-
公开(公告)号:CN119962346A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411894545.1
申请日:2024-12-20
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G16C20/30 , G06N7/01 , G06F119/12 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能算法和过程模型的稻田NH3挥发模拟方法,针对田面水氨氮浓度、pH获取复杂,以及现有稻田NH3挥发过程模型对NH3(aq)和风速的不合理假设,提出解决方法,以提高模型使用效率,减少模拟的不确定性,精准预测稻田NH3挥发。发明内容包括:基于观测的施肥时间/量、田面水氨氮浓度数据,采用智能算法构建田面水氨氮浓度预测模型;基于JM模型,采用经验公式计算pH值,并修正模型中的NH3(aq)浓度和风速,从而构建NAU‑PNH3模型;基于点位观测信息验证NAU‑PNH3模型精度。该发明弥补了现有过程模型对关键参数假设的局限性,通过智能算法提高模型使用效率,为大范围预测稻田氨挥发排放与优化农业氮管理措施提供重要的科学支撑。
-
公开(公告)号:CN118737308A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410707496.X
申请日:2024-06-03
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法,首先以地表水体为研究对象,通过实测水质数据,探究影响溶解态N2O的关键水质参数,使用深度神经网络算法构建溶解态N2O预测模型;利用多源遥感数据、地面高光谱信息及水质实测数据,构建水温、pH、溶解氧、无机氮的遥感反演算法;进一步与溶解态N2O预测模型、水‑气界面N2O排放模型相结合,最终构建了基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法,实现基于遥感的地表水体N2O产生和排放的空间反演。本设计充分结合了遥感和智能算法的优势,更加全面、系统、准确地估算地表水体N2O产生和排放量,为水生态系统温室气体减排提供科学监测技术及数据支撑。
-
公开(公告)号:CN113317020A
公开(公告)日:2021-08-31
申请号:CN202110691990.8
申请日:2021-06-22
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了复合微生物肥料在降低水稻籽粒重金属含量中的应用。一种降低水稻籽粒重金属含量的方法,在插秧前,即6月上旬,按照50‑60kg/亩施“杺丰元牌”液体生态酶肥作为基肥;7月上旬,按照40‑50kg/亩施“杺丰元牌”液体生态酶肥作为分蘖肥;两周后,7月中下旬,鸡粪200‑300kg/亩施用,作为第二次分蘖肥。在8月底,液体生态酶肥按照15‑20kg/亩施用,作为穗肥。“杺丰元牌”液体生态酶肥有效地降低了水稻糙米中的重金属含量,主要体现在液态生物酶肥显著降低重金属Pb、Co、Cr、V在糙米中的积累,尤其是对Pb的调控,使水稻籽粒食用符合国家食品安全标准。
-
-