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为研究不同灌水定额和不同施氮量对北疆打瓜耗水规律的影响,2016-2017年在新疆阿勒泰地区灌溉试验站陆续开展2 a大田打瓜灌水试验,讨论连续2 a不同灌水定额及水氮互作下打瓜耗水规律。2016年试验设置5个不同的灌水定额分别为300、375、450、525、600 m~3/hm~2。2017年设置3个不同灌水定额分别为300、450、600m~3/hm~2,3个不同施氮量分别为0、138、276 kg/hm~2,共9个处理。研究结果表明:不同灌水定额和水氮互作下打瓜旬均耗水量变化规律均呈先增大后减小变化规律;耗水量、耗水强度和果实膨大期的耗水模数随着灌水定额增加而呈"增大-平缓"态势;打瓜作物系数随灌水定额增加而增大,且在0. 360~0. 431间变化,其中600 m~3/hm~2灌水定额耗水量、耗水强度和作物系数最大;合适的水氮供给量有利于打瓜耗水模数、作物系数、耗水量和耗水强度增大,作物系数在0. 317~0. 445间变化;与其他生育阶段相比,不同灌水定额和水氮互作均在果实膨大期对打瓜耗水量、耗水强度和作物系数的影响最大。研究可为理解大田打瓜的耗水特性和当地打瓜节水高效生产提供依据。 相似文献
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根据多块板的试验资料 ,分析了宽跨比较大的板在集中荷载作用下的受剪承载力 ,建立了相应的计算公式 ;该公式具有形式简单、与试验结果符合性较好等特点。 相似文献
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针对大口径有压玻璃钢管当量粗糙度取值问题, 采用计算分析方法, 判别不同工况下大口径玻璃钢管道管内
水流流态, 验证了当量粗糙度对其水力计算的重要性; 在此基础上, 以新疆小洼槽倒虹吸管道为例, 利用齐恩公式、
哈兰德公式, 计算不同当量粗糙度取值情况下各工况的水头损失值, 将计算结果与实测数据作比较分析和误差分
析, 结果表明, 大口径有压玻璃钢管在一般工况下管内水流流态基本处于紊流过渡区, 大口径有压玻璃钢管道当量
粗糙度取值范围宜为0. 005~ 0. 01 mm。 相似文献
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为明析施肥对时域反射法(TDR)土壤水分传感器测量精度的影响规律,并提出适宜的标定方法,以提高其测量精度。以TDR土壤水分传感器作为研究对象,考虑土壤质地、土壤含水率、施肥量3个因素,选取新疆棉花主产区喀什的壤质砂土、克拉玛依的粉质壤土、昌吉的粉砂质黏壤土,设5个土壤含水率水平,5个施肥水平,共计75个处理;以烘干法为基准,建立了TDR土壤水分传感器标定模型,并进行验证。结果表明:在不同土壤含水率条件下,TDR传感器误差随着含水率的增加整体呈增大的趋势。同一含水率时,壤质砂土条件下的TDR传感器误差随施肥量的增加整体呈现增大的趋势;粉质壤土条件下的TDR传感器误差随施肥量的增加呈先减小后急剧增大的趋势;粉砂质黏壤土条件下的TDR传感器误差随施肥量的增加呈先增大后减小再增大的趋势。建立了TDR土壤水分传感器输出值与施肥量、含水率之间的多元回归预测模型并采用Logistic模型进行了标定,壤质砂土、粉质壤土、粉砂质黏壤土试验条件下标定后的平均绝对误差分别为-0.18%、1.46%、0.01%,表明考虑施肥量及含水率的变化对TDR传感器检测精度的提高有积极作用。 相似文献
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通过分析工程对于工期、应力、防洪的要求建立过水围堰的多目标决策模型,采用单纯形法且不断调整摄动权重来求得pareto解.通过近似理想点排序法,对不同施工速度对应的非劣解集进行排序,选择每个施工速度对应的最优决策方案,根据施工速度限制选出最终决策方案.运用该模型采用关键工作窗口期的限制条件模拟了过水围堰工期限制,并根据围... 相似文献
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为了获取立柱的排布方式对排沙漏斗水沙分离性能的影响规律,通过室内试验对进流量、含沙浓度不同时双排立柱并排布置和交错布置的排沙漏斗的水沙分离性能进行研究。结果表明:无立柱时漏斗悬板淤沙波痕峰值、底板淤沙冲沟的曲率和冲深均最大,立柱并排布置时次之,交错布置时各值均最小;与未加设立柱相比,并排布置排沙耗水率最大增加4.01%,交错布置排沙耗水率最大增加4.25%,加设立柱后漏斗室内的切向流速、螺旋流强度和二次流强度及范围均减小,交错布置相对于并排布置削弱更为明显。并排布置的室内淤沙质量比交错布置减少3.10%~4.76%,底孔排沙率增大0.90%~1.23%。工程设计时,考虑到立柱并排布置时的底板淤积量、底孔排沙率、泥沙总截除率和排沙耗水率与不加立柱时较为接近,故可按照并排方式布置立柱。研究成果可为排沙漏斗悬板支撑系统的优化设计提供参考。 相似文献
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以新疆阿克苏地区成龄枣树为研究对象,以日均气温(x1)、日均相对湿度(x2)、日均风速(x3)、日太阳辐射总量(x4)、日均大气压(x5)、0~100 cm土壤日均含水率(x6)及0~20 cm土壤日均温度(x7)为模型影响因子,采用偏最小二乘回归法建立了枣树耗水量预测模型,在此基础上运用缺省因子法分析了枣树耗水量对各因子的敏感性,并采用灰色关联分析法加以验证。结果表明:偏最小二乘回归模型(PLSR)具有较高的模拟精度(相关系数r=0.9789),不仅能够定量预测枣树耗水量(平均相对误差为6.40%),而且能够从机理上解释各因素对耗水量的影响;枣树耗水量对太阳辐射能量、土壤含水率和温度这3因素最为敏感(敏感性指数分别为3.24、2.18和2.09);基于缺省因子法的枣树耗水敏感因素排序(x4>x1>x6>x3>x7>x2>x5)与灰色关联分析计算结果(x4>x1>x6>x3>x7>x5>x2)基本一致,尤其在主要影响因素的判别上是完全一致的。 相似文献