基于地理加权回归模型的亚热带地区乔木林生物量估算

基于浙江省碳汇样地调查数据,以乔木林生物量(含地上和地下生物量)为因变量,将筛选的与因变量相关性较高的因子作为解释变量,采用地理加权回归和协同克里格方法对乔木林生物量进行估算,对比分析两种估测方法的精度。结果表明:基于地理加权回归方法构建的乔木林生物量估算模型(R2adj=0.820 4,RMSE=23.021 5 t/hm2)精度优于协同克里格方法(R2adj=0.726 3,RMSE=28.054 9 t/hm2),同时使用地理加权回归方法的乔木林生物量预测值的变异系数(Cv=0.618 9)高于协同克里格法(Cv=0.585 4),由此可知地理加权回归方法因考虑了待估变量的局部变异,比协同克里格方法具有更好的拟合结果,预测精度较高。     

小麦茎秆生物力学特性无损检测技术

针对当前小麦生物量的无损检测技术存在精度低、效率低等问题，采用力学传感技术和多元回归分析构建了小麦地上鲜生物量的预测模型，并探究了模型对不同生育期小麦生物量的预测效果。研究结果显示，在测量高度40 cm时，模型的预测效果最好；对抽穗期小麦生物量的预测效果最好，其测试集R2=0.623，RMSE=0.216 kg；融合测量高度和株高等特征参量并不能显著提高小麦生物量的预测效果。这次研究在小麦育种的快速无损检测研究中具有一定的参考价值。      

基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演

提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。     

基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算

使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。     

基于无人机多光谱遥感的大豆生长参数和产量估算

为适应现代农业发展对作物生长动态、连续、快速监测的要求，本文基于无人机多光谱遥感技术，以西北地区大豆作为研究对象，分别筛选出与大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)、地上部生物量和产量相关性较好的5个植被指数，采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和反向神经网络(Back propagation neural network, BPNN)分别构建了大豆LAI、地上部生物量和产量的估计模型，并对模型进行了验证。结果表明，基于RF模型构建的大豆LAI和地上部生物量预测模型的精度显著高于SVM与BP模型，LAI估计模型验证集的R²为0.801,RMSE为0.675 m²/m²,MRE为18.684%;地上部生物量估算模型验证集的R²为0.745,RMSE为1 548.140 kg/hm²,MRE为18.770。而在产量的估算模型构建中，在大豆开花期(R4)基于RF模型构建的大豆产量预...     

基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测

为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitoring indicator,GMI)的相关性;建立与GMI相关性较强的4个光谱指数的单指数回归模型,利用多元线性回归、偏最小二乘和随机森林3种机器学习方法分别建立冬小麦各生育期的GMI反演模型;将最佳模型应用于无人机高光谱影像,得到冬小麦长势监测图。结果表明:各生育期光谱指数与冬小麦GMI相关性较高,大部分指数都达到了显著水平,其中NDVI、SR、MSR和NDVI×SR与GMI的相关性高于生物量、叶面积指数与GMI的相关性;拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期、全生育期,表现最好的回归模型对应光谱指数分别是NDVI×SR、NDVI、SR、NDVI和NDVI×SR;对比3种方法构建的GMI反演模型,开花期模型MLR-GMI效果最佳,此时期的模型建模R~2、RMSE和NRMSE分别是0. 716 4、0. 096 3、15. 90%。     

基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

基于图像特征和随机森林的油菜生物量估算

油菜生物量是喂入量和作业质量的主要影响因素,高效、快速地检测油菜生物量是实现油菜收获机自动控制的基础和前提。为研究收获期油菜生物量的影响因素和分布规律,首先利用无人机采集联合收获期油菜的田间可见光图像并实测油菜的生物量信息,提取并构建与油菜生物量有关的32个特征参数,通过相关性分析筛选出与油菜生物量相关性较高的10个显著特征;分别建立基于随机森林（Random forest,RF）、主成分分析（Principal component analysis,PCA）和支持向量机（Support vector machine,SVM）的联合收获期油菜生物量估算模型;利用训练集确定模型参数并优化,利用测试集估算油菜生物量,验证估算模型的性能并比较精度。结果表明：3种模型的评价指标均方根误差（RMSE）、相对误差(RE)和决定系数(R2)分别为0.24 kg/m2、0.04%~22.23%、0.87,0.36 kg/m2、0.92%~21.14%、0.71和0.26 kg/m2、0.28%~34.17%、0.84;对比估算结果可知,基于随机森林的估算模型的RMSE小于PCA和SVM模型,决定系数R2最大且相对误差较小,模型精度和稳定性较优,是估算联合收获期油菜生物量一种较优的方法。基于可见光图像特征和随机森林的油菜生物量估算方法可为油菜联合收割机喂入量自动检测提供方法和参考。     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R²提高约0.021,支持向量机回归模型R²提高约0.015,随机森林回归模型R²提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm²,支持向量机回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm²,随机森林回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm²,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。     

基于两种空间估算模型的乔木林地上碳密度估算

以乔木林地上碳密度为研究对象,基于调查获取的乔木林地上碳密度、Landsat 8多光谱影像及DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子作为建模变量,采用皮尔森相关系数法、结合平均残差平方和准则法对变量进行筛选,采用协同克里格插值和地理加权回归方法构建乔木林地上碳密度模型,分析对比两种方法的估算效果。结果表明：地理加权回归法构建的估算模型精度（R2为0.74,RMSE为6.84t/hm2,MAE为5.13t/hm2,RE为0.74%）优于协同克里格插值法（R2为0.47,RMSE为9.72t/hm2,MAE为7.41t/hm2,RE为0.12%）,并且较好地保留了估算变量的空间异质性,变异系数分别为0.5372、0.4968,可获得较高的估算精度。本研究可为大尺度范围内的乔木林地上碳密度及其他森林参数的估算提供参考。     

农村剩余劳动力就业问题的探讨

论述了我国农村剩余劳动力就业的意义，并针对我国农村剩余劳动力的现状，提出多渠道促进农村剩余劳动力就业的途径和办法。     

车用发动机润滑油失效规律与更换周期研究

研究在正常使用条件下１０Ｗ／３０－ＱＣ级润滑油用于某型车用发动机时所表现的失效规律,确认期服从两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,并给出分布的尺度参数η和形状参数ｍ之最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）同时,还为定量分析,计算车用发动机润滑油的使用可靠性和合理确定其更换周期提供了一套可供借鉴的方法,并给出了具体的计算实例。     

草莓的采收与贮藏

草莓果味酸甜爽口，营养价值高，为人们所喜爱的应市鲜果之一。由于草莓易受损伤和微生物侵染，因此其采收、贮藏过程极为重要。介绍草莓采收过程中的注意事项以及11种贮藏保鲜技术的实施步骤和操作方法，推介9种加工方式，为草莓产业化提供技术支持。     

乡（镇）农业技术推广体系存在的问题及对策

乡（镇）农技推广体系是农业发展的关键。介绍朝阳市农业技术推广体系的现状,针对目前体制及运行机制、服务手段等方面存在的问题,提出适合朝阳市乡（镇）农技推广体系改革与发展的对策,以期对全省农技推广体系改革和发展起到一些借鉴作用。     

Review of the Egyptian experience in implementing land drainage projects

About 30 years have passed since the Government of Egypt embarked on implementing a series of large scale drainage projects. At present, about 3.8 million acres have been provided with drainage systems on the basis of systematic pre-drainage investigations and designs. The target is to provide drains in approximately 6.4 million acres in the Nile Valley and Delta.The implementation of the subsurface drainage system is carried out by the public sector and private contractors under direct supervision of governmental regional departments. The implementation process depends on many factors related to the drainage material, machinery, manpower, site requirements, farmers and organizations involved. Problems and constraints are sometimes challenging, however, the annual rate of implementation has gradually increased to 170,000 acre/year.This paper discusses the different aspects involved in the implementation process of drainage systems. The development in materials, machinery and construction technologies will be reviewed. Institutional and management factors are going to be also considered.     

水稻“3414”肥料试验研究

以海城地区水稻主栽品种辽星一号为研究对象,开展水稻＂3414＂氮磷钾肥料试验,研究水稻在不同氮磷钾水平配比时的产量效应、最佳施肥量及最佳氮磷钾配比。结果表明,本地区最佳经济产量为725.5kg/667m2,氮磷钾最佳施肥量分别为N16.1kg/667m2、P2O58.5kg/667m2、K2O7.3kg/667m2,氮磷钾的最佳施肥配比为1：0.53：0.45。     

渍害条件下生物炭对番茄生长及产量的影响

为了探讨南方地区农业生产以施加生物炭作为缓解作物渍害胁迫的可能性,利用土柱试验,系统研究了渍害条件下不同生物炭施加量对番茄形态指标、生理指标、产量及水分利用效率的影响.结果表明,在5%生物炭施用量下,除总根长、根尖数、根冠比和叶绿素荧光参数外,其余各项形态指标、生理指标较对照处理均显著增加;生物炭施用对番茄干物质积累的促进作用更为明显,施用3%生物炭处理下,根干质量、总干物质量较对照处理差异显著,分别增加了0.11 g/株、2.37 g/株.生物炭添加对番茄产量影响并不显著,仅在生物炭施加量为10%时,番茄产量明显高于对照处理,而该处理下WUE的增幅达到了120%.总体上,5%的生物炭施用量较为经济合理,适于实际生产应用.     

基于无线传感器网络和LabVIEW的粮仓监控系统设计

鉴于粮食储备安全的重要性,提出了一种基于无线传感器网络和LabVIEW的粮仓监控系统设计方案。该系统采用无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)对粮仓环境进行监测,遵循Zigbee协议将传感器采集的数据以无线方式传输给网关节点;网关节点通过串口将数据传给监控中心;监控中心采用LabVIEW完成数据的实时显示、分析、存储,以及对异常情况的报警,系统实现了对粮仓的智能监控。     

电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）同时测定土壤中多种元素

为优化ICP-MS法同时测定土壤中多种元素的测定条件,采用在线加入内标的方法,探讨同时测定元素Li、Be、Sc、Ge﹑Mo、Sb、W、Tl、Bi、Th、U的参数条件,并对优化后的条件进行质量水平评价。试验结果表明：元素检出限为0.003～0.450μg/L;Δlgc〈0.04;RSD%〈10（n=12）;加标回收率在98%～108%之间。     

车身零件连接方式对其装配刚度的影响

车辆的疲劳及NVH特性与其刚度密切相关。构成车身骨架的横纵梁一般通过支架或翻边经点焊或铆接连接,因此,除梁本身截面外,其支撑和连接形式也对装配刚度影响很大。应用解析法讨论了边界支撑刚度与实际装配刚度的数学关系并绘制了相应曲线。分析并比较了多种截面薄壁梁的弯曲与扭转特性。应用有限元法计算了不同支撑形式下的实际装配刚度。从轻量化设计角度,提出了承担不同作用的梁类零件应选择的最佳结构。