内容概要：本文详细介绍了利用HYDRUS1D进行土壤污染物垂直入渗模拟的方法和技术要点。首先解释了HYDRUS1D的基本设定，如配置文件Selector.in中的关键参数（TPrint、Mat、hCritA等），并强调了正确设置这些参数对于确保模型准确性的重要性。接下来讨论了网格划分策略，指出采用指数增长剖分能够有效提高计算效率而不损失精度。随后深入探讨了污染物参数的精确设置，尤其是吸附系数Kd、降解速率和阻滞因子的选择依据及其对模拟结果的影响。此外，文中还分享了一些实用的操作技巧，如使用Python脚本批量修改参数、通过质量平衡误差评估模型可靠性以及运用可视化工具展示模拟结果。最后，作者结合实际案例，讲述了如何应对复杂地质条件下污染物迁移预测挑战的经验。 适合人群：从事环境评价、土壤污染治理及相关领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标：帮助用户掌握HYDRUS1D软件的具体应用，特别是在处理土壤污染物迁移问题时提供指导和支持，旨在提升模拟预测的准确性和效率。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括大量具体实例和代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒使用者关注细节，如参数敏感性分析和模型验证，以确保最终结果的可靠性和实用性。

在现代农业中，精确监控土壤状况对于作物健康与产量至关重要。土壤PH值、氮、磷、钾的含量是衡量土壤肥力的重要指标。利用先进的嵌入式系统技术，如STM32F103C8T6单片机，可以有效地检测这些指标并将结果实时显示出来，从而为农业生产提供科学依据。 STM32F103C8T6是ST公司生产的一款性能优良的ARM Cortex-M3内核微控制器，因其成本低廉、性能稳定而被广泛应用于各种嵌入式系统设计中。RS485是一种串行通信协议，具有传输距离远、多点通信能力强等特点，在工业控制和远程通信中被广泛应用。基于STM32F103C8T6单片机的土壤传感器系统，通过RS485接口与传感器连接，可以实现长距离的可靠数据传输。 该系统的工作原理是：STM32F103C8T6单片机通过RS485接口向综合土壤传感器发送问询帧，询问当前土壤的PH值、氮、磷、钾的含量。综合土壤传感器接收到问询帧后，经过内部处理，向单片机发送包含相应数据的应答帧。单片机对收到的应答帧进行解析，提取出相应的数据信息，并通过内置的算法进行数据转换，最终得到土壤的PH值及氮、磷、钾的含量。这些信息随后会被显示在OLED屏幕上，供用户直观地查看。 OLED显示屏因其自发光的特性，显示效果出色且功耗较低，在手持式设备和移动显示中得到广泛应用。在本系统中，OLED屏可以提供清晰、直观的数据显示界面，方便用户读取数据，无需复杂的操作即可获得所需信息。 利用STM32F103C8T6单片机和RS485通信的综合土壤传感器系统，不仅可以减少人力物力的投入，降低农业生产的成本，而且能够提供精确的数据支持，帮助农民科学施肥，提高作物产量和品质。此外，该系统还可以应用于土壤检测、环境监测、精准农业等领域，具有广泛的应用前景。 在此基础上，开发者可以进一步优化软件算法，提高系统的稳定性与精准度，甚至可以通过无线模块扩展远程监控功能，实现智能化、自动化的农业生产环境。未来，随着物联网技术的发展和农业自动化水平的提高，基于STM32F103C8T6单片机的土壤监测系统将发挥更大的作用。

土壤含水量的高光谱反演是当今研究的热点。以土壤多样化的陕西省横山县为研究区, 通过野外采集土壤样品, 室内利用ASD Field Spec FR地物光谱仪测定土壤样品光谱, 采用称重法计算出土壤样品含水量, 并分析了不同含水量土壤样品的光谱特性。针对土壤含水量光谱反演中光谱反演因子的构建问题, 在研究一阶微分（FD）-主成分分析（PCA）、小波包变换（WPT）-FD-PCA反演输入因子生成方法及存在的不足的基础上, 提出了基于谐波分析（HA）的WPT-FD-HA-PCA的反演输入因子构建方法。以上述三种反演输入因子为基础, 建立了土壤含水量反演的FD-PCA-反向传播（BP）、WPT-FD-PCA-BP、WPT-FD-HA-PCA-BP三种BP反演模型。通过比较土壤含水量实测值与三种反演输入因子的反演结果, 得出WPT-FD-HA-PCA-BP模型的反演精度最高, 决定性系数R2达到0.9599, 均方根误差为1.667%, 其反演结果明显优于其他两种模型。这表明通过WPT和谐波分析能有效地抑制光谱噪声并压缩信号, 在一定程度上明显提高了土壤含水量反演精度。

在本项目中，我们将深入探讨如何使用STM32微控制器结合FC-28土壤湿度传感器以及OLED显示屏来实现一个详细的监测系统。STM32是一款广泛应用于嵌入式领域的32位微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而备受青睐。FC-28土壤湿度传感器则用于测量土壤的水分含量，这对于农业自动化、植物养护或环境监控等领域具有重要意义。OLED显示屏则能直观地展示传感器采集的数据，便于实时监控。 我们要了解STM32的基础知识。STM32家族是基于ARM Cortex-M内核的，具有多种型号，如STM32F103、STM32F4等，分别适用于不同的性能需求。在本项目中，我们可能使用的是STM32F1系列，因为它具有足够的处理能力和资源，且性价比高。 接着，FC-28土壤湿度传感器的工作原理是利用电容式原理来检测土壤湿度。传感器由两片电极组成，当土壤中的水分含量增加时，电极间的介电常数也会增加，导致电容值改变，通过测量这个变化，我们可以推算出土壤的湿度。 为了读取FC-28传感器的数据，我们需要将其连接到STM32的ADC（模拟数字转换器）接口。STM32的ADC功能强大，可以将模拟信号转换为数字信号，供微控制器处理。在编程时，我们需要配置ADC的相关寄存器，设置采样时间、分辨率等参数，并启动转换，然后读取转换结果。 然后，我们需要编写驱动程序来处理OLED显示屏。OLED（有机发光二极管）屏幕具有自发光、高对比度和快速响应等优点，常用于小型嵌入式设备。OLED通常通过I2C或SPI接口与MCU通信。在STM32上，我们需要初始化这些接口，并发送指令控制屏幕显示内容。例如，设置显示模式、清屏、写入像素点或字符串等。 在软件设计方面，项目可能使用C或C++语言，遵循面向对象的原则进行模块化设计。代码可能包含以下几个部分：初始化函数，用于配置GPIO、ADC和I2C/SPI接口；传感器数据采集函数，用于周期性地读取土壤湿度；数据显示函数，负责更新OLED屏幕的内容；以及主循环，协调各个模块的运行。 在实际应用中，我们可能还需要考虑电源管理、抗干扰措施、数据记录和远程传输等功能。例如，通过加入RTC（实时时钟）模块记录测量时间，或者通过无线模块如蓝牙或LoRa将数据发送到手机或云端服务器，以便进一步分析和远程监控。 这个项目涵盖了STM32微控制器的使用、传感器数据采集、模拟信号转换、OLED显示技术以及嵌入式系统设计等多个方面的知识。通过实践这个项目，不仅可以提升对STM32和嵌入式系统的理解，还能掌握实际应用中的硬件接口设计和软件编程技巧。

台湾数据土壤地图项目 这是我的硕士论文研究，主要讨论台湾土壤数据库的应用。 包括数据可视化，土属性非线性函数转换，模型仿真和探索性分析。

为了从不同来源分离益生菌，已经进行了数项研究。 在本研究中，尝试从印度阿萨姆邦迪布鲁加尔区的牛场土壤中分离，筛选和鉴定潜在的益生菌。 在筛选的水平上，结果表明命名为DUA4，DUD3和DUE2的分离株在pH为2.5时的存活率分别为75.36、69.14和52.36。 类似地，发现分离物DUA4，DUD3和DUE2在0.5％胆盐条件下的存活率分别为117.17％，144.59％和118.10％。 分离物对所测试的指示生物的抗菌活性表明DUA4抑制了革兰氏阳性菌，而DUD3则对革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌均具有活性。 这三个分离株均显示出针对单核细胞增生李斯特氏菌的活性。 分离株DUA4，DUD3和DUE2的自聚集能力分别为44.15％，54.11％和9.42％。 分离株DUD3，DUA4和DUE2对二甲苯的粘附能力分别为61.78％，45.37％和14.83％。 分离物的抗菌药敏试验表明，分离物一般对所测试的抗生素敏感。 根据分离株DUA4，DUD3和DUE2的16S rRNA基因序列进行表型和基因型分析，鉴定并鉴定出分离株DUA4为芽孢杆菌属，DUD3为粪肠球菌，DUE2为肠杆菌。 总之

为解决长时间离家，家中花卉无人照看的问题。 通过检测土壤湿度，利用STM32的ADC通道数据采集数据，控制马达的启动与停止，让土壤保持一定的湿度。 使用模块：光敏电阻、激光发射器、土壤湿度检测传感器、水位检测传感器、继电器模块、激光发射器、光敏传感器、马达（换成小水泵即可）、三极管S8550放大电路、红外接收头、DHT11温湿度传感器、蜂鸣器。

基于stm32单片机土壤湿度检测报警系统（程序+原理图+全套资料）

下载即可运行！！！入股不亏！！！ STM32开发板连接YL69土壤湿度传感器实现数据采集并且在LCD上进行数据展示 STM32开发板内部温度传感器实现数据采集并且在LCD上进行数据展示 只要是ADC传感器类型都可实现数据采集

植物生长讲究适时、适地，也就是对生长环境温度、湿度、光照强度以及土壤条件的需求比较严格，只有给予了植物合适的生长环境，才会有理想的收获，尤其是人工控制生长环境的温室大棚植物，大棚内的温湿度和土壤的温湿度监控对植物的生长至关重要。 本设计以STM32F103C8T6单片机为主控制器，通过温湿度、土壤湿度、光照强度、CO2浓度等传感器和舵机、加热片、风扇、按键等模块实现对温室大棚内环境的检测和控制，OLED（0.96寸）显示各种控制参数，并且通过WiFi模块接入阿里云平台实现温室大棚环境远程的控制与检测。 实验结果表明：该系统实现了对温室大棚内环境的智能检测和控制，传感器采集的环境数据误差较小，采集的温湿度、CO2浓度、光照强度等数据准确度高达99%，舵机、加热片、风扇等控制效果明显，具有很强的安全性和可靠性，且设备成本低同时节省人力物力，提高劳动生产率。