动态水压坡地喷灌系统多目标技术参数优化

动态水压供水能够有效提高坡地喷灌水量分布均匀性.为优选出满足喷灌质量要求且经济投入较少双重目标的动态水压坡地喷灌技术参数,以喷头间距、布置方式和动压参数(基础水压、振幅)等需要优化的技术参数为投入指标,以喷灌强度、喷灌均匀度、初始投资和年运行费为产出指标,应用数据包络分析法(DEA)评价决策单元(DMU)有效性,并对非有效DMU进行改进;结合对抗型交叉评价对技术参数做优劣排序,构建了动态水压坡地喷灌技术参数的优化方法.以雨鸟R5000喷头为研究对象,在苜蓿种植面积为1 hm²的坡地上(坡度为10%)进行喷灌系统田间工程设计,最终优选出交叉评价效率最大的动态水压坡地喷灌技术参数:喷头宜采用间距为8 m的正方形布置,基础水压为300 kPa,振幅为50 kPa.     

林业资源监管通用数据采集系统研究

林业资源数据是林业资源管理的基础,简单通用的林业资源数据采集系统是提高林业资源监管信息化水平的重要途径。针对我国林业资源数据采集软件通用性低、重复开发的问题,本文对数据交换、动态数据库管理、功能界面自动生成、智能配置等柔性软件设计技术进行研究,设计开发了适用于林业资源监管的通用数据采集系统。该系统具有简单易用、方便扩展等特点,能够满足林业资源监管各业务对数据快速采集的需求。结合云南省临沧市林业资源管理的需求,基于通用数据采集系统框架开发了临沧市林业资源监管数据采集软件并进行应用,验证了该系统具有很强的通用性与扩展能力。      

基于时域和频域的层积材强度检测系统

为对层积材强度进行无损在线检测,设计了一种基于时域和频域分析法的层积材强度检测系统,并阐述了该系统的检测原理、系统构成和软件实现。该系统采用研华开发的PCI-1710HG采集卡进行数据采集,以工控机为数据处理核心,通过提取振动信号对数衰减率和试件各阶固有频率实现层积材强度的检测。最后通过验证实验证明,该系统设计是可行的。      

基于模糊决策树的高校就业数据挖掘研究

随着高等学校招生规模的扩大,大学生就业形势日益严峻。数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系。对高校学生就业进行数据挖掘,可发现潜在规律,为就业指导提供决策依据。决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法,但该方法不能很好地处理数据模糊性和不确定性问题。本文提出将模糊决策树算法引入高校就业数据挖掘,解决了数据模糊性和不确定性的问题,生成的知识表示方式自然,易于理解,并且具有更强的分类能力及稳健性。     

基于LS-SVM的番茄产量在线预测

番茄酱生产企业为了更好地规划生产,合理地利用资源,降低成本,需要详细掌握不同品种番茄的产量。采用最小二乘法支持向量机(LS-SVM)引入不同品种产量预测加权系数及番茄产量预测过程中番茄生长及环境数据完整性在线处理,合理解决了番茄产量在线预测问题,预测效果理想,为企业安排生产和统筹规划提供参考依据。     

中国畜牧业资源环境承载压力时空特征分析

中国畜牧业发展正面临资源环境的双重约束,本文选取土壤环境承载压力、水环境承载压力、饲料粮自给压力和饲草自给压力4项指标,测算了1990-2010年中国及2010年国内各地区畜牧业资源环境承载压力,研究表明:21年间中国畜牧业资源环境承载压力总体上呈现出"逐年上升-平稳回落"的两阶段特征,水环境超载成为中国及各地区畜牧业发展面临的首要环境约束,土壤环境超载次之;饲草自给不足成为制约中国及各地区畜牧业发展的首要资源约束;饲料粮虽能自给,但从全国范围看已接近自给上限,农区省份尤为明显。最后,立足研究结论提出了强化环境监管、推动畜禽粪便还田、加强保护草原以及发展节粮型畜牧业等建议。     

新疆森林资源档案管理工作的探讨

介绍了国内森林资源档案管理研究现状,阐述了新疆自治区森林资源档案管理的基本情况,指出了新疆森林资源档案管理存在的问题,同时,针对其存在的问题,对今后工作的开展提出了对策建议。     

兽药监督抽检统计系统的设计与建立

为提高兽药监督抽检数据统计的信息化水平,设计并建立了兽药监督抽检统计系统。该系统可以实现假兽药数据的上报、兽药监督抽检数据的上报与统计、兽药监督抽检数据的查询、兽药监督抽检数据的汇总等功能。该统计系统勿需安装客户端,可以通过导入的方式进行填报,可以自动进行数据统计与汇总,统计系统基本信息可以更新与修改。通过一段时间的运行表明该统计系统稳定、可靠、使用简便。     

自动气象站Z文件实时数据丢失的恢复方法

自动气象站是一种能自动地观测和存储气象观测数据的仪器设备。自动气象站投入业务运行以来,不仅能极大地减轻观测员的劳动强度,而且能提高观测资料的精确性,但是,自动气象站在业务运行中常出现因设备软硬件故障或操作失误等原因,造成数据资料的全部或部分丢失或出现数据异常等问题。主要针对自动气象站采集数据文件——Z文件中数据丢失问题,分析了其形成的原因,并给出了相应的恢复办法,使自动气象站实时数据完整、准确,以满足现代气象业务需求。     

An argo‐based experiment providing near‐real‐time subsurface oceanic environmental information for fishery data

A better understanding of the relationships between oceanic environments and fishing conditions could make the utilization of fish more efficient, profitable, and sustainable. The current lack of high‐precision subsurface seawater information has long been a constraint on fishery research. Using near‐real‐time Argo observations, this paper presents a new approach called gradient‐dependent optimal interpolation. This approach provides daily subsurface oceanic environmental information according to fishery dates and locations. An experiment was conducted in the western and central Pacific Ocean using yellowfin tuna (YFT) catch data in August 2017. The results of seawater temperature and salinity represented differences of less than ±0.5°C and ±0.05, respectively, according to verification of error analysis and truth‐finding comparisons. After applying the constructed temperature and salinity profiles, we described the relationship between subsurface information and yellowfin tuna catch distribution. Statistical analysis revealed that yellowfin tuna were more adapted to warmer and saltier seawater. At the near‐surface (<5 m), the most suitable temperature was 28–29°C, although yellowfin tuna can endure a temperature range from 11 to 12°C at a depth of 300 m. The corresponding upper boundary of the thermocline was approximately 75 m, with a mean strength of 0.074°C/m, and the most suitable salinity for yellowfin tuna was 34.5–36.0 at depths shallower than 300 m. These results indicated that the constructed subsurface information was very close to the true values and they had high spatial and temporal accuracy.