基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究

根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。     

海口市林分碳密度与景观格局指数耦合研究

为了解森林景观的空间组成、分布等特征对林分碳密度的影响，并以此为海口市优化林分结构，保护林地资源等方面提供参考。以海口市2015年森林资源二类调查数据为基础，运用arcgis、fragstats、spss等软件量化林分碳密度与景观格局指数并以此构建耦合协调度模型，来反映林分碳密度与森林景观格局的关系。研究发现，海口市热带林面积比重较大，且人为经营活动较强，导致其景观破碎化程度较高；林分碳密度与森林景观格局指数之间具有一定的相关性，且是相互促进的关系，当某一林分类型的空间配置较好，分布较聚集，不被其他地类分割时，其碳密度往往也较高。通过对海口市林分碳密度和森林景观格局指数的耦合研究，发现其林分碳密度与森林景观格局指数耦合协调度状况总体上并不良好，需要进行调整和改善。     

基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。     

文蛤动态能量收支模型参数的测定

采用壳长与软体部组织湿重回归、温度实验、饥饿实验以及摄食实验获得估算文蛤(Meretrix meretrix)动态能量收支(dynamic energy budget, DEB)生长模型构建所需的7个关键参数。壳长与软体部组织湿重回归得到文蛤形状系数δ_m,其值为0.374;温度实验获得阿仑尼乌斯温度T_A,测得的阿仑尼乌斯温度值为(5 849.31±328.11) K。进行45 d的饥饿实验,测定单位时间单位体积维持生命所需的能量■、形成单位体积结构物质所需的能量[E_G]以及单位体积的最大存储能量[E_M],其值分别为28.35 J·cm~(-3)·d~(-1)、5 682.84 J·cm~(-3)和2 549.32 J·cm~(-3);摄食实验测定25℃时文蛤的摄食参数,主要包括:单位体表面积的最大摄食率■和单位表面积的最大吸收率■,其值分别为120.84 J·cm~(-2)·d~(-1)和87.00 J·cm~(-2)·d~(-1)。研究获得的7个生物学参数是构建文蛤动态能量收支模型必不可少的,可为今后构建文蛤动态能量收支模型提供数据资料。     

黄淮海与环渤海设施蔬菜产区重金属累积特征和环境质量评价

黄淮海与环渤海设施蔬菜产区是全国蔬菜发展的六大优势产区之一。通过收集2011～2019年黄淮海与环渤海设施菜田重金属研究的文献数据,对该区域重金属污染和环境质量进行了统计分析。结果表明,黄淮海与环渤海设施蔬菜产区土壤重金属Cu、Zn、Cr、Ni、Pb、Cd、As和Hg的平均含量均低于温室蔬菜产地环境质量评价标准限量值。与各个省市土壤背景值相比,土壤出现了明显的Cu、Zn、Cd和Hg累积,Cr和As均没有出现累积。8种重金属元素单项污染指数范围在0.30～0.80,排序依次为:CdPbHg=NiZnCuAsCr,仅Cd处于警戒等级,其余重金属元素均处于清洁等级。8种重金属综合污染指数平均值为0.75,表明该区域重金属污染处于警戒水平,需采取相应的污染防控措施。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

基于有效积温的NFT栽培生菜生长模型

以3种生菜品种为试材,在福建省海峡现代农业示范园温室内开展了3次栽培试验,每隔1～3 d,采集生菜的生长指标.根据生菜对温度的响应,以有效积温为自变量,采用Logistic方程构建生菜NFT栽培生长模型.建立了生菜地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、株高、叶片数、总叶面积等模型,以期探明营养液膜栽培技术(NFT)栽培的生菜生长模型.结果 表明:模拟模型的曲线决定系数范围在0.869～0.984,模型的预测值与实际值之间基于1∶1直线的决定系数范围在0.965～0.992,地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、株高、叶片数、总叶面积的RMSE最大值分别为6.52 g、0.66 g、6.50g、0.16 g、2.13 cm、1.11叶、200.09 cm2,模型预测效果较好.最后,用最大叶叶长和叶宽的乘积为自变量,建立了最大叶叶面积及单株总叶面积非破坏性估测模型,模型精度也较高.     

中国林产工业产业关联与波及效应分析——基于投入产出模型的国际比较

文中基于中国、美国、俄罗斯、印度、巴西、印度尼西亚6国2000—2014年投入产出数据，通过测算中间需求率、中间投入率、感应度系数和影响力系数，对林产工业产业关联与波及效应进行动态比较分析。研究结果表明:相较于其他国家，中国木材加工业、造纸业的中间产品型产业特征明显，对国民经济贡献程度较高，但同时也面临成为“瓶颈产业”的风险；中国家具制造业的最终需求型产业性质显著，受整体经济发展的拉动作用明显弱于其他国家。总体而言，中国林产工业对国民经济的推动作用整体上高于国民经济发展对其的拉动作用。需要重点提升木材加工业、家具制造业整体产业链竞争力，加大科研创新投入力度以提升产出效率，并进一步提高家具制造业整体产品的附加值。