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不同绿化改造方案对小区微气候环境影响的ENVI-met模拟研究

王婷, 陈小芮, 章家恩, 叶昌东

王婷, 陈小芮, 章家恩, 等. 不同绿化改造方案对小区微气候环境影响的ENVI-met模拟研究[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(4): 61-68. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810019
引用本文: 王婷, 陈小芮, 章家恩, 等. 不同绿化改造方案对小区微气候环境影响的ENVI-met模拟研究[J]. 华南农业大学学报, 2019, 40(4): 61-68. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810019
WANG Ting, CHEN Xiaorui, ZHANG Jia’en, et al. Influence of landscape layout on microclimate in residential area based on ENVI-met simulation[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(4): 61-68. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810019
Citation: WANG Ting, CHEN Xiaorui, ZHANG Jia’en, et al. Influence of landscape layout on microclimate in residential area based on ENVI-met simulation[J]. Journal of South China Agricultural University, 2019, 40(4): 61-68. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201810019

不同绿化改造方案对小区微气候环境影响的ENVI-met模拟研究

基金项目: 国家自然科学基金(41871156);华南农业大学林学与风景园林学院青年基金(201623)
详细信息
    作者简介:

    王婷(1982—),女,博士研究生,E-mail: whuwt@scau.edu.cn

    通讯作者:

    章家恩(1968—),男,教授,博士,E-mail: jeanzh@scau.edu.cn

  • 中图分类号: P463.21

Influence of landscape layout on microclimate in residential area based on ENVI-met simulation

  • 摘要:
    目的 

    利用数值模拟不同绿化布局方案对居住区微气候的影响,以期获取最优绿化方案。

    方法 

    以广州某老旧小区为研究对象,选取典型湿热天气条件,对研究区的室外微气候要素进行测量;利用模拟软件ENVI-met构建实况数值模拟模型,将模拟结果与实测值进行对比分析,验证模型精度和质量;对研究区预设的3种绿化方案微气候特征进行模拟分析。

    结果 

    清理灌木后温度较现状平均升高0.1 ℃,湿度平均降低0.51%,可适当改善低处通风情况;去除乔木后温度升高近0.4 ℃,湿度降低1.18%,整体风速明显增大;屋顶简单式绿化具有一定的降温增湿效果,温度降低0.16 ℃,湿度增加1.17%,风速较现有绿况变化不大。

    结论 

    ENVI-met能够较好地预测温度和湿度的日变化趋势,能有效地评估老旧小区空间的营造与绿化改善效果。

    Abstract:
    Objective 

    The effects of different landscape layout schemes on microclimate of residential area were numerically simulated to obtain the optimal scheme.

    Method 

    Taking an old residential area in Guangzhou as the research site, we measured key characteristics of the outdoor microclimate under typical humid and hot weather condition. A numerical simulation model was built using ENVI-met software. The accuracy and quality of the model were validated by comparing the simulation results with the measured values. The microclimate characteristics of three landscape layout schemes were simulated and analyzed.

    Result 

    Comparing with the current landscape condition, after clearing shrubs from the landscape layout, the mean temperature increased 0.1 ℃ and the mean humidity decreased 0.51%, and ventilation near the ground was moderately improved. After removing trees from the landscape layout, the mean temperature increased 0.4 ℃, the mean humidity increased 1.18%, and the overall wind speed evidently increased. After the roof was simply landscaped with green plants, the mean temperature decreased 0.16 ℃, the mean humidity increased 1.17%, and the wind speed did not obviously change.

    Conclusion 

    ENVI-met model can be used to well predict the diurnal variation trend of temperature and humidity, to effectively evaluate the influence of landscape planning and improvement in old residential areas.

  • 水稻直播栽培技术便于实现机械化,具有降低劳动强度,缓解农时,节本增效等优点[1-3],随着人们对水稻直播理念的深入了解[4],水稻直播机在各地得到广泛推广。但现有的机械式水稻直播机大多采用镇压轮传动播种,这种播种方式普遍存在一些不足:镇压轮易于裹草堵转,导致漏播;播量靠手动调节且控制精度低;无法实时依据机具车速变化自动调节播种量;自动化程度较低。目前国内外针对播种机播量调节已有一些相关研究,国外直播装备研究和运用起步较早,基本实现自动化、智能化作业[5],如LEMKEN公司生产的Saphir系列播种机通过配备电脑控制终端Easytronic系统,可以预设播种量并对播种量、施肥量进行校对,可完成多种作物播种;日本矢崎公司生产了一种直接配套插秧机进行播种作业的SYG-8型水稻直播机,播种量、穴距可精准调节,但该机具作业效率较低,价格高昂,使其推广受到限制。国内现有水稻直播机的研究主要集中在机械结构的设计改进以及关键部件的参数优化[6-8],未能从根本上解决镇压轮传动播种导致的漏播以及播种量无法同步均匀调节问题。

    本文以现有苏南地区机械式水稻播种机为基础,设计了一种基于PID控制算法[9-11]的水稻直播机播量控制系统。该系统可以在线无极调节排种量,实现排种转速的闭环控制,达到同步播种目的,提高播量控制精度,为现有的水稻直播机播量自动化改造提供了一种可靠途径。

    播量控制系统工作原理如图1所示。播种作业时,通过电位器设定目标播量,结合安装在测速轮上的编码器采集实时机具车速以及排种转速,计算出排种目标转速;同时安装在排种轴上的编码器实时检测排种轴转速;决策系统将目标播量、机具车速、排种转速作为控制系统的输入量,得到当前排种器的转速控制量,然后通过PID调速算法使控制器输出相应PWM波[12-13],再经过放大调理后,驱动排种电机在线调节排种转速,实现同步排种作业。

    图  1  控制原理结构图
    Figure  1.  Schematic diagram of control principle

    单位面积上的播种量[Q(t)]可以表示为[14-15]

    $$ Q(t) = \frac{{0.06q(t){{n}}}}{{L v(t)}}, $$ (1)

    式中, q(t)为单个排种器播种量,g/min;n为播种行数;L为排种通道所能覆盖的作业幅宽,m;v(t)为机具作业车速,km/h;0.06是各变量单位换算产生的系数;q(t)和排种电机转速(ɑ)的标定公式为:

    $$ q(t) = ka + b, $$ (2)

    式中, kb是标定试验测定系数。根据目标播种量,排种电机转速和机具车速之间关系可以表示为:

    $$ a = \frac{{Q(t) L v(t)}}{{1\,000k{{n}}}} - \frac{b}{k}{\text{。}} $$ (3)

    根据公式(3),机具车速发生变化时,控制器可以同步调整排种轴转速,确保实际单位面积排种量与目标播种量一致。

    针对江苏丹阳欣田机械制造有限公司生产的2BFGK-12型播种机进行自动化改造,改造后的播种机结构简图如图2所示。自动化改进保留了机械式播种开沟、旋耕、播种、镇压等功能,重点改进了排种驱动方式,将链轮传动改为直流电机驱动,排种轴下方种箱内侧安装直流电机驱动,通过链轮驱动排种轴,播种行数为12行,机具宽度230 mm,取消地轮与排种轴连接的链式结构;设计增加了一种铁质测速轮,直径为400 mm,测速轮表面均匀布设15个防滑齿[16],抓地性良好,且具有单铰链仿行机构,弹簧支杆上方每隔20 mm开调节孔位1个,共计10个,可以通过开口销调节弹簧压缩长度,减缓测速轮对地弹跳,提高测速准确度;弹簧压杆上方安装行程开关,抬起机具可断停排种电机,防止重播;通过轴套分别在排种轴和地轮安装2个编码器用于测量排种轴转速和机具车速;播量可按需无极调节,简化了播量调节方法,可实现同步播种。

    图  2  播种机结构图
    Figure  2.  Seeder structure diagram

    控制系统按照模块化设计思路,由速度采集、人机交互、执行机构、主控单元等主要模块组成,如图3所示。排种控制系统设计手动和自动2种模式:手动模式可转动旋钮调节播量;自动模式下,控制系统可依据设定机具前进速度与播种量的比例系数,在线调节排种转速。数码管采用三段式设计,分别显示机具车速、播量档位、排种转速。速度采集模块采用2个编码器测速,分别采集排种转速和机具车速,信号经过A/D转换发送主控器STC12C5A60S2单片机[17]。驱动电路采用拖拉机12 V电源供电,控制电路经L7805稳压芯片输出5 V供电,强弱电分离,提高电路板稳定性与可靠性,控制系统主控原理图如图4

    图  3  控制系统硬件结构框图
    Figure  3.  Hardware structure diagram of control system
    图  4  控制系统原理图
    Figure  4.  The circuit diagram of control system

    1)测速模块:编码器是把角位移或直线位移等非电量信号转换为电量信号的装置[18],安装于具有单铰链仿行机构的测速轮,实时检测机具行进速度,产生脉冲信号经过调理电路将脉冲信号放大并滤掉杂波,确保输出标准方波。选用欧姆龙增量式编码器E6B2-CWZ6C,旋转1周输出600脉冲数,该编码器具有构造简单、性能稳定,测量精度高等优点[19]。编码器采样频率为5 Hz,对每5个采样脉冲数据进行均值滤波,输出1 Hz速度控制信号,提高了测量速度的精度与稳定性。采用一个0.2 μF电容滤除采样信号过程中的杂波,并对LM358放大器进行保护。

    试验中设计直径为400 mm的测速轮模拟拖拉机后轮,播种机测速轮的转速与脉冲频率的关系为:

    $$ N = \frac{{60{{f_0}}}}{{ZM}}, $$ (4)

    式中,Z表示编码器每转输出的脉冲个数;f0为准时钟的脉冲频率,Hz;M为编码器2个脉冲之间的时钟脉冲的个数。

    2)直流电机驱动模块:直流电机工作时需要驱动12个排种槽轮,为了提高电路板驱动性能,设计了二极驱动电路单元,双NPN型三极管组合构成达林顿管,提升了SSF7509增强型MOS管[20]驱动电流,有效提高了驱动效率,最大漏极电流达60 A,漏源击穿电压为80 V,漏源导通电阻为6.5 mΩ。PWM信号经驱动模块调理运算控制排种电机,为提高驱动模块可靠性与稳定性,对MOS管电路铜箔表面走锡处理,形成3 mm的焊锡导线,增大有效走线截面,提高电路板载荷电流,驱动模块电路图如图5

    图  5  直流电机驱动电路图
    Figure  5.  Driving circuit diagram of DC motor

    3)人机交互模块:人机交互模块由按键、播量旋钮和数码管组成。74HC595驱动3个2位1.42 cm的共阴极数码管[21],将串行信号转为并行信号,分别显示拖拉机速度(km/h)、播量档位、排种轴转速(r/min);电源芯片实现了DC12 V与DC5 V的电压转换,排种轴控制模式可手动自动切换,按键输出端与P0.5引脚相连,高电平为自动模式、低电平为手动模式,墒情较为严重时,可选用手动模式,确保播种效果,人机交互电路图如图6

    图  6  人机交互电路图
    Figure  6.  Circuit diagram of human-computer interaction

    排种器转速控制本质是一个直流电机控制系统,测速轮转速作为系统输入量,输出量为排种槽轮转速。在忽略微小电感的情形下[22],可将该排种器驱动电机看成经典的一阶系统,其传递函数是一个典型积分环节和惯性环节串联[23]

    $$ G(s) = \frac{{1/2\pi {C_{\rm e}}}}{{s\left(\displaystyle\frac{{{J_{\rm a}}{R_{\rm a}}}}{{{C_{\rm e}}{C_{\rm t}}}}s + 1\right)}}, $$ (5)

    式中,G(s)是原函数经过拉普拉斯变换后的复函数表达式;Ce为电动势常数,由电动机结构参数确定;Jɑ为电动机转子转动惯量;Rɑ为电动机电阻;Ct为电磁力矩常数,由电动机结构参数确定;s为复频率。

    选用邦瑞公司生产的5D90-12GU直流电机,电机参数为Ce=12.04, Jɑ=4×10–5 kg·m2, Rɑ=6Ω, Ct=0.115 N·m/A,代入式(5)得:

    $$ G(s) = \frac{{8.69}}{{s(0.642s + 1)}}{\text{。}} $$ (6)

    本研究选用PID控制器模型,被控对象由排种电机、电机驱动器、执行机构组成。PID控制系统输入信号Nin,Sin为经PID控制器输出的最佳转速控制量,Nout为排种轴的作业转速;控制器执行过程中,编码器实时监测测速轮和排种轴转速,并将转速信号输入到控制系统中,与最佳转速控制量形成偏差(e),经PID调节器输出相应的控制量来调节排种转速,实现播量在线无极调节,达到控制目标。PID控制器与电机数学模型、负反馈控制量组成闭环控制系统,其传递函数近似于二阶惯性环节,通过与标准惯性环节比较取PID参数:kp=15.216 2,ki=0.319 3,kd=1.012 1,PID控制系统结构图如图7

    图  7  PID控制系统结构图
    Figure  7.  Structure diagram of PID control system

    电机空载下,测试控制器变速调节电机转速响应变化效果,排种轴转速选取农户常用播种量对应的3个转速,分别为20、30和40 r/min,测试控制系统启动后的电机响应转速数据曲线如图8,性能参数如表1所示。结果表明:控制系统在目标转速40 r/min下超调量最大,不同转速下的调整峰值时间差距较小,整体调整时间低于0.63 s,响应及时。

    表  1  空载响应试验数据
    Table  1.  The experimental data of no-load response
    转速/(r·min–1)
    Speed
    超调量/%
    Overshoot
    峰值时间/s
    Peak time
    调整时间/s
    Adjusted time
    20 7.66 0.24 0.38
    30 8.02 0.29 0.54
    40 8.21 0.33 0.63
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    图  8  不同目标转速下电机空载转速响应曲线
    Figure  8.  The response curve of motor velocity without load under different target speeds

    传统播种机由于制造工艺和加工精度的差异,致使相同槽轮的排种轴阻力差距较大,对控制系统带负载能力要求较高。依据排种轴扭矩标准[24],12行以下播种机扭矩不大于10 N·m,通过磁负载装置给电机施加7.5、10.0和12.5 N·m负载,测试控制系统带负载能力及负载变化的调节能力,记录排种电机实时转速值及驱动电路负载电流。变负载响应曲线如图9所示。施加负载7.5 N·m时,电机瞬时转速回落较小,转速回调时间短,随着负载增大,电机瞬时转速回落逐渐增大,调整时间延长,当负载12.5 N·m时,转速瞬间下降了23.5%,控制系统迅速响应,系统转速回调时间为0.32 s,最大负载电流为6.5 A,大负载作业条件下控制系统工作稳定,性能可靠,为控制系统适配不同播种机提供了理论依据,带负载性能测试如图10所示。

    图  9  施加不同负载的电机转速曲线
    Figure  9.  The curve of motor speed under different loads
    图  10  负载性能试验台
    Figure  10.  Test platform of load performance

    排种转速控制精度对于播种效果起关键作用,为了综合测试播种机性能,开展了排种转速及播量控制精度田间试验(图11)。试验地点位于南京高淳禾田家庭农场,田间秸秆留茬高度18.5 cm,秸秆含水率(w)21.2%,秸秆切碎长度13.5 cm,秸秆量6 725.6 kg/hm2。土壤状况如表2所示,试验品种为‘南粳46’。设计机具车速和目标播量两因素三水平试验,依据苏南地区农户实际播种要求,选取试验机具车速为0.8、1.2和1.6 m/s,目标播量为7.50、11.25和15.00 g/m2。水稻直播机有效播种幅宽2.3 m,由久保田754拖拉机牵引,播种作业距离140 m(田块长约70 m)视为1次试验,记录排种轴实时转速、机具车速、实际播量,每个目标播量重复2次试验,取平均值为最终数据,结果见表3表3的结果表明,3种目标播量下的转速最大误差分别为6.73%、6.59%和7.21%,转速误差平均值分别为4.67%、4.92%和5.31%,对比传统播种机最大控制误差24.54%和平均控制误差17.08%[23],本系统控制精度显著提高;目标播量15.00 g/m2时,机具车速提升后转速误差平均值降低较为明显且播量误差显著降低,说明本控制系统在较高车速和较高目标播量下,控制效果更好;播种机整机转速控制精准,能满足实际需求,在不同的测试条件下,播量控制系统性能稳定。

    图  11  田间试验图
    Figure  11.  Field experiment chart
    表  2  田间土壤状况
    Table  2.  Soil condition in field
    土壤深度/cm
    Soil depth
    容重/(g·cm−1)
    Density
    含水率(w)/%
    Water content
    坚实度/MPa
    Firmness
    0~5 1.32 23.41 0.43
    5~10 1.45 20.26 0.86
    10~15 1.53 18.96 1.23
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    表  3  不同目标播量下田间试验的控制精度
    Table  3.  Control accuracy of speed and seeding amount in field under different target seeding amounts
    播量/(g·m−2)
    Seeding amount
    机具车速/(m·s−1)
    Vehicle speed
    转速最大误差/%
    Max. speed error
    转速误差均值/%
    Average speed error
    播量误差/%
    Seeding amount error
    7.50 0.8 6.73 4.67 3.86
    1.2 4.96 3.62 3.91
    1.6 4.13 2.74 3.66
    11.25 0.8 6.59 4.92 3.25
    1.2 5.81 3.83 2.76
    1.6 5.34 2.32 2.12
    15.00 7.21 5.21 3.96 7.21
    5.68 3.54 2.52 5.68
    4.08 1.63 1.04 4.08
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    机具行驶作业速度变化时需要排种轴快速同步响应,为测试播量控制系统排种同步性,设计了田间阶梯车速播种试验。选取目标播量11.25 g/m2,测试机具行驶速度在0.8~1.6 m/s范围内阶梯变化,实时记录排种轴转速和车速,田间排种车速同步跟随效果如图12图12的结果表明,田间播种车速变化时排种转速响应及时,具有较高的排种同步性,说明本研究设计改造的排种驱动机构和PID控制算法的引入措施起到了关键性的作用。

    图  12  排种车速同步跟随图
    Figure  12.  Synchronization follow map of seeding speed

    对传统水稻直播机进行自动化改造,重点改进了播量调节机构,并设计了配套的播量控制系统,简化播量调节方式。控制系统引入PID控制策略,并且建立了相应的传递函数,针对设计目标播量下的转速范围内,排种电机空载转速最大超调量为8.21%,转速调整最大时间为0.63 s,电机负载状况下最大回调时间为0.32 s,最大负载电流6.5 A, 控制系统响应迅速,满足实际播种需求。

    田间试验转速最大误差为7.21%,最大转速误差均值5.31%,最大播量误差为3.96%,播种机整机转速控制精度较传统播种机显著提高,田间播种车速变化时排种转速响应及时,具有较高的排种稳定性和同步性,实现了同步播种作业,提高了传统播种机播种性能。

    该控制系统自动化改造简便,对传统机械直播机具有较高适配性,为现有的机械式播种机低成本播量自动化改造提供了思路。

  • 图  1   研究区遥感影像图和模型示意图

    Figure  1.   Remote sensing image and schematic diagram of the research area

    图  2   空气温度、相对湿度和风速实测结果

    Figure  2.   Measured air temperature, relative humidity and wind speed

    图  3   不同时间点空气温度、相对湿度和风速实测与模拟结果

    Figure  3.   Measurement and simulation results of air temperature, relative humidity and wind speed at different time

    图  4   不同实测点空气温度、相对湿度和风速实测与模拟结果

    Figure  4.   Measurement and simulation results of air temperature, relative humidity and wind speed at different measured points

    图  5   不同绿化方案情景下的空气温度模拟分布图

    Figure  5.   Simulated distribution of air temperature in different greening layout

    图  6   不同绿化方案情景下的相对湿度模拟分布图

    Figure  6.   Simulated distribution of relative humidiy in different greening layout

    图  7   不同绿化方案情景下风速模拟分布图

    Figure  7.   Simulated distribution of wind speed in different greening layout

    图  8   不同绿化方案的空气温度、相对湿度及风速模拟对比图

    Figure  8.   Comparison of simulated values of air temperature, relative humidity and wind speed among different greening layouts

  • [1] 秦文翠, 胡聃, 李元征. 基于ENVI-met的北京典型住宅区微气候数值模拟分析[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(3): 56-62.
    [2]

    SU X, CAI H, CHEN Z, et al. Influence of the ground greening configuration on the outdoor thermal environment in residential areas under different underground space overburden thicknesses[J]. Sustainability, 2017, 9(9): 1656-1679. doi: 10.3390/su9091656

    [3] 陈卓伦, 赵立华, 孟庆林. 广州典型住宅小区微气候实测与分析[J]. 建筑学报, 2008, 55(11): 24-27. doi: 10.3969/j.issn.0529-1399.2008.11.007
    [4] 林满, 王宝民, 刘辉志. 广州典型小区微气候特征观测与数值模拟研究[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2015, 54(1): 124-129.
    [5] 章莉, 詹庆明, 蓝玉良. 武汉市居住用地绿地降温效应研究[J]. 中国园林, 2018, 34(4): 47-53. doi: 10.3969/j.issn.1000-6664.2018.04.009
    [6]

    ALI-TOUDERT F, MAYER H. Numerical study on the effects of aspect ratio and orientation of an urban street canyon on outdoor thermal comfort in hot and dry climate[J]. Build Environ, 2006, 41(2): 94-108. doi: 10.1016/j.buildenv.2005.01.013

    [7]

    MIDDEL A, HÄB K, BRAZEL A J, et al. Impact of urban form and design on mid-afternoon microclimate in Phoenix local climate zones[J]. Landscape Urban Plan, 2014, 122: 16-28. doi: 10.1016/j.landurbplan.2013.11.004

    [8] 郑子豪, 陈颖彪, 千庆兰. 基于三维模型的城市局地微气候模拟[J]. 地球信息科学学报, 2016, 21(9): 1199-1208.
    [9] 方小山. 亚热带湿热地区郊野公园气候适应性规划设计策略研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2014.
    [10]

    Department of Atmospheric Science, University of Wyoming. 59280 Qing Yuan Observations at 00Z 1 Apr 2018[DB/OL]. (2018-04-01)[2018-10-01]. http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html.

    [11] 广东省建设厅. 《夏热冬暖地区居住建筑节能设计标准》广东省实施细则: DBJ15-50—2006[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2006: 47.
    [12] 詹慧娟, 解潍嘉, 孙浩, 等. 应用ENVI-met模型模拟三维植被场景温度分布[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(4): 64-74.
    [13] 杨小山. 室外微气候对建筑空调能耗影响的模拟方法研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2012.
    [14]

    Z LCH T, MADERSPACHER J, WAMSLER C, et al. Using green infrastructure for urban climate-proofing: An evaluation of heat mitigation measures at the micro-scale[J]. Urban For Urban Gree, 2016, 20: 305-316. doi: 10.1016/j.ufug.2016.09.011

    [15]

    CHOW W T L, POPE R L, MARTIN C A, et al. Observing and modeling the nocturnal park cool island of an arid city: Horizontal and vertical impacts[J]. Theor Appl Climatol, 2011, 103(1): 197-211.

    [16]

    PASTORE L, CORRAO R, HEISELBERG P K. The effects of vegetation on indoor thermal comfort: The application of a multi-scale simulation methodology on a residential neighborhood renovation case study[J]. Enegr Buildings, 2017, 146: 1-11. doi: 10.1016/j.enbuild.2017.04.022

    [17]

    LEE H, MAYER H, CHEN L. Contribution of trees and grasslands to the mitigation of human heat stress in a residential district of Freiburg, Southwest Germany[J]. Landscape Urban Plan, 2016, 148: 37-50. doi: 10.1016/j.landurbplan.2015.12.004

    [18]

    MORAKINYO T E, DAHANAYAKE K W D K, NG E, et al. Temperature and cooling demand reduction by green-roof types in different climates and urban densities: A co-simulation parametric study[J]. Energ Buildings, 2017, 145: 226-237. doi: 10.1016/j.enbuild.2017.03.066

  • 期刊类型引用(7)

    1. 朱士江,李虎,徐文,冯雅婷. 三峡库区土壤含水量对柑橘园果实品质的影响. 中国农业科技导报. 2023(06): 201-207 . 百度学术
    2. 余高,陈芬,田霞,卢心,滕明欢,谢婉莹. 冬季覆盖对幼龄柑橘园土壤化学性质及酶活性的影响. 河南农业科学. 2023(09): 91-101 . 百度学术
    3. 同晓蕾,豆攀,张伯虎,问亚军,闫苗苗. 旱地果园生草栽培技术研究进展. 黑龙江农业科学. 2021(02): 127-131 . 百度学术
    4. 黄玉杰,唐明明,刘道纯. 覆草和浇水量对桃树幼苗生长及土壤温湿度的影响. 经济林研究. 2021(01): 184-190 . 百度学术
    5. 高海英. 果园生草对土壤和果树影响的试验研究. 乡村科技. 2021(20): 62-64 . 百度学术
    6. 高鹏,谢家兴,孙道宗,陈文彬,杨明欣,周平,王卫星. 基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型. 华南农业大学学报. 2020(06): 134-144 . 本站查看
    7. 李运珍,谢永旺,邹彬. 浅析沃柑的引种栽培管理技术. 农村科学实验. 2019(13): 47+49 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-10-14
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2019-07-09

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