Identification of spectral regions for the quantification of red wine tannins with fourier transform mid-infrared spectroscopy

Accomplishment of fast tannin measurements is receiving increased interest as tannins are important for the mouthfeel and color properties of red wines. Fourier transform mid-infrared spectroscopy allows fast measurement of different wine components, but quantification of tannins is difficult due to interferences from spectral responses of other wine components. Four different variable selection tools were investigated for the identification of the most important spectral regions which would allow quantification of tannins from the spectra using partial least-squares regression. The study included the development of a new variable selection tool, iterative backward elimination of changeable size intervals PLS. The spectral regions identified by the different variable selection methods were not identical, but all included two regions (1485-1425 and 1060-995 cm(-1)), which therefore were concluded to be particularly important for tannin quantification. The spectral regions identified from the variable selection methods were used to develop calibration models. All four variable selection methods identified regions that allowed an improved quantitative prediction of tannins (RMSEP = 69-79 mg of CE/L; r = 0.93-0.94) as compared to a calibration model developed using all variables (RMSEP = 115 mg of CE/L; r = 0.87). Only minor differences in the performance of the variable selection methods were observed.     

应用田间行走式红外光谱进行土壤碳含量估测研究

对应用田间行走式设备获取的土壤红外光谱数据,通过特征变换和特征选择相结合,以提高所建立土壤碳校正模型的预测精度。首先应用独立成分分析（ICA）、主成分分析(PCA)和小波分析(WA)对土壤红外光谱数据进行特征变换,然后分别应用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除结合连续投影算法(UVE-SPA)、基于遗传算法和偏最小二乘法的变量选择法(GA-PLS)来进行特征选择,基于所选择的特征建立了土壤碳校正模型。结果表明,通过ICA进行特征变换,然后进行特征选择,可以建立比直接对光谱数据进行波长选择精度更好的预测模型;而WA或PCA与特征选择方法结合,只能获得与对光谱数据直接进行波长选择相近的效果。因此,针对田间条件下通过行走式设备获得的光谱数据由于受复杂的环境条件下干扰多的情况,可以将ICA与特征选择方法结合起来对光谱数据进行特征变换和选择,以建立更可靠的土壤碳含量预测模型。     

Computationally Efficient Statistical Differential Equation Modeling Using Homogenization

Statistical models using partial differential equations (PDEs) to describe dynamically evolving natural systems are appearing in the scientific literature with some regularity in recent years. Often such studies seek to characterize the dynamics of temporal or spatio-temporal phenomena such as invasive species, consumer-resource interactions, community evolution, and resource selection. Specifically, in the spatial setting, data are often available at varying spatial and temporal scales. Additionally, the necessary numerical integration of a PDE may be computationally infeasible over the spatial support of interest. We present an approach to impose computationally advantageous changes of support in statistical implementations of PDE models and demonstrate its utility through simulation using a form of PDE known as “ecological diffusion.” We also apply a statistical ecological diffusion model to a data set involving the spread of mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae) in Idaho, USA. This article has supplementary material online.     

基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择

为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950～1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。     

基于变量选择的蚕茧茧层量可见-近红外光谱无损检测

以蚕茧茧层量为研究对象,研究了基于可见-近红外光谱技术的蚕茧茧层量无损检测方法。采用最小二乘支持向量机（least square-support vector machine,LS-SVM）建立可见-近红外光谱模型。采用无信息变量消除算法（uninformative variable elimination, UVE）与连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）相结合选取光谱有效波长。结果表明,基于UVE-SPA法进行变量选择,最终将原始光谱的600个光谱变量减少到了8个（673,937,963,982,989,992,995和1 008 nm）。基于此8个变量建立的LS-SVM模型得到了预测集的确定系数（Rp2）为0.5354,误差均方根（RMSEP）为0.0373的预测结果。表明可见-近红外光谱可以用于对蚕茧的茧层量进行无损检测,同时UVE-SPA是一种有效的光谱变量选择方法。     

基于Logistic-CA-Markov耦合模型的彬州市LUCC多情景模拟

土地利用变化多情景模拟可为区域的土地规划、生态城市建设和区域生态环境保护提供科学的参考依据。基于彬州市2009年和2019年土地利用数据,运用GIS软件空间分析功能和土地利用动态模型对研究区土地利用变化进行时空分析,从自然因素和社会经济因素中选取7种驱动因子,用Logistic模型进行回归分析,再运用Logistic-CA-Markov耦合模型,以研究区2009年土地利用为基期,模拟2019年土地利用变化并对预测结果精度验证。最后以2019年为基期数据,在自然发展、生态保护和限制城市过度开发3种情景下,预测了2029年研究区土地利用类型的空间格局。结果表明:研究区10年间的土地利用综合动态度为5.57%,土地利用变化显著; 驱动因子的回归分析通过有效性检验,预测2019年土地利用变化的Kappa系数值为0.761 2,预测结果可信。在自然发展情景下,2029年彬州市建设用地面积增长40.54%,耕地和水域面积分别减少27.31%,3.84%,或对研究区的生态平衡造成威胁; 在生态保护和限制城市过度开发两种情景下,建设用地面积得到控制,水域、耕地等生态用地得到保护,有利于彬州市的可持续发展。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

A resource selection model for analyzing pseudoreplicated data due to grouping behavior of animals

Quantifying resource selection is of primary interest in animal ecology. Many analyses of resource selection assume spatial and temporal independence of the sampling unit. Autocorrelation between observations, which is a general property of ecological variables, causes difficulties for most standard statistical procedures of resource selection because autocorrelated data violate the assumption of independence. To overcome this problem, we develop a mixed-effects model to estimate resource selection functions from data that are autocorrelated because of unobserved grouping behavior by animals. In the application of the expectation-maximization (EM) algorithm, the computation of the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function does not have a closed-form solution requiring numerical integration. A Monte Carlo EM algorithm with Gibbs sampling can be used effectively in such situations to find exact maximum likelihood estimates. We propose a simple automated Monte Carlo EM algorithm with multiple sequences in which the Monte Carlo sample size is increased when the EM step is swamped by Monte Carlo errors.We demonstrate that the model can detect inherent autocorrelation and provide reasonable variance estimates when applied to nocturnal bird migration data. This approach could also be applied to ecological processes with various types of spatially and temporally autocorrelated data, circumventing serious problems caused by dangerous pseudoreplication.     

iPLS-SPA变量选择方法在螺旋藻粉无损检测中的应用

该文研究了基于可见-近红外光谱技术的螺旋藻粉类别无损检测方法。采用簇类独立软模式法（SIMCA）建立可见-近红外光谱模型。全波段光谱所建立的模型得到了93.33%的预测集正确率。文章提出了基于间隔偏最小二乘法（iPLS）和连续投影算法（SPA）的组合光谱变量选择方法进行有效波长的选择。该方法从全波段675个变量中选择了5个最优的有效波段,并且得到了96.67%的预测集正确率。和基于全波段光谱、可见光波段光谱和近红外波段光谱进行SPA运算相比,基于iPLS的SPA运算可以有效减少计算时间。研究表明可见-近红外光谱可以用于对螺旋藻粉类别进行无损检测,同时iPLS-SPA是一个有效的光谱变量选择方法。     

固原市原州区生态环境与经济系统的耦合协调发展

[目的]构建宁夏回族自治区固原市原州区生态环境系统和社会经济系统之间的耦合度和耦合协调度模型,以期为区域的协调发展调控提供科学依据。[方法]基于固原市原州区2002—2016年生态环境和社会经济的数据,构建原州区区域生态系统指标评价体系,采用熵值赋权法计算各个评价指标的权重以及综合评价指数,通过建立耦合度、耦合协调度模型和灰色预测度模型,得到并预测该区域生态环境系统和社会经济系统的耦合度和耦合协调度发展趋势以及耦合协调类型。[结果] 2002—2016年,固原市原州区社会经济系统评价指数稳定上升,受生态环境压力的影响,生态系统综合评价指数呈现先下降后波动上升的趋势,前者的发展速度快于后者;耦合度和耦合协调度不断上升,耦合协调类型从经济滞后中度失调型发展为生态环境滞后的濒临失调型;通过模型预测,2017—2025年生态环境系统和社会经济系统之间耦合度及耦合协调度将逐渐升高,耦合协调类型会不断向理想状态发展。[结论]固原市原州区由于经济发展水平快于生态环境建设力度,从而制约了该区域整体的协调发展。因此为实现原州区区域生态系统的可持续发展。还需大力加强对生态环境的建设。     

小水电代燃料生态保护区农村用电量预测研究

小水电代燃料生态保护工程是以生态效益为主的公益性工程,论文结合小水电代燃料生态保护工程的特点,利用灰色系统理论建立了项目区未实施小水电代燃料情况的农村年用电量预测模型,将实施小水电代燃料工程后的农村用电量分为代燃料生活用电量和常规用电量两部分,应用弹性系数法建立了常规用电量预测模型。实例应用表明,灰色预测模型和弹性系数预测模型对于小水电代燃料农村用电量和常规用电量预测是十分有效的;小水电代燃料工程实施后,不仅会极大地增加代燃料用电量,也会带动项目区常规用电量的增长。研究成果为小水电代燃料工程的生态环境效益评估、确定代燃料电价、制定多能互补方案奠定了科学基础。     

基于ARIMA模型的生态足迹模拟与预测

[目的]将现代计量学上普遍应用的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)引入生态足迹分析,寻求动态预测结果。[方法]以山东省济宁市微山县为案例,对其1995—2010年的生态足迹和生态承载力进行估算,预测该县2010—2015年的生态足迹和生态承载力变化趋势。[结果]2011与2012年真实数据检验结果显示,ARIMA模拟模型的预测误差仅为6.12%和4.89%。[结论]基于ARIMA的生态足迹动态模拟模型具有较高的准确性和适用性。     

环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分

基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adaptive Regression Splines-MARS;分类与回归树,Classification and Regression Trees-CART;随机森林,Random Forest-RF;随机梯度增进算法,Stochastic Gradient Treeboost-SGT)在3个不同地理区域(奇台绿洲,渭-库绿洲和于田绿洲)的性能表现;参与的变量被分为6组:波段,植被相关变量集,土壤相关变量集,数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生变量集,全变量组,优选变量组(全变量组经过算法筛选后的变量集合)。通过算法筛选,以示不同研究区的盐度敏感变量。同时借助以上述6组结果评判算法的性能。结果表明:综合分析6个变量组的R2和RMSE,预测精度排名如下:优选变量组植被指数变量组土壤相关变量组波段DEM衍生变量组。由于结果不稳定,全变量组未参与排名。在所有变量中,植被指数(EEVI,ENDVI,EVI2,CSRI,GDVI)和土壤盐度指数(SIT,SI2和SAIO)与土壤盐度相关性高于其他变量。综合评价以上5种算法,Lasso和MARS的预测结果出现极端异常值,但其预测结果能基本呈现土壤盐分空间分布格局。CART的结果能清晰分辨灌区和非灌区土壤盐分的分布态势,但二者内部并无太多变化且稳定性较差。RF和SGT的结果显示,二者在3个绿洲的土壤盐分值域范围和土壤盐分空间分布格局相似,纹理信息相对其他3个算法更为丰富。更为重要的是,算法在各个地区的结果都较为稳定。二者相比,SGT验证精度相对最高,其次为RF。     

基于TOPSIS方法的山东省土地生态安全动态评价

如何通过科学的指标体系和评价方法,对土地生态安全状况进行客观评价,对促进土地资源可持续利用具有重要意义。以山东省为研究区域,依据“驱动力—压力—状态—影响—响应”（DPSIR）概念框架模型,构建土地生态安全评价指标体系,建立土地生态安全的TOPSIS评价模型,对山东省的土地生态安全状况进行了评价。评价结果表明:山东省2006—2013年的土地生态安全状况总体上处于不断转好的趋势,但仍然不容乐观。并从维护土地资源生态安全及其可持续利用视角,提出具体对策。研究表明通过DPSIR建立土地生态安全评价指标体系,采用TOPSIS方法对土地生态安全评价是科学可行的。     

土壤有机质可见光-近红外光谱预测样本优化选择

土壤有机质可见光-近红外光谱预测中建模样本的优化选择对提高有机质模型估算精度具有重要作用。本文以湟水流域土壤有机质为例,采用基于土壤单一属性信息考虑的建模样本选择方法:浓度梯度法、Kennard-Stone(KS)方法,以及基于土壤多种信息考虑的建模样本选择方法:Rank-KS(RKS)法、土壤类型结合浓度梯度法以及土壤类型结合KS法。通过偏最小二乘回归建模,探索可见光–近红外光谱预测青海湟水流域有机质的最优样本集。结果表明:不同级别样本数的最佳建模样本选择方法不同,整体表现为基于土壤多种信息挑选的建模样本集的模型精度相比土壤单一信息均较高,特别是KS方法结合土壤类型后的建模样本集模型精度明显提高且在样本数较少时更为明显。土壤类型可以优化建模样本选择方法提高模型预测精度。在保证固定验证样本模型预测精度的情况下,土壤类型参与建模样本的选择可以有效减少建模样本数,进而降低了建模成本。     

绿色GDP核算中森林保育土壤价值的研究进展

 森林资源是绿色GDP核算的重要内容,土壤保育是其最重要的环境服务功能之一,也是绿色GDP核算的重点和难点。在充分考虑森林生态价值特点的基础上,总结有关森林保育土壤价值的研究成果,将目前核算森林保育土壤价值的模型归纳为整体核算模型和累加核算模型2类。通过从价值核算及核算结果纳入绿色GDP2方面分析,认为在目前的核算中主要存在土壤侵蚀模型尚不完善、替代核算存在偏差、核算变量数据不精确、核算面积确定不准确、功能计量代替效益计量等问题。针对这些问题建议加强土壤侵蚀等相关领域研究、规范核算指标体系,并采取分区核算、个量分析及贴现的方法,运用3S等先进技术手段提高核算精度。同时,科学地界定绿色GDP的内涵,区分森林各项具体生态功能价值间的关系及在绿色GDP体系中的位置和作用,避免在核算中重复或缺漏。     

基于三种空间预测方法的安庆市耕地土壤速效钾空间分布预测

以安徽省安庆市为研究区,选取环境变量因子(空间位置变量因子、地形变量因子、土壤变量因子、气候变量因子)作为变量因素,通过构建随机森林(Random Forest,RF)模型对研究区耕地土壤速效钾含量进行预测,并与普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和反距离权重(Inverse Distance Weig...     

吉林省生态足迹与生态承载力动态变化分析与预测研究

运用生态足迹理论计算吉林省1996-2010年的人均生态足迹与人均生态承载力,分析人均生态足迹与人均生态承载力的动态变化,利用SPSS软件分析得到人均生态足迹与人均生态承载力的发展预测模型.结果表明:人均生态足迹在1996-1998年呈现先升后降;1998-2010年一直保持增长的趋势,从1.7841hm²/cap增长到3.2013hm²/cap,在1996-2010年期间,人均生态承载力由1.3710m²/cap减少到1.3028hm²/cap,生态赤字从0.5601m²/cap增加到1.8985hm²/cap,吉林省的发展处于不可持续的状态;万元GDP生态足迹由3.7692hm²减小到1.0144hm²,并存在进一步减小的趋势.发展预测模型显示:2011-2025年,吉林省人均生态足迹将由3.4201hm²/cap增大到6.0073hm²/cap,人均生态承载力由1.3001hm²/cap降到1.2581hm²/cap,生态赤字将由2.1200hm²/cap增大到4.7492hm²/cap.吉林省必须采取一系列有效的措施,改变现有的经济发展模式、加大科技创新、提高人民素质,否则,生态赤字将会不断地加大,可持续发展状况将进一步恶化.     

Extending Ordinal Regression with a Latent Zero-Augmented Beta Distribution

Ecological abundance data are often recorded on an ordinal scale in which the lowest category represents species absence. One common example is when plant species cover is visually assessed within bounded quadrats and then assigned to pre-defined cover class categories. We present an ordinal beta hurdle model that directly models ordinal category probabilities with a biologically realistic beta-distributed latent variable. A hurdle-at-zero model allows ecologists to explore distribution (absence) and abundance processes in an integrated framework. This provides an alternative to cumulative link models when data are inconsistent with the assumption that the odds of moving into a higher category are the same for all categories (proportional odds). Graphical tools and a deviance information criterion were developed to assess whether a hurdle-at-zero model should be used for inferences rather than standard ordinal methods. Hurdle-at-zero and non-hurdle ordinal models fit to vegetation cover class data produced substantially different conclusions. The ordinal beta hurdle model yielded more precise parameter estimates than cumulative logit models, although out-of-sample predictions were similar. The ordinal beta hurdle model provides inferences directly on the latent biological variable of interest, percent cover, and supports exploration of more realistic ecological patterns and processes through the hurdle-at-zero or two-part specification. We provide JAGS code as an on-line supplement. Supplementary materials accompanying this paper appear on-line.     

长三角经济发达区金坛市土地生态状况评价

针对土地生态系统的结构、功能、效应和问题,从土地管理与调控的角度,构建土地生态基础性、结构性、胁迫性、效益性指标。通过信息挖掘、熵值赋权和空间叠加计算,以行政村为评价单元,对金坛市土地生态状况进行综合评价。研究区土地生态状况总体趋势：以林地为主的西部丘陵山地好于以农业种植为主的中东部平原地区;农村地区好于城市发展区,呈现出以主城区为中心向四周辐射递增的格局。土地生态综合分值最高的是西部的山蓬村（其分值为0.646）;最低的是电胜村（其分值为0.176）。进一步对各指标进行聚类,将研究区划分为5类生态区;并以各指标为自变量、生态分值为应变量进行逐步回归分析,分析出各类生态区主要存在的生态问题。最后,结合研究区地形和生态规划,提出西部丘陵山地生态控制区、中东部平原城乡生态协调区和中心城区平原生态优化区三大生态管护区,该研究为政府决策提供支持和依据。