2、仪器与设备CR22N高速冷冻离心机，日本Himac有限公司。
疑似污染区域(2018年影像资料)见图2。本次调查资料主要通过当地环境主管部门和访谈乡镇工作人员获悉。
若地下水埋深大且土壤无明显污染特征，土壤采样孔深度原则上不超过15m。本项目地块西侧23m处有一水井，项目所在区地下水补给主要为地表径流，该地下水出露点位于调查地块海拔下游，且该地下水无需钻孔取水方便。本研究针对贵州西南部某焦化企业搬迁形成的遗留场地开展调查布点采样，以期为同类场地调查布点采样工作提供参考借鉴。3.4 钻探深度土壤采样孔深度原则上应达到地下水初见水位。经过查阅最近的历史影像可以识别生产区域(图中11)，其他区域无法识别，按照从严管理的要求，鉴于本项目属于机械炼焦，存在乱堆乱放现象，除去可以识别的区域外，企业均填报为存储区面积(图中12)。
4 地下水布点计划4.1 布点数量结合收集资料的分析，焦化企业存在易迁移的污染物(六价铬和石油烃)，且土层渗透性较好或地下水埋深较浅。疑似污染物区域可能存在苯并芘、苯酚、镉、铬、汞、二硫化碳、六价铬、镍、铅、砷、锌、荧蒽、总石油烃C10-C40、萘、蒽、甲醛、氰化物、丙烯醛、2，4-二甲苯酚、菲、钒、丁烯、甲酚、2，6-二甲苯酚、3，4-二甲苯酚、二苯并(a，h)杂蒽、苯、甲苯、对二甲苯、间二甲苯、苯并[b]荧蒽、苯并蒽、芴、铜、钴、3，5-二甲苯酚、乙炔、乙烷、丙烯、丙烷、异丁烷、异戊烷、氨、邻二甲苯、苯并呋喃、二甲醚、2，3-二甲苯酚、2，5-二甲苯酚、铁等50项污染物[2]。针对疑似污染区，生产区布置2个土壤监测点，其他无法识别的疑似污染已开发地块布置2个土壤监测点。
疑似污染区域(2018年影像资料)见图2。本次调查资料主要通过当地环境主管部门和访谈乡镇工作人员获悉。若地下水埋深大且土壤无明显污染特征，土壤采样孔深度原则上不超过15m。本项目地块西侧23m处有一水井，项目所在区地下水补给主要为地表径流，该地下水出露点位于调查地块海拔下游，且该地下水无需钻孔取水方便。
本研究针对贵州西南部某焦化企业搬迁形成的遗留场地开展调查布点采样，以期为同类场地调查布点采样工作提供参考借鉴。3.4 钻探深度土壤采样孔深度原则上应达到地下水初见水位。
经过查阅最近的历史影像可以识别生产区域(图中11)，其他区域无法识别，按照从严管理的要求，鉴于本项目属于机械炼焦，存在乱堆乱放现象，除去可以识别的区域外，企业均填报为存储区面积(图中12)。4 地下水布点计划4.1 布点数量结合收集资料的分析，焦化企业存在易迁移的污染物(六价铬和石油烃)，且土层渗透性较好或地下水埋深较浅。疑似污染物区域可能存在苯并芘、苯酚、镉、铬、汞、二硫化碳、六价铬、镍、铅、砷、锌、荧蒽、总石油烃C10-C40、萘、蒽、甲醛、氰化物、丙烯醛、2，4-二甲苯酚、菲、钒、丁烯、甲酚、2，6-二甲苯酚、3，4-二甲苯酚、二苯并(a，h)杂蒽、苯、甲苯、对二甲苯、间二甲苯、苯并[b]荧蒽、苯并蒽、芴、铜、钴、3，5-二甲苯酚、乙炔、乙烷、丙烯、丙烷、异丁烷、异戊烷、氨、邻二甲苯、苯并呋喃、二甲醚、2，3-二甲苯酚、2，5-二甲苯酚、铁等50项污染物[2]。2 场地概况2.1 疑似污染区域识别调查地块为关闭企业，原企业主要为机械炼焦，由于关闭多年，企业资料匮乏，未收集到企业任何资料。
在土壤与基岩接触处取一组土壤样品。故地下水的钻井深度应达到潜水层底板(0.5m+浅水层厚度)，考虑到喀斯特地貌地下水水位的不稳定性，下一阶段应根据现场钻孔勘探情况调整采样井深度。本地块的地下水埋深较浅(0.5m3m)，故在表层0 cm～50cm处取一个样，在钻探至地下水位时，在水位线0.5m附近50cm范围内和地下水含水层中各采集一个土壤样品。4.3 分析项目地下水检测指标仅测特征污染物，对照《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)，由于该地块周边有一处水井，目前该地块已通自来水，但是仍有部分村民取用作为饮用，故从保护人群健康角度，应结合《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)标准选用监测指标。
地块所在地呈现北高南低，项目地下水补给方式来源于大气降水和地表径流(2)根据所选择传感器输出的信号类型及整体适用和美观设计的数据采集器来配套设计供电系统和外形。
3 结论本文所设计的土壤墒情监测系统可以通过集合多种传感器设备对寒地水稻旱直播土壤墒情进行准确监测，可以保证水稻全生育期用水安全，也可以充分利用雨水而节约水资源，同时还可以减少稻田甲烷气体排放，为稻田智能灌溉提供准确数据支持。本系统利用MI和SI技术进行系统整体外观和功能设计，将多个传感器集合，利用数字信号进行传输输出，在外形上使之简洁实用，整体构造使之符合《农业气象观测规范》要求，适应旱直播稻田农事作业。
数据采集界面（图3）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，在程序中以直观的数值显示出来，进而方便用户确定当前的墒情状况，及时调整灌溉策略（图3～图6为本系统监测到的部分数据）。数据采集界面、数据日统计界面、数据月统计界面、月极值统计界面这4个部分的意义是为管理者提供数据支撑，通过数字信号将数据进行传输，再通过移动互联技术进行分析，以此直观地展示出土壤墒情监测成果。声明：本文所用图片、文字来源《东北农业科学》，版权归原作者所有。Java语言是一种面向对象的语言，它通过最基本的方法来完成指定的任务。(3）系统特点：系统监测基站可以进行多点管理，即进行网格化管理，像网络一样覆盖，对数据进行实时监测。数据日统计界面（图4）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每日的各项指标的最高值、最低值、平均值加以统计，以便展现每日的墒情水平。
数据月极值统计界面（图6）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每月的各项指标进行上中下旬的分析，以展现当月墒情特殊状态的具体时间。用现代的技术手段以及设备条件取代人工监测，并且所测量出的数据具有误差小，稳定性强的特点。
图3以土壤湿度体积含水量为例，通过登陆界面进入系统，选择想要查询的选项，点击查询即可得到相关界面，界面所呈现的数据均来自本系统的实时监测硬件，在一定程度上保证了数据的准确性和实时性。本系统以土壤温湿度传感器、土壤EC传感器、土壤p H传感器、无线数据采集器、太阳能供电系统、网关、系统集成等技术为基础，按照分结构，集中管理的原则，通过土壤水分监测站网建设，建设自动监测土壤水分数据采集和管理平台，能实时监测土壤水分[10]。
数据采集系统软件包括数据采集界面、数据日统计界面、数据月统计界面、月极值统计界面这4个部分。如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系相关链接：土壤，温度，采集。
2.2 整体监测系统的实现远程墒情监测系统由采集器、太阳能供电系统等组成[9]。MySQL对于数据采集软件这种中小型系统是不错的选择，我们将数据库建立在远程服务器上，只需要利用网络便可以访问云服务器上的数据库，可在不同地点使用，大大减少了因电脑损坏或病毒导致本地数据库内容的丢失或损坏的可能性。2.3 系统软件的实现数据采集系统以Java EE语言+MySQL数据库为开发环境。(3)对现有的数据传输系统软件进行改造，以适应数据传输及对设备的监控。
(4）系统施工方案：(1)采取的方法：利用CAD和CATIA及传感器尺寸，设计出设备的平面结构图以及立体图，进行运行与仿真，测试各个材料面以及连接部分的受力情况。日统计界面主要包括空气温湿度和降水量等的数据展示，通过计算平均值得出每日平均数据，为全面了解监测点的信息提供直观的界面。
数据月统计界面（图5）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每月的各项指标的最高值、最低值、平均值加以统计，用来展现每月的墒情水平。与传统的只能够单一测量土壤湿度的土壤墒情监测系统相比，本文设计的土壤墒情监测系统能够测量农田的空气温湿度、降雨量、风向风速、土壤的温度，这些数据的产生增加了对农业农田数据的精准测量，并且本系统利用系统集成技术将多个传感器集多为一，利用移动互联技术转换为数字信号传输并输出，真正做到高速有效的土壤墒情监测。
综上所述，本文所提出的土壤墒情监测系统能够从多方面进行数据采集，不仅可以实时采集有效数据，还可以及时反映一段时间的土壤墒情指标，从而为复杂条件下土壤的调控、农业现代化做出有力的数据支撑，为农业生产提供必要的参考声明：本文所用图片、文字来源《东北农业科学》，版权归原作者所有。
如涉及作品内容、版权等问题，请与本网联系相关链接：土壤，温度，采集。2.2 整体监测系统的实现远程墒情监测系统由采集器、太阳能供电系统等组成[9]。(3）系统特点：系统监测基站可以进行多点管理，即进行网格化管理，像网络一样覆盖，对数据进行实时监测。数据月极值统计界面（图6）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每月的各项指标进行上中下旬的分析，以展现当月墒情特殊状态的具体时间。
本系统利用MI和SI技术进行系统整体外观和功能设计，将多个传感器集合，利用数字信号进行传输输出，在外形上使之简洁实用，整体构造使之符合《农业气象观测规范》要求，适应旱直播稻田农事作业。数据月统计界面（图5）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每月的各项指标的最高值、最低值、平均值加以统计，用来展现每月的墒情水平。
(4）系统施工方案：(1)采取的方法：利用CAD和CATIA及传感器尺寸，设计出设备的平面结构图以及立体图，进行运行与仿真，测试各个材料面以及连接部分的受力情况。用现代的技术手段以及设备条件取代人工监测，并且所测量出的数据具有误差小，稳定性强的特点。
数据日统计界面（图4）的主要功能是根据各个传感器监测的实时传入数据库的数据，将每日的各项指标的最高值、最低值、平均值加以统计，以便展现每日的墒情水平。与传统的只能够单一测量土壤湿度的土壤墒情监测系统相比，本文设计的土壤墒情监测系统能够测量农田的空气温湿度、降雨量、风向风速、土壤的温度，这些数据的产生增加了对农业农田数据的精准测量，并且本系统利用系统集成技术将多个传感器集多为一，利用移动互联技术转换为数字信号传输并输出，真正做到高速有效的土壤墒情监测。
评论留言