發(fā)布時間：2018-03-25 07:08

  本文選題：土壤　切入點：養(yǎng)分　出處：《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報》2017年S1期

【摘要】：前處理自動化程度是影響土壤養(yǎng)分檢測效率和可行性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。該文設(shè)計開發(fā)了1種適用于電極法硝態(tài)氮原位測定的前處理裝置,融合土壤水分校準算法,裝置具備水分測定、稱重、注液浸提、高速旋轉(zhuǎn)離心等功能,性能測定結(jié)果表明:裝置兩自由度機械平臺縱向控制精度達到0.1 cm,旋轉(zhuǎn)定位控制精度為1?,注液精度可達0.2 m L,位移量及注液量具有較高重復(fù)性;較常規(guī)手動操作,利用該裝置進行土樣前處理耗時明顯降低,自動化及時效性明顯提高,人工勞動強度下降;利用裝置前處理土樣,電極法測定結(jié)果與標準光學(xué)檢測結(jié)果接近,兩者回歸方程調(diào)整決定系數(shù)為0.87,平均絕對偏差為20.97 mg/kg,均方根誤差為22.34 mg/kg,較懸液直測精度明顯提高。裝置浸提環(huán)節(jié)仍需進一步優(yōu)化,研究結(jié)果可為集成式土壤養(yǎng)分原位檢測裝置研發(fā)提供參考。
[Abstract]:The degree of automation of pretreatment is one of the key links affecting the efficiency and feasibility of soil nutrient detection. In this paper, a preprocessing device suitable for in-situ determination of nitrate nitrogen by electrode method is designed and developed, which integrates the calibration algorithm of soil moisture. The device has the functions of moisture measurement, weighing, liquid injection extraction, high speed rotary centrifugation and so on. The test results show that the longitudinal control precision of the two-degree-of-freedom mechanical platform is 0.1 cm, and the precision of rotating positioning control is 1? The precision of liquid injection can reach 0.2 mL, the displacement and injection quantity have higher repeatability, compared with the conventional manual operation, the time consuming of soil sample treatment by this device is obviously reduced, the automation and timeliness are improved obviously, and the labor intensity of artificial work is decreased. The result of electrode method is close to that of standard optical method. The governing coefficient of the two regression equations is 0.87, the average absolute deviation is 20.97 mg / kg, and the root mean square error is 22.34 mg / kg. The results can provide a reference for the research and development of integrated soil nutrient in situ detection device.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點實驗室;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)部信息獲取技術(shù)重點實驗室;
【基金】：科技部“十三五”國家重點研發(fā)計劃支持課題(2016YFD0800907-2) 國家自然科學(xué)基金項目(61134011&31271619)
【分類號】：S158

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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2 張U，

本文編號：1662052