一种以污水资源化利用为目的的智能温室大棚种植模式

    公开(公告)号:CN114793701A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202110067715.9

    申请日:2021-01-19

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明针对广大农村地区大量生活污水没有得到有效处理以及农作物种植方式落后的问题,构建了一种以污水资源化利用为目的的智能温室大棚种植模式。通过构建能够长效控制膜污染的新型可持续抗污染膜生物反应器高效处理生活污水,将出水用于温室大棚农作物灌溉,实现了氮磷的资源化利用。并通过结合网络信息传输平台监控管理污水处理设备,利用其实时数据对污水处理参数进行自动调整,减少了管理工作量和运行成本,实现了出水中氮磷浓度的精准调控,能够最大程度满足温室大棚不同种植作物的生长需求,提高温室大棚产出效率,从而科学地、智能地提高整个系统的生态、经济效益。

    一种Tm-fc梯形框架内极端温度组合的计算方法

    公开(公告)号:CN114692378B

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202011634521.4

    申请日:2020-12-31

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种Tm‑fc梯形框架内极端温度选择的计算方法,该计算方法采用逐个像元误差分析方法PPEA,评估四个极端温度对最终LE和LEv/LE模拟产生的影响。逐个像元误差分析方法PPEA具体包括:(1)将Tm‑fc的二维散点图划分为100*100的网格;(2)对于2D坐标系中Tm‑fc散点的四个角,为每个角选择n个散点,所述n≤10;(3)极端温度组合的总数为n4组;使用(实际观测数据)观测的LE数据(LEo,W/m2)对每个极端温度组合的模拟LE值进行验证,通过查找最小RMSE值作为目标函数进行逐个极端温度组合的误差分析;n4个RMSE中的最小RMSE值对应的极端温度组合即为理论极端温度。

    一种基于遥感的三源城市蒸散发模型(TRU)的构建方法

    公开(公告)号:CN114693049B

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202011637898.5

    申请日:2020-12-31

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明属于环境检测领域,具体公开了一种基于遥感的三源城市蒸散发模型(TRU)的构建方法,其特征在于,该三源城市蒸散发模型(TRU)主要包括三部分,TRU模型假设:假设城市不透水区域和非不透水区域具有相互独立的水汽扩散过程;非不透水区域蒸散发参数化设计:基于迭代过程的地表温度分解模型(TSEB)基础上优化;不透水区域蒸散发参数化设计:将城市人为热通量(A)与地表能量平衡集成实现。相比较于以往的估算城市蒸散发的模型算法,TRU是目前为止第一个能够区分城市区域土壤蒸发,植被蒸腾与不透水面蒸发的遥感蒸散发模型算法,且模拟精度更高。

    一种基于遥感的三源城市蒸散发模型(TRU)的构建方法

    公开(公告)号:CN114693049A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202011637898.5

    申请日:2020-12-31

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明属于环境检测领域,具体公开了一种基于遥感的三源城市蒸散发模型(TRU)的构建方法,其特征在于,该三源城市蒸散发模型(TRU)主要包括三部分,TRU模型假设:假设城市不透水区域和非不透水区域具有相互独立的水汽扩散过程;非不透水区域蒸散发参数化设计:基于迭代过程的地表温度分解模型(TSEB)基础上优化;不透水区域蒸散发参数化设计:将城市人为热通量(A)与地表能量平衡集成实现。相比较于以往的估算城市蒸散发的模型算法,TRU是目前为止第一个能够区分城市区域土壤蒸发,植被蒸腾与不透水面蒸发的遥感蒸散发模型算法,且模拟精度更高。

    一种Tm-fc梯形框架内极端温度组合的计算方法

    公开(公告)号:CN114692378A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202011634521.4

    申请日:2020-12-31

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明提供了一种Tm‑fc梯形框架内极端温度选择的计算方法,该计算方法采用逐个像元误差分析方法PPEA,评估四个极端温度对最终LE和LEv/LE模拟产生的影响。逐个像元误差分析方法PPEA具体包括:(1)将Tm‑fc的二维散点图划分为100*100的网格;(2)对于2D坐标系中Tm‑fc散点的四个角,为每个角选择n个散点,所述n≤10;(3)极端温度组合的总数为n4组;使用(实际观测数据)观测的LE数据(LEo,W/m2)对每个极端温度组合的模拟LE值进行验证,通过查找最小RMSE值作为目标函数进行逐个极端温度组合的误差分析;n4个RMSE中的最小RMSE值对应的极端温度组合即为理论极端温度。

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