人居环境视角下居民垃圾分类意愿实证研究及政策建议——基于河南省郑州、洛阳、商丘和漯河四地市的调研

基于河南省人居环境现状,分别对郑州、洛阳、商丘和漯河四地市进行了实地调研,通过建立二元Logistic模型,分析了影响居民垃圾分类意愿高低的因素。结果表明:文化程度、经济发展、政策支持对提高居民垃圾分类意愿具有较强的正相关影响,而居民人居环境满意度对提高垃圾分类意愿具有负相关影响;女性相比男性的垃圾分类意愿更高,城市居民相比农村居民的垃圾分类意愿更高。基于此结论,从政府和社会两个方面分别提出了相关建议,以供参考。     

影响安吉白茶产量与品质的灾害性天气分型及分析研究

气象条件是影响茶树生长发育的主要环境条件,年际间气候条件特别是早春气候条件的差异,对安吉白茶的开采和产量波动较大。利用安吉2006—2017年白茶生长期调查资料以及相应时段的气候资料,对影响安吉白茶生长、产量与品质的灾害性天气过程进行分型研究,归纳出3种高影响天气类型,分别为冷空气影响型,强对流大风影响型,温度先低后高型,并对3种天气类型分别选1个典型天气过程个例,重点从天气形势、气候条件、灾情调查等方面,分析对白茶生产、品质造成的影响。结果表明:冬末春初的冷空气强度、影响时间以及影响方式等对安吉白茶的生长、产量及品质有重要的作用;选取上游安徽的阜阳站作为冷空气指标站,对本地冷空气强度预报有12 h的提前量,依据该指标可以及时发布预警信息,指导茶农合理安排生产,减少损失;针对不同的天气类型,给出了相应的防御措施。该结果可为茶农合理安排生产和适时采摘提供指导,同时也为农业气象科技人员进一步提高气象服务的针对性和专业性提供技术支撑和依据。     

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。     

基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法

为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。     

湖北省杉木人工林立地类型划分及评价

以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。     

基于Web电子商务平台的食用菌产品共词聚类算法

针对食用菌产品电子商务平台的数据挖掘问题,采用了共词聚类算法进行主题聚类,在密度聚类算法的基础上,使用了移动非密集单元的处理方法实现了共词聚类。该算法克服了传统聚类算法裁剪造成的精度误差,提高了聚类结果的精确度,应用在电子商务平台的效果良好。     

基于深度学习服务的遥感影像农作物分类系统设计

【目的】深度学习在图像分类方面效果显著,但对机器的硬件配置要求高,将深度学习的技术应用于作物分类的同时,降低客户端的IT成本,开发基于深度学习服务的遥感影像农作物分类系统。【方法】系统采用C/S架构,服务器端部署Caffe的深度学习框架,通过PaaS提供计算服务,统一处理客户端模型训练、影像分类等任务;客户端提供用户界面,负责数据输入、结果解析和可视化操作;客户端和服务器之间通过异步RPC实现网络通信,利用FTP进行数据的上传和下载;考虑到农作物分类在实际应用中的时效性,系统还提供了一个简化的Alexnet模型,在保证分类精度的前提下加速了模型的收敛速度。【结果】通过对采集的428144个农作物样本数据集的应用表明,服务器训练的时间比单机训练缩短了近3倍,该系统不仅能够快速地完成深度学习模型训练的任务,还能实时准确得到遥感影像的农作物分类结果。【结论】该研究进一步推动了深度学习在农业分类方面的应用,同时为遥感技术在农业应用中的发展、农作物面积统计工作和对农业资源进行优化配置提供了重要的科学指导。     

Regional and local scale variations in soil organic carbon stocks in West Greenland

The soil organic carbon (SOC) pool of the Northern Hemisphere contains about half of the global SOC stored in soils. As the Arctic is exceptionally sensitive to global warming, temperature rise and prolonged summer lead to deeper thawing of permafrost‐affected soils and might contribute to increasing greenhouse gas emissions progressively. To assess the overall feedback of soil organic carbon stocks (SOCS) to global warming in permafrost‐affected regions the spatial variation in SOCS at different environmental scales is of great interest. However, sparse and unequally distributed soil data sets at various scales in such regions result in highly uncertain estimations of SOCS of the Northern Hemisphere and here particularly in Greenland. The objectives of this study are to compare and evaluate three controlling factors for SOCS distribution (vegetation, landscape, aspect) at two different scales (local, regional). The regional scale reflects the different environmental conditions between the two study areas at the coast and the ice margin. On the local scale, characteristics of each controlling factor in form of defined units (vegetation units, landscape units, aspect units) are used to describe the variation in the SOCS over short distances within each study area, where the variation in SOCS is high. On a regional scale, we investigate the variation in SOCS by comparing the same units between the study areas. The results show for both study areas that SOCS are with 8 kg m^?2 in the uppermost 25 cm and 16 kg m^?2 in the first 100 cm of the soil, i.e., 3 to 6 kg m^?2 (37.5%) higher than existing large scale estimations of SOCS in West Greenland. Our approach allows to rank the scale‐dependent importance of the controlling factors within and between the study areas. However, vegetation and aspect better explain variations in SOCS than landscape units. Therefore, we recommend vegetation and aspect for determining the variation in SOCS in West Greenland on both scales.     

19种菊科植物花药结构及绒毡层的发育类型研究

花药结构和绒毡层的发育类型对菊科植物的系统分类和系统演化具有重要的意义。本研究采用苏木精和苯胺番红整体染色以及石蜡切片的方法,通过显微镜观察,对菊科7族19属19种植物花药结构及绒毡层的发育类型进行研究。结果表明,18种植物的花药由4个花粉囊组成,1种由2个花粉囊组成。花粉囊壁由表皮、药室内壁、中层和绒毡层4层细胞组成,中层细胞在花粉母细胞时期解体。随着花粉粒的形成,药室内壁先“U”形增厚,再进行条带状增厚。花粉母细胞胞质分裂类型有连续型和同时型2种,小孢子四分体以四面体形为主。绒毡层的发育类型有变形绒毡层和分泌绒毡层两种类型,变形绒毡层是管状花亚科植物的共同特点,分泌绒毡层是舌状花亚科植物的共同特点。从向日葵族向菊苣族的逐渐演化过程中,绒毡层的发育类型从向日葵族的变形绒毡层、经过变形绒毡层向分泌绒毡层的过渡类型逐渐演化为菊苣族的分泌绒毡层。变形绒毡层的形态在管状花亚科不同族之间有明显差异,绒毡层的发育类型和形态可以作为亚科和族分类的依据之一。