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期刊信息/Journal information
农业工程学报
中国农业工程学会
农业工程学报

中国农业工程学会

朱明

半月刊

1002-6819

tcsae@tcsae.org

010-65929451，65910066转2503、3503

100125

北京朝阳区麦子店街41号

农业工程学报/Journal Transactions of the Chinese Society of Agricultural EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《农业工程学报》是由中国农业工程学会主办的全国性学术期刊,自2005年始为单月刊。编委会名誉主任:汪憨华院士,编委会主任兼主编:杨邦杰教授《农业工程学报》为全国中文核心期刊,在最新版的《中文核心期刊要目总揽》中位居"农业工程类"期刊榜首；2001年入选中国期刊方阵"双效"期刊；被中国科协主办的《中国学术期刊文摘》选为首批收录期刊；先后被美国工程索引(EI Page one)、英国国际农业与生物中心(CAB International)、检索系统、数据库收录。
正式出版
收录年代

    运用多维视角融合视觉转换器的食品气调枕形包装漏气检测

    郭向东刘天真李聪聪滕桂法...
    313-320页
    查看更多>>摘要：食品气调枕形包装被广泛用于农产品的贮藏、运输和消费全流程,尽管工厂广泛使用的现代包装机械和人工检验手段减小了漏气风险,但是封口缺陷、贮藏和运输中的挤压、人工检验时的人为差错等造成漏气甚至瘪袋的情况时有发生,变质的袋内食品既影响了消费者身体健康又导致厂商声誉受损.该文针对食品气调枕形包装的漏气检测问题,提出了一种基于多维视角融合的Vision Transformer漏气检测方法(multi-dimentional fusion vision transformer,MdF-ViT).通过包装袋的主视角、侧视角和俯视角的融合,提取 3个视角包装袋轮廓特征,综合判断包装袋形变量,完成对枕形包装的漏气检测.对样本A、样本B、样本C的测试结果表明,该种模型准确率均达到 97.5%,F1 值分别达到 97.6%、97.6%和97.4%.该研究提出的模型可以有效应用于工厂生产并节约成本.

    食品气调包装枕形包装袋检测VisionTransformer

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    安徽矾矿土壤重金属污染源解析模型对比与优选

    周蓓蓓李文倩郭江陈晓鹏...
    321-327页
    查看更多>>摘要：矿区资源开采导致土壤污染日益严重,直接影响周边土壤、水体环境的稳定性,精准预测重金属污染源解析对矿山修复、治理具有重要指导作用.在前期研究基础上,为提升土壤介质模型的解释度,进一步选取了土壤重金属源解析评价中成熟度高且精准性好的正定矩阵因子分析法(positive matrix factorization,PMF)及绝对因子分析-多元线性回归(absolute factor analysis-multiple linear regression,APCS-MLR)模型,以充实前期UNMIX多元受体模型分析矾矿土壤重金属污染来源及源贡献率的结果,结合生态风险评价方法,对比定量条件下最适宜解析研究区域源的模型.结果表明:1)生态高风险区域主要集中在研究区南部和东部,Cd是矿山主要风险元素,地累积指数(index of geoaccumulation)均值 3.75与潜在生态风险指数(potential ecological risk index)均值 731.22解析结果高度一致,但潜在生态危害指数的结果综合性更好.2)对比3种模型的污染源解析结果,PMF模型解析出4个污染源:分别为燃煤源、自然-交通综合源、自然源和大气沉降源,源贡献率分别为 38.15%、20.62%、24.28%、16.95%.3)PMF模型的总体变量拟合优度R2 达到了0.96,拟合效果最好.PMF模型模拟数据会集中采样点误差,确定最适污染源数目及相应污染物贡献率,使得源解析结果更精准,更适用于复杂的矿山污染土壤情况,符合实际研究情况.该研究结果可为后续矿区开采后污染土壤的修复治理工作提供溯源依据参考.

    重金属污染模型源解析矿区生态修复土壤环境管理

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    1982-2020年乌兰县植被NPP时空动态特征及驱动力量化分析

    刘辉宋孝玉王荣荣祝德名...
    328-334页
    查看更多>>摘要：气候变化和人类活动对植被NPP(net primary productivity,净初级生产力)的驱动作用是全球气候变化背景下的研究热点,并且在不同的时空尺度上尚不能达成共识.中国西北寒旱牧区植被生态系统脆弱,对气候变化和人类活动的响应十分敏感,该研究以青海省乌兰县作为代表性研究区,采用GIMMS-NDVI and MOD-NDVI数据融合构建了长时序归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据集,并结合 CASA(carnegie-ames-stanford approach)模型获取了研究区 1982-2020年植被生长季NPP,利用Sen+MK趋势分析方法探究了研究区植被生长季NPP的时空演变特征,同时采用构建的ADE+Sen量化归因方法对多种气候要素和人类活动的驱动作用进行了定量分析.结果表明,研究区植被生长季NPP多年均值为(205.9±11.5)g/(m2·a)(以C计),年际变化无显著趋势,不同植被类型的生长季NPP年际波动过程与全域生长季NPP基本一致.在空间上,植被生长季NPP自西向东逐渐增加,年际变化趋势具有明显的空间异质性,且整体以退化为主,平均变化率为-0.151 g/(m2·a2),其中表现出严重退化和轻度退化的面积占比分别达到了 31.7%和 29.5%.气候变化主导的植被面积占比达 85.2%,其贡献值的绝对平均值为 1.025 g/(m2·a2),约是人类活动贡献值绝对平均值的 2倍,太阳辐射、降水量、平均气温和平均风速均是影响植被生长季NPP动态的主要气候因素.该研究表明研究区植被整体表现为退化状态,气候变化是导致该现象的主导驱动因素.研究结果可为中国西北寒旱牧区植被生态系统的可持续利用和保护提供参考.

    净初级生产力气候变化人类活动定量分析乌兰县

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