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玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
PVDF静电纺丝技术及其单向水/水分传输性能
定向流体转运对自然界的许多物理过程具有重要意义。如何通过人造材料操纵这一过程仍然是科学家的关键挑战。在这项研究中，Janus织物是通过电钉在螺栓或纱布上的一层聚偏氟化物（PVDF）纳米纤维来构建的。Janus织物两侧的化学组成，形态和表面润湿性的特征是红外光谱，扫描电子显微镜（SEM）和接触角度测量。通过控制PVDF静电纺丝时间，测量了具有不同PVDF厚度的Janus织物的最大静水站。发现PVDF/Gauze对单向水转运更有利，并且水分也可以从疏水侧转移到脑电侧。凭借便捷制备，低成本和单向水/水分传输的优势，可以将本研究中准备的Janus织物用于水分间隔，湿度转移和从空中收集水。
参数影响湿热衰老过程中环氧基材料的水分扩散 - 通过统计分析的综述
摘要：在文献中已经多次研究了环氧树脂和环氧基质复合材料的湿热衰老。模型来表示材料的扩散行为。用于可逆的扩散，给给双，fick和Carter和Kibler模型。已确定了许多相关的参数。通过统计分析的本综述的目标是确认或授权这些相关性，以强调其他相关性（如果存在），并确定最重要的研究。本研究的重点是Fick，Dual -Fick和Carter和Kibler模型的参数。为此，对从文献中描述的个体提取的数据进行了统计分析。框图和PCA分析被选择。 根据研究中选择的不同定性参数而明显差异。 此外，在文献中已经观察到的定量变量已经观察到的相关性。 另一方面，出现差异可能表明所使用的模型不适合某些材料。框图和PCA分析被选择。根据研究中选择的不同定性参数而明显差异。此外，在文献中已经观察到的定量变量已经观察到的相关性。另一方面，出现差异可能表明所使用的模型不适合某些材料。
阐明用于钠电池的普鲁士白阴极的气体演化：电解质和水分的影响
已经提出了几种用于SIBS的阴极活性材料（CAM）家族，包括分层氧化物，聚苯二元组合和普鲁士蓝色类似物（PBA）。[9–11]后者由于其低成本合成方法而被认为是特别有希望的，消除了对高温处理的需求，通过使用可持续和丰富的金属（例如铁和锰）（例如铁和锰）所实现的可调氧化还原行为，以及其令人满意的能力和功能能力，并在其开放式框架结构中与大型互联型相互融合，使其综合构成了3D的开放式结构。[9,12,13]此外，它们可以在水性电解质（有限的电池电压）和类似于LIB的有机电解质中进行操作，从而实现了较高的细胞电压。[14–18]因此，对这些材料进行了强大的研究和商业化工作，包括CATL，Natron Energy和Altris等制造商。[19,20]
通过使用L波段缩放参考
摘要 - 建造土壤水分（SM）的气候数据记录（SM）需要通过合并板载不同卫星的传感器的检索来计算长时间序列，这意味着在原始时间序列上执行偏见校正或重新缩放。由于它们的长时间跨度和高时间频率，模型数据可以用作重新缩放的常见参考。但是，某些应用程序需要避免观察性气候数据记录中的模型依赖性。在本文中，讨论了从L -band传感器之一专门设计用于测量SM的L-带传感器之一的参考遥感数据的可能性。高级微波扫描辐射计2 SM时间序列通过将其累积分布函数（CDF）与土壤水分和海洋盐度（SMOS），土壤水分积极被动（SMAP）和全球土地数据同化系统（GLDAS）Noah Noah模型时间序列相匹配，从而重新缩放。CDF计算作为时间序列的函数进行了批准，从四年到九年中发现了显着差异。通过空间差异代替时间不允许我们从短时间序列中计算出更好的CDF。重新定义的时间序列显示高相关性（r> 0。8）相对于参考，原始的偏差（<0.03 m 3·m -3）。还对使用几个SMO或SMAP数据集进行重新缩放的时间序列也针对原位测量进行了评估，并显示出类似于或使用模型GLDAS重新缩放的表演。评估了观察数据的随机误差和差距对重新恢复的影响。这些结果表明，实际上可以将L-带数据用作来自其他传感器的Rescale时间序列的参考来构建SM的长时间序列。
水分和温度对呼吸二氧化碳的放射性碳特征的影响，以评估藏族高原土壤碳的稳定性
摘要。微生物从土壤到大气的微生物释放，反映了环境条件如何影响土壤有机物（SOM）的性能，尤其是在大量有机的生态系统中，如Qinghai – Tibetan Plateau（QTP）等大型有机物生态系统。放射性碳（14 C）是全球碳循环的重要示踪剂，可用于通过估计碳固定和呼吸之间的时间滞后来理解SOM动力学，通常通过年龄和过境时间等指标进行评估。在这项研究中，我们在四个温度（5、10、15和20°C）和两个水上填充的孔隙空间（WFPS）水平（60％和95％）下融化了泥炭地和草原土壤，并测量了散装土壤和异育呼吸的14 C标志。我们比较了批量土壤的14 c与呼吸碳的1 14 CO 2之间的关系，这是两种土壤的温度和WFP的函数。为了更好地解释我们的结果，我们使用了数学模型来分析计算的池数字，碳（K）的分解速率，转移（α）和分配（γ）系数如何影响1 14 c组和1 14 CO 2的关系，以及各自的平均年龄和平均年龄和平均年龄和平均值交通时间。从我们的孵化中，我们发现散装中的14个c谷物和来自泥炭地的Co 2比草原土壤的耗尽（旧）要大得多（古老）。我们的结果表明，温度的变化不会影响两种土壤中异养的呼吸CO 2的1 14 c瓣膜。然而，WFP的变化对基层土壤中的14个CO 2的影响很小，并且在泥炭地土壤中具有显着影响，在泥炭地土壤中，较高的wfps水平导致较高的水平导致1 14 CO 2的枯竭。在我们的
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
颜色浓缩
Temperature ▪ Elmendorf Tear ▪ Tensile/Elongation ▪ Flexural Modulus ▪ Charge Decay Time ▪ Surface Resistivity ▪ Humidity Chamber ▪ Instrumented Impact ▪ Falling Dart Impact ▪ Heat Deflection Temp ▪ Glow Wire ▪ UL 94 Flame ▪ Plasticizer Extraction ▪ Microwave Ashing ▪ KF & LIW Moisture ▪ Fogging Tester