基于"量-质-域-流"四维指标体系的水资源荷载状况评价——以黑河流域三地市为例

随着社会经济用水不断增加，水资源供需矛盾加剧，水资源系统出现荷载不均衡现象，制约了区域发展，危及生态环境良性循环。本文从水资源系统的负荷需求和承载能力出发，基于“量、质、域、流”四个维度构建水资源荷载均衡评价指标体系，采用指标规范化的正态云模型，评价2015年黑河流域张掖市、酒泉市、阿拉善盟水资源配置方案的荷载均衡状况，并依据负荷与承载能力评分二维坐标，分出低负荷-高承载能力、低负荷-低承载能力、高负荷-高承载能力和高负荷-低承载能力四个分区。评价结果表明：2015年三地水资源荷载状况均为Ⅳ级，张掖市综合评分为3.697，酒泉市为3.657，阿拉善盟为3.901，三地均处于高负荷-低承载能力区域；三地在水质维度上处于低负荷-高承载能力区间，水质维度评分均处于Ⅱ级，酒泉市水质评分优于张掖市，张掖市水质评分优于阿拉善盟；在水量、水域、水流维度上均处于高负荷-低承载能力区间，水量方面三地处于Ⅳ级，张掖市优于酒泉市，酒泉市优于阿拉善盟；水域方面张掖和阿拉善盟评分均处于Ⅴ级，酒泉评分处于Ⅳ级；水流方面三地均处于Ⅴ级。需要采取调控手段在水量、水域、水流方面上进行“增强承载”和“卸荷”。     

Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。     

基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统设计与实现——以黑龙江省为研究案例

棚室蔬菜产业在黑龙江省农业转方式、调结构和供给侧改革中占有重要的战略地位。黑龙江省棚室蔬菜生产规模近年来发展较快,技术支撑需求也与日俱增。本研究针对黑龙江省棚室蔬菜发展规模与技术服务支撑能力不匹配的现状,提出了基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统及关键技术的实现方法。本研究以专家服务为主、数据挖掘技术为辅,以物联网设备为感知手段、以智能手机为用户终端,利用云服务对知识、资源、物联网数据的整合配置能力,提供蔬菜专家及棚室蔬菜用户对信息获取、存储、分析和决策的高效解决方案。本研究的部分内容已在黑龙江省农业科研部门、企业、蔬菜合作社、农户等不同用户群体中实验应用,能够为专家提供棚室蔬菜生产环境的远程问诊手段,适用于各类棚室蔬菜应用场景。本研究还提出了对大规模应用场景下的技术解决方案建议,可在全国的棚室蔬菜生产中推广应用,实现更广泛高效的专家技术服务支撑。     

黄土高原地带连续性暴雨特征分析

通过研究甘肃庆阳地区连续性暴雨的成因及特征,为该地区的灾害性暴雨天气预报预警提供参考依据,本研究利用常规气象资料和诊断分析技术分析了庆阳地区2017年8月17—22日连续性暴雨过程。结果表明：(1)连续暴雨前期降水历时短,强度大,分布不均匀,突发性明显；中期持续时间较长,范围广,局地降水强度强,累计降水量较大；后期持续时间长,范围广,分布均匀,累计降水量大。(2)低空急流低层抬升和高空急流抽吸造成了连续性暴雨的发生发展。(3)中尺度云团较为活跃,组织化程度高,持续时间长。(4)前期大气处于极度高能不稳定状态,中期不稳定能量有所下降,后期不稳定能量急剧下降。(5)前期比湿突增明显,跃变值达4g/kg,且比中后期大。     

环境温度对LNG泄漏扩散影响的数值模拟

环境温度导致的气云密度差和大气湍流变化是LNG泄漏扩散的主要影响因素,研究环境温度变化对LNG扩散规律的影响尤为重要。采用Fluent软件中组分输运和Realizable k-ε湍流模型,建立LNG地面泄漏气云扩散数值模型,探究环境温度对LNG泄漏扩散过程中甲烷体积分数的分布规律、气云密度、大气湍流强度的影响。结果表明:当环境温度较低时,LNG气云中各甲烷体积分数线出现"锯齿状"现象,造成甲烷爆炸下限(Low Flammability Limit,LFL)、1/2 LFL的水平扩散范围均增大;当环境温度较高时,甲烷LFL最远扩散距离较低温环境多115 m,造成甲烷1/2 LFL的水平顺风方向扩散距离增大;甲烷体积分数大于1/2 LFL的区域的大气湍流强度增幅则随温度升高而增加,而甲烷体积分数小于1/2 LFL的区域的大气湍流强度增幅随温度的升高而减小;在泄漏源周围100~200 m内,由于"逆温"所造成的大气湍流强度的增幅达0.79倍。研究结果可为LNG泄漏危害区域预测、安全储运、应急救援提供参考。     

基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况，以绿萝叶片为研究对象，提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机，自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云，并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理，测量得到点云外形参数，输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数，并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离，进行空间匹配，利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数，输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据，将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析，得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2，叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm，叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm，叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明，该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好，具有较高实用价值。     

基于MODIS数据的云检测及其在新疆的应用

基于遥感手段,以云的可见光和红外波段特性为依据,借鉴国内外多种云检测方法,利用MODIS 1,6,26通道资料,以指数法和光谱阈值相结合的多光谱云检测算法,对新疆山区2009年的MODIS资料进行云检测处理。检测结果的统计分析得出,2009年全疆平均云覆盖日数为82 d,其中山区平均云覆盖日数101 d,平原地区平均云...     

基于云空间的近江牡蛎养殖监控系统设计

针对近江牡蛎养殖中自动化程度低、成本高等问题,提出一种基于云空间设计近江牡蛎养殖监控系统。以STM32F103为底层控制核心,通过YS8166B、SIN-D0530和超声波模块实时采集海水的p H、溶氧(DO)、温度和深度,并通过nRF24L01以无线方式发送到上位机。上位机采用C#多线程通信程序与云空间进行交互。系统采用ASP动态技术云空间,通过轻量级数据交换格式JSON与上位机、用户进行快速通信,利用AJAX实现无刷新显示。用户通过智能手机可以随时随地访问云空间,掌握养殖现场的实时信息,并结合云空间嵌入的本地天气信息,对浮排电机、增氧机、投饲机进行远程控制。结果表明:系统具有成本低廉、稳定可靠、响应快速等优点。基于云空间的监控系统为近江牡蛎养殖智能化提供了一种新方法。     

VMware虚拟化技术在高校云机房中的使用

在机房管理过程中，使用实验VMware虚拟化技术，可以为机房管理带来极大的便利，快速发布学生机，甚至可以为每一名任课教师准备单独系统环境的教师机。实现一个机房多个教学环境，节约教育资源。     

基于云计算技术和3D渲染的农机虚拟制造技术研究

为了提高农机现代化和批量化生产效率,实现基于个性化需求农机设计和制造,提出了面向机加工的云技术农机制造服务候选资源的发现方法,并设计了农机虚拟制造的云计算平台。在农机部件云制造虚拟平台中,首先利用云存储技术存放大量的候选制造企业资源样本数据,然后利用智能分类算法KNN对候选资源进行分类,根据农机部件制造需求的客户对候选资源进行优选,最后得到最佳的候选资源。基于云计算和3D渲染技术,构建了面向工序级和零件级服务的仿真环境,并通过仿真实验,得到了优选后服务方的服务时间、费用和合格率,为现代农机的批量生产和个性化加工服务提供了新的解决方案。