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三深度土壤水分传感器的研制及试验被引量：6: 2014年; 针对当前植物根区不同深度下土壤含水量测量存在的传感器安装困难、对原位土壤扰动大以及传感器间一致性差等问题,该文基于阻抗法设计了一种三深度土壤水分传感器。该传感器不仅可以同时测量3个不同深度的土壤含水量,并且在安装时对原位土壤扰动极小。试验标定结果显示,该传感器具有较高的精度,所测的土壤含水量与烘干法所得的实际含水量非常吻合,决定系数R2和均方根误差(RMSE,root mean square error)分别达到0.996和0.013 cm3/cm3;传感器可适用于多种不同质地的土壤,在3种不同质地土壤中的输出灵敏度均大于1V/(cm3/cm3)。传感器的输出与土壤体积含水量呈现良好的线性关系,对黏土、砂土及壤土的决定系数R2分别达到0.983、0.965和0.975;土壤水分入渗试验结果进一步表明,该传感器性能良好,3个不同深度的传感器电极具有较高的一致性,在壤土和砂土样本中3个深度传感器电极的输出,相对误差分别小于2%和5%。; 员玉良盛文溢孙宇瑞; 关键词：土壤传感器含水量阻抗法

基于嵌入式力学传感器的圆锥指数仪设计与试验被引量：3: 2013年; 为消除在测量过程中因圆锥杆受被测材料摩擦力所产生的测量误差,改进了圆锥指数仪设计,将微型力学传感器嵌入到圆锥杆下端,实现了对土壤和青贮玉米饲料压实度的精确测量。试验结果表明,测量2种土壤压实度过程中,原有圆锥指数测量方法因圆锥杆受摩擦力作用所产生的测量误差可忽略不计。而在青贮玉米饲料压实度测量过程中,2种不同紧实度样本中圆锥杆受摩擦力约占压力传感器测量值32.56%和34.05%,当圆锥头不受阻力时,嵌入式力学传感器测量值为零,而压力传感器测量值约为110 N和280 N,表明原有测量结果存在较大误差。; 孟繁佳孙宇瑞王聪颖林剑辉; 关键词：土壤青贮饲料压实度

应用土壤圆锥指数仪评估阜新海州矿排土场复垦工程效果: 2013年; 在矿区土地复垦工作中,如何获取合适的土壤特征指标对于提高复垦质量以及复垦效果评估都有着重要的意义。以阜新海州露天矿排土场复垦工程为研究对象,应用新型土壤圆锥指数仪对复垦土壤压实度进行测量,结合GPS信息、GIS技术及统计学方法对数据进行分析,研究土壤圆锥指数方法在评估矿区土壤复垦效果中应用的可行性。通过对排土场覆土复垦区7个地块264个采样点的测量试验,数据分析结果表明,覆土工程5年后,89%以上测量区域的土层厚度达到北方常见农作物生长需求。研究表明,土壤圆锥指数作为评估矿区土地复垦工程一项参数指标具有较强的可行性,但具有一定的片面性,需与其他理化参数相结合,才能更全面地评价矿区复垦效果。; 林剑辉孙宇瑞孟繁佳蔡彩霞; 关键词：圆锥指数排土场土地复垦

不同耕作条件下土壤表面粗糙度随时间变化规律研究被引量：2: 2012年; 为了研究耕作后土壤表面粗糙度随时间变化的规律,通过采用3种不同耕作方式(铧式犁、浅松铲、圆盘耙),在耕作后45天内,每隔5天利用激光土壤表面粗糙度扫描仪测量土壤表面粗糙度的方法,分别研究了耕作后45天内两种粗糙度指数(均方根RMS和自相关长度ACL)随时间变化的规律。研究结果表明,无论以RMS或ACL为土壤表面粗糙度的指标,与耕后天数均为指数模型相关。其中,3种耕作条件下,RMS与耕后天数的相关性在0.88～0.93之间;而ACL与耕后天数的相关性更高,在0.94～0.95之间,通过本实验研究揭示了耕作后短期内土壤表面粗糙度随时间变化的规律,对粗细农业的具体实施具有一定的意义。; 林剑辉孙宇瑞Peter Schulze Lammers

基于主成分回归的茎直径动态变化预测方法被引量：18: 2015年; 影响植物茎直径变化的因素有很多,除了植物的自然生长外,气象因子和土壤含水率也是十分重要的因素。以空气温度、相对湿度、气压和光合有效辐射4个温室内的主要气象因子和土壤含水率为观测对象,对处于生长末期的4株温室向日葵样本和2株西红柿样本进行监测试验。以其中一株向日葵样本为对象,对其茎直径变化的影响因素作主成分分析并建立回归模型。将试验样本上的监测数据输入模型,对向日葵样本和西红柿样本的茎直径变化量进行预测,并分别与其各自实测值比较。结果显示,该回归模型对处于生长末期的温室向日葵和西红柿茎直径动态变化有较好的预测,预测值与实测值相关分析的决定系数为0.649-0.782,均方根误差为0.029-0.143。; 员玉良盛文溢; 关键词：茎直径主成分分析

基于土壤表面粗糙度预测降雨影响下的表层土壤孔隙度被引量：13: 2013年; 根据表层土壤(0～40mm)孔隙度与降水量和土壤表面粗糙度之间的关系,提出一种预测表层土壤孔隙度的新方法。基于此目的,在德国波恩大学Dikopshof试验站,以两块采用不同耕作方式(地块1:铧式犁+圆盘耙;地块2:旋转锄+圆盘耙)处理过的耕地为研究对象,以耕后50d内的表层土壤孔隙度(TSP)与土壤表面粗糙度(SSR)为测量对象,分别采用地面激光扫描仪和气压比重计对TSP与SSR随时间的变化进行了连续测量,以研究TSP与SSR两者的动态关系。自2006到2009年,每年夏天进行1次重复试验,以研究不同降雨量对TSP与SSR关系的影响,并引入累计平均日降雨量(ARF)的影响指数。通过4a试验,得出结论:TSP随ARF增加而降低,随SSR降低而降低。在此基础上,建立了由ARF和SSR预测TSP的多元线性模型,且模型通过了F检验。结果表明,借助于地面激光扫描仪和降雨量数据,该模型可快速连续估算不同耕作方式下的土壤表层孔隙度。; 陈世超林剑辉孙宇瑞Peter Schulze Lammers; 关键词：孔隙度粗糙度测量降雨

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国际科技合作与交流专项项目(2010DFA34670)