高度对色斑法测量雨滴粒径影响的试验研究

以前的色斑法雨滴率定只考虑色斑直径与雨滴真实粒径的关系，忽略了高度对率定的影响。在大量试验的基础上，通过回归分析，得到了以色斑直径和高度为变量的率定公式。研究表明，水滴下落高度小于5m时需考虑高度的影响；高度大于5m时，高度的影响可以忽略。通过相关性分析，公式的拟合性较好，对以后的色宽法测量雨滴粒径有指导意义。     

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。     

Effects of silvopastoral areas on milk production at dual-purpose cattle farms at the semi-humid old agricultural frontier in central Nicaragua

In extensive cattle production systems, the composition of grazing areas may significantly influence productivity. In dual-purpose cattle production systems in the lowland tropics, pasture lands with trees, so-called silvopastoral areas, are considered as being important, particularly to facilitate the management of crossbred European native cattle. The aim of the study was to quantify the effects of silvopastoral areas on production at dual-purpose cattle farms in the semi-humid lowlands of central Nicaragua. The relationships between seasonal milk production and herd data, and the proportions of land use types were examined for 74 farms by stepwise regression analysis.     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟

为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。     

基于SPSS的抚顺地区参考作物需水量的区域分析

根据抚顺地区3个气象站的气象观测资料，应用1990年联合国粮农组织推荐的Penman—Monteith公式计算各站1995～2004年10年来的参考作物需水量ET。利用SPSS统计分析软件对ET。进行回归分析。分析结果表明：章党气象站和新宾气象站之间具有较好的线性关系。而清原气象站和新宾气象站、清原气象站和章党气象站之间的回归不显著。此分析为分析抚顺地区的气候提供一定的依据，也为将来利用地理信息系统（GIS）分析区域的参考作物需水量的空间分布提供一定的基础。     

柴油机无载测功法的试验研究

以4125A4柴油机为试验对象，运用多项式回归的方法，寻求柴油机功率与耗油量（最高空转速及额客转速）之间的内在定量关系。所建立的模型具有较高的准确性，相对误差可以控制在3%以内。无载测功方法简便、有效，对柴油机的田间测试具有较强的实用性。     

参考作物蒸发蒸腾量的气象因子响应模型

基于江苏省南通市2000～2004年的旬气象资料,用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸发蒸腾量,研究了参考作物蒸发蒸腾量与最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、日照时数、风速和气压等气象因素间的关系,建立了参考作物蒸发蒸腾量的响应模型.结果表明,参考作物蒸发蒸腾量与"温度因子"的关系最强,其次为"湿度和日照因子","风速因子"也有一定的影响,"气压因子"影响作用则稍弱;建立的气象因子响应模型模拟精度较高,可以简化参考作物蒸发蒸腾量计算.     

分析阶梯流量井流试验数据的线性回归法

文中应用线性回归法，对一次阶梯流量井流试验数据进行适当交换后，可得回归直线方程，与目前采用的多次阶梯流量井流试验数据的分析相比较，在同样可以得到井流实验欲求的井损系数C，综合参数和含水层导水系数T三个参数的情况下，至少可以使抽水量的变化次数减少两次。实际算例表明，一次阶梯流量井流与多次阶梯流量法的计算结果非常吻合。     

多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。