管输水合物浆液摩阻损失与减阻方法

分析了水合物浆液管输过程中的阻力损失,通过建模,得出了范宁摩阻因数与临界雷诺数、赫氏数之间的关系。提出在水合物浆液管道输送中可以采用螺旋流、加剂、振动、掺气、细颗粒、注水、搅拌、纤维状材料和改变管道截面形状等减阻方法。这些方法可为水合物浆液管道的水力设计、设备选型以及运行管理等提供技术参考。     

基于可靠性分析的大跨度跨越管桥寿命预测

根据管桥结构自身的受力特点,采用复合蒙特卡罗抽样法,结合有限元及二次开发工具APDL,对跨越管道的灵敏度和可靠性指标参数进行了分析和计算。以腐蚀速率分析模型为基础,分析了随机参数共同作用下结构的年失效概率。以某现役管桥为例,对其可靠性进行了全面分析。计算结果表明,与结构可靠性指标关系较密切的参数是主索截面积、管道外径和介质油密度。采用不同风险地段允许的失效概率对管桥的使用寿命进行了预测,低风险地段管桥的安全寿命可达39年,高风险地段管桥的安全寿命为26年。     

改进遗传神经网络在甘蔗产量预测中的应用

传统甘蔗产量预测方法对外界多因素关联作用的农作物产量预测的难度大、精度差、准确度低,本文提出改进自适应交叉和变异算子的遗传BP算法,多元逐步回归简化BP网络的输入变量,应用改进的遗传BP算法策略,并以甘蔗产量实例数据进行了验证和分析,结果表明,改进的遗传BP算法总体效果最优.     

“3S”技术在草地鼠虫害监测与预测中的应用

日益严重的草地鼠虫害,己成为引发草原退化、沙化、水土流失的重要因素之一,并威胁我国草地畜牧业的可持续发展。"3S"技术作为一种综合性技术手段,具有探测范围广、信息量大、成本低、受地面条件限制和人为因素影响小等特点,可实现对各种空间信息和环境信息的快速、机动、准确、可靠的收集、处理与更新。这一技术与地面调查资料的结合,不仅加快了对草地资源的宏观监测速度,而且能够快速、准确地反映草地鼠虫害的变化动态。结合鼠虫害发生的特点,重点概述了运用"3S"技术对草地鼠虫害进行监测的原理、方法及存在的问题,并分析了该领域未来的研究重点和"3S"技术的应用前景。     

基于Copula函数与经验频率曲线的富营养化风险分析

富营养化问题是我国湖泊面临的重要问题。太湖作为我国东部最大的淡水湖泊,附近城市供水水源地,其富营养化问题直接关系到苏州、无锡、江阴、湖州等环太湖城市的饮用水安全。选取浮游动物生物量、浮游植物生物量和叶绿素作为浮游生物数量的3个指标,绘制经验频率曲线,并采用Copula函数将其进行有效联结,从而得到太湖不同分区的富营养化风险评估。结果表明,太湖西北部湖区富营养化较为严重。     

基于Shapley值的组合预测方法在福建省农业总产值预测中的应用

提出了基于Shapley值的农业总产值的组合预测方法。算例结果表明,该方法可有效提高农业总产值的预测精度。     

基于ArcGIS Engine的森林防火与应急决策支持系统设计与实现

为了解决预测森林火灾以及森林火灾发生之后的人员及设备的合理调度问题,基于ArcGIS Engine构建森林防火与应急决策支持系统。在此系统平台上,在没有发生火灾的情况下利用AHP法结合火险天气等级进行预测预报、设置最佳观测站位置等,在火灾发生时利用GPS对火点进行精确定位,并将接收到的数据在三维场景中进行动态火势模拟,实时观测火势蔓延态势。此外,将王正非林火蔓延模型进行优化,以便更准确地模拟林火的蔓延,当火灾发生后可进行统计分析并进行损失评估。结果表明,采用王正非林火蔓延模型结合ArcGIS Engine三维分析,对森林火灾蔓延态势的掌握达到了较高的准确度。     

基于人工神经网络的森林火险预测

在对河南登封地区火灾发生状况进行有效分析的基础上,以林火发生与其紧密相关的气象因子为基础,运用BP人工神经网络建立了林火发生预测模型,分析得出最好的网络结构为6∶5∶1,建模精度为0.97,98%的样本拟合误差绝对值不超过0.000 7,取得了较好的拟合效果。     

GenBank中花生栽培种基因组DNA及EST序列的SNP分析

下载GenBank数据库中已公布的花生栽培种基因组DNA序列1718条及EST序列85797条,利用DNAStar软件进行叠连群构建,基因组DNA序列构建叠连群161个,长度共计152940bp,直接鉴定出候选SNP位点5496个,SNP平均出现频率为3.59%;EST序列构建10990个叠连群,长度共计10477241bp,由三条及三条序列以上构成的叠连群的总长度为6524329bp,发现候选SNP位点307179个,SNP平均出现频率为4.71%。     

高温胁迫下水稻产量的高光谱估测研究

为了定量分析不同生育期冠层反射光谱参数与水稻产量及产量构成要素的相互关系,确定能够准确预测高温胁迫下水稻籽粒产量的敏感光谱参数,通过盆栽试验,测定了孕穗期4种温度胁迫处理后的2个水稻品种不同生育期冠层高光谱反射率以及成熟后的理论产量、实际产量、穗数、每穗粒数、千粒重、穗长、穗干质量和结实率。结果表明,相对于蜡熟期的光谱参数,抽穗期和灌浆期的光谱参数与理论产量、实际产量、穗数、每穗粒数、千粒重、穗长、穗干质量以及结实率的相关性都较高,均达到显著水平。此两个时期可以作为预测水稻产量的关键时期。其中,差值植被指数DVI[810,A(450,560,680)]、垂直植被指数PVI(810,680)、红边幅值Dλred和红边峰值面积可以同时预测成熟水稻的理论产量和实际产量。而差值植被指数DVI(810,450)和DVI(810,560)、垂直植被指数PVI(810,680)和Dλred可以同时预测成熟水稻的穗数、每穗粒数和千粒重。相对于灌浆期的模型,抽穗期的模型能较可靠地监测水稻产量。