基于变分模态分解-BA-LSSVM算法的配电网短期负荷预测

配电台区日负荷序列呈现为既包含变化趋势、又含有波动细节的不规则曲线,该文借助变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将包含这些信息的原始日负荷序列分解为不同频率尺度的子序列,并结合一系列复杂的环境因素,分别利用不同的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型进行负荷预测,最后将基于不同频率分量的预测结果相加得到最终的日负荷预测结果。为了提高LSSVM预测能力,采用蝙蝠算法(bat algorithm,BA)对各LSSVM的参数进行寻优,同时,该文分析了影响负荷变化的环境因素,设计了一套因素归一化方法,预测过程考虑了环境因素的影响。仿真结果表明,该文提出的考虑复杂环境因素的预测思想及对历史日负荷进行VMD分解、BA优化、LSSVM预测的组合预测方法能有效提高短期日负荷预测的准确性。     

不同滴灌灌溉制度对绿洲棉田土壤水热分布及产量的影响

【目的】探究不同滴灌灌溉制度对绿洲棉田土壤水热分布状况及对产量的影响。【方法】于2017年在策勒地区开展田间试验,设置了2种灌水模式:基于计算机模型的预报灌溉与基于土壤墒情的灌溉,每种灌水模式设置2种灌溉梯度:充分灌溉(100%)和非充分灌溉(75%的充分灌溉)。【结果】预报灌溉的土壤含水率和贮水量在花蕾与花铃期显著高于墒情灌溉;不同灌溉制度各剖面的土壤温度变化趋势一致,整个生育期的表层土壤平均温度表现为墒情亏缺最高,预报充分最低。作物产量在一定范围内随灌溉量的增加而增加,预报充分的产量较预报亏缺,墒情充分,墒情亏缺分别提高13.7%、12.1%、47.6%。水分利用效率表现为预报亏缺最高,且产量与预报充分的产量无显著差异。【结论】在策勒绿洲地区,预报亏缺灌溉可达到节水增产的目的。     

一种基于花授粉算法的WRF风速集合预报新模型

基于不同水平分辨率和边界层参数化方案的集合预报思路,应用花授粉算法与不限制负值的约束理论(FPA-NNCT)进行权重平均,提出一种新的风速集合预报模型(FPA-NNCT-WRF-E).利用山东省代表山地和海滨下垫面的2个风电场风速实测数据,将新模型与传统算术集合模型(M-WRF-E)以及FPA模型(FPA-WRF-E)的风速预报结果进行对比评估.结果表明:FPA-NNCT-WRF-E预报明显优于M-WRF-E和FPA-WRF-E的风速预报,与M-WRF-E相比, FPA-WRF-E将风速平均绝对误差(MAE)减小了20%以上,而新模型FPA-NNCT-WRF-E将MAE减小了38%以上.预报的准确性得到了提高.     

塞罕坝华北落叶松人工林断面积预测模型

如何实现林分水平和单木水平预测林分断面积的兼容性,并提高不同水平断面积模型的预估精度,在森林经营过程中是一个亟待解决的科学问题。本文以华北暖温带华北落叶松人工林为研究对象,运用105块连续观测的固定样地数据,首先采用Gauss-Newton算法建立林分水平和单木水平断面积生长模型;其次分别采用不同形式的逻辑斯蒂方程对单木生存概率方程进行拟合;最后将不同水平最优预测模型进行组合并建立组合方程,采用最小二乘法估计组合方程参数,以提高对不同水平断面积的预测精度。结果表明:在约束参数法中,林分密度模型、林分断面积预测模型和单木断面积模型均具有较好的预测效果,并均能解释90%以上的变异;在分解法中采用逻辑斯蒂方程来预测单木生存概率和林分密度,经检验获得的ROC曲线下面积为0.906,表明该方程可以较好地预测林木生存概率;在组合预测法中,采用不同水平的最优模型进行组合后的预测效果最佳。在预测林分密度和断面积时,组合预测方程预测精度最高,林分水平模型预测精度次之,单木水平模型预测精度最低。组合预测法能够预测不同水平下的林分密度、立木生存概率、林分断面积及单木断面积,提高了模型预测精度,为预测林分生长动态、空间结构变化及经营效果评价等提供参考依据。      

双内源指示剂法测定兔饲粮消化能值及其预测模型的研究

本试验旨在研究利用双内源指示剂法测定兔饲粮养分消化率及消化能(DE)值,并建立兔饲粮DE值的预测模型。选用体重相近的4月龄獭兔30只,随机分为3组,每组10个重复,每个重复1只兔。每组饲喂1种饲粮,用全收粪法进行消化试验,用聚酯纤维筛网袋法测定了饲粮中的2种内源指示剂,即酸不溶木质素(ADL)和盐酸不溶灰分(AIA)+ADL的回收率。同时选取了山东省不同饲料公司生产的17种兔颗粒配合饲料,在各自兔养殖场进行饲养试验,利用双内源指示剂法测定兔饲粮DE值,建立兔饲粮DE值的预测模型。结果表明:1)全收粪法测得3种饲粮ADL的平均回收率为99.87%,ADL+AIA的平均回收率为96.81%,二者可作为理想的双内源指示剂。2)利用双内源指示剂法可以准确测定兔饲粮的各种养分消化率和DE值。3)兔饲粮DE值可以用饲粮中可消化有机物质(DOM)含量进行准确的预测:DE(M J/kg)=0.0204DOM(g/kg)或DE(M J/kg)=0.939 5+0.018 2DOM(g/kg)。4)利用兔饲粮中养分[粗蛋白质(CP)、粗脂肪(EE)、可溶性碳水化合物(NDSC)、半纤维素(HCEL)和纤维素(CEL)]含量建立兔饲粮DE值的预测模型为DE(MJ/kg)=0.016 6CP(g/kg)+0.0334EE(g/kg)+0.015 3NDSC(g/kg)+0.005 4HCEL(g/kg)+0.003 1CEL(g/kg)。由此可见,利用双内源指示剂法可以较好地预测兔饲粮的DE值。     

安徽省油菜菌核病气象等级预报方法研究

为满足现代农业气象业务服务中病虫害发生发展气象等级预报需求,利用安徽省江淮、沿江和皖南3个区域代表站1991—2010年油菜菌核病观测数据和气象资料,通过相关分析,确定影响菌核病发生发展的主要影响时段和气象因子,再通过归一化处理、加权等方法得到影响油菜菌核病发生发展的综合气象条件指数。以综合气象条件指数为自变量,以油菜菌核病加权平均病株率为因变量,采用曲线回归方法,建立不同区域代表站油菜菌核病发生发展气象等级预报模型。模型拟合结果表明：江淮、沿江和皖南地区拟合准确率分别为80%、70%和75%;利用模型对2011—2013年发生情况进行预测,结果显示：江淮地区代表站全部正确,沿江和皖南地区代表站均为2年正确,一年与实际发生情况误差一个等级。建立的模型基本上能满足油菜菌核病气象等级预报业务服务的需求。     

变权组合预测模型在兴平市地下水动态预测中的应用

针对地下水埋深变化离散性程度较大的兴平市,利用兴化漏斗区2000-2011年的地下水位埋深数据,采用基于指数预测法、线性回归预测法及灰色预测法的变权组合预测方法,对其进行地下水位埋深的模拟和预测。通过对兴平市地下水动态的预测,对比变权组合预测方法和单纯运用某一种单项预测方法在精度上的差别,证明了变权组合预测模型具有可行性和较高的精度,并在此基础上对兴平市未来地下水埋深进行了预测。     

A nonlinear,low data requirement model for producing spatially explicit fishery forecasts

Spatial variability can confound accurate estimates of catch per unit effort (CPUE), especially in highly migratory species. The incorporation of spatial structure into fishery stock assessment models should ultimately improve forecasts of stock biomass. Here, we describe a nonlinear time series model for producing spatially explicit forecasts of CPUE that does not require ancillary environmental or demographic data, or specification of a model functional form. We demonstrate this method using spatially resolved (1° × 1° cells) CPUE time series of North Pacific albacore in the California Current System. The spatial model is highly significant (P < 0.00001) and outperforms two spatial null models. We then create a spatial forecast map for years beyond the range of data. Such approaches can guide spatial management of resources and provide a complement to more data‐intensive, highly parameterized population dynamics and ecosystem models currently in use.     

日光温室揭帘时间农业天气预报指数的确定

为了提升气象服务能力,合理掌握日光温室保温帘揭盖时间,进而提升生产水平和经济效益,利用日光温室揭开保温帘时间的数学模型,对安塞冬季日光温室保温帘揭开时间进行分析验证。根据安塞县温度和光照气候资料,计算出安塞冬季各旬平均揭帘时间,并利用数学模型和天气预报,建立了揭帘农用天气预报指数,用于指导农业生产。结果表明,数学模型适合在安塞应用,天气预报指数符合生产实际,指导意义明确,按计算所得保温帘揭开时间达到了预期效果。     

社会转型期县域耕地需求量组合研究

21世纪处于社会高速转型期,县域耕地需求量的预测是否合理关系到区域和全局的耕地保护压力程度。以夹江县为例,利用粮食安全法、GM (1,1)模型和时间序列预测法对夹江县的耕地需求量进行预测,结合县域的自然、社会经济实际状况及土地利用现状,应用层次分析法对3种预测结果赋予权重,最后用固定权系数预测夹江县的耕地需求量。研究结果表明：2020年耕地需求量14 49359 hm2,2030年为14 28945 hm2,该方法综合了自然、社会经济因素,准确地研究了目标年耕地资源的需求。