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...     

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。     

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。     

基于积温的文冠果开花物候期预测模型的构建

目的建立不同地区及不同类型的文冠果物候模型，为文冠果的经营活动和旅游管理提供理论依据。方法以北京市大东流苗圃文冠果3个遗传类型:白花类型及“金冠霞帔”“匀冠锦霞”两个文冠果新品种为研究对象，于2017年进行了花期表型调查与物候的观测，结合全国文冠果主要分布区的8个省份15个地点白花文冠果初花期、盛花期、末花期的观测数据，应用中国气象数据网上共享气象数据，对花性状与3个开花物候期进行了时间和空间尺度上的分析。结果（1）3个不同花色遗传类型开花先后顺序为白花类型、“金冠霞帔”“匀冠锦霞”，物候期差异显著或极显著，花序生长随0、3、5、7、10 ℃积温的变化与Logistic生长模型拟合结果较好；花朵数随时间和积温的变化与二次多项式模型拟合较好；（2）各个地区之间同一积温指数各物候期所需积温相差不大，不同积温指数所需积温有显著性差异；不同积温指数和不同物候时期都对物候所需积温影响差异极显著，两个因素交互作用影响差异极显著；（3）5 ℃积温指数（即温暖指数）与物候期日序具有高度相关性，可用于花期预测；（4）白花类型文冠果3个物候期5 ℃积温的日序与经纬度、海拔呈极显著的多元线性回归关系，各观测地点日序的回归模拟值与观测值单因素方差分析证实该回归模型可用于花期预测；（5）用克里金插值法，采用上述预测模型，绘制白花文冠果3个开花物候期的时空分布图。结论基于5 ℃积温指数（即温暖指数）建立的积温模型可用于文冠果花期预测。      

全燕麦香酥饼包装货架期预测研究

将全燕麦香酥饼采用PE袋、PE袋+脱氧剂、真空包装袋+抽真空3种方式进行包装,研究其常温储藏条件下对感官品质的影响,并对真空包装的全燕麦香酥饼储藏期间脂肪酸价和过氧化值进行测定,建立数学模型,结合感官品质评价对该产品进行货架期预测。结果表明,全燕麦香酥饼采用真空包装方式的保质期较长,综合酸价、过氧化值和感官品质评定结果,常温下全燕麦香酥饼的货架期为10个月。     

土壤微生物生物地理学：国内进展与国际前沿

土壤微生物生物地理学是研究土壤中微生物空间分布格局及其随时间变化的一门科学,是土壤微生物学和微生物生态学等领域的研究前沿。近年来,尽管土壤微生物生物地理学研究取得了巨大进展,目前仍面临诸多难题与挑战。本文简要回顾了土壤微生物生物地理学的发展历程,重点介绍近年来我国在森林、草地和农田生态系统中土壤微生物生物地理学研究的主要进展。同时进一步阐述了目前土壤微生物生物地理学研究的国际前沿方向,包括微生物群落空间分布及其驱动机制、群落构建过程与共存网络、微生物地理分布与生态系统功能的关联以及预测微生物群落对全球变化的响应。最后,对土壤微生物生物地理学未来的研究方向进行了展望,强调了清晰的微生物物种定义、微生物群落的时间动态、多组学与合成生物学技术以及高精度的预测模型在土壤微生物生物地理学研究中的重要性。     

兴安落叶松林地表凋落物层含水率空间异质性研究

森林地表可燃物的含水率影响着林火的发生与蔓延,林火是影响森林景观结构和功能的主要因素之一。可燃物含水率的空间异质性决定了可燃物的引燃、燃烧和熄灭。运用经典统计学法和地统计学法对内蒙古赛罕乌拉自然保护区内落叶松(Larix gmelinii)林下设置的3种不同取样强度和3条不同方向(水平方向、垂直方向和斜向)样带的地表死可燃物含水率进行半方差分析,研究其空间分布格局,并揭示其空间异质性。研究方案中,3块样地的各样带分别设置不同长度和取样强度,长度分别为84,96,83 m,强度分别为100,80,70。各样地的样带重复3次取样。结果表明:3块样地中,样带长度为96 m的样地可燃物平均含水率最低(17.22%),变异系数最高(6.75%),样带84 m的样地变异系数次之,83 m的样地最低,可知随样带长度的减小变异系数也在减小;样带84 m的样地基台值最高,该样地可燃物含水率的空间异质性最高; 3块样地的垂直方向和样带84 m样地的水平方向可燃物含水率均表现出强烈的空间相关性,块金系数最低为0.002 6;通过模拟取样估测样地可燃物含水率,合理控制取样间距增加取样强度可以减小误差,取样间距5 m,取样强度为11个以上时,误差能够达到9%以下。增加取样密度和加大研究尺度更能揭示落叶松林地表可燃物含水率的空间异质性。本研究成果可为林火的预测和预防提供科学依据。