选用准确度高、测量值可靠的土壤温湿度传感器, 选用体积小、操作简单、性能可靠的土壤墒情自动监测站, 基于ZigBee无线传感器网络进行数据的传输, 统一设定墒情参数的采样周期和存储周期, 完成高频率数据采集和传输

另外，还采用离心分析法对大豆蛋白饮料的稳定性进行了对比研究，以期为不饱和脂肪酸单甘油酯在植物蛋白饮料中的应用提供理论依据。不饱和脂肪酸单甘油酯是指连接在甘油上的脂肪酸为不饱和脂肪酸，如油酸和亚油酸等。

②离心分析法采用离心分析法对大豆蛋白饮料的稳定性进行研究，分别测定离心沉淀率、离心悬浮比和稳定性系数。增稠剂和乳化剂被作为稳定剂应用于植物蛋白饮料中，其中增稠剂能够增加分散体系的黏度，降低体系中颗粒的迁移速度，从而增加体系的稳定性。蔗糖酯(纯度98％)，上海麦克林生化科技有限公司。离心前的乳液同上述方法稀释，测定吸光度，记为A1。研究发现，与饱和脂肪酸单甘油酯相比，不饱和脂肪酸单甘油酯具有更好的乳化分散性，尤其是应用于冰淇淋，具有更好的抗融化性能。

本文采用分光光度法研究了不饱和脂肪酸单甘油酯的乳化性能，将其作为乳化剂应用于大豆蛋白饮料的制备，并与蔗糖酯复配使用，采用TurbiscanTower稳定性分析仪，利用多重光散射原理，研究不饱和脂肪酸单甘油酯对大豆蛋白饮料稳定性的影响，该法样品无需稀释、离心及其他预处理，直接对样品进行整体扫描，可以快速、准确、直观、可靠地分析样品在真实状态下的稳定性。羧甲基纤维素钠、黄原胶、柠檬酸均为食品级，郑州安华食品添加剂有限公司。1.4 污染评价土壤重金属污染程度评价的简单方法是单因子污染指数法, 即将每个评价因子与《土壤环境质量标准》 (GB 15618-1995) 标准值进行比较, 确定每一个评价因子的土壤质量级别, 最差级别判定为该区域土壤环境质量级别。

为了全面反映土壤环境质量, 实际操作过程中除了要将重点风险源作为核心布点以外, 应尽量采用系统布点法 (网格布点法)。用这种方法可确定主要污染因子, 但不能反映土壤重金属整体污染程度, 所以HJ/T 166-2004又给出了内梅罗污染指数法、综合污染指数法。1.2 样品制备土壤样品制备分风干和磨样两个环节。HJ/T 166-2004推荐简单随机、分块随机和系统随机三种方法。

样品分装后采用热塑材料封口, 贴好标签并避光保存。采样后带回实验室, 经风干、粗碎、细磨、过筛、混匀, 保存于封口塑料瓶内, 待测。

变异系数反映重金属污染的空间分布均匀性, 汞、铅变异系数均大于0.5, 表明空间分布较不均衡。由于受到重金属污染, 土壤对人和生物而言将变得非常不安全[4]。样品风干可采用白色搪瓷盘, 粗碎样品采用木锤、木棒、木滚、竹勺等纯天然样品, 细磨样品采用陶瓷内胆的球磨机, 摊置缩样采用聚四氟乙烯薄膜, 过筛采用尼龙筛 (细磨后过100目筛)。现场快速测定法可以原位分析, 检测速度快, 成本低。

重金属在自然环境中难降解, 易累积, 进入人体并积累到一定程度就会产生危害。单项污染指数法与内梅罗污染指数法以GB 15618-1995二级标准作为参照, 计算结果见表2。实验室测定常用方法包括原子吸收光谱法 (AAS) 、原子荧光光谱法 (AFS) 、分光光度法、电感耦合等离子体发射光谱法 (ICP-AES) 、电感耦合等离子体质谱法 (ICP-MS) 等, 此外还可以采用电化学分析法、极谱分析法、化学分析法等。2.6 评价方法城市表层土壤污染评价采用单项污染指数法和内梅罗污染指数法, 计算公式及评价标准参见HJ/T 166-2004第12.1、12.2节。

为避免玻璃瓶材质带重金属成分, 盛装容器宜采用无色聚乙烯瓶5 结语黑龙江垦区在建设现代农业大基地、大企业、大产业, 努力形成农业领域的航母的发展道路上, 需要不断用信息化手段来提高农业管理水平和科技贡献度。

黑龙江垦区横跨小兴安岭南麓、松嫩平原和三江平原地区, 土壤类型多样且降雨分布不均导致各地区土壤墒情差异明显。黑龙江垦区土壤墒情监测技术体系集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、云计算技术、网络技术等为一体, 全面、及时、准确的反映垦区农田土壤墒情状况, 揭示土壤墒情的地域差异规律和时间变异规律, 为农业生产管理提供可靠的数据支撑, 构建区域化、低成本的农业信息化管理方式, 促进农业可持续发展。

根据土壤墒情监测规范要求, 科学合理地进行固定监测站点和移动监测站点的布设, 建立覆盖全、设备先进、运行可靠的墒情监测网络。以农场为单位, 综合考虑土壤类型、水文、气象条件等因素, 并根据水稻、玉米、豆类的栽培措施来布设监测站点。黑龙江垦区位于东经12340~13440和北纬4010~5021, 分布在黑龙江省12个地 (市) 74个县 (市、区) , 横跨小兴安岭南麓、松嫩平原和三江平原地区。系统实时地实现数据采集管理和空间分析, 并得到各地区的墒情分布图和墒情数据, 系统可以实现土壤墒情数据分类统计、查询、导出。4 基于GIS技术和云服务平台的土壤墒情监测系统以物联网技术和遥感技术获取的墒情监测数据为基础, 以土壤类型数据和降水量、蒸发量等气象数据为变量, 采用基于GIS技术和云服务平台构建垦区土壤墒情监测系统。利用数据融合方法实现对NOAA/AVHRR、EOS/MODIS土壤墒情的空间降尺度, 获取不同作物类型土壤墒情空间分布, 制成土壤墒情遥感监测专题图。

系统还可以将土壤墒情与主要农作物的生育期结合起来, 结合农业专家知识和农作物墒情评价指标体系, 结合天气预报信息给出农艺措施建议, 最终生成土壤墒情简报。利用数据同化技术, 可以实现地面实测、遥感反演和模型模拟相结合, 显著提高土壤墒情监测的精度。

开展集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、网络技术、云计算等技术为一体的土壤墒情监测技术体系研究, 能够为垦区农业生产管理提供可靠的数据支撑, 实现农作物的高产高效并节约高效利用水资源。采用NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、Landsat8、哨兵等多源、多光谱的遥感数据应用温度植被干旱指数 (TVDI) 、垂直干旱植被指数 (PDI) 和地表含水量指数 (SWCI) 进行土壤墒情数据反演。

选用准确度高、测量值可靠的土壤温湿度传感器, 选用体积小、操作简单、性能可靠的土壤墒情自动监测站, 基于ZigBee无线传感器网络进行数据的传输, 统一设定墒情参数的采样周期和存储周期, 完成高频率数据采集和传输。黑龙江垦区作为我国农业先进生产力的代表, 是我国重要商品粮基地、粮食战略后备基地和全国最大的绿色、有机、无公害食品基地, 为保障国家粮食安全做出了重大贡献, 是国家粮食安全的压舱石。

3 基于遥感技术的土壤墒情数据反演在地面墒情实测值的支持下, 利用遥感技术进行土壤墒情数据反演具有宏观、快速、经济等优点, 有效克服了地面数据代表范围有限的缺点, 成为一种有效的监测手段。在土壤墒情数据的支撑下, 垦区管理部门和农场职工可以实现科学合理的农业种植结构调整和农业生产管理, 节约高效利用水资源, 实现农作物的高产高效。GIS数据库整合文字、表格, 专题图、地理信息等实现空间数据和属性数据的存储和管理的一体化。黑龙江垦区现有耕地286.7余万hm2, 主要有棕壤、白浆土、黑土等多种土壤类型, 加上降水量和温度等气象因素的影响导致各地区土壤墒情差异明显。

2 基于物联网技术的土壤墒情监测网络设计黑龙江垦区地域范围广, 各农场分布在74个县 (市、区)。因此, 黑龙江垦区有必要加强农田土壤墒情监测来提高农业管理的信息化水平。

按照统筹规划、合理布局、资源共享的基本原则, 以系统工程思想为指导, 根据土壤墒情监测的时间性、准确性和高效性, 以土壤墒情数据的采集、存储、分析、预报为目的, 集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、网络技术、云计算等技术, 建立一个集土壤墒情数据采集、处理和分析并具有一定拓展性的土壤墒情监测技术体系。

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利用数据融合方法实现对NOAA/AVHRR、EOS/MODIS土壤墒情的空间降尺度, 获取不同作物类型土壤墒情空间分布, 制成土壤墒情遥感监测专题图。利用数据同化技术, 可以实现地面实测、遥感反演和模型模拟相结合, 显著提高土壤墒情监测的精度。按照统筹规划、合理布局、资源共享的基本原则, 以系统工程思想为指导, 根据土壤墒情监测的时间性、准确性和高效性, 以土壤墒情数据的采集、存储、分析、预报为目的, 集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、网络技术、云计算等技术, 建立一个集土壤墒情数据采集、处理和分析并具有一定拓展性的土壤墒情监测技术体系。1 垦区土壤墒情监测的总体设计为了准确的掌握垦区土壤墒情监测数据, 规范墒情监测和统计数据格式, 并进行集中的管理和分析, 需建立起科学有效的数据管理、分析和传输系统。

4 基于GIS技术和云服务平台的土壤墒情监测系统以物联网技术和遥感技术获取的墒情监测数据为基础, 以土壤类型数据和降水量、蒸发量等气象数据为变量, 采用基于GIS技术和云服务平台构建垦区土壤墒情监测系统。2 基于物联网技术的土壤墒情监测网络设计黑龙江垦区地域范围广, 各农场分布在74个县 (市、区)。

黑龙江垦区土壤墒情监测技术体系集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、云计算技术、网络技术等为一体, 全面、及时、准确的反映垦区农田土壤墒情状况, 揭示土壤墒情的地域差异规律和时间变异规律, 为农业生产管理提供可靠的数据支撑, 构建区域化、低成本的农业信息化管理方式, 促进农业可持续发展。开展集成物联网技术、遥感技术、GIS技术、网络技术、云计算等技术为一体的土壤墒情监测技术体系研究, 能够为垦区农业生产管理提供可靠的数据支撑, 实现农作物的高产高效并节约高效利用水资源。

黑龙江垦区现有耕地286.7余万hm2, 主要有棕壤、白浆土、黑土等多种土壤类型, 加上降水量和温度等气象因素的影响导致各地区土壤墒情差异明显。系统还可以将土壤墒情与主要农作物的生育期结合起来, 结合农业专家知识和农作物墒情评价指标体系, 结合天气预报信息给出农艺措施建议, 最终生成土壤墒情简报。

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