摘要：在中国辐射防护研究院野外试验场地下研究设施的实验竖井中进行了3H和Br-的混合迁移实验。设计了两种实验装置。在水平放置的实验装置中装有示踪剂和在含水层采集的扰动土,天然地下水通过连接管进入实验装置的前端,在实验装置末端和不同取样断面抽取(或采集)水样,并通过对水样的测量得到示踪剂的迁移速度。在相同条件下,Br-的迁移速度均大于3H的迁移速度。这可能是由于负离子的排斥效应造成的。各实验装置流出液中3H与Br-迁移速度之比在0 78～0 94之间。无论示踪源层是点源还是面源,3H和Br-各自在不同距离处不同径向位置的迁移速度相同。按浓度峰或按质心的计算均可看出,3H与Br-的速度比随距离增加而减小。

摘要：病害侵袭是制约核桃优质发展的重要因素之一,为实现田间智能化病害识别,设计了一款核桃病害识别模型。该模型采用Mobilenet-V2作为基础网络骨架,在倒残差结构中添加坐标注意力机制,解决特征提取时位置信息缺失的问题。此外,设计混合迁移的训练方式,将跨域迁移和域内迁移相结合,避免单独迁移学习的不良影响。结果表明:1)混合迁移对模型提升效果最佳,准确率最高提升18.57百分点。2)模型平均识别准确率为96.97%,模型参数量为3.95 M,内存占有量为10.50 MB,相较于Mobilenet-V3-Large、ShuffulNet-V2和EfficientNet-V2-S,识别准确率分别提升4.39百分点、6.63百分点和4.31百分点,且保持较少的参数量与内存占有量。3)与SE(squeeze-and-excitation)模块、CBAM(convolutional block attention module)模块相比,坐标注意力机制更能提升模型对感兴趣区域的关注度。因此,该模型可用于开发安卓应用程序并部署于移动端,为核桃病害智能识别提供新方法。