基于准静态同轴探头模型的土壤复介电测量方法

末端开路同轴探头法测量土壤复介电值用于表征土壤含水率具有准确、快捷的优点。针对目前土壤介电同轴探头集总测量模型没有充分考虑探头的参数以及土壤体积对测量结果影响等问题，基于电磁场理论，对末端开路同轴探头建立了准静态数学模型，适用于土壤的复介电常数准确测量。通过全波软件仿真和模型计算结果对比，以无水乙醇介电实测值和理论值对比，验证模型的准确性。采用本文介电测量模型对不同含水率的黄绵土进行测量计算，复介电常数实部与实测土壤含水率二阶多项式拟合决定系数大于0.965，表明本文所提土壤介电测量方法适用于土壤复介电常数和含水率的测量。     

都市餐饮企业的净菜需求影响因素分析——以北京市为例

净菜的广泛使用能提高餐饮企业的出餐率,减少其后厨面积、劳动用工和厨余垃圾。基于北京地区708份餐饮企业净菜需求的问卷调查样本,运用垄断竞争市场理论和二元选择模型分析了影响餐饮企业净菜使用行为的具体因素。研究发现,对净菜了解程度不够和净菜价格偏高是制约餐饮企业使用净菜的主要因素,具有不同个体特征和环境特征的餐饮企业选择净菜的倾向性不同。建议在餐饮业大力开展净菜宣传科普工作;大力扶持净菜加工企业和发展相关技术支撑体系以降低净菜价格。     

基于WT-CNN-LSTM的溶解氧含量预测模型

溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影响水产养殖产量的重要因素之一，具有时序性、不稳定性和非线性等特点，且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系，难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络（Long short term memory, LSTM）预测模型易引入冗余数据，且在训练过长序列时会出现梯度消失现象，从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题，提出了基于小波变换（Wavelet transform, WT）、卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先，使用WT降低数据噪声；然后，使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系；最后，利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明，本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好，其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954，比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。     

食用菌产业发展提升农村循环经济研究

结合农村经济发展的现实状况,打造农村循环经济的发展模式,利用食用菌产业推动农村循环经济发展,让农村实现脱贫致富奔小康的转型升级,一方面吸纳农村劳动力促进地方经济发展,一方面调整产业结构、优化升级。采用实际案例的研究方法,对农村循环经济与食用菌产业发展之间相互关系及作用的联系展开研究,利用研究验证食用菌产业发展与农村循环经济之间的相关性。     

互联网背景下的食用菌产业现状和机遇及发展对策

介绍了我国互联网发展背景下食用菌产业发展现状,给出了食用菌产业在转变经济发展方式中所面临的问题和困难,并对整个产业发展的源动力和发展路径进行了分析。在此基础上,采用数学模型对食用菌的物流成本进行了核算;在互联网飞速发展的条件下,食用菌产业可以尝试订单生产模式等一些新型的商业来积极寻求转型升级,整合互联网资源,共同应对机遇和挑战,从而达到合作共赢、共同发展的目标。     

基于用户参与的科研院所机构知识库建设模式研究

文章以用户参与为理论基础,以融入科研管理为实践目标,创新性地提出一种适合科研院所的机构知识库建设模式,并以江苏省农业科学院为例进行了实证研究,该模式兼具传统机构知识库功能,又能体现科研机构特色、解决科研机构成果管理问题.在此基础上,还分析明确了适用于科研院所成果管理和共享的数据审核流程、元数据标准规范、功能模块、系统架构、管理运行机制等.     

Projecting the suitability of global and local habitats for myrtle rust (Austropuccinia psidii) using model consensus

Myrtle rust (caused by Austropuccinia psidii) affects more than 500 known host species in the Myrtaceae family. Three different modelling approaches (CLIMEX, MaxEnt and Multi-Model Framework) were used to project the habitat suitability for myrtle rust at both global and local scales. Current data on the global occurrence of myrtle rust were collected from online literature and expert solicitation. Long-term averages of climate data (1960–1990) were sourced from WorldClim and CliMond websites. Recent reports of myrtle rust in New Zealand were used for validation of model outputs but not in model training and testing. The model outputs were combined into a consensus model to identify localities projected to be suitable for myrtle rust according to two or three models (hotspots). In addition to the locations where the pathogen is currently present, all models successfully projected independent occurrence data in New Zealand suitable for establishment of the pathogen. Climate suitability for the pathogen was primarily related to temperature followed by rainfall in MaxEnt and the CLIMEX model. The results confirmed the optimum temperature range of this pathogen in the literature (15–25 °C). Additional analysis of the precipitation variables indicated that excessive rain (more than 2000 mm in warmest quarter of the year) combined with high temperatures (>30 °C) constrain pathogen establishment. The results of the current study can be useful for countries such as New Zealand, China, South Africa and Singapore where the pathogen has not fully spread or established.     

基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。     

银杏落叶期叶片NDVI值2种拟合方法比较

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。     

河北省主要树种单木和林分生长率模型研建

利用第六次至第九次全国森林资源清查河北省2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了18个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及12个树种组的林分材积生长率模型。结果表明,单木生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在3%以内,而平均百分标准误差(MPSE)、胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在20%左右;林分生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)大都在25%以内。所建模型可为河北省开展森林资源年度更新提供技术支撑。