温度因子对春季马尾松毛虫灾害发生的影响

选取广西兴安县2005~2015年春季马尾松毛虫(Dendrolimus punctata)发生情况进行研究,研究温度与春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积发生关系。以2004—2015年的每月的温度因子为自变量,用逐步回归的方法筛选出与兴安县春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积相关的重要因子,并进行相关性分析,建立回归预测模型。预测结果准确率分别高达81.036%、99.991%、58.658%,其中,中度平均准确率近100%。     

基于预测模型加扰动控制的最大功率点跟踪研究

分析了光伏发电系统最大功率点跟踪的基本工作原理,通过对现有控制方法的深入研究,设计了基于预测模型加扰动控制的最大功率点跟踪研究方法,仿真实验结果表明:基于预测模型加扰动控制的最大功率点跟踪研究方法不但能保证光伏阵列稳定准确的运行在最大功率点,而且跟踪速度明显提高,对于提高整个太阳能光伏发电系统的效率有非常重要的意义。     

中红外光谱技术在牛奶营养物质预测及奶牛相关特性分析上的应用

近年来,许多研究表明采用中红外光谱(MIRS)分析技术能够对牛奶中各营养物质(如脂肪酸、蛋白质和矿物质)及潜在的有害物质(如掺杂物、抗生素)进行实时、快速和准确地定量分析,并以此建立预测模型来对奶牛的营养(如饲料转化率、能量利用效率和甲烷排放)、健康(如乳房炎和代谢性疾病)和生殖生理与繁殖状况进行鉴定、评估和筛选,从而为优化畜牧养殖业生产方式,发展创新畜牧养殖业循环经济模式,实现低碳、健康和可持续发展提供有效的技术保障。因此本文主要就近年来国际上最新的关于MIRS分析技术在牛奶营养物质测定及奶牛相关特性分析方面的研究进展进行综述。     

冬季红枣果园内外温度差异及与气象站气温关系建模分析

基于红枣果园冬季实测温度,对比分析果园内、外温度变化差异及其与气象站气温关系,采用线性回归方法根据气象站气温资料建立果园实际温度预测模型。结果表明,冬季红枣果园内、外平均气温差异不显著,但日变化趋势基本一致;最低气温变化存在显著差异(P<0.05),果园内平均最低气温比果园外偏高1.2℃,极端低温偏高1.7℃。冬季气象站平均气温显著高于果园内外气温变化(P<0.01),分别偏高1.2、1.3℃。气象站最低气温的差异变化幅度大于平均气温的差异,日最低气温比果园内、外偏高1.5℃、2.7℃,冬季极端低温偏高1.4℃、2.7℃。果园小气候的形成显著影响极端低温的差异变化,冬季气温比气象站温度偏低,利用气象站气温变化预测果园内外实际气温差异比较可行,关系模型检验绝对误差在0.3~0.8℃之间,可为红枣果园开展冬季冻害监测预警服务提供借鉴参考。     

落叶松树木直径生长时间序列分析及预测模型研究

为更好地对落叶松林进行经营，以落叶松解析木为研究对象，应用R／S分析法对落叶松树木直径生长进行了分析。结果表明，树木直径生长具有一定的规律性；同时建立了以树木年龄为自变量，H指数为因变量的线性模型与幂指数模型，模型相关系数均≥0．97，表明拟合效果明显，可以用来预测直径的生长。此研究结果对于落叶松林的经营具有十分重要的指导意义，也为后续的研究奠定了一定的基础。     

鸡粪厌氧发酵沼液混凝处理投药量预测

对某养鸡场沼气工程全混式发酵罐出水沼液混凝投药量预测模型进行了研究.采用回归分析法确定了混凝剂最优投加量的模型参数;通过回归正交试验研究了助凝剂最优投加量影响因素,建立了助凝剂最优投加量预测模型;通过中试试验,对所得投药量模型进行了验证.结果表明,混凝处理沼液混凝剂最优投加量模型为A=0.000 06C1.41;助凝剂最优投加量模型为B=0.000 148CN -0.014 2C -0.277N+ 26.7,原水CODcr及搅拌强度是影响助凝剂PAM投加量的重要因素;经统计检验及中试试验验证,表明所建预测模型准确可靠.     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

梭梭人工林地上生物量预测研究

梭梭是荒漠地区分布面积较大、生态效益显著、经济价值较高的植物种。本文选用梭梭的地径Ｄ、株高Ｈ、冠幅面积Ｇ，采用回归分析的方法建立起梭梭地上鲜重生物量的预测模型，用平均拟合率，Ｆ检验等方法，从三个预测模型中选出最优的一个预测模型作为梭梭人工林地上鲜重生物量预测模型：Ｗ＝０．００３２４Ｄ＾１．５１７Ｈ＾０．８３６Ｇ＾１．１１８该预测模型的拟合率达到８０．１２％，可用于预测梭梭人工林的地上部生物量，为梭     

桉树人工林生长预测模型的研究

江西引种桉树有近百年历史，20世纪70年代，先后从国外引入160多个种和种源，普遍推广栽培的有窿缘桉(Eucalptus exserta)、细叶桉(E．tereticornis)、赤桉(E．camaldulensis)(变种)等10多个种。目前江西营造短周期工业原料林以赤桉为主。2000年江西嘉昌林业发展有限公司在吉水县营造桉树