Upscaling as ecological information transfer: a simple framework with application to Arctic ecosystem carbon exchange

Transferring ecological information across scale often involves spatial aggregation, which alters information content and may bias estimates if the scaling process is nonlinear. Here, a potential solution, the preservation of the information content of fine-scale measurements, is highlighted using modeled net ecosystem exchange (NEE) of an Arctic tundra landscape as an example. The variance of aggregated normalized difference vegetation index (NDVI), measured from an airborne platform, decreased linearly with log(scale), resulting in a linear relationship between log(scale) and the scale-wise modeled NEE estimate. Preserving three units of information, the mean, variance and skewness of fine-scale NDVI observations, resulted in upscaled NEE estimates that deviated less than 4% from the fine-scale estimate. Preserving only the mean and variance resulted in nearly 23% NEE bias, and preserving only the mean resulted in larger error and a change in sign from CO₂ sink to source. Compressing NDVI maps by 70–75% using wavelet thresholding with the Haar and Coiflet basis functions resulted in 13% NEE bias across the study domain. Applying unique scale-dependent transfer functions between NDVI and leaf area index (LAI) decreased, but did not remove, bias in modeled flux in a smaller expanse using handheld NDVI observations. Quantifying the parameters of statistical distributions to preserve ecological information reduces bias when upscaling and makes possible spatial data assimilation to further reduce errors in estimates of ecological processes across scale.     

基于全轮纵向力优化分配的4WD车辆直接横摆力矩控制 4

为了充分利用四轮独立驱动(4WD)与直接横摆力矩控制(DYC)各自的优势,提出了基于全轮纵向力优化分配的4WD车辆DYC系统方案.利用改进的2DOF车辆模型制定DYC稳定性控制目标,设计基于最优动态滑模的"前馈+反馈"DYC控制器.建立全轮纵向力优化分配模式,结合HSRI轮胎模型设计了降低整车路面附着负荷的目标函数,并通过约束优化得出全轮纵向力分配值.研究表明,全轮纵向力优化分配可提高整车路面附着余量,进一步提升了DYC系统的控制性能.     

基于Bayesian网的蔬菜质量安全追溯模型构建

蔬菜产品的质量安全是当前亟待解决的问题,只有从蔬菜的种植源头抓起,找出蔬菜生产过程中影响蔬菜质量安全的关键因素,结合蔬菜生产流程,建立完善的可追溯模型,才能真正实现蔬菜生产的质量安全监控.为此,建立了基于Bayesian网的蔬菜质量安全追溯初始模型,通过该模型可兼顾"事先"预防和"事后"追踪,从而保障蔬菜的质量安全.     

冲击作用下粘性土壤破碎体的分形维数与影响因

给出冲击破碎分析的两倍尺度控制约定,研究粘结态土壤破碎体生成的影响因素,建立了土壤破碎体分形维数与落锤质量、冲击行程、土壤含水率、破碎比能之间的关系.结果表明,土壤破碎体的分形维数与落锤质量及冲击行程没有联系,但分形维数与土壤含水率及破碎比能具有明显的相关性.另外,通过比较得知土壤在冲击作用下的破碎体分形维数远远低于植被土样的分形维数.     

安徽省木兰科植物的分布及其在城市园林中的应用

介绍了安徽省木兰科植物的地理分布概况，对其在合肥、芜湖、马鞍山城市园林中的应用进行了调查，发现目前应用的仅有荷花玉兰、紫玉兰、白玉兰、含笑等少数树种，具有很大的园林应用发展空间，并由此提出了木兰科植物推广应用的建议。     

荔枝树体N素分布及累积特点

采用整株枝解法,在采果后把9a生成年妃子笑和黑叶、3a生幼年妃子笑荔枝的根、木质部、皮部、叶、复叶柄5个器官分成14～16个部位,测定各个部位各个器官的N含量。结果表明,1)N在不同器官和不同部位含量是不同的。N含量在叶片最高,在根颈、主茎木质部、主根含量较低;在同级枝根中,皮部N含量显著高于木质部;荔枝枝干和根系,随着其粗度增加,其N含量基本上呈下降趋势,但成年树下降幅度比幼年树的大。2)成龄妃子笑与黑叶各部位各器官N含量没有显著差异,但成年树叶、复叶柄、末级侧枝皮部、木质部N含量高于幼年树相应部位相应器官N含量。3)荔枝N素累积在叶片最多,其次为枝干,根系N累积量较少,末级侧枝N素累积量占整株树N素累积量50%以上。     

滴灌施肥条件下氮钾分配时期对甘蔗产量和品质的影响

滴灌施肥技术是现代可持续农业发展的一项综合管理技术措施.本试验采用露天盆栽进行甘蔗种植,设置了滴灌条件下4个氮钾分配时期,同时设置了一个常规种植方式作对比.研究结果表明,滴灌施肥显著促进了甘蔗的生长,在施用常规氮钾肥用量1/2的情况下,比常规施肥获得更高的甘蔗产量.滴灌条件下,氮钾不同分配时期对甘蔗产量和品质有显著影响.通过滴灌系统按甘蔗"苗期、分蘖期一伸长期一成熟期"以20%一60%一20%的氟钾肥料比例分多次施用的处理效果最好,甘蔗的茎长、产量、甘蔗品质、甘蔗根系等都优于其他的分配方式,其单茎重达1.92 kg,甘蔗蔗糖分含量达到17.26%.通过滴灌系统合理施用氮钾肥既有经济效益,又有环境效益.     

华北地区冬季温室植物冠层温度建

基于温室内植物冠层能量平衡关系,建立了与温室内、外气象条件和温室结构相关的冠层温度模拟机理模型,并在华北地区文洛型温室内对该模型进行了试验验证.结果表明:模型能较好地模拟冬季温室内植物冠层温度,模拟值和实测值之间的相关系数为0.797 5,均方根误差为1.3℃.建立了冠层温度的BP神经网络模型,模型相关系数为0.783 5,均方根误差为0.6℃.在所建神经网络模型基础上,运用敏感性分析法对影响冠层温度的各因素进行重要性分析和排序,得出影响冠层温度的最重要因子是室内温度,其次为蒸腾速率、室外太阳辐射和室内相对湿度.     

小型自排沉沙池沉沙工况的水力学特性试验研究

首先介绍了小型自排沉沙池的工作原理与工作过程,然后以物理模型对小型自排沉沙的水力学特性进行试验研究,通过试验资料深入分析了小型自排沉沙池内水流的流态特征,流速分布等水力特性。试验研究旨在为进一步研究小型自排沉沙池沉沙工况提供依据。     

汽车悬架参数优化的仿真研究

以BP神经网络对减振器的外特性进行建模为基础,Matlab/Simulink为工具,对汽车八自由度模型进行了平顺性仿真建模,并对含有不同神经网络减振器模型的整车振动响应输出进行了对比分析,从而找到适宜新车型的减振器,实现了汽车悬架阻尼参数的优化。