2 ·月 ,对应大白菜减产幅度分别为 16 6 %和 30 0 % ,可溶性糖含量分别降低 16 7%和 31 0 % ,粗蛋白质含量分别降低 15 0 %和15 9%。

大气污染物SO_2对农作物环境的影响研究

按照某燃煤电厂扩建工程预测的大气SO_2浓度,模拟试验研究低浓度SO_2对小麦的慢性伤害和高浓度SO_2对玉米的急性伤害阈值结果表明,小麦“津85-3”和“绵阳15”减产5％的慢性伤害阈值剂量分别为8.329mg·h、20.519 mg·h,阈值浓度为0.043mg/m^3、0.122mg/m^3。高浓度SO_2对玉米三叶期幼株的急性伤害临界剂量为2.50mg/m^3×4h、4~92mg/m^3×2h和7.38mg/m^3×1h,当玉米叶片枯斑率达5％时其急性伤害阈值为5.90mg/m^3×8h、6.49mg/m^3×6h、11.80mg/m^3×4h、15.00mg/m^3×2h和17.00mg/m^3×1h。

我国科研人员转基因作物环境风险控制行为机制研究

以计划行为理论、目标设置理论和信息不对称理论为分析框架,并设计问卷对我国科研人员的转基因作物环境风险控制行为进行了调查,以主因子分析方法对调查结果进行了统计分析。结果表明,影响我国科研人员转基因作物环境风险控制行为的3个主因子是风险认知和控制能力、行为意向和同行影响,存在机会主义行为动机和监管信息不对称。最后根据调查分析结果提出了相应的政策建议。

野外作物环境无线监测系统网络节点的硬件设计

本文提出了一种基于ZigBee技术的野外作物环境监测系统网络节点的硬件设计方案。该节点包括传感器模块、处理器模块、无线通信模块和电源模块四部分,具有功耗低、精度高、实时性强、可靠性高等特点。

化学农药对农作物环境的污染与对策

人类在控制农作物病虫害的生产实践中,化学农药的应用起到了很大作用,随之也带来了一些负面问题,对农作物环境造成的污染,直接影响农作物三大效益的提高,以下就我县农作物不同程度地遭受污染状况和减少污染的治理对策提出初浅意见。

基于四旋翼飞行器的农田作物环境信息采集系统设计

本文针对传统系统采集农田环境信息存在的问题设计了一款基于四旋翼飞行器的农田作物环境信息采集系统,最大限度地降低了成本和运行维护费用,提高了测量精度和解决了技术上的不足。本文设计的基于四旋翼飞行器的移动平台,在检测农田作物环境参数的信息采集手段上,使用移动检测点并且悬浮空闲空间,对农作物影响小,采集手段灵活。

转基因作物环境安全性研究进展

自1983年第一例转基因植物烟草问世以来，转基因作物在全球范围内飞速发展，种植面积直线上升。随着转基因作物在全球范围内的广泛应用，转基因作物的环境安全性问题日益受到重视，科研工作者们对此开展了大量的研究工作。本文对近年来这方面的研究成果进行了综述，主要内容包括：1）转基因作物的杂草化问题。这里面又包含两层含义：一是转基因作物自身的杂草化问题。多数研究表明转基因并没有提高作物的生存竞争能力，在没有选择压力的自然条件下，即使转入了抗病抗逆基因，转基因植株的生存竞争能力也没有增加，因此杂草化的可能性很小；二是转基因作物通过基因漂移使得同种或近缘野生种获得某种抗性而成为更加难以防除的“超级杂草”问题。由于不同植物种间杂交能力不同，外源基因转移并稳定遗传的几率受到多种因素的影响，不同作物的风险眭也不同，因此必须经过长期的监测才能得出科学的结论。2）转基因作物对作物遗传多样性、物种多样性及生态系统多样性的影响。

基于logistic模型的环境友好型作物种子认知研究

对农作物种子的认知状况影响着农户对种子的选择和应用,继而影响着农户的生产效益。从环境友好的角度出发,以黑龙江、吉林、辽宁3省的农户为研究对象,运用Logistic模型,对农户环境友好型作物种子的认知现状进行剖析,并分析影响农户种子认知的因素。研究结果显示:农户对环境友好型作物种子的认知水平较低。影响农户环境友好型作物种子认知的主要因素有:农业生产决策者的年龄、性别、文化程度、兼业情况,作物种植规模,购买种子费用,种子来源途径,购种前是否接受过技术指导,周边交通状况。

基于物联网的农作物生长环境精准化数据采集系统设计

传统的农作物生长环境精准化数据采集系统具有较低的数据采集准确率,无法精准采集农作物生长环境数据。因此,基于物联网技术,本研究设计了农作物生长环境精准化数据采集系统。在原有系统硬件基础上,该系统设计了传感器电路模块、无线射频模块及采集与存储模块,实现精准数据采集。软件设计方面,利用采集端确定数据,进行数据预处理,通过设计数据库,实现数据精准采集。对比试验表明,该系统可以促进农作物的精细化培育。

作物生长环境信息无线监测系统的设计与实现

针对热带作物生长环境监测的现状,设计了一个基于Zig Bee/RS232的作物生长环境信息无线监测系统。该系统由Zig Bee传感器网络、数据采集模块和上位机组成,采用组态软件处理数据。系统能够监测环境温湿度、土壤温湿度、光照度和CO2浓度;能够将采集到的数据以图形、表格等形式实时显示、存储,数据存储后可以在不同数据库间共享。试验结果表明该系统运行稳定,传输数据准确,适用于农田或温室作物生长环境信息的监测。

基于微信小程序的农作物生长环境测控系统设计与应用——以香菇栽培为例

良好的生长环境对于农作物的生产具有重要作用。文章以微信为平台,设计了基于微信小程序的农作物生长环境测控系统,系统实现了农作物生长全过程、多参量环境数据的采集并实时上传云服务器,之后比对根据农作物品种设定的生长环境上下限阈值自动控制环境调控设备,创造农作物适宜的生长环境,促进农作物的生长发育。经过一个周期的香菇栽培实验,系统运行稳定、可靠,香菇生长全过程处于监督、记录和优良受控状态。

污水利用对河北省粮食作物生长环境及品质影响研究

本文研究了污水利用对河北省粮食作物生长环境及品质的影响,通过资料收集、污染区试验等形式,对河北省主要粮食种植区的污水利用情况进行了调查,对污水利用在不同灌溉条件下对地下水、土壤环境和粮食作物品质的影响和影响程度进行了分析和总结,为农作物质量安全提供理论指导。

基于GIS的作物与环境信息系统的研究与实现

本文从桌面端设计和网络端设计两个方面对基于GIS作物与环境信息系统进行阐述,并利用GIS、SQL2000以及C#等技术搭建出了一种作物与环境信息管理系统,以期为基于GIS作物与环境信息系统的应用提供参考。

农作物生态环境现状分析及保护对策

本文从作物生态环境的要素即土壤、雨水、大气等现状的调查分析及其对作物生态的影响。同时用生态学的观点提出了作物栽培由化学型向生态型模式转变，开展病虫草综合防治，加强法制管理，正确处理经济、环境、生态关系的保护对策。

农作物生长环境监测与评价系统设计与开发

农作物的生长环境对其产量和质量具有很大的影响,目前我国对农作物生长环境进行监测与评价的系统尚不成熟。对此,研发了一套农作物生长环境智能监测与评价系统,该系统由数据采集站点、服务器端数据交互程序和网页客户端三部分组成,实现了对土壤温湿度、PH值、EC值、光照度等环境指标以及现场图像的远程监测和数据分析处理。该系统无需在监测现场建立网络基站,具备了可迁移性好、成本低、环境适应性强等特点,实现了将现场的数据精准采集与云端的科学化服务平台相结合,为农业作业的实施提供了科学有效的参考与指导。

基于云平台的棚室环境远程监控系统

设计一款棚室作物生长环境远程监控系统.通过采集器采集和整合棚室内传感器采集的实时环境参数与作物生长影像,由无线路由上传至云平台,管理者在任何可上网的地点,通过手机或电脑登录云平台界面,就可以监测和管理棚室内的环境,远程控制棚室的卷帘、喷灌以及其他控制阀门等.设计解决了传统人工监控费时费力和有线监控布线复杂、维护困难的局限性,提高了农业信息化水平.

公路绿化与环境保护浅析

近年来,公路交通运输业蓬勃发展,机动车保有量迅猛增加,公路交通对环境的破坏作用也已经到了十分严重的地步,因此,加强公路建设的环境保护已迫在眉睫。一、公路对生态环境的影响公路对生态环境的影响主要包括新建公路对动、植物生活环境的影响、对占用土地造成土壤流失的影响、对农作物环境的影响以及公路对水环境的影响,尤其是对饮用水源地的影响。

农作物栽培技术及高产影响因素探究

在全球粮食短缺的大背景下,农作物高产技术不仅是全球农业领域工作者的科研热点,更是解决我国粮食危机以及农业研究的重点,研究农作物高产的影响因素就需要对我国农作物生长环境、气候条件、生长规律、人为因素、栽培技术等做一个全面的了解,并通过大量科学实验研究它们之间的作用关系,在较低的种植成本下,发挥土地的巨大潜力,使得农户的经济效益最大化。

基于GPRS和Yeelink网络平台的作物生长监控系统研究

为了实现现代化智能农业提高农业生产率的目的,通过获取作物生长环境参数并对其加以控制是一种有效手段。针对获取作物生长环境信息方法中数据准确性低、灵活性差等不足,本文提出并开发了一套基于物联网技术、无线传感器技术、GPRS移动网络技术以及Yeelink网络平台的作物生长环境信息远程监控系统。本系统通过ZigBee技术构建多个环境信息采集节点,对作物生长环境中的温湿度、光照强度、二氧化碳及土壤温湿度等信息进行采集与实时监测。