乡土物种补播对青藏高原高寒草甸群落稳定性的影响

为了探究高寒草甸天然草地补播乡土物种对草地群落稳定性的影响，本试验以垂穗披碱草（Elymus nutans）、异针茅（Stipa aliena）、中华羊茅（Festuca sinensis）、溚草（Koeleria cristata）、星星草（Puccinellia tenuiflora）、扁蓿豆（Melissitus rutenica）、冷地早熟禾（Poa crymophila）为试验材料，设置5种混播组合，于2017年在青海省贵南县天然草地上进行补播。试验采用方差比率法（Variance ratio，VR）、M.Godron贡献定率法（Contribution law）以及生物量稳定性分析方法，结果表明：5种组合补播后使得群落联结性降低、生物量稳定性增大，群落整体稳定性增强，正向着稳定方向发展；5种组合中，组合D （扁蓿豆+星星草+垂穗披碱草+异针茅+溚草）的生物量稳定性最大，是对草地恢复最有效的物种组合。本试验筛选出了对草地生态修复最有效的物种组合，为草地保护及利用提供了科学依据。     

基于PSO-SVR模型的河南省小麦产量预测方法

小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产...     

1509号台风"灿鸿"影响南通稳定性降水分析

利用fnl再分析资料、卫星资料、多普勒雷达资料及地面观测资料,对1509号台风"灿鸿"路径突变及影响南通稳定性降水进行了综合分析.结果表明:"灿鸿"移动路径与副高强度、形态、台风内力的关系密切,副高与高压脊合并后转为南北向分布是"灿鸿"路径突变的主要原因;同时,"灿鸿"有追随200hPa高空辐散区移动的倾向."灿鸿"影响期间降水以稳定性降水为主;其北部的鞍型场形势及日本海高压坝的阻挡均为南通长时间降水提供了有利的条件.南到西南风的水汽输送带稳定维持,产生深厚湿层和明显的水汽辐合;垂直于32°N纬圈的次级环流,均为降水强度的维持提供了有利条件.     

2021年1月世界农产品供需形势预测简报

根据美国农业部2021年1月期《世界农产品供需预测报告》,2020/2021年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年12月和2021年1月,世界谷物供需预测变化见表1。2020/2021年度世界谷物供应量将达35.24亿t,较2019/2020年度估算值增加4 521万t,比2020年12月预测值下调908万t。2020/2021年度世界谷物产量将达27.14亿t,较2019/2020年度估算值增加4 260万t,比2020年12月预测值下调838万t。     

汽油发动机进排气凸轮匹配对性能影响分析及试验研究

以小排量汽油机作为性能提升开发分析及试验研究对象,主要从小排量汽油发动机的进、排配气机构方面进行方案的研究与讨论并提出了优化方案。试验结果表明,在满足发动机裸机排放标准的前提下,该方案既能使发动机性能得到大幅提升,又能使怠速稳定性得到良好改善。     

采棉机体积流量灰色预测模糊PID控制方法

由于采棉机行走机构的控制运行具有大延迟、大惯性等非线性特点,给采棉机高效快速采摘棉花带来很大困难,影响采棉机行进速度的稳定性与可靠性。为此,应用灰色预测方法,基于模糊理论设计了能够对采棉机行走速度进行控制调节的灰色预测模糊PID控制器,建立了采棉机行走控制系统仿真模型。通过仿真试验得出:灰色预测模糊PID控制器相比常规PID控制器具有良好的控制效果,且具有超调量小、响应时间短及鲁棒性好的特点。     

基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。