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1.
结合博斯腾湖1960—2018年水位、出入湖径流以及气象站点实测资料,采用集合经验模态分解(Ensem?ble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、水量平衡和气候弹性方法,对近60 a博斯腾湖水位变化及其影响因素进行了详细分析。结果表明:(1)1960—2018年博斯腾湖水位总体呈下降态势,具体表现为“下降-上升-下降-上升”四个阶段。(2)在年际尺度上水位存在准3~4 a、准8~9 a的周期性振荡,而年代际尺度上表现出准29~30 a和准33~34 a的周期性变化。(3)1960—2018年降水、气温和潜在蒸散发对开都河、黄水沟和焉耆径流的累积贡献率分别达85.1%、42.1%和23.8%,而下垫面、其他气象变量和人为等因素累积对径流的贡献率分别约为14.9%、57.9%和76.2%。(4)对不同阶段博斯腾湖水位变化原因分析:1960—1987年水位急剧下降的主要原因同入湖径流减少和湖面蒸发量大有关;气温升高和降水量增加导致入湖水量增加是1988—2002年水位显著升高的主要原因;入湖径流减少和出湖水量增多,导致2003—2014年水位显著下降;博斯腾湖入湖水量的显著增加及对出湖水量的严格控制是2015—2018年水位明显上升的主要原因。  相似文献   
2.
王春晓  高峰  陈富桥  曾亮 《茶叶科学》2021,41(6):865-875
“一带一路”倡议是促进中国茶叶出口的重大机遇,但是现有研究缺乏对其实际效果的系统评估。基于2009—2018年中国与40个主要茶叶进口国家和地区的面板数据,运用渐进双重差分模型评估了“一带一路”倡议对中国茶叶出口增长的政策影响。结果表明,在控制其他影响变量的条件下,“一带一路”倡议对于中国茶叶整体出口额增长具有一定的正向影响;进一步的产品异质性分析表明,“一带一路”倡议显著促进了中国绿茶出口的增长,但对红茶出口的作用尚不显著。此外,在控制变量中,国家和地区的人均GDP以及经济开放水平的提高也能够显著促进中国茶叶出口增长。最后对我国茶叶出口贸易如何把握“一带一路”政策机遇提出了对策建议。  相似文献   
3.
为促进黄牛木Cratoxylum cochinchinense在珠三角地区生态建设中的推广和应用,采用样方调查法,于2016-2017年在广州市和台山市3个黄牛木天然林集中分布区布设样地,通过绘制种群空间分布点位置图,结合方差均值比率法和聚集度指标,分析种群的空间分布类型、聚集程度,从而揭示黄牛木种群的空间分布特性、生长动态及演替规律。结果表明:(1)研究样地内植物种类共有122种,隶属49科96属,样地群落丰富度表现为石花山样地>茶山样地>白云山样地,群落植被分层明显,各层的种数表现为灌木层(41种)>乔木层(40种)>草本层(29种)>层间植物(12种);(2)不同调查样地,黄牛木种群均表现为聚集分布,聚集程度为白云山样地>茶山样地>石花山样地;(3)不同地形条件,黄牛木种群对坡向具有一定的选择性,聚集程度表现为阴坡优于阳坡;(4)不同发育阶段,黄牛木种群从幼树至老树的时间序列上,其空间分布格局表现为从聚集至均匀至随机,随着发育程度的增加,种群具有扩散的趋势。  相似文献   
4.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。  相似文献   
5.
作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。  相似文献   
6.
  1. Mediterranean fin whales aggregating in the Pelagos Sanctuary in summer to feed are exposed to vessel collision risk, particularly from high-speed ferries.
  2. This study developed models to predict summer fin whale distribution using a generalized additive model (GAM) and MaxEnt, with the aim of providing a tool to identify potential high whale–ferry collision risk areas along ferry routes within the Pelagos Sanctuary during summertime.
  3. Models were trained using sightings data collected in the summer months of 2009–2018 on board ferries crossing the central area of the Pelagos Sanctuary. Environmental predictors were bathymetry and mean sea surface chlorophyll concentration of the annual spring bloom period.
  4. The predictive ability of GAM and MaxEnt was assessed using existing knowledge of summer fin whale distribution in the region. GAM (deviance explained = 20.2%) predictions matched documented distributions more closely than that of MaxEnt, with highest predicted fin whale occurrence in deep offshore waters (>2000 m) encompassing the central north-western and western regions, and in the south-eastern region, consistent with known fin whale habitats within the Pelagos Sanctuary. Inter-annual variability was evident, influencing collision risk areas.
  5. Collision risk was estimated as a function of the overlap between the predicted probability of fin whale occurrence and ferry density estimated from Automated Identification System data. Ferry routes that cross the northern and eastern regions of the Pelagos Sanctuary presented relatively higher collision risk.
  6. Areas with changes in risk intensity between the years were temporally and spatially dynamic: some appeared intermittently throughout the study period while others persisted over consecutive years or recurred in different years.
  7. Due to the vastness of the Pelagos Sanctuary, vessel speed reduction maybe a more practical measure to manage collision risk than re-routing shipping lanes. A combination of Seasonal Management Areas and Dynamic Management Areas approaches could be adopted for high-risk areas.
  相似文献   
7.
精准网络通信理念在智能作物收获机中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
为进一步提高作物收获机的智能通信水平,从精准网络理念角度出发对其通信系统展开研究。全面理解智能收获机一站式的集中收获作业机理,考虑车辆运动的非线性特点及收获执行部件(摘辊系统及相连接组件等)运动参数与作物收获破损关系,搭建该类型智能化作物收获机的精准网络通信控制模型,运用数据传感融合核心算法,针对通信系统硬件配置及软件控制驱动进行设计,并进行通信系统应用试验。试验结果表明:收获机速度、高度设定数值与通信装置监测传输误差分别为5.33%、2.12%,执行部件转速、位置设定与通信系统监测传输误差分别为2.57%、7.27%,均控制在7.5%之内,满足收获机的控制与通信精度要求。  相似文献   
8.
针对安徽省农业气象业务服务中小麦赤霉病气象等级预报模型精度不高问题,基于安徽省中南部滁州、庐江、池州和宣城4个代表站历年小麦赤霉病病穗率、发育期及对应气象资料,采用线性相关、回归分析等方法,建立基于雨日和雨量的综合降水指数气象等级预报模型,并对模型进行拟合检验和预测检验。结果表明滁州地区小麦赤霉病发生关键为始穗前5d至始穗后25d、庐江为始穗前8d至始穗后20d、池州为始穗前7d至始穗后24d、宣城为始穗前4d至始穗后24d。对建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型进行拟合检验和预测检验发现:滁州地区预测模型的拟合准确率和预测准确率分别为86.8%和92.0%,庐江分别为87.6%和70.0%,池州分别为85.6%和88.0%,宣城分别为88.3%和84.0%。因此,本研究建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型可用于安徽省中南部农业气象业务服务。  相似文献   
9.
10.
【目的】土壤中存在着大量的分解秸秆的微生物。研究秸秆分解过程中细菌群落组成的演化规律,对了解和调控农田微生物群体组成以促进秸秆分解具有重要意义。【方法】试验于2014年10月至2015年10月在河南省农业科学院原阳试验基地进行,将成熟期玉米秸秆(茎和叶)烘干,剪成长1~2 cm、宽0.3~1 cm的碎片,称12 g样品(相当于8 t/hm^2)装入15 cm×10 cm的尼龙网包(孔径0.04 mm)内,于10月5日冬小麦出苗后埋置在小麦垄间。分别于埋置后0、1、2、4、7、10和12个月收集秸秆包和土壤样品。测定秸秆样品干物质量和碳氮含量,选择埋置了0、2、4、7和12个月的秸秆及其土壤样品分析细菌丰度及群落组成。【结果】秸秆埋入土壤后的前2个月内分解最快,然后逐步减慢,在1、2、4、7、10和12个月后分别降解了总生物量的19.2%、32.9%、44.2%、52.2%、66.8%和73.8%。秸秆埋入土壤后,秸秆和土壤中细菌丰度均显著增加,分别于第4和7个月达到最高后开始下降。秸秆细菌的丰度指标OTUs、ACE、Chao1和多样性指标Shannon随试验时间的延长逐步增加,而Simpson指数随试验时间延长逐步降低,而土壤中这些指标在试验过程中没有显著变化。与刚埋置秸秆时相比,埋置2个月后的秸秆细菌Bacteroidetes门相对丰度明显增加,主导细菌群为Bacteroidetes和Proteobacteria门。Actinobacteria丰度在埋置2个月后明显降低,然后又随试验时间延长逐步增加。Planctomycetes、Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Acidobacteria、Chloroflexi和Gemmatimonadetes丰度在原始秸秆中较低,埋入土壤后随试验时间延长逐步增加。Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Alphaproteobacteria和Flavobacteriia主导前期细菌纲组成,而Actinobacteria、Anaerolineae和Bacilli纲丰度在后期逐步增加。秸秆分解速率主要受其碳含量影响,秸秆细菌群落组成前期与秸秆碳含量相关,后期与秸秆氮含量相关。随着试验的进展,秸秆细菌群落组成与土壤中的细菌群落组成趋同。【结论】秸秆埋入土壤后前2个月的分解速率最高,随后逐步降低。秸秆分解前期细菌群落由富营养型组分Bacteroidetes和Proteobacteria门和Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Flavobacteriia和Alphaproteobacteria纲主导,随后被逐步增加的贫营养型组分Actinobacteria、Acidobacteria、Chloroflexi、Saccharibacteria门和Deltaproteobacteria、Actinobacteria纲等代替。秸秆碳氮含量变化是影响秸秆分解及其过程中细菌群落演化的主要原因。  相似文献   
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