导读:本文包含了水分参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:水分,入渗,土壤,模型,特征,参数,黄土。
水分参数论文文献综述
罗国民,温志红,刘志强[1]（2019）在《入炉煤水分对焦化热工参数影响的模型试验》一文中研究指出以焦化工艺的物质与能量转化机理为基础,建立焦化工序的物质、能量、火用平衡模型,研究了入炉煤水分与焦化产物数量、产物带出热量和产物火用值之间的关系,并给出了入炉煤水分和热效率及火用效率之间的相关性曲线。利用小焦炉进行了不同入炉煤水分的焦化热工模型试验,结果与模型的理论分析基本一致,其研究成果利于风选调湿技术的工程化设计改进。(本文来源于《冶金能源》期刊2019年06期）
梁文斌[2]（2019）在《烘梗丝工序工艺参数对梗丝“水分倒挂”的影响》一文中研究指出采用单因子方差分析、回归分析等分析方法,分析烘梗丝工序的工艺参数、切丝宽度、来料含水率、STS工作蒸汽压力、蒸汽喷射量对"水分倒挂"的影响。结果表明,在工艺范围内,切丝宽度对"水分倒挂"的的影响最为显着,后用回归分析方法,确定切丝宽度与水分差的回归方程式,计算得出最佳切丝宽度在0.13mm时,水分差达到较为理想的0.5,水分倒挂的情况得到有效遏制。(本文来源于《轻工科技》期刊2019年11期）
俞华先,田春艳,经艳芬,安汝东,郎荣斌[3]（2019）在《水分胁迫对4份含大茎野生种57NG208血缘F_2代甘蔗材料叶绿素荧光动力参数的影响》一文中研究指出为研究不同水分胁迫对甘蔗大茎野生种57NG208血缘F2代材料叶绿素荧光动力参数的影响,以大茎野生种57NG208与南涧果蔗正反交所得的4个后代为材料,在抗旱温室设计桶栽抗旱试验,测定其叶绿素含量及叶绿素荧光动力参数,运用隶属函数法对其抗旱性进行综合分析。结果表明,水分胁迫下,甘蔗叶片SPAD值、最大荧光(Fm)、潜在光化学效率(Fv/F0)和最大光化学效率(Fv/Fm)均降低,初始荧光(F0)除‘云瑞15-58’外升高,说明水分胁迫伤害了光系统Ⅱ(PSⅡ),使得潜在光化学效率(Fv/F0)和最大光化学效率(Fv/Fm)降低,光合电子传递受阻。灰色关联度分析表明,中度、重度水分胁迫下,5个光合生理指标与甘蔗抗旱性的关联度大小不一致。中度水分胁迫下,各指标与甘蔗耐旱性间的关联密切程度依次为:F0>Fv/Fm>SPAD值>Fv/F0>Fm,关联系数分别为0.8649、0.6664、0.6582、0.6006、0.5952;重度水分胁迫下,其关联度依次为SPAD值>Fv/F0>Fm>Fv/Fm>F0,关联系数分别为0.9290、0.8829、0.8473、0.7636、0.6326。相关分析表明,SPAD值与潜在光化学效率(Fv/F0)呈正相关,与其余3指标呈负相关,初始荧光(F0)与最大荧光(Fm)和最大光化学效率(Fv/Fm)呈正相关,潜在光化学效率(Fv/F0)与最大光化学效率(Fv/Fm)呈负相关。4份参试材料的叶绿素荧光参数和叶绿素含量的变化存在材料间差异,整个处理过中对水分胁迫的适应性由强到弱依次是‘云瑞15-80’‘、云瑞15-84’‘、云瑞15-85’‘、云瑞15-79’。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年28期）
于颖多,陈华堂,魏征,张宝忠[4]（2019）在《华北地区夏玉米水分生产率多参数全局敏感性分析》一文中研究指出量化限制因素的敏感性对协同提升作物水分生产率具有重要意义,为了探讨作物水分生产率在不同土壤、气象以及田间管理措施下参数的敏感性,以华北地区夏玉米为研究对象,采用扩展傅里叶幅度检验法,量化了基于DNDC模型的夏玉米水分生产率对土壤、气象和田间管理(灌溉水量、施肥量)等10个参数的敏感程度,结果表明:DNDC模型能够有效地模拟0～50 cm土壤水分、作物蒸发蒸腾量、作物生长过程以及产量;灌溉水量、土壤初始氨氮浓度、CO_2浓度、第二次施肥量、降雨量以及日最高温度是不同水文年条件下对夏玉米水分生产率敏感程度高的限制因素。当水文年型由丰水年-平水年-枯水年转变时,灌溉水量的敏感性呈高于施肥量的敏感性的变化趋势,因此,考虑限制因素的敏感程度将更有助于提出区域分异下水分生产率多要素协同提升的技术途径。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2019年09期）
段娜,汪季,郝玉光,高君亮,陈晓娜[5]（2019）在《水分变化对荒漠植物白刺气体交换参数及形态特征的影响》一文中研究指出【目的】为预测干旱半干旱地区荒漠灌木对水资源紧缺现状的响应,分析了不同水分条件对白刺幼苗光合及形态特征的影响。【方法】以内蒙古乌兰布和沙区的白刺为试验材料,设置5个土壤水分梯度:CK、T1、T2、T3、T4(分别为田间持水量的100%、≥80%～100%、≥60%～80%、≥40%～60%、≥20%～40%),对其气体交换参数及各器官形态特征进行研究。【结果】与对照(CK)相比,水分含量降低到≥40%～60%和≥20%～40%(T3和T4)时,白刺的净光合速率日变化均存在下降的趋势,分别下降了42.16%和44.73%;在不同的水分处理下,白刺蒸腾速率与气孔导度密切相关,并且相关系数大于净光合速率与气孔导度的相关性;各水分处理下白刺水分利用效率的日均值大小顺序为:T2>T1>T3>CK>T4。T2处理下,白刺根、茎、叶各形态指标达到最大值,并且显着高于其他处理(P<0.05)。【结论】从白刺的光合特征角度看,在不同的水分处理下,白刺的净光合速率的日变化均呈双峰曲线,并在14:00左右净光合速率值最低,均存在光合"午休"现象。根据白刺净光合速率、胞间CO_2浓度以及气孔限制值的变化,在CK、T1和T2处理下白刺光合"午休"的原因主要是由气孔因素引起;在T3和T4处理下光合"午休"的原因主要是由非气孔因素引起。60%～80%的土壤含水量是适宜白刺生长的最佳水分条件。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
郑松锦,张渝婕,钟良,段海涛,刘玉斌[6]（2019）在《低场核磁共振技术测定烟丝水分含量的参数优化》一文中研究指出为准确、规范低场核磁共振(low field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)检测烟草物料的水分含量及分布状态方法,以烟丝为测试样品,采用LF-NMR技术分析了样品装样量、装样密度、样品温度、重复扫描次数对弛豫时间、弛豫峰面积和峰面积比例的影响。结果表明:样品装样量与T21、T22和T23均呈极显着正相关,与P22呈极显着负相关,与P23呈显着正相关;装样密度以及样品在磁体内因热传递导致的温度上升均对烟丝核磁信号强度无显着影响;随着重复扫描次数的增加,横向弛豫T2峰面积变异系数基本呈逐渐降低趋势,当重复扫描次数≥16时横向弛豫T2峰面积变异系数均<1%。当烟丝装样量为7 g、装样高度控制在40 mm内、重复扫描次数为16次时,低场核磁共振技术测试烟丝水分效果较优。(本文来源于《河北农业科学》期刊2019年03期）
仝昊天,韩燕来,李培培,梁小东,陈龙[7]（2019）在《几种保水材料对砂质潮土水分参数的影响》一文中研究指出针对砂质潮土水分容量低、持水性差、渗透性强的问题,通过土柱试验比较几种保水材料与沙土培养前后对水分运动参数的改善效果。试验保水材料为:2%生物炭、2%秸秆和0.1%保水剂,施入方式包括2种:与沙土混匀和25 cm处铺层。结果表明:2%生物炭和2%秸秆与沙土混匀总入渗时间分别为各自铺层处理的1.88倍和1.66倍,入渗完成时入渗率降低;而0.1%保水剂在土柱中铺层比混匀延长1.82倍。不同土柱总入渗时间依次为保水剂铺层>保水剂混匀>秸秆混匀>生物炭混匀>不添加保水材料的对照(CK)=秸秆铺层>生物炭铺层。混匀处理土柱培养30 d后,各土柱总入渗完成时间均大于培养前,其中生物炭与秸秆总入渗时间分别提高了2.88倍与1.50倍,极大改善沙土漏水。与CK相比,生物炭、秸秆和保水剂的饱和导水率分别降低了6.1%,22.3%,82.4%;培养30 d后分别降低了77.2%,10.5%,79.1%。综上,保水剂铺层施用效果好于混匀,而其余材料与沙土混匀效果较好;随施用时间延长,生物炭和秸秆对沙土水分参数的改善效果较为明显,本结果可以为砂质潮土渗透、持水能力的改良提供方法及数据参考。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年04期）
孙娜[8]（2019）在《河套灌区畦田土壤水分入渗特性及入渗模型参数预测》一文中研究指出内蒙古河套灌区是中国最大的一首制灌区,地面灌溉是该地区的主要灌水方式,近年来,随着灌区节水改造实施和灌排系统完善,激光平地技术得到了当地农民的普遍认可,但是宽畦田、大田块、黄河水灌溉泥沙含量多,仍然是灌区特点,影响了灌区灌溉水利用系数的提高。当前黄河水资源紧缺形势下迫切要求改进地面灌溉技术,以提高灌溉水利用系数。因此,有必要对该地区土壤水分入渗特性、入渗模型参数等问题进行深入研究,为地面灌溉技术的改进提供基础理论依据。本文采用田间试验与模型模拟的方法,研究不同因素对土壤入渗的影响,揭示土壤入渗参数与土壤基本理化性质指标之间的关系,分析畦首、畦中和畦尾各生育期土壤水分入渗能力及入渗参数的变化,以及主要土壤特性指标(容重、含水率和灌溉水含沙量等)随时间和空间的动态变化趋势,利用灰色关联法研究影响土壤水分入渗特性时空变异的主导因子。在此基础上,运用支持向量机回归算法对畦田首中尾各生育阶段的土壤入渗模型参数进行了预测。主要研究成果如下:(1)电导率在播种初期处于较高水平,达到1.43ms/mm～2.21 ms/mm,而随着春季灌溉水的淋洗,土壤电导率呈减小趋势,到成熟期其电导率含量仅为0.51ms/mm～0.82 ms/mm。土壤容重从苗期(1.28g/cm3)到灌浆期(1.45 g/cm3)持续增大,而到了成熟期迅速减小。(2)土壤入渗能力在成熟期时90min累积入渗量最大,为48.9 cm～52.2cm,但其入渗过程最为紊乱。拔节期的入渗能力最小,为9.8 cm～12.3cm。但其入渗速率达到稳渗阶段较快。在生育期前期(苗期和拔节期)畦首、畦中和畦尾的入渗参数较为接近。根据方差分析显示畦首的入渗能力远远高于畦中和畦尾,其初始入渗速率分别是畦中、畦尾的1.42和1.81倍。(3)利用灰色关联度分析了造成土壤入渗变异性的主要因素,在生育期内各影响因素对累积入渗量I90、入渗系数K、入渗指数α和吸渗率51的影响程度排序是一致的,由大到小为土壤质地(物质性黏粒)>上壤初始含水率>土壤容重>灌溉水含沙量;(4)对生育期内入渗参数进行预测时,Kostiakov-Lewis模型的计算值和累积入渗量模拟值相关性最好,其拟合系数达到0.85。对畦首、畦中和畦尾的入渗参数进行预测时,Philip模型的计算值和累积入渗量模拟值相关性最好,其拟合系数达到0.92。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2019-06-01）
李浩然[9]（2019）在《黄土水分特征曲线Gardner模型参数的土壤传输函数研究》一文中研究指出为了解决土壤水分特征曲线获取困难这一问题,简化对曲线的获取方式,本文基于土壤水分特征曲线与Gardner模型,研究对象为山西农耕田的黄土,进行了土壤水分特征曲线的相关测定与拟合,测定了相关土壤基本理化参数与模型的参数并获取了它们之间的对应关系,以土壤传输函数理论为依托试图建立土壤水分特征曲线Gardner模型参数的非线性多元分析预测模型、BP神经预测模型、网格搜索与交叉验证—支持向量机预测模型。主要结论如下:(1)通过机理分析与关联度分析最终得到关于Gardner模型参数主要的影响因素为:土壤质地、土壤干密度、土壤有机化合物、土壤全盐量。它们之间的关联度顺序为土壤粉粒>土壤干密度>土壤全盐量>土壤有机化合物>土壤粘粒。通过单因素分析得到各影响因子与Gardner模型参数的函数关系为:土壤质地与Gardner模型参数成对数关系;土壤干密度与Gardner模型参数呈线性关系;土壤有机化合物含量与Gardner模型参数程对数关系;土壤全盐量与Gardner模型参数呈指数函数关系。(2)建立于Gardner模型参数a与b的非线性多元分析模型的建模样本的平均相对误差分别为10.1%与11.8%,在12%以内,检验样本的平均相对误差分别为9.5%与7.7%,在10%以内;BP网络模型建模样本的平均相对误差分别为9.5%与0.6%,在10%以内,检验样本的平均相对误差分别为5.1%与0.13%,在6%以内;支持向量机模型的建模样本的平均相对误差分别为5.7%与4.9%,在6%以内,检验样本的平均相对误差分别为4.0%与4.77%,在5%以内。(3)对以上叁种模型的精度分析分析可知,用叁种模型预测预报土壤水分特征曲线Gardner模型参数a与b都是可行的。通过对叁种模型多方面进行分析,最终推荐支持向量机预测模型为最适合黄土地区的土壤水分特征曲线Gardner模型参数的预测模型。本文基于土壤传输函数理论建立了叁种关于Gardner模型参数的预测模型,不仅为实际的农田工作人员提供了简便的土壤水分特征曲线获取方法,而且扩充了土壤传输函数的相关理论。但是在研究中,对于影响因素的选取或许不够全面,因此在今后的工作学习中应该对该方面进行更为深入的研究与探索,扩充土壤类型与基本理化参数的数据,优化所完成的预测模型,同时创建更新的土壤传输函数预测模型,进一步的提高预测的精度。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
李彬楠[10]（2019）在《基于土壤理化参数的黄土水分特征曲线预测模型研究》一文中研究指出本论文依托山西省世界银行贷款节水灌溉二期项目,基本涵盖黄土高原区山西省6个县(市、区)16个试验点土壤实测的165组理化参数和水分特征曲线测定试验,创建了土壤理化参数与水分特征曲线Van Genuchten模型参数样本库。建立了以黄土基本理化参数(黏粒含量、粉粒含量、干容重、有机质含量、全盐量)为预测模型的输入变量,以Van Genuechten模型参数α和参数n作为预测模型的输出变量的多元非线性、灰色-BP人工神经网络、网格搜素与交叉验证-支持向量机叁种预测模型的回归模型,并对预测模型的建模样本和实测验证样本进行了误差分析。得到的主要结果和结论如下:(1)以黄土基本理化参数(黏粒含量、粉粒含量、干容重、有机质含量、全盐量)为输入变量,建立Van Genuchten参数的预测模型,即土壤传输函数的思路是可行的。(2)基于黄土质地(黏粒含量、粉粒含量)、干容重、有机质含量以及全盐量所构建的Van Genuechten模型参数α与参数n的多元非线性、灰色-BP人工神经网络以及网格搜索与交叉验证-支持向量机叁种预测模型都是可行的,预测精度相对误差在0.89%~10.01%,都在可接受范围。(3)灰色-BP人工神经网络、网格搜索与交叉验证-支持向量机、多元非线性预测模型都可应用于黄土水分特征曲线模型参数的预报。从Van Genuechten模型参数α和参数n所建的多种类型模型的精确度来看,灰色-BP人工神经网络的相对误差的平均值最低,且低于5%;网格搜索与交叉验证-支持向量机的相对误差的平均值低于6%;多元非线性预测模型的相对误差的平均值低于10%。15组检验样本中,灰色-BP人工神经网络的相对误差的平均值低于3%,网格搜索与交叉验证-支持向量机的相对误差的平均值低于5%,多元非线性的相对误差的平均值低于6%。由此说明构建的叁种预测模型精确度高,可用于黄土水分特征曲线模型参数的预报。(4)灰色-BP人工神经网络预测模型的精确度最高且预测效果最好。根据预测模型得到参数的预测值,将预测值带回到土壤水分特征曲线Van Genuechten模型经验公式中,然后将得到的预测值的体积含水率与实测值的体积含水率进行相对误差的计算以此判定模型的综合精确度。多元非线性的综合相对误差为2.384%,灰色-BP人工神经网络的综合相对误差为0.514%,网格搜索与交叉验证-支持向量机的综合相对误差为1.207%,结果表明灰色-BP人工神经网络预测模型的精确度最高且预测效果最好。综上所述,经过多种类型土壤水分特征曲线Van Genuechten模型参数预测模型进行的比较与分析,可知灰色-BP人工神经网络预测模型的精确度最高,预测效果相对最好。但是,灰色-BP人工神经网络预测模型较为复杂,相对而言应用不便,也可选用形式简单便于理解和掌握的多元非线性预测模型。因此,本论文所建黄土基本理化参数的黄土水分特征曲线的预测模型,可为不同层次的科技人员和管理者提供获取黄土水分特征曲线模型的方法,也推动和丰富了土壤参数传输函数理论的发展。与此同时,本论文在输入参数的选取方面仍然存在不足之处,在以后的研究中要进一步的完善。此外,对于模型相关指导理论也要进一步研究与深化,以便取得更加稳定和优异的预测效果。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
水分参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用单因子方差分析、回归分析等分析方法,分析烘梗丝工序的工艺参数、切丝宽度、来料含水率、STS工作蒸汽压力、蒸汽喷射量对"水分倒挂"的影响。结果表明,在工艺范围内,切丝宽度对"水分倒挂"的的影响最为显着,后用回归分析方法,确定切丝宽度与水分差的回归方程式,计算得出最佳切丝宽度在0.13mm时,水分差达到较为理想的0.5,水分倒挂的情况得到有效遏制。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水分参数论文参考文献
[1].罗国民,温志红,刘志强.入炉煤水分对焦化热工参数影响的模型试验[J].冶金能源.2019
[2].梁文斌.烘梗丝工序工艺参数对梗丝“水分倒挂”的影响[J].轻工科技.2019
[3].俞华先,田春艳,经艳芬,安汝东,郎荣斌.水分胁迫对4份含大茎野生种57NG208血缘F_2代甘蔗材料叶绿素荧光动力参数的影响[J].中国农学通报.2019
[4].于颖多,陈华堂,魏征,张宝忠.华北地区夏玉米水分生产率多参数全局敏感性分析[J].中国农村水利水电.2019
[5].段娜,汪季,郝玉光,高君亮,陈晓娜.水分变化对荒漠植物白刺气体交换参数及形态特征的影响[J].南京林业大学学报(自然科学版).2019
[6].郑松锦,张渝婕,钟良,段海涛,刘玉斌.低场核磁共振技术测定烟丝水分含量的参数优化[J].河北农业科学.2019
[7].仝昊天,韩燕来,李培培,梁小东,陈龙.几种保水材料对砂质潮土水分参数的影响[J].水土保持研究.2019
[8].孙娜.河套灌区畦田土壤水分入渗特性及入渗模型参数预测[D].内蒙古农业大学.2019
[9].李浩然.黄土水分特征曲线Gardner模型参数的土壤传输函数研究[D].太原理工大学.2019
[10].李彬楠.基于土壤理化参数的黄土水分特征曲线预测模型研究[D].太原理工大学.2019
论文知识图
