西藏色季拉山种子植物区系分析

色季拉山有种子植物1391种,隶属于491属,103科。其中裸子植物3科,9属,16种;被子植物100科,482属,1375种。色季拉山种子植物属的区系成分以温带成分为主,达324属,占总属数的73 4%,在植物区系的组成中居重要位置。种的区系成分以中国特有种占比例最大(573种,占总种数的41 49%),它们多是构成色季拉山优势植被类型的建群种和优势种的主要成分。类平均聚类分析表明,色季拉山种子植物区系与纬度偏北的太白山、中条山、太行山和太岳山植物区系比较接近,与纬度相近的庐山、木林子、神农架等植物区系差异较大。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

基于层次聚类算法的大型玉米收获机械模块划分方法

针对大型玉米收获机械传统设计模式研发周期长,设计成本高等问题,采用分层次模块划分方法,对玉米收获机械进行功能划分,将总功能分解为一级功能、二级功能和功能载体,建立产品的功能主结构后,将整机划分为9个功能模块;基于功能-装配-能量接口关系,提出了部件层的模块划分原则,通过零部件之间的功能关系、装配关系、能量-接口关系建立加权模糊矩阵,将抽象的连接关系映射为具体化的关联矩阵,采用层次聚类算法求解关联矩阵,将9个功能模块细分为186个二级模块和645个子模块,从而实现了玉米收获机部件层零部件模块的精确划分。为实现该模块划分方法的工程应用,基于Qt Creator平台,开发大型玉米收获机械模块化快速设计系统,该系统可完成模块划分、模块管理和基于用户需求的模块配置等功能,从而实现大型玉米收获机械的快速设计。与传统玉米收获机械设计方法相比,应用模块划分方法可显著提升大型玉米收获机械设计效率,缩短整机产品的开发周期。     

基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究

【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R²) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm^-2;节水处理下,3个生育期的平均R²分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm^-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。     

灰色聚类法和人工神经网络在水质综合评价中的比较

探讨了两种水质综合评价方法：改进的灰色聚类法和人工神经网络法。通过采用增加训练样本和黄金分割的隐合层节点优化算法建立了人工神经网络模型,将两种水质综合评价方法进行了比较,结果表明：改进的灰色聚类法计算量较大,主观性较强,评价结果稳定。BP人工神经网络进行水质综合评价具有客观性,但网络训练较为繁琐,通过插值生成训练样本,极大地增强了网络的稳定性。但扩充后的训练样本,不能代表复杂的水质实况,使评价结果受到一定影响。     

复杂背景下黄瓜病害叶片的分割方法研究

利用图像处理和模式识别技术进行复杂背景下黄瓜叶部病害的自动识别,需要先把目标叶片从复杂背景中分割出来,才能进行后续的特征提取和病害识别。为实现复杂背景下黄瓜叶片的分割,首先利用K-均值聚类算法去除图片中的非绿色部分,再采用基于laplacian of gaussia(LOG)算子的方法对待分割的叶片进行区域检测,然后进行基于形状上下文(shape context)的模板匹配和分割。为了提高匹配速度,先检测叶片的生长点和叶尖,以确定叶片的位置、尺寸和方向;然后使用基于超像素(superpixel)的最优匹配搜索方法来减少搜索的复杂度。对20幅黄瓜叶部病害图像进行分割测试,并与人工分割法进行对比,结果表明,本文所采用的分割算法能较好地从复杂背景下提取出黄瓜叶部病害图像,分割准确率达94.7%,为后期黄瓜病斑的特征提取等工作奠定了良好的基础。     

洋山港海域表层海水中重金属及石油烃污染周年监测与评价

为阐明洋山港建设运营期间对其所在海域产生的环境影响,在对2012年洋山港海域水体中溶解性重金属及石油烃进行周年监测的基础上,对洋山港海域重金属污染现状及特征进行了分析和评价。结果表明,洋山港海域主要重金属污染物为Hg,其余污染物依次为Cu、Pb和Zn;通过聚类分析将全年污染时段分为上半年(2012年1至5月)和下半年(2012年6至12月)两个阶段,时间分布及灰色聚类评价显示较严重的污染情况主要集中出现在上半年,空间分布显示小洋山码头沿岸及大洋山岛东南一带出现污染物高值区。鉴于洋山港正处于运营与建设同时进行的特殊阶段,需及时监测控制港区的污染物含量,本文提出采用GM(1,1)改进模型中发展系数的概念,深入研究污染物的变化趋势及规律。结果表明,监测海域各重金属污染物中Hg、Cr和Cd较难消除,应重视加强其防治措施。     

A model ensemble approach to determine the humus building efficiency of organic amendments in incubation experiments

Organic amendments are important to sustain soil organic matter (SOM) and soil functions in agricultural soils. Information about the contribution of organic amendments to SOM can be derived from incubation experiments. In this study, data from 72 incubated organic amendments including plant residues, digestates and manure were analysed. The incubation data was compiled from three experimental setups with varying incubation times, soils and incubation temperatures, in which CO₂ release was measured continuously. The analysis of the incubation data was performed with an approach relying on conceptual parts of C-TOOL, CCB, Century, ICBM, RothC and Yasso which are all well-approved first-order carbon models that differ in structure and abstraction level. All models are an approximation of reality, whereby each model differs in understanding of the processes involved in soil carbon dynamics. To accumulate the advantages from each model a model ensemble was performed for each substrate. With the ability of each carbon model to compute the distribution of carbon into specific SOM pools a new approach for evaluating organic amendments in terms of humus building efficiency is presented that, depends on the weighted model fit of each ensemble member. Depending on the organic substrate added to the soil, the time course of CO₂ release in the incubation studies was predicted with different accuracy by the individual model concepts. Averaging the output of the individual models leads to more robust prediction of SOM dynamics. The E_HUM value is easy to interpret and the results are in accordance with the literature.     

基于两级选择性聚类集成的农用地整治时空配置分区

针对传统聚类算法易陷入局部最优、不兼顾地理空间的问题,该研究以湖南省怀化市为例,从生态敏感性、用地适宜性与整治迫切性3个维度建立分区评价指标体系,应用一种基于混合距离,同时具有聚类方案质量识别功能的两级选择性聚类集成方法对怀化市农用地整治进行时空配置。通过聚类运算,将怀化市300个聚类单元划分为：近期重点整治区、近期适度整治区、中期重点整治区、中期适度整治区和远期限制整治区5个类型,面积比例分别为9.05%、30.48%、22.58%、7.33%、30.56%,符合怀化现状条件;相较于传统聚类方法,两级选择性聚类集成方法具有聚类质量识别与兼顾地理空间的优势,且更适用聚类单元较多、属性空间复杂的情况。研究结果在客观上为未来土地整治工作与聚类方法的创新提供了可供借鉴的思路。     

基于模糊聚类分析的草莓图像分割方法研究

为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。