简介:【摘 要】利用玉溪市汇溪、阿姑两个土壤墒情监测站2014年~2021年10~40cm不同土层深的监测数据,分析了汇溪站所代表区域(红塔区西部坝区)、阿姑站所代表区域(易门县中南部干热河谷区)的土壤墒情变化规律,分析结论可为抗旱减灾决策、水资源管理、区域农作物灌溉提供参考。
简介:摘要:本文介绍了土壤含水率的测量方法,分别为烘干法、酒精燃烧法、炒干法、冷冻干燥法、时域反射仪法、核磁共振法。并对上述方法进行了对比分析。其中,烘干法为目前最常用的方法,但其存在一定的局限性,核磁共振法因其无损且快速的特点,在土壤水分测量中运用愈来愈广泛。
简介:摘要:随着科技的发展,工业的装备越来越多。目前,大型机械设备正在朝着大型化、连续化和自动化方向发展,在设备的结构和构造方面也变得越来越复杂,为设备修理和维修工作带来了极大困扰。在生产工作之中,机械设备一旦出现故障,为企业带来的经济损失难以估算。在机械设备维修体系之中,预防性定期维修和损坏在维修均存在明显缺陷,无法对现代化生产需求进行满足。为维持机械设备正常的故障运行,工业领域的技术人员对机械设备运行的状态必须要加强研究。由于机械设备的运行环境相对复杂,零部件的性能会随着时间的延长而逐渐老化,那么设备就容易发生故障,而且这种故障可能是随机性的。在机械设备的有效寿命阶段,技术人员的维护工作是保障设备安全的有效方法,所以技术人员要探寻机械设备的故障规律,摸索其运行的趋势,以制定有效的预测办法。
简介:摘要:软土路基因承载力低、变形大导致路基出现不同程度的差异沉降,对高速运行车辆造成严重的安全隐患。为了探讨软土路基沉降变形规律,对路面沉降量、水平侧向位移进行分析。基于路面实测沉降资料,研究成果表明:(1)软土路基不均匀沉降会形成垂直自身方向的裂缝。在约200m间隔的相邻里程桩中,当累积沉降差大于等于60mm,应适当加密该处路基路面的监测工作;(2)路基路面累积沉降越大,水平侧向位移也越大,二者间呈现出正相关关系,在一定程度上说明路基水平侧向位移对路面沉降会产生较大影响。研究成果可为软土地区高等级公路路基工后沉降预测提供一种实用而有效的方法。
简介:【摘要】电力系统中绝大多数断路器的操作次数都比较少,开断短路故障的机会不多,开断额定短路电流的机会非常少见。而操作和开断次数往往远低于断路器自身的寿命指标,每次开断的短路电流不可能相同,要进行正确统计非常困难。过去,对于油断路器规定短路电流允许开断次数只有2-3次,正常负荷电流的允许开断次数约200次,检修周期较短,检修频繁。但是,对于可靠性大大提高的现代高压SF6断路器,如果按照第1类指标来决定检修周期,检修周期必然会相当长。因此,只能按照第2类指标来进行决策,即长期以来推行的周期性检修,执行所谓“到期必修”。这种按运行时间制定的检修周期,只能根据长期的运行经验来决定,但会带有很大的随机性和盲目性。按照这种决策,很多性能良好的开关设备增加了不必要的检修次数,甚至可能因检修而留下隐患。
简介:摘要:深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像,选取北京市石景山区西部道路为试验区域,针对其变化特征,开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练,形成深度学习道路提取模型,之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线,该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警,可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练,不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现,基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%,可用于城市道路的自动提取和变化发现。
简介:【摘要】根据抚仙湖流域6个雨量代表站1953~2019年降水资料对流域降水变化规律进行分析。采用统计分析法分析了降水量年际变化和丰枯变化,采用Mann-Kendall 法和累积距平法等对流域年降水的趋势性、跳跃性进行了分析,采用反距离权重法对降水量的空间分布进行了研究。结果显示,抚仙湖流域多年平均年降水量914.4mm,年降水量Cv值在0.16~0.19之间;1953~2019年降水量系列变化为波动缓慢增加趋势,但趋势不显著,系列变化无显著跳跃;在垂直空间分布上,流域内各站多年平均降水量与其所处高程存在一定相关关系,流域降水变化梯度范围大约为(50~80mm)/50m。在水平空间分布上,抚仙湖流域多年平均年降水量大致从流域的北部向南部递减。研究结果可为抚仙湖水资源保护与管理提供参考。