摘要：通过RUSLE模型和GIS技术,利用降雨数据、土地利用数据等,估算乌江流域2000、2005、2010年及2015年4个时间段的土壤侵蚀量,并分析其土壤侵蚀的时空变化特征。结果表明:2000~2010年土壤侵蚀量呈下降趋势,2010~2015年呈上升趋势。在时间变化上,微度侵蚀面积由2000年的43.86%增至2015年的63.16%;轻度、中度、强度和极强度侵蚀面积分别由2000年的23.30%、18.08%、10.24%和4.38%降至2015年的14.76%、13.50%、5.18%和3.13%;剧烈侵蚀面积由2000年的0.14%增至2015年的0.29%。在空间分布上,土壤侵蚀较严重的区域均分布在西南部和东北部,以中、强度为主;其他区域以微、轻度为主。总体上,乌江流域2000~2015年土壤侵蚀量呈下降趋势;侵蚀度以微、轻度为主且呈逐渐降低趋势;土壤侵蚀较严重地区多分布在流域西南部和东北部,以度、强度为主,而其他区域主要以微、轻度为主。

摘要：及时、准确地估算饵料盘中残留饲料量是提高养殖效益的重要措施。针对虾类养殖场景下残饵检测模型复杂度高、计数精度低的问题,提出了一种基于混合空洞卷积和注意力多尺度网络(hybrid dilated convolution and attention multi-scale network,HAMNet)的残饵密度估计方法。首先,借鉴MCNN(multi-column convolutional neural network)多列架构的思想设计并行卷积块(parallel convolution block,PCB),使网络在单列架构中提取多种尺度的残饵特征,简化了网络结构并减轻了计算量;同时为了弥补网络结构简化造成残饵特征表示能力略有不足的问题,引入混合空洞卷积块(hybrid dilated convolution block,HDCB)避免信息丢失并增大感受野,增强模型深入挖掘多尺度残饵信息的能力。其次,在网络中嵌入通道注意力机制(channel attention mechanism,CAM),利用通道之间的相互依赖性重新校准有用特征信息的权重,凸显目标与背景的差异性。最后,针对下采样导致密度图质量差的问题,应用可学习的转置卷积恢复特征图细节信息,进而提升模型计数性能。利用饵料盘条件下采集的残饵图像进行了验证,试验结果表明,与基准模型MCNN相比,HAMNet模型的平均绝对误差、均方根误差和计算量分别降低了44.4%、40.8%和13.7%,参数量仅为0.52 MB。与经典密度估计模型CMTL(cascaded multi-task learning)、SANet(scale aggregation network)、CSRNet(congested scene recognition network)相比,该模型在各项性能指标上保持了最佳平衡,明显处于优势。该研究可为人工智能在水产养殖中快速量化残饵提供参考。

摘要：采用高温水源热泵技术,充分利用现有的地热井的120t/h52℃地热尾水,为原有19.6×104m2及新增8.18×104m2供暖面积的用户供暖。解决了原有供暖系统中地热尾水的余热不能充分合理利用,地热水排放温度高,及作为辅助热源的燃油锅炉运行费用高昂的现状,从而达到“节能、环保”,节约运行费用的目的。

摘要：为了解烟田土壤质地的空间变异情况进而为烟草精准施肥提供依据,本研究在地统计学和GIS的支持下,以半方差函数为基本工具,分析了平顶山地区典型烟区耕层土壤质地的空间变异特征,并运用普通克里格(Kriging)进行最优无偏线性插值,制作了黏粒、砂粒和粉粒的空间分布图。结果表明,研究区域内不同土壤颗粒在较大范围内存在空间自相关性,黏粒、砂粒和粉粒的空间自相关距离分别为609m、657m和429m;黏粒和砂粒由结构性因素引起的空间变异达80%。各向异性分析都表明,黏粒和砂粒存在较强烈的各向异性,粉粒各向异性则较小。对试验土壤来说,土壤质地具有较强的空间自相关性和变异性,这可能是影响土壤养分空间变异性的主要原因,因此在设计施肥方案时应考虑土壤质地空间变异性的影响。