基于事故树与贝叶斯网络的农产品供应链风险评估

为了探究物联网模式下农产品供应链的风险影响程度,提升农产品供应链整体水平。基于物联网层次模型结合农产品供应链风险影响因素,以农产品供应链的风险因素为研究对象,以事故树模型为基础,构建基于事故树模型的风险因素树形图,并将其映射为贝叶斯网络,通过结合专家给出的风险影响因素值进行三角模糊数处理来降低人为因素的影响,最终通过正向、反向推理分析各基本事件的重要度并进行排序,有效定量评估各事件的风险性,并找出最薄弱的环节,进而提出针对性的改善措施。结果表明,将事故树模型引入农产品供应链进行研究,对比单一事故树分析,此方法可以提高评估的可信度和客观度,对物联网模式下农产品供应链的风险评估具有一定的理论和实用价值。     

2UPR-RPU过约束并联机构刚度性能评价

运用螺旋理论和应变能方法研究了具有2R1T三自由度的2UPR-RPU过约束并联机构的静弹性刚度性能,模型考虑了杆件和关节的柔度。首先,基于螺旋理论得到分支的约束螺旋系;其次,基于材料力学得到分支中杆件的应变能,通过映射分支约束螺旋系到铰空间得到关节的应变能,通过汇总杆件、关节的应变能和卡氏定理得到与约束螺旋系对应的分支紧凑刚度矩阵;最后,通过虚功原理得到机构的总体刚度矩阵。采用有限元商业软件建立了有限元模型,并与理论模型进行对比,验证了理论模型的正确性。定义弹性元件存储的应变能与总应变能之比作为应变能因子指标,给出了应变能因子指标在规则工作空间的四维切片分布图,从应变能的角度定量评价了各弹性元件对机构刚度性能的影响程度,给出了不同载荷作用下的全局应变能因子指标。本研究为定位对机构刚度性能影响最大的弹性元件提供了新的思路。     

用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。     

基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究

【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.504 7 m~2/hm~2,RMA为2.29%,RMSE为0.900 8 m~2/hm~2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。     

基于LSTM多类型机组风电场等值建模研究

为了对包含低电压穿越环节的风电机组的风电场建立有效的等值模型,本文讨论了通用模型参数对于风电机组动态特性的影响,提出了基于长短期记忆网络的等值建模方法,以降低限幅环节对建模准确性的影响。以多类型的风电场为例,建立两种算例系统,将文中方法与支持向量机算法进行对比。该方法能有效地提高风电场等值建模的有效性,有一定的参考价值。     

东北黑土nirS型反硝化细菌群落和网络结构对长期施用化肥的响应

【目的】探明长期施用氮磷钾化肥对东北黑土农田土壤nirS型反硝化细菌群落和网络结构的影响,为更加合理的肥料配施提供理论依据。【方法】基于农业农村部黑龙江耕地保育与农业环境科学观测实验站平台,选取不施肥(NoF)、氮肥(N)、磷肥(P)、钾肥(K)、氮钾肥(NK)、氮磷肥(NP)、磷钾肥(PK)、氮磷钾肥(NPK)8个施肥处理,借助荧光定量PCR、Illumina MiSeq高通量测序和分子生态网络技术,分析东北黑土nirS型反硝化细菌丰度、群落及网络结构,及影响反硝化细菌群落变异的主要环境因子。【结果】1)长期施用氮肥均在显著增加nirS基因拷贝数的同时,降低了nirS型反硝化细菌的群落多样性,而磷、钾肥对其影响并不显著。2)Proteobacteria是所有处理中的优势反硝化细菌门,相对丰度为16.96%~27.34%,且氮肥的施用促进了隶属于该菌门中Bradyrhizobium的生长。3)PCoA分析结果显示,8个施肥处理nirS型反硝化细菌群落主要分成施氮肥和不施氮肥两组,说明长期氮肥的施用显著改变了东北黑土反硝化细菌的群落结构。结合Mantel test的结果可知,土壤pH是影响nirS型反硝化细菌群落改变的主要因素。4)分别构建施氮肥和不施氮肥的反硝化细菌分子生态网络,发现施氮肥和不施氮肥网络结构存在很大差异,长期施用氮肥明显简化了nirS型反硝化细菌的网络结构,同时使其网络结构稳定性降低,易受外界环境扰动。【结论】尽管施用化学氮肥有利于土壤养分的增加,但其土壤nirS型反硝化细菌群落及网络结构发生了较大改变,而磷、钾肥的施用对反硝化细菌群落无显著影响。本试验结果为进一步研究东北黑土区农田土壤反硝化微生物对不同施肥管理的响应机制提供了重要科学依据。     

土壤外源钴对大麦根伸长的毒害及其预测模型

选取我国11种不同性质的农田土壤，通过外源添加重金属钴（Co），研究其对大麦（Hordeum vulgare L.）根伸长的毒性阈值及土壤性质对Co毒性的影响。结果发现，Co对大麦根伸长10%抑制效应（EC₁₀）在11种土壤中的变化范围为37.1~3 914 mg·kg^-1土（105.5倍），50%抑制效应（EC₅₀）的变化范围为166.1~6 030 mg·kg^-1土（36.3倍）。建立土壤性质与毒性阈值的回归方程，结果表明土壤pH是影响土壤Co毒性阈值最重要的因子，作为单因子时分别可以解释77.6%、72%的EC₁₀和EC₅₀的变异（P≤0.001）。当在EC₁₀预测模型中引入土壤pH和土壤黏粒（Clay）双因子时，可以解释83.9%的EC₁₀的变异（P<0.001），EC₅₀预测模型中引入土壤pH和总碳（TC）双因子时，可以解释86.1%的EC₅₀的变异（P<0.001）。将我国土壤中得到的Co毒性阈值预测模型和欧洲北美10种土壤的预测模型进行比较验证，结果发现基于我国土壤得到的预测模型可以较为准确地预测欧洲北美土壤中Co的大麦根伸长毒性阈值，但基于欧洲北美土壤的预测模型不能准确预测我国土壤中Co的毒性阈值。研究表明，我国土壤性质对Co毒性有显著的影响，基于土壤性质建立的预测模型可为土壤中Co生态风险评价提供参考依据。     

常州市钟楼区耕地产能空间分布与影响因素分析

耕地产能评价对于耕地资源保护及质量提升具有重要的现实意义。通过构建耕地产能评价体系，运用空间自相关及主成分回归分析法对常州市钟楼区的耕地产能进行空间分布及影响因素分析。结果表明：基于气候、自然因素和技术水平综合指标的耕地产能评价体系具有适用性和可操作性；钟楼区耕地产能等别分为6等和7等，其中6等地占比达到97.55%，等别空间分布呈现出城区内部街道低、外围地区较高的格局；耕地产能整体空间集聚性显著，各街道（乡镇）均表现出较强的空间正相关性，正相关类型（HH型和LL型）多呈现组团式，负相关类型（LH型和HL型）则分布零散；耕地自然质量和技术水平是影响钟楼区耕地产能空间分布的主要驱动因素，其中，耕作层厚度、有机质含量、障碍层距地表深度和土壤养分元素为主导因素，pH值、灌溉保证程度和排水条件为次要因素。因此，应从增强耕地自然质量、提高耕地技术水平等方面制定提高耕地产能的针对性措施。     

乡村振兴背景下新型职业农民培训的影响因素分析:以部分深度贫困地区为例

为从人才培养角度给乡村振兴战略的实施提供参考,结合乡村振兴新型职业农民的需求背景,在综述分析影响新型职业农民培训影响因素的基础上,结合二元Logistic回归,从个体、心理、家庭、政策和培训5个特征维度分析新型职业农民培训影响因素。结果表明:文化程度、家庭承包土地数量、培训预期、培训主动性、培训内容设置、培训方式设置及政策扶持对新型职业农民培训意愿呈不同程度的显著正向影响,培训服务水平和准入难易度对培训意愿呈不同程度的显著负向影响。建议从重视新型职业农民培训、制定训后优惠政策及加大培训宣传等方面提升培训意愿,以促进新型职业农民助力乡村振兴。