XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System土壤水分
新闻通讯7（1）Jan-Mar 2024.cdr
农业是印度民众生计的关键，是水的主要消费者，该国约有83％用于农业使用。然而，导致洪水和干旱周期的不稳定的降雨模式导致了作物失败。此外，对农业地下水的密集依赖已导致地下水位大幅下降。向农民补贴的电力提供进一步加剧了这种情况，促使地下水过度抽水，导致各个地区的地下水位耗尽了4米。当务之急是在农业部门采用可持续灌溉方法来提高用水效率，最大程度地减少损失和保障水质。从传统的洪水灌溉过渡到单独的滴灌可能会使用水的使用量减少40％。此外，对低地米饭实施替代润湿和干燥（AWD）技术，采用具有压力调节器和喷嘴的精确洒水器来进行均匀的水分配，利用土壤水分传感器来实时数据进行土壤水分的实时数据，从而采用覆盖物，以减轻越来越多的批准，以减轻越来越多样化的液体，以供越来越多样化，用于越来越多样化，用于越来越多样化，用于越来越多样化，越来越多样化，越多地灌溉，越多样化的水平，越来越多样化，以灌溉的限制，并采用摩擦。有效的雨水收集等是减少农业中用水的关键途径。政府干预对于教育民众有效的水利用率至关重要。在大多数州没有水费或收费强调了适当定价和相关服务的必要性。这种方法可以激励减少浪费，污染，增加与水相关的基础设施的投资以及对流域服务的增强欣赏。在七个州的8220村Atal Bhujal Yojana Panchayats上运营的基于社区的计划，已证明有助于增强村民对水的可用性和使用方式的理解，从而使它们能够明智地管理用水。旁遮普邦的“ Pani Bachao Paisa Kamao”之类的举措激励农民减少地下水的使用。所有利益相关者有责任唤醒有效的用水量，最大程度地减少浪费，以确保对子孙后代的安全水的遗产。
为农民开发智能棒：物联网
本文介绍了旨在提高该领域农民的安全性和运营效率的智能棒的设计和开发。智能棒具有多种功能，包括爬行动物驱虫剂，实时环境数据监测（例如土壤水分，温度和光线级别），远程泵操作和紧急SOS功能。目的是为农民，老年人和其他不一定使用智能手机并在农田，森林等地区工作的农民，老年人和其他人设计基于IoT的手持式“智能棒”。是易风险地区。提供的农民智能棒是便携式，用户友好的，旨在使农民在日常工作中安全有效。它可以防止爬行动物，实时环境数据监视，遥控泵开关，紧急情况下的SOS系统，可见的灯，可见性，蓝牙技术，还配备了GPS跟踪器，以立即进行紧急救援目的。使用Arduino微控制器驱动它并与物联网相结合的智能棒将降低风险并使农业过程变得平稳。
评论“各种形式的特征和趋势...
干旱严重程度指数 (PDSI) 优于其他基于统计的干旱指数，包括标准化降水指数 (SPI) 和标准化降水蒸散指数 (SPEI)。D11 认为，鉴于 PDSI 水平衡模型的物理特性，该指数提供了对干旱严重程度的稳健估计，因为它考虑了先前的条件，而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而，D11 高估了 PDSI 在大空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力，而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性，这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本评论中，我们讨论了干旱的复杂特征以及 PDSI 在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数（包括 SPI 和 SPEI）的优势。SPI 和 SPEI 不是（也不打算成为）基于物理的指数，这一事实更为自由而非限制，尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。
关于...
I.引言物质在环境上可接受的范围内被生物降解，这意味着已消除了其不良特性。（Arbeli，2007年）将特性的丧失称为生物转化。Propanil，也称为“ propacare”或“ Exponet pip-pip-pepanil”，是一种苯胺化合物，是由丙二酰基与3,4-二氯苯胺的氨基酸组的羧基的形式凝结产生的。这是一种出现后除草剂，没有残留作用。丙尼最有效地应用于易感的草和阔叶叶，它们在有利的土壤水分和天气条件下生长较小且积极生长。使用丙烷控制杂草可以消除杂草竞争，保守土壤水分，并通常有助于增加农作物的产量。除了稻田外，丙尼还用于土豆，小麦和棉田中的草杂草控制。分类的丙尼属于中等毒性（II类毒性），因为它可能会刺激眼睛和皮肤。在土壤中，Propanil生物降解释放3,4-二氯苯胺（DCA），通过微生物过氧化物酶进一步转化为3,3'，4,4'-二氯苯甲苯（TCAB）（TCAB）和土壤中其他AZO产品。TCAB和3,3'，4,4'-四氯亚氮苯苯（TCAOB）可能会在生长的土壤中积聚并浸入地下水中（Arbeli，2007）。研究环境因素对pH的影响对分离株丙烷降解的影响至关重要。知识有助于识别促进有效丙烷降解的最佳条件，从而制定量身定制的补救策略。各种产业，有机化合物用作杀虫剂，除草剂，抗生素，润滑剂或阻燃剂。农药是用于杀死害虫的化学物质，包括昆虫，啮齿动物，真菌和不需要的植物（杂草）。（Droz等人，2021年）可以是生物学剂，例如病毒，细菌，抗菌剂或消毒剂，以阻止，无能为力和杀死害虫。在公共卫生中使用的农药来消除蚊子等疾病媒介以及农业中的疾病，以消除损害作物的害虫。Based on their target organisms, mode of action, duration of effectiveness, or chemistry, pesticides are categorized as insecticides (targeting insects), bactericides (targeting bacteria), fungicides (targeting fungi), herbicides (targeting plants/weeds), nematocides and rodenticides (targeting rats, mites, squirrels, woodchucks, chipmunks, nutria and海狸）（Olivera等，2015）。
智能农业：农业工程中的物联网和AI的整合
由于全球人口不断扩大，农业技术不得不发展以满足粮食需求。传统方法可能很有用，但缺乏效率，可持续性和可扩展性。这导致农业行业调查了物联网和AI等复杂技术，从而导致了聪明的农业。农业工程领域的IoT和AI正在通过帮助农民最大化资源，增强生产并减少环境影响来改变业务。物联网从农业来源收集了包括土壤，天气，农作物健康和设备在内的农业来源。农场周围的传感器不断监视这些因素，提供了大量数据，这些数据揭示了农业生态系统动态。物联网设备将数据提供给云平台以进行分析和解释。这种集成的数据收集和传输方法基于智能农业，从而实现了准确的农业监测和控制。AI对于将数据转化为智能至关重要。AI使用机器学习算法来识别预测分析和决策的数据模式和趋势。天气预测和土壤水分水平可能有助于AI模型确定种植和收获期。AI驱动的系统还可以鉴定植物性疾病，昆虫侵扰并提供重点疗法，从而最大程度地减少使用广谱农药的使用。AI可帮助农民做出数据驱动的决定，以提高作物产量，降低投入成本并改善农场管理。精确农业是将物联网和AI在农业工程中结合的主要好处。精确农业涉及微管理农场，具体取决于当地变量。可变费率技术（VRT）将化肥和水应用于特定领域，而不是整个农场。径流和化学用法减少，优化资源利用并最大程度地减少环境效应。物联网和人工智能帮助农业维护自己。农民可以通过监测和预测环境条件来节省水，最大程度地减少温室气体排放并保护土壤健康。智能灌溉系统中的物联网传感器评估土壤水分和天气状况，以实时修改水分输送，从而确保农作物获取足够的水而不会浪费。AI驱动的分析也可能发现可持续的作物旋转模式，以减少土壤养分耗竭并促进生物多样性。关键字：管理，真实数据，分析，模型，数据，传感器，机器，物联网，AI
砂矿自然植被恢复研究...
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点，描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术，用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%，8.2% 的变化由场地年龄解释，43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开，植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况，以促进最佳的自然植被恢复。
通过r- ...
由于不同的农场有不同的问题，因此在这些农场中实施了有关土壤健康改善，土壤和节水的各种干预措施，并且正在实施害虫和疾病管理。自从开始以来，该项目一直在促进的农业生态实践之一是回收有机材料，这在学习农场中现在很明显。在Nabunturan学习农场中，Juab先生一直使用分解的可可豆荚和椰子壳作为覆盖物。另一方面，新的Bataan学习农场的Delos Santos先生正在使用分解的椰子壳和干猪粪便作为可可树底座周围的覆盖物，预计可维持土壤水分，抑制杂草的生长并改善土壤生育能力。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。
自主送货机器人小印度人...
摘要：现代农业在确保粮食安全和可持续作物生产方面面临重大挑战。植物疾病是对农作物产量和质量的主要威胁。为了解决这个问题，我们针对现代农业遇到紧迫挑战的创新解决方案是一种智能的农业机器人，融合了早期植物性疾病检测的先进机器学习算法。这个自主机器人会导航田地，并通过高分辨率摄像头和传感器视觉检查农作物。这些捕获了由在不同数据集上训练的机器学习模型处理的植物健康数据。带有坚固的底盘和高级导航，机器人有效地穿越了不同的地形，不仅从图像，而且还从环境传感器（温度，湿度，土壤水分）收集实时数据。深度学习模型根据此综合数据集确定并分类疾病。这种综合方法可以提高作物产量和质量，从而解决粮食安全和可持续农业的关键方面。关键字：智能农业机器人，植物疾病检测，卷积神经网络，机器学习，深度学习
评论“各种形式的特征和趋势......
[1 ] 戴[2011]（下称D11）指出，帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）优于其他基于统计的干旱指数，包括标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）。D11认为，鉴于PDSI水平衡模型的物理特性，该指数考虑了先前的条件，因此可以提供可靠的干旱严重程度估计值，而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而，D11高估了PDSI在广阔空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力，而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性，这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本文中，我们讨论了干旱的复杂特征以及PDSI在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数（包括 SPI 和 SPEI）的优势。SPI 和 SPEI 不是（也不打算成为）基于物理的指数，这一事实带来的是解放而非限制，尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。
评论“各种形式的特征和趋势......
[1 ] 戴[2011]（下称D11）指出，帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）优于其他基于统计的干旱指数，包括标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）。D11认为，鉴于PDSI水平衡模型的物理特性，该指数考虑了先前的条件，因此可以提供可靠的干旱严重程度估计值，而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而，D11高估了PDSI在广阔空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力，而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性，这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本文中，我们讨论了干旱的复杂特征以及PDSI在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数（包括 SPI 和 SPEI）的优势。SPI 和 SPEI 不是（也不打算成为）基于物理的指数，这一事实带来的是解放而非限制，尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。