利用分位数组合预测兴安落叶松枝下高

【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R²_adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R²_adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。     

旋转式多比例分样方法对作物籽粒分样效果的研究

为验证旋转式多比例分样方法的可行性,探究旋转式多比例分样方法对作物籽粒的分样效果,以谷子、绿豆、大豆和玉米籽粒材料制备成混合样品,在不同转速(0~30.0 r/min)处理和不同进样时间(60、90、120 s)内比较旋转式多比例分样方法获得1/2、1/4、1/8和1/16子样的代表性和缩分比误差。结果表明,在转速0~30.0 r/min和进样时间60~120 s的情况下,旋转式多比例分样方法获得子样的分样误差和均无显著差异,且均不高于四分法(CK)。但是,除不旋转(0 r/min)处理的1/8四盒和1/16单盒及30 r/min处理的1/16单盒子样的缩分比误差显著高于对照外,旋转处理(转速≥7.5 r/min)的单盒、双盒或四盒子样的缩分比误差不高于四分法对照。因此,在进行样品前处理的分样工作中应用旋转式多比例分样方法是可行的,应设置转速≥7.5 r/min,取相对2个扇盒或十字相对4个扇盒形成的子样。     

基于注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别

为提高啤酒花产业的品质和产量,针对于传统人工识别鉴定难度大,效率低和客观性不够,以及啤酒花病虫害识别无大型公开数据集等问题。本文提出一种基于软注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别方法,对传统深度残差网络ResNet模型进行改进,并使用图像增强技术-直方图均衡化处理图片得到新的数据集。实验结果表明,在小样本情况下,相比于传统的模型,改进过后的模型A-ResNet50和A-ResNet101都能准确识别不同类型的病虫害图像,在测试集上的准确率为93.27%和93.11%,Kappa指数达到了0.9027和0.8996,证实了A-ResNet50和A-ResNet101模型在啤酒花病虫害识别上的可行性以及可靠性。本文提出的方法识别精度高,实现了啤酒花病虫害的智能识别,同时也对小样本数据集的高精度识别提供了一种途径。     

两种基体改进剂在蔬菜样品农药残留基质效应中的补偿作用

建立了蔬菜中有机磷、有机氯和菊酯类农药等43种化合物的气相色谱-串联质谱检测方法,评价了分析过程中添加基体改进剂L-古洛糖酸γ-内酯(AP)和D-山梨醇(SLC)对农残分析中基质效应补偿作用的影响。结果表明,对大多数有机磷农药,尤其是甲胺磷、乙酰甲胺磷、氧乐果等基质敏感农药而言,AP具有显着的基质补偿作用,能够实现对基质敏感农药的保护和非基质敏感农药不受影响,平均回收率为82.4%～120.7%,RSD为0.7%～3.5%;加入基体改进剂AP的方法可以代替基质匹配校正方法进行有机磷农药的检测和定量。对于常规基质中的有机氯和菊酯类农药,只需添加AP就能实现对基质效应的补偿作用,大部分农药回收率能达到80%～120%,说明加入AP的方法同样可以代替基质匹配校正方法;对于复杂基质中的有机氯农药,除o,p'-滴滴涕和p,p'-滴滴涕外,基体改进剂的加入能够起到明显的补偿作用,且以AP和SLC的混合溶液的补偿效果最佳;对于菊酯类农药,这2种基体改进剂的3种组合补偿效果不尽相同,还需进一步研究。总之,所建立的基体改进剂方法结合简捷高效的前处理方法及高灵敏度的GC-MS/MS多残留检测方法,可用于蔬菜等农产品中农药多残留的分析检测。     

茶叶微波固样技术研究

以苹云和福鼎大毫两个品种的一芽二叶为材料，进行微波固样研究，并以蒸青固样进行比较，结果表明：微波固样效果优于蒸青固样；不同茶树品种其主要生化成分及水浸出物等存在不同程度的差异性；不同微波时间对水浸出物、茶多酚、儿茶素总量的影响差异显著，而对氨基酸、总黄酮、可溶性糖和咖啡碱的影响不明显；对苹云来说，微波时间控制在80s时茶多酚、氨基酸、水浸出物、儿茶素总量的保留量最大；福鼎大毫则以微波时间控制在60s时，各生化成分可获得最大保留量。所以，茶叶微波固样时间宜控制在60～80s。     

五种牧草及三种草坪草种子寄藏真菌检测初探

采用PDA平皿法和滤纸法检测了市售5个牧草品种和3个草坪草品种种子样品寄藏真菌的情况,并就分离获得的真菌对种子出苗及幼苗生长的影响进行了初步研究.结果表明,供试种子样品带菌率为0～70.5%,分离获得的35个真菌分离物大多属于镰刀菌(Fusarium spp.)、链格孢菌(Alternaria spp.)、蠕孢菌(Helminthosporium spp.)、小核菌(Sclerotium sp.)、匍柄霉菌(Stemphylium spp.)和曲霉菌(Aspergillus spp.).供试样品中假俭草和波多马各(鸭茅)种子带菌率较高,在PDA平皿检测中其未经表面消毒处理的种子带菌率分别为48.4%和70.5%,表面消毒处理种子带菌率分别为40.8%和28.8%,分离获得的种子寄藏真菌对假俭草和波多马各种子出苗及幼苗生长的影响较小.圣地亚哥(南苜蓿)和菊苣种子带菌率较低,但分离获得的真菌对其种子出苗和幼苗生长的影响较大.以镰刀菌与匍柄霉菌接种过的南苜蓿种子出苗率分别比未经表面消毒且未接种真菌的对照低44.0%和21.7%,出苗后的病苗率分别为22.7%和29.7%;以链格孢菌与曲霉菌接种过的菊苣种子的出苗率分别比未经表面消毒且未接种真菌的对照低22.0%和27.5%,出苗后的病苗率分别为2.3%和29.3%.     

建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积

在安化县杉木人工林相似林分内设立样地,测量样地对角线上26株林木的地径、胸径和树高,用Excel软件建立地径与胸径、胸径与树高的回归模型,再测量采伐木地径,用回归模型预测采伐木的胸径和树高,推算采伐木蓄积量。同时,采用地径一元立木材积表法测算林木蓄积量,并与采伐作业设计的二元立木材积表法测算的林木蓄积量相比较。结果表明:采用建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积量方法接近采伐作业设计的蓄积量。     

Evaluation of different approaches to individual tree growth and survival modelling using data collected at irregular intervals - a case study for Pinus patula in Kenya

Background： The minimum set of sub-models for simulating stand dynamics on an individual-tree basis consists of tree-level models for diameter increment and survival. Ingrowth model is a necessary third component in uneven-aged management. The development of this type of model set needs data from permanent plots, in which all trees have been numbered and measured at regular intervals for diameter and survival. New trees passing the ingrowth limit should also be numbered and measured. Unfortunately, few datasets meet all these requirements. The trees may not have numbers or the length of the measurement interval varies. Ingrowth trees may not have been measured, or the number tags may have disappeared causing errors in tree identification. Methods： This article discussed and demonstrated the use of an optimization-based approach to individual-tree growth modelling, which makes it possible to utilize data sets having one or several of the above deficiencies. The idea is to estimate all parameters of the sub-models of a growth simulator simultaneously in such a way that, when simulation begins from the diameter distribution at the first measurement occasion, it yields a similar ending diameter distribution as measured in the second measurement occasion. The method was applied to Pinus patula permanent sample plot data from Kenya. In this dataset, trees were correctly numbered and identified but measurement interval varied from 1 to 13 years. Two simple regression approaches were used and compared to the optimization-based model recovery approach. Results： The optimization-based approach resulted in far more accurate simulations of stand basal area and number of surviving trees than the equations fitted through regression analysis. Conclusions： The optimization-based modelling approach can be recommended for growth modelling when the modelling data have been collected at irregular measurement intervals.     

The use of a pen-size optimization workbook for experiment research design using the Visual Basic for Applications in Excel for poultry

Researchers often seem to choose the number of birds per pen and replications per treatment somewhat arbitrarily on the basis of cost, availability of animals, housing considerations, convenience, tradition, and so on. Statistical simulation, performed while designing an experiment, will provide a researcher with an objective estimate of the number of birds per pen and replicates needed for an experiment of known Type I and II errors. In most cases, the time for making power calculations should be before, not after, an experiment is conducted. Here we present a Microsoft Excel workbook to explore the statistical and economic ramifications of different combinations of birds per replicate and replicates per treatment for research with poultry.