磴口县景观格局AES—LPI—CA模型演化模拟

以内蒙古巴彦淖尔市磴口县为研究区,在LPI-CA-Markov模型的基础上构建AES-LPI-CA模型,利用人工内分泌系统(AES)调整元胞自动机邻域中中心元胞的转移概率,并基于磴口县2000年与2007年景观格局数据对县域2014年景观格局进行模拟,将该模型模拟结果与LPI-CA-Markov模型、CA-Markov模型的模拟结果进行对比,结果显示3种模型模拟结果的KIA(Kappa index of agreement,以2014年实际景观分布为参照)依次为0.823 6、0.785 5、0.768 2,AES-LPI-CA模型显示了较高模拟精度。     

基于CLUE-S模型的煤矿城市土地利用变化模拟

以淮南市为研究区,选择1985、1995、2005、2016年土地利用数据,在分析土地利用动态变化特征的基础上,利用CLUE-S模型模拟预测了未来土地利用格局。结果表明：1985—2016年,研究区耕地面积减少11.62%;建设用地和水体面积百分比分别增加7.98个百分点和4.29个百分点。2005—2016年是各地类变化最强烈的阶段,其综合土地利用动态度最大,为13.46%。建设用地变化速率最快,其土地利用动态度为5.19%。土地转移主要发生在耕地、水体和建设用地之间,以耕地向建设用地和水体的转换为主。耕地转为建设用地的面积达207.61 km²,新增水体集中分布在潘谢矿区。加入空间自相关性和土壤质量因子后,耕地和建设用地的Logistics回归效果显著改善,ROC分别增加0.201和0.133。年均降水量是影响耕地变化的主要驱动因子,与耕地分布概率呈负相关;而建设用地变化主要驱动因子为GDP。土地利用模拟的Kappa系数为0.74,CLUE-S模型在研究区域具有较好的模拟能力。运用CLUE-S模型预测了研究区2028、2034、2040年土地利用空间分布,未来...     

浙江省安吉县茶园时空格局动态变化过程

安吉白茶是浙江省安吉县特色农业的重要支柱之一,探究浙江省安吉县茶园格局动态变化规律有利于区域茶产业的优化调整和可持续发展。基于安吉县2012、2016和2020年土地利用相关数据,运用土地利用动态度指数、土地利用拓展程度综合指数和土地利用转移矩阵等方法,对浙江省安吉县2012—2020年茶园格局进行了动态变化过程和差异性特征研究分析。结果表明,2012—2020年安吉县域茶园格局动态变化存在明显的时空差异。从转移数量和空间分布来看,2012—2016年茶园土地转移数量极少,茶园面积基本稳定,空间分布较为零散;而2016—2020年茶园面积明显增长,新增茶园分布相对集中。从转移过程来看,2016—2020年较2012—2016年更为强烈,转移数量显著增加,转移过程导致茶园空间分布更为集中。从转移类型来看,2012—2016年茶园主要转为耕地,几乎无转入,转移类型较为单一;而2016—2020年,茶园主要转为林地、园地和建设用地,转入主要是林地、耕地和园地,转移类型多样。以上结果明晰了浙江省安吉县2012—2020年茶园格局的时空动态变化特征,为区域茶园时空动态变化研究和未来可持续发展规划提供了数据基础和科学指导。      

安吉茶园时空格局动态变化过程研究

安吉白茶是浙江安吉特色农业的重要支柱之一, 对浙江安吉茶园格局动态变化规律的探究, 有利于区域茶产业的优化调整和可持续发展。本研究基于安吉2012、2016和2020年土地利用相关数据, 运用土地利用动态度指数、土地利用拓展程度综合指数和土地利用转移矩阵等方法, 对浙江安吉2012-2020年茶园格局进行动态变化过程和差异性特征研究分析。结果表明: 2012-2020年安吉县域茶园格局动态变化存在明显的时空差异；（1）从转移数量和空间分布来看, 2012-2016年茶园土地转移数量极少, 茶园面积基本稳定, 空间分布较为零散; 而2016-2020年茶园面积明显增长, 且新增茶园分布相对集中。（2）从转移过程来看, 2016-2020年较之2012-2016年更为强烈, 转移数量显著增加, 且转移过程导致茶园空间分布更为集中。（3）从转移类型来看, 2012-2016年茶园主要转为耕地, 几乎无转入, 转移类型较为单一; 而2016-2020年, 茶园主要转为林地、园地和建设用地, 转入主要是林地、耕地和园地, 转移类型多样。以上结果明晰了浙江安吉2012-2020年茶园格局的时空动态变化特征, 为区域茶园时空动态变化研究和未来可持续发展规划提供了数据基础和科学指导。     

冀北山区农业生态效率时空演变特征及预测分析

基于2008—2018年冀北山区21个县域的面板数据构建评价指标体系,采用超效率SBM模型对冀北山区农业生态效率进行测度分析;通过Kernel密度估计的时序分析和ArcGIS的方向分布探究农业生态效率时空分布格局和宏观演变特征;构建传统与空间马尔科夫转移概率矩阵,进一步探究冀北山区农业生态效率时空演变的内在规律,并预测长期演变趋势。2008—2018年冀北山区农业生态效率整体呈现波动中上升的趋势,大多数县域达到相对有效,县域间农业生态效率差距缩小,农业生态效率重心向东北方向偏移3.95 km;冀北山区农业生态效率受地理邻域背景影响作用较为显著,空间溢出效果明显,具有维持原状态的稳定性,相邻年份间难以实现大幅度跨越式转移,同时,冀北山区农业生态效率向中高等级转移聚集的趋势明显,具有一定的提升潜力,但难以实现整体向高等级的转移。研究农业生态效率的时空演变特征及发展趋势,定量化反映区域农业的可持续发展水平,可为当地政策的制定提供一定的参考.     

包头市景观格局时空演变研究

以内蒙古自治区包头市为研究区,选取2006、2010、2016年相同月份遥感影像,结合包头市土地利用数据,将包头市景观类型划分为林地、草地、水体、耕地、建设用地、其他用地共6类,进行景观格局动态度变化分析、转移网络分析、变化空间集聚特征分析、重心转移分析、景观格局指数变化分析和景观格局演变驱动力分析。结果表明,2006—2016年市域景观特征发生了较大变化,其中2006—2010年其他用地景观类型的减少速度高达19. 48%,10年间建设用地的增加速度从1. 3%增至2. 76%,在2010—2016年有15. 19%的耕地转化为草原景观,3. 79%的耕地转化为建设用地; 10年间景观变化呈现点状分布,主要分布在耕地密布、草地破碎的农业耕作区和不同景观交替的边缘; 2006—2010年间,其他用地中的北部裸土地经过生态治理面积减少,其重心向东南移动73. 79 km;景观分割指数、香农多样性、香农均匀性等呈减小趋势,尚未形成优势景观,景观破碎度加剧;通过景观格局驱动力分析发现,景观变化密集度与NDVI具有相关性。     

基于SWAT模型的布尔哈通河流域面源污染的变化研究

【目的】揭示土地利用变化下面源污染时空变化特征,探究流域景观格局与面源污染的关系。【方法】以布尔哈通河流域为研究对象,利用SWAT分布式水文模型模拟1986-2016年4期土地利用变化下面源污染分布特征,运用Fragstats4.2软件计算了1986年和2016年布尔哈通河各子流域的景观格局指数,最后使用CANOCO5.0软件分析子流域面源污染和景观指数之间的关系。【结果】①构建的SWAT模型模拟的径流量和总磷量在校准期和验证期的决定系数R²和纳什效率系数NSE都达到0.6以上,模型能很好地模拟流域水文水质状况,1986-2016年,SWAT模拟的总磷年负荷分别为74.04、73.78、82.50 t和128.31 t。②面源污染与景观格局存在密切关系,景观组成格局方面,林地面积与总磷负荷负相关,农田和建设用地面积与总磷负荷正相关;景观空间格局方面,林地斑块破碎化程度与总磷负荷正相关,而农田斑块的破碎化程度与总磷负荷负相关。流域斑块之间的越高流通性和聚集性,对养分流失改善有积极作用,而流域内景观异质性的增加和形状的复杂化,则会导致污染负荷输出风险的增加。【结论】流域面源污染负荷急剧增加,面源污染防治的关键控制区域在坡度较高的北部区域和农田及城镇集中的东部区域,该区域规划土地利用和优化景观格局时,应优先考虑防止林地斑块破碎化程度的提高和控制城镇面源污染源。     

包头市草原景观斑块耦合网络结构特征研究

以内蒙古自治区包头市为研究区,选取包头市2016年夏季成像的Landsat OLI影像解译并结合外业调查,提取全域内草原景观斑块共28 009个。利用原始影像计算归一化差分植被指数(NDVI),根据研究区NDVI,把草原景观分为12级,构建草原景观网络。在景观水平上选取25个指数、类型水平上选取24个指数,对草原景观的空间格局、形状特征、聚集程度等进行分析。结果表明,在景观尺度上,包头市全域内景观相似临近百分比指数和散布与并列指数较高,景观分割指数较低。在类型尺度上,1～7级面积所占比例较高,斑块密度较低,聚合度较高; 8～12级面积所占比例较低,景观分割指数高,景观破碎,连通性差。利用度及度分布、平均路径长度、聚类系数分析草原景观网络特点发现,该草原景观网络的度为6的节点有5个,度最大值为8的节点有2个,平均路径长度为1. 606 1,草原景观网络具有明显的非均匀性。     

基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟

以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。     

基于改进力导向模型的生态节点布局优化

在西北干旱半干旱生态脆弱区,构建生态网络可以连接破碎的生境斑块,提高景观之间的连通性。而生态节点的布局优化能够降低能量损耗,增加稳定性,对维持区域生态环境安全稳定具有重要意义。以生态脆弱区典型县域磴口县为研究区,在现有生态网络基础上,改进了HV算法的力导向(force-directed)模型,通过优化生态节点的布局对生态网络进行优化。研究结果表明,在磴口县选取的局部研究区内,与HV算法相比,改进force-directed模型优化的生态节点布局覆盖率达到90.79%,提升了4.08个百分点;平均聚类系数升高至0.071,是未改进HV算法的1.4倍;分布均匀度降低至2.629,比未改进HV算法降低了0.629。通过模型优化使得网络结构清晰、生态节点布局均匀,节点覆盖率更高,表明优化后生态网络结构更为稳定。     

喷雾模型的发展及其在内燃机CFD中的应用

喷雾模型是内燃机CFD软件中重要的组成部分,而喷雾模型是由多种子模型组成的。正确设定喷嘴出口的边界条件和选择恰当的喷雾子模型成为成功分析和优化柴油机和汽油机高压喷雾的先决条件。本文主要讨论了喷嘴流动模型、液膜雾化模型和喷雾碰壁模型在CFD软件中的应用现状。     

基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究

研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。     

农业模型发展分析及应用案例

农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程，是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用，促进农业模型进一步研究及应用，推动智慧农业健康、稳定和可持续发展，本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法，分析了农业模型的内涵，阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系，明确了农业模型的作用并附以应用案例，比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明，农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法进行，农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力；农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合，农业模型研究应用的公私有组织协作，粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力，且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列，也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流，需要抢抓机遇，加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达，是农业科学定量与综合的重要方法，具有认识论价值，它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用，成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。     

陕西关中冬油菜生长发育不同模型模拟精度研究

在陕西关中地区进行了连续6年(2009年9月—2015年5月)的冬油菜非充分灌溉试验,利用STICS、DSSAT和APSIM 3种不同模型对冬油菜物候期和产量等进行模拟,比较了3种不同模型的模拟精度。结果表明,3种模型中STICS模拟精度最高,平均RARE为3. 24%,APSIM模型次之,平均RARE为8. 79%,DSSAT模型最差,平均RARE为11. 38%。其中STICS模型对物候期和产量的模拟精度均为最高,DSSAT模型对物候期的模拟精度高于APSIM模型,而APSIM模型对产量相关指标的模拟精度高于DSSAT模型。由于2012—2013年生育期内降水量较低,3种模型的模拟精度均较低,说明3个模型对干旱胁迫条件下的作物生长模拟均存在一定不足。综合比较,STICS模型的模拟精度高于DSSAT和APSIM模型,因此推荐STICS模型为关中地区冬油菜生长发育和产量形成模拟的适宜模型。     

作物水分与产量关系的综合模型

对描述作物耗水量与产量关系的二次函数关系模型和詹森模型 ,通过水量的当量变换 ,把描述同一生产过程的二个模型统一到一个模型内 ,这个模型具有二者的优点。该模型可以把对水量的优化转化为对土壤含水率的优化 ,而土壤含水率是一个可以随时监测和控制的因素 ,所以在应用上具有现实指导意义。     

基于格子玻尔兹曼法的TOPMODEL建模与应用

依据Freeze和Harlan的水文模型蓝图思想改进TOPMODEL,在模型构建过程中利用格子玻尔兹曼法(LBM)建立汇流过程的数值模型,采用达西公式数值模型求解饱和区土壤水运动方程,运用LBM法五速模型求解非饱和区理查兹运动方程,进而构建基于栅格的分布式LBMGTOPMODEL。模型的产流方法融合了蓄满产流理论和超渗产流理论,考虑了土壤水分剖面、土壤各向异性和地形坡度等对流域产流的影响;模型的汇流方法利用地貌水文学理论,寻求水文过程与流域地形地貌的相互作用及定量关系,此模型在汇流过程中将地貌因素与水动力扩散相结合以描述坡面水流运动,解决了坡面水流的流量分配问题。以中汤流域为对象进行水文模拟应用研究,验证得到确定性系数在0.547~0.883之间,平均值为0.725,结果良好,说明模型较为可靠。     

Shuttleworth-Wallace模型模拟陕北枣林蒸散适用性分析

在生态脆弱的陕北黄土丘陵区,林地耗水是生态学者长期关注的热点问题,准确测算植物耗水量是环境水分研究的关键。根据陕北山地枣林的立地条件和蒸散过程特点,结合2012年的实测资料,确定了相关模型参数,实现了Shuttleworth-Wallace(SW)和Penman-Monteith(PM)模型对枣林蒸散量的模拟,并利用2013年茎流计监测的蒸腾量和水量平衡原理推求的蒸散量,对这2个模型进行了比较和检验。结果表明:就整个枣树生育期10 d尺度蒸散量而言,SW模型模拟精度优于PM模型。此外,2模型精度随枣树生育期变化而变化,且萌芽展叶期精度均最低。SW模型日蒸腾量模拟精度满足要求,但易受到天气状况影响,晴天模型精度优于雨天。SW模型精度在陕北山地枣林里得到验证,是半干旱区山地枣林耗水规律研究的有效工具。     

三种作物水分生产函数模型的适用性比较

通过幂级数展开等代数变换发现,3种作物水分生产函数Jensen模型、Rao模型和Stewart模型可以近似相互转化,其各自水分敏感指数近似等价。通过在各阶段均匀受旱的特殊情况下对模型模拟的相对产量随相对蒸散发量变化过程的对比,从理论上分析了3个模型的适用性。研究发现,当作物受旱较轻微时,Rao模型和Stewart模型与Jensen模型统一具有较好模拟效果,但是当作物受旱较严重时,Rao模型和Stewart模型的模拟效果不好。通过不同气候区域不同作物田间试验的数据进行了验证计算,由于水分亏缺不十分严重,参数优化后3个模型都具有较好模拟效果,而Jensen模型模拟效果更好一些,优化得到的3种模型水分敏感指数近似相同,而采用Jensen模型水分敏感指数后,Rao模型和Stewart模型的模拟效果稍有降低。     

物理模型构建在教学中的重要性探讨

物理是研究自然界物质的基本结构、基本运动形式及相互规律的学科.现在物理试题已结合生产实践活动,学生在解决这类题目时需要把一个复杂的实际问题转化为物理过程,即物理模型的构建.物理模型能使复杂问题得到简化处理,还可利用模型训练学生发散的逻辑思维、帮助学生建立正确的求解思路. 可见,教学过程中物理模型构建的重要性.     

Field installation of a model for transient simulation of canal flow

A computerized hydraulic model developed at Utah State University was installed at a large-scale irrigation project in Northeast Thailand with the objective of improving water management in the supply and distribution system. The model was calibrated for measured field conditions by determining discharge coefficients for flow control structures, measuring seepage loss rates, and calculating hydraulic roughness coefficients. The logistical and technical problems associated with the model installation, and the respective solutions, are presented in this paper.