格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

基于区块链的食用菌质量安全溯源系统设计

为了实现食用菌质量安全溯源,在食用菌质量安全溯源系统现状的基础上,利用区块链技术的去中心化分布式存储结构,保证了食用菌溯源数据的安全可靠。基于区块链技术设计了食用菌质量安全溯源系统,给出了追溯体系的总体架构和主要业务流程,有针对性地解决了食用菌溯源系统中存在问题。实现了食用菌全周期全流程的信息溯源,为消费者提供了真实、可靠的溯源信息。     

中国草种业标准现状分析

草种子不仅是草业与畜牧业的基石，还是生态文明建设以及城镇景观绿化的重要载体。我国虽是草地资源和草种子利用大国，但却是草种业弱国。标准化是推动草种业快速高质量发展的关键，历经30多年的不懈努力，我国的草种业标准化也取得了积极的进展，但是目前的草种业标准体系还处于混沌状态，缺乏系统的梳理。为了进一步加强和完善我国草种业标准体系构建，推动草种业高质量发展，本文尽可能详细地检索和筛选草种业的现行标准，从种质资源、生产加工、质量检验、包装、贮藏和运输，播种5个方面进行梳理。在此基础上分析了现行标准体系的薄弱之处，提出了需要更新以及尚需制定标准的建议，为草种业标准的制定者和应用者提供服务和便利，为草种业标准体系的完善提供参考。     

两型社会建设背景下生态效率评价研究——以湖南省为例

基于"两型"社会建设的目标与内涵,选取了湖南省生态效率综合评价指标,以2003—2012年湖南省数据为样本,采用DEA数据包络分析法计算各年份的生态效率,并对不同年份的能源消耗量、水资源消费量以及三废的排放量进行深入分析。结果表明,随着湖南省GDP的增长,生态效率也不断在提高。针对不同的资源产出率和环境产出率,湖南省应树立可持续发展理念,实现经济由粗放型发展向集约型发展转变;发展创新技术,推进湖南省两型社会的发展;完善法律法规体系,加大宣传力度,改变保守观念,提高人们的环保意识。     

Excel应用于方差分析的实训教学探究

针对国内应用型本科湖南文理学院院校概率统计课程的实训教学越来越多地注重Excel作为初学者操作平台的现状,就非平衡数据和嵌套结构的数据在Excel中实现方差分析的过程进行探究。突出以组内矫正数为主线整理数据后简化平方和分解公式的理念,使得Excel中进行方差分析时,数据整理流程完全格式化,平方和的分解步骤更为简洁,自由度分解、F检验等步骤不再繁琐,为非统计专业本科阶段借助Excel电子表格率先实现概率统计课程实训教学的宽口径模式提供借鉴。     

野生动物非法交易犯罪案件信息特征分析

对野生动物非法交易案件进行信息特征分析,可以把握案件的发生规律,提供决策者参考,以便有针对性预防和打击犯罪,更好地保护野生动物资源。本研究应用大数据分析的方法,对野生动物非法交易犯罪案件的文本数据进行结构化处理,建立了word2vec模型。从犯罪因素的角度统计分析了本类案件的信息特征,包括侵害人的特征、作案行为特征、侵害的动物或动物制品、侵害的时间和案件发生的地点等。在梳理基本特征的基础上应用关联算法构建了关联规则。根据特征分析和关联规则,提出了开展季节性防控、对特定群体和场所进行有针对性预防、对上游下游犯罪进行联动打击、与网管等多部门合作,运用现代科技成果进行打击和防范的对策建议。     

农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例

样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例，研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法：首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性，进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量；其次删除聚集样本点，基于研究区历史数据加密稀疏样本点；最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明，研究区样本点的均匀变异指数为0.429，存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点，空间偏离指数为0.327，空间属性插值误差为6.538；冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点，均匀变异指数下降到0.406，特征空间偏离指数微弱下降，空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导，可以服务于土壤污染防治行动计划（土十条）、土壤污染状况详查等，为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。     

地税数据中心对传统审计方式的变革

地税数据中心既能满足海量数据的存储需要,还能满足数据的安全控制和管理需要,解决充分利用数据、发挥数据最大作用、挖掘数据资源最大价值的问题。地税数据中心可促进审计方式的变革。     

Performance of DSSAT-Nwheat across a wide range of current and future growing conditions

Crop models are widely used in agricultural impact studies. However, many studies have reported large uncertainties from single-model-based simulation analyses, suggesting the need for multi-model simulation capabilities. In this study, the APSIM-Nwheat model was integrated into the Decision Support System for Agro-technology (DSSAT), which already includes two wheat models, to create multi-model simulation capabilities for wheat cropping systems analysis. The new model in DSSAT (DSSAT-Nwheat) was evaluated using more than 1000 observations from field experiments of 65 treatments, which included a wide range of nitrogen fertilizer applications, water supply (irrigation and rainout shelter), planting dates, elevated atmospheric CO₂ concentrations, temperature variations, cultivars, and soil types in diverse climatic regions that represented the main wheat growing areas of the world.DSSAT-Nwheat reproduced the observed grain yields well with an overall root mean square deviation (RMSD) of 0.89 t/ha (13%). Nitrogen applications, water supply, and planting dates had large effects on observed biomass and grain yields, and the model reproduced these crop responses well. Crop total biomass and nitrogen uptake were reproduced well despite relatively poor simulations of observed leaf area measurements during the growing season. The low sensitivity of biomass simulations to poor simulations of leaf area index (LAI) were due to little changes in intercepted solar radiation at LAI >3 and water and nitrogen stress often limiting photosynthesis and growth rather than light interception at low LAI.The responses of DSSAT-Nwheat to temperature variations and elevated atmospheric CO₂ concentrations were close to observed responses. When compared with the two other DSSAT-wheat models (CERES and CROPSIM), these responses were similar, except for the responses to hot environments, due to different approaches in modeling heat stress effects.The comprehensive evaluation of the DSSAT-Nwheat model with field measurements, including a comparison with two other DSSAT-wheat models, created a multi-model simulation platform that allows the quantification of model uncertainties in wheat impact assessments.     

河西荒漠灌区紫花苜蓿施肥效应及其基于数据包络分析法的经济效益研究

为科学准确地评判河西走廊苜蓿主产区紫花苜蓿饲草生产中施肥措施对其产品质量及生产收益的影响,本研究以“甘农3号”紫花苜蓿为材料,通过2016、2017年2年田间试验,以该区域紫花苜蓿饲草生产的平衡施肥推荐方案(N 103.5 kg·hm^-2、P₂O₅ 105 kg·hm^-2、K₂O 90 kg·hm^-2)为对照,探讨了不施肥及3种不完全施肥(缺氮偏施、缺磷偏施、缺钾偏施)处理下紫花苜蓿的生产性能,并采用数据包络分析法(DEA)对其经济效益进行分析。结果表明:与不施肥相比,施肥措施各处理均显著提高紫花苜蓿产量、蛋白总量,降低其酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维,提高了相对饲用价值,从而改善了紫花苜蓿品质,并有效增加了经济效益;与氮、磷、钾平衡施肥相比,各偏肥处理的紫花苜蓿产量和品质均显著低于平衡施肥,尤以缺磷偏施的降幅最大,2016、2017年2年的产量和蛋白总量降幅分别达到25.9%、25.7%和33.4%、33.1%。因此,磷是河西荒漠灌区紫花苜蓿饲草生产的养分限制因子,氮、磷、钾对该地区紫花苜蓿生产性能影响顺序为:磷>氮>钾。运用数据包络分析法(DEA)分析出河西荒漠灌区紫花苜蓿的施肥效应为氮、磷、钾平衡施肥的经济效益最优,为DEA有效;不完全施肥的3个评价单元及不施肥评价单元为DEA无效,其中,不施肥经济效益最低,3个不完全施肥评价单元中的缺磷偏肥的紫花苜蓿经济效益比缺氮偏肥和缺钾偏肥更低;另外还以DEA模型推算出不同施肥措施下紫花苜蓿饲草生产经济效益改进的具体方案,其中,不施肥的紫花苜蓿饲草生产需调整的幅度最大,调整额度达10678.88 CNY·hm^-2,各施肥措施需调整的幅度排序为:不施肥>缺磷偏施>缺氮偏施>缺钾偏施。