基于粒子图像测速技术的液力变矩器涡轮内流场测试与分析

液力变矩器是自动变速器的主要部件,其在乘用车、载重汽车、公共汽车和机车上的应用广泛。液力变矩器内部流动特性影响其外部性能,为了深入研究其内部流动特性,基于粒子图像测速(particle image velocimetry,PIV)技术对液力变矩器涡轮内流场进行试验研究。采用帧频为1 000帧/s的CCD高速相机,在不同工况下(输入与输出的转速比分别取0、0.3、0.5、0.7)采集不同粒子直径、不同粒子浓度下的流动图像,经过图像预处理,对连续两帧图像进行互相关计算,获得涡轮径向切面的速度场和涡量场。通过对流场分布结构和流动区域上复杂流动现象的对比分析,发现投入流场中粒子浓度越高(1 500mL蒸馏水中投入2.4 g粒子)、粒子直径越小(10μm)时,识别并提取流动区域上的流动参数越丰富,流速场和涡量场信息越可靠。液力变矩器内部高梯度流场分布结构和非均匀流速场分布导致出现多尺度涡旋和反向流等复杂流动现象,造成液力变矩器内部流动能量损耗,随转速比提高,涡轮流场结构趋于规律,能耗逐渐降低。该文试验测量与分析结果对于液力变矩器结构优化和性能提升提供了参考。     

中国林业PMI指数先行期测算

利用时差互相关方法分析中国林业PMI测试期数据(FPI指数)与木材产业宏观经济数据之间的领先相关关系, 结合峰谷比较法探究FPI指数中进口指数和出口指数分别与中国木质林产品进出口额之间的领先和滞后关系。研究表明, FPI指数对木材产业宏观经济数据表现出一定的领先相关, FPI的进口指数和出口指数分别领先于木质林产品进出口额1~3个月, 可为今后对木材产业的监测及预警提供参考依据。     

基于DCCA方法分析气候变化对四川省粮食产量的影响

选取四川省23个气象台站1961-2012年的年气温距平、降水量距平数据等气象资料以及四川省粮食产量数据,应用非线性时间序列的去趋势互相关分析（DCCA）方法对四川省粮食产量与年平均气温和年平均降水量两个主要气候因子的相关性及其随时间变化特征进行分析。结果表明：四川省粮食产量与年平均气温和年平均降水量这两个主要气候因子之间均表现出强烈的长期持续的正相关性特征,标度不变区间在52a以上。进一步对1990-2012年气候变化对四川省粮食产量的影响进行DCCA滑移分析,结果显示,尽管受到区域性气候暖干化趋势的影响,四川省粮食产量出现不稳定波动现象,但粮食产量整体受气候变化的影响程度在逐渐减弱,这可能得益于近年来四川省农业资金及科技力度的大幅投入。     

遥感分析天山北部植被覆盖对气候变化的多时间尺度响应

为分析植被-气候关系在时间上的多尺度特征,该研究首次以1981-2009年29 a归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和同期降水、温度数据为基础,采用小波互相关分析研究了中国新疆天山北部额尔齐斯河流域、天山北坡、准噶尔西部山地、博尔塔拉谷地和伊犁河谷区5个分区、29 a植被覆盖变化特征及其对区域降水、温度变化在不同时间尺度和时滞下的响应关系。结果表明:各分区降水和温度变化对NDVI变化存在明显的多时间尺度响应关系和时滞效应。对于降水,除准噶尔西部山地,其他各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬,时滞为5旬(准噶尔西部山地时滞为2旬);对于气温,各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬(准噶尔西部山地时间尺度为10旬),时滞为2旬。各区域NDVI变化与前期温度变化的相关性(0.587)高于与前期降水变化的相关性(0.456)。该研究对于监测植被覆盖变化、研究地气相互作用具有重要意义。     

平阴岩溶地下水位与降水量、黄河水位的相关性分析

【目的】查明平阴岩溶地下水位对降水量、黄河水位响应的时滞差异。【方法】选取2007—2018年2个沿黄岩溶水位监测数据、同期降水量和黄河水位资料,采用互相关分析、连续小波变换和交叉小波变换对岩溶水位与降水量、黄河水位的相关性进行了分析。【结果】①降水量、岩溶水位的互相关系数具有明显的12个月的周期,黄河水位周期性不强。岩溶水位与降水量、黄河水位之间存在1～8个月和0～10个月的时间滞后。②降水量和岩溶水位存在0.86～1.20 a和0.86～1.36 a的连续主震荡周期,黄河水位存在1 a和3 a的周期变化特征。③岩溶水位对降水量、黄河水位的滞后时间为110.46～164.39 d和105.77～161.88 d,黄河水与岩溶地下水之间径流速度为21.62～25.53 m/d。【结论】平阴岩溶水位对黄河水位的时滞略小于对降水量的时滞。     

温室绿熟番茄机器视觉检测方法

针对基于可见光图像对绿色番茄进行识别过程中,光线不均造成的阴影等会影响果实的识别、枝干和叶片对果实的遮挡以及果实之间的遮挡对果实识别的影响等难题,该文对基于机器视觉的绿色番茄检测方法进行研究。首先通过快速归一化互相关函数(FNCC,fast normalized cross correlation)方法对果实的潜在区域进行检测,再通过基于直方图信息的区域分类器对果实潜在区域进行分类,判别该区域是否属于绿色果实,并对非果实区域进行滤除,估计果实区域的个数。与此同时,基于颜色分析对输入图像进行分割,并通过霍夫变换圆检测绿色果实的位置。最终对基于FNCC和霍夫变换圆检测方法的检测结果进行融合,实现对绿色番茄果实的检测。当绿色果实和红色果实同时存在时,将绿色果实检测结果与基于局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法的红色番茄果实检测结果进行合并。算法通过有机结合纹理信息、颜色信息及番茄的形状信息,对绿色番茄果实进行了检测,解决了绿色番茄与叶子、茎秆等背景颜色接近等难题。文中共使用了70幅番茄图像,其中35幅图像作为训练集图像,35幅作为验证集图像。所提出算法对训练集图像中的83个果实的检测正确率为89.2%,对验证集图像中105个果实的检测正确率为86.7%,为番茄采摘机器人采摘红色和绿色成熟番茄奠定了基础。     

柑桔发展的最佳增长率

采用互相关分析，对８０年代福建省柑桔业发展过程进行研究．结果表明：柑桔栽培平均投产期Ｔ＝５ａ；面积增长率（ＱＳ）与投产率（Ｑ）呈极显著负相关（Ｐ＜０．０１），二者的经验关系为线性反比，它们的积有效增长率ＱＥ＝Ｑ·ＱＳ．在理论上，ＱＳ＝０．３１４１时，有极大值ＱＥｍａｘ；当ＱＳ＞０．３１４１时，ＱＥ随ＱＳ增长反呈下降，在发展中应控制避免．兼顾发展与效益的关系，以Ｑ＝０．８５为保证率，经推算确定最佳面积增长率为０．１４－０．１８．     

中国大陆植被覆盖对降水与温度变化的响应

应用GIMMS NDVI时间序列遥感数据集合中国大陆188个气象站的温度与降水资料,基于时滞互相关方法和GIS工具,利用中国生态地理区划图分析了中国大陆不同生态地理区植被NDVI的变化趋势及其与温度、降水年内变化的时滞响应及其空间特征.结果表明,1982-2000年中国大陆气温升高,降水量减少,NDVI呈现增加趋势.中温带和北亚热带植被NDVI略有减少,边缘热带、高原亚寒带和高原温带植被NDVI增加速度显著.植被NDVI与降水和温度之间有较显著的相关性.中国大陆植被NDVI对气温和降水有滞后效应,并且滞后水平存在着明显的空间差异.     

Responsive Change in Groundwater Table in Karst to Precipitation and Yellow River in Pingyin County北大核心CSCD

【Objective】This paper aims to unravel the relationship between groundwater table fluctuation in karst and the precipitation and water level of the Yellow River at Pingyin in Shandong province.【Method】The analysis was based on data measured from groundwater in two karsts in the proximity of the Yellow River, precipitation and change in water level in the river from 2007 to 2018. The response of groundwater table fluctuation to precipitation and water level in the Yellow River was calculated using cross- correlation analysis, continuous wavelet transform and cross- wavelet transform.【Result】Both precipitation and groundwater table fluctuation had a 12- month period. The responsive change in groundwater table lagged behind the precipitation by 1~8 months, and the water level in the Yellow River by 0~10 months. The precipitation and groundwater table oscillated with a period of 0.86~1.20 a and 0.86~1.36 a respectively, while the oscillation period of the Yellow River water was 1 a and 3 a. The average velocity at which water flowed from the Yellow River to the karst was 21.62~ 25.53 m/d.【Conclusion】The responsive change in groundwater table in the karst in Pingyin to water level in the Yellow River was slightly slower than to precipitation. © 2019 Authors. All rights reserved.     

The effect of seasonal anomalies of seawater temperature and salinity on the fluctuation in yields of small yellow croaker, Pseudosciaena polyactis , in the Yellow Sea

To include the effects of environmental factors on the production of small yellow croaker, Pseudosciaena polyactis Bleeker, in the Yellow Sea, we applied time series analysis to the commercial catch and salinity and temperature data for the period 1970 to 1988. Residuals from a weighted least-squares regression of log-transformed catches against year and month were calculated to remove not only seasonal factors but also long-term trends in catches. The residuals of mean and standard deviation (SD) of temperature and salinity were calculated and used for autocorrelation, cross-correlation and first-order autoregression analysis (AR(1)) using maximum likelihood. The landings showed a decreasing pattern across years with a conspicuous seasonal cycle within years. Catch residuals showed a strong positive autocorrelation and a conspicuous time-lagged cross-correlation with the residuals of mean and SD of seawater temperature at 75␣m. AR(1) revealed that positive anomalies of mean temperature were associated with positive anomalies in the production of small yellow croaker with a one year time lag. The decrease in the residual of SD of temperature appears to be related to the high production 0.5–1.0 year later. The effect of salinity was negligible compared with that of temperature. Therefore, the warm spawning period and homogeneous temperature condition of previous years for young fish may cause the increase in the following year's yield of this fish species. When used to predict catches in 1989 and 1990, the AR(1) model explained 40% of the variances of the observed landings.