杂志上的传感器

土壤含水量(SWC， % vol)是影响植物生长发育的关键因素。SWC测量对于合理利用灌溉水资源至关重要，而SWC测量传感器的准确性对于数据驱动的智能灌溉具有重要意义。本研究在2018年和2019年分别进行了室内实验和现场蒸渗实验，以评估Insentek传感器在不同土壤条件(体积密度为1.1至1.5，砂土与粘土质地)和灌溉水平(30、45和60 mm)下的准确性。以微量蒸渗仪法和烘箱干燥法为标准方法比较Insentek法。在实验室条件下，Insentek与微蒸量SWC值之间的均方根误差(RMSE， % vol)为0.89 ~ 1.04%，相对预测偏差(RPD)为5.6 ~ 6.8。RPD值大于4.0的阈值，表明在实验室条件下Insentek传感器的精度是可靠的。除60 mm灌溉处理外，田间条件下Insentek与烘箱干燥法的RMSE为1.44 ~ 1.93% vol, RPD值为1.56 ~ 1.93，均低于4.0的阈值。Insentek传感器与土壤之间的微小间隙可能会在灌溉后0-3 d加速探针的入渗，而在灌溉后5-7 d增加空气填充，导致RMSE增大，RPD减小。在现场条件下的不满意的性能也可能与烘箱干燥方法的明显缺点有关，如土壤采样的干扰。当使用烘箱干燥法在现场条件下分析Insentek传感器的准确性时，应该很好地解决这些问题。

人类的生存取决于森林的生存和他们支持的生态系统，但每年野火都会破坏数百万公顷的全球林业。野火在特定条件下和某些地区进行，可以通过适当的技术进行研究。研究人员评估了各种统计建模方法;然而，尚未开展野火易感性的集合建模。我们假设野火易感性的集合建模优于单一建模技术。本研究模型在澳大利亚布里斯班集水区的野火发生，这是一年一度的事件，使用熵（IOE），证据信念（EBF）和Logistic回归（LR）集合技术。作为本研究的二级目标，评估了城市化和生态系统等不同方面的野火风险的空间分布。使用集合EBF和LR模型实现了最高精度（88.51％）。本研究的结果可能对特定团体（如规划人员）有所帮助，以避免计划中的易感和危险的地区;模型建设者用集合算法替换传统的单个方法; and geospatial users to enhance their knowledge of geographic information system (GIS) applications.

工业无线传感器网络（IWSNS）通常在工业环境中固定地部署，各种传感器节点相互配合，以完成工业生产任务。IWSN的每个传感器节点的有效工作将提高整个网络的效率。自动机器人需要在工业环境中执行及时检查和维护IWSN。过度检测距离将提高检查成本并提高能耗。因此，缩短检查距离可以降低生产能耗，这对于整个系统的有效操作非常重要。然而，IWSN的最佳检测路径规划是N-P问题，通常只能通过启发式数学方法来解决。本文提出了一种新的自适应免疫蚁群优化（AIACO），用于优化自动检测路径规划。此外，新颖的自适应操作员和免疫操作员旨在防止算法落入本地最佳和提高优化能力。为了验证算法的性能，将该算法与遗传算法（GA）和免疫克隆算法（ICA）进行比较。仿真结果表明，IWSNS使用AIACO的检验距离低于GA和ICA。 In addition, the convergence speed of AIACO is faster than that of GA and ICA. Therefore, the AIACO proposed in this paper can effectively reduce the inspection energy consumption of the entire IWSN system.

工业无线传感器网络(iwsn)中的路由请求总是受到QoS的限制。因此，寻找高质量的路由路径是一个关键问题。为了降低具有QoS约束的无线传感器网络的路由能耗，设计了一种克隆自适应鲸鱼优化算法(CAWOA)，并提出了一种新的克隆算子。更重要的是，CAWOA创新性地采用了离散二进制路由编码方法，为优化路由方案提供了有力支持。此外，设计了一种结合QoS约束的iwsn路由模型，该模型综合考虑了带宽、时延、时延抖动和丢包率。随后，在一系列的仿真中，将所提算法与其他基于启发式的路由算法，即鲸优化算法(WOA)、模拟退火算法(SA)、粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较。仿真结果表明，基于cawoa的路由算法在路由能耗、收敛速度和优化能力方面优于其他算法。与GA、SA、PSO、WOA等节点数为120、最大时延为120 ms、最大时延抖动为25 ms、最大带宽为9mbps、丢包率0.02的情况相比;基于cawoa的路由能耗分别降低了12%、17%、19%和7%。

研究除草剂对玉米根际土壤微生物群落和脲酶活性的影响，有助于阐明除草剂对土壤微生物环境的影响机理。本研究选择烟嘧磺隆+阿特拉津(A1)、甲草胺+乙草胺+阿特拉津(A2)、丙异草胺+阿特拉津(A3)和乙草胺+阿特拉津(A4) 4种常见的玉米苗期专用除草剂进行盆栽试验。以玉米非特异性苗前除草剂二硝苯胺(A0)为阳性对照，以水为阴性对照(CK)。在成熟期，对玉米根际0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm和40 ~ 60 cm土壤微生物群落和脲酶活性进行了分析。结果表明:A0显著抑制玉米生长，最终未结粒，而A1的抑制作用最弱;试验除草剂对0 ~ 20 cm土层微生物群落的影响大于20 ~ 60 cm土层，其中A1的影响最大。在0 ~ 20 cm土壤中，A1显著降低了前3个优势属的相对丰度，普氏菌,Barnesiella,乳酸菌分别以99.0%、98.7%和79.2%的差异处理假单胞菌,Gemmatimonas,鞘粉成为新的主导属，而A2和A3显示相似但较小的效果。所有除草剂都显着降低了顶部占优势真菌（Ascomcota）和属的相对丰度（Diatrype)，分别为45% ~ 5.2% ~ 7.9%和42% ~ 2.1% ~ 3.2%。A0显著降低0 ~ 60 cm土壤脲酶活性，降低幅度为30.5% ~ 33.1%，而A1-A4的影响不显著。综上所述，A1是一种适宜的玉米除草剂。0 ~ 20 cm根际土壤细菌群落和脲酶活性是评价出苗前除草剂对玉米生长和土壤微生物环境影响的适宜指标。

风扰动会造成推力和功率的变化，甚至造成滚转，特别是当涉及水平风或垂直风时，滚转难以在阵风中保持稳定的飞行。本文以水平风和垂直风为研究对象，通过实验和数值模拟研究了风扰动对四旋翼飞行器悬停时气动特性的影响。首先，对简化后的风扰动气动模型进行了详细分析。此外，还进行了低速风洞试验，获得了四旋翼飞机的推力和功率随旋翼间距比的变化规律 -1.8在0-5米/秒的水平和垂直风，转速范围为1500 - 2300 rpm。最后，利用计算流体力学(CFD)软件ANSYS对四旋翼在风扰动影响下的流场分布进行了仿真研究。实验结果与仿真结果的对比表明，四旋翼在转子间距比下具有较大的推力和较小的功耗，具有较好的气动性能 。此外，四旋翼可以有效抵抗水平风扰动，这将给四旋翼带来更大的功率负荷，特别是在2.5 m/s的情况下。但在垂直风的影响下，叶尖附近的旋涡向上移动并发生变形，导致四旋翼推力减小，气动性能下降。