农业干旱程度概率分布的研究

分析了目前各种农业干旱评估指标的不足,建立了能反映干旱给农业造成损失大小的农业干旱评估指标量化模型。利用该农业干旱程度评估模型,通过模拟和非参数检验对农业干旱程度的概率分布进行了研究,并利用河南省濮阳市实际资料,计算了当地农业干旱程度的概率分布。     

基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估

在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。     

极限水文干旱历时概率分布解析法研究

【目的】研究P-Ⅲ分布和Markove过程年径流序列极限水文干旱历时概率分布随水文参数的变化规律。【方法】以泾河和北洛河为例,根据游程理论与随机变量极值理论,采用解析法与模拟法,应用MATLAB编程技术,求解一定时期内极限水文干旱历时的概率分布,探讨极限水文干旱历时概率分布和数学期望值随径流序列一阶自相关系数、偏态系数的变化规律。【结果】在一定时期内,极限水文干旱历时的发生概率和数学期望随一阶自相关系数、偏态系数的增加而增大,且一阶自相关系数对极限水文干旱历时概率分布影响较为显著;泾河和洛河发生连续11年干旱的重现期均为1 000年。【结论】该解析法模型具有计算量小、精度高的特点,可用于年降水序列表征的气候干旱概率分析。     

临夏州农业干旱研究及其防御措施

根据１９６０－１９９７年５－６月的气象和农业灾害资料,研究了临夏州农业干旱的气候特征,前期的天气流场规律、干旱与非干亓年大气环流形势,分析了临夏地区干旱的成因,提出了该地区干旱的预测模式和预防对策。     

气象干旱与农业干旱

<正>气象专家指出,"气象干旱"与"农业干旱"有很大区别。气象干旱主要考虑自然降水的问题,如果某个地区某个时间段的降水量明显低于常年平均水平,这个地区就遇到了气象上的干旱。与常年平均     

川西北夏季干旱危险性综合评估模型及应用

在借鉴相关研究成果的基础上,以四川省成都、绵阳、甘孜、阿坝4个站作为川西北地区的代表站,利用1960-2010年的日降水量资料,选取了4种常用于拟合季度降水分布的概率分布模型,分别对上述四站的夏季降水概率分布模型进行了优选。并在此基础上,结合国家气象干旱标准,建立了川西北地区夏季干旱危险性综合评估模型,并对该地区夏季干旱进行了深入的分析。     

区域农业干旱模型的建立与应用

本研究采用调查、实验、模型相结合方法，建立了区域农业干旱模型。并将其应用于区域农业干旱评价、监测及对策分析等方面。研究结果表明：气象干旱指标P/E（p-降水量，E-潜在蒸发量）不能准确表达农业干旱状况，本研究所建立的农业干旱模型经验证有广泛的适用性和准确性，对农业干旱的评价、监测与实际相符，对农业于旱理论与实践都具有一定价值。     

两种干旱指数在天津农业干旱评估中的应用

从天津市农业生产特点出发,根据农业的需水和耗水规律,分别介绍降水指数和积分湿度指数等两种方法的算法及对天津农业评估结果。结果表明,评估结果与实况有较好的一致性,说明这两种指数评估方法有较好的农业指导意义。     

基于GIS技术的农业干旱监测与评估系统

[目的]简化制作农业干旱监测、评估产品的操作流程,提高监测评估图件的精细化水平。[方法]综合运用GIS和数学、气象学、管理学、计算机科学等技术手段和学科知识,以干旱监测、评估为核心,研发了基于GIS技术的农业干旱监测与评估系统。[结果]应用该系统对广西2006年11月4日的干旱进行监测,并用实际情况进行检验,证明取得了较好的监测效果。[结论]基于GIS的农业干旱监测与评估系统实现了GIS与专业监测、评估模型的有机结合,提供了灵活的人机交互界面和可视化表达,实现了农业干旱的监测、评估功能,具有较好的实用性和先进性。     

基于GIS技术的农业干旱监测与评估系统

[目的]简化制作农业干旱监测、评估产品的操作流程,提高监测评估图件的精细化水平。[方法]综合运用GIS和数学、气象学、管理学、计算机科学等技术手段和学科知识,以干旱监测、评估为核心,研发了基于GIS技术的农业干旱监测与评估系统。[结果]应用该系统对广西2006年11月4日的干旱进行监测,并用实际情况进行检验,证明取得了较好的监测效果。[结论]基于GIS的农业干旱监测与评估系统实现了GIS与专业监测、评估模型的有机结合,提供了灵活的人机交互界面和可视化表达,实现了农业干旱的监测、评估功能,具有较好的实用性和先进性。     

人工神经网络在农业中的应用研究

本文回顾了人工神经网络技术在国内外农业领域中的应用情况,对其在农业中的应用前景进行展望。     

BP神经网络模型在香菇中SO2含量分析中的应用

以‘庆元9015’香菇作为研究对象,以香菇样品的生长天数(d)和样品中总SO2-3含量、鲜香菇样品的SO2含量和采摘期的出菇时间(d)为输入层参数,以干香菇中SO2含量为输出层参数,建立三层BP神经网络模型,经过356次训练后模型收敛,模型具有满意的预测能力。     

基于人工神经网络的林分直径分布预测

以马尾松人工林为研究对象,用人工神经网络建模技术构建了林分直径分布预测模型。经训练和优选,得到的理想模型结构为3∶6∶6∶1,训练误差指标为0.000281,总体拟合准确度为98%。模型对82块训练标准地的累积频率拟合准确度最大为100%,最小为95%,平均为98%;频率拟合准确度最大为96%,最小为75%,平均为87%。模型对18块检验标准地的累积频率预测准确度最大为99%,最小为97%,平均为98%;频率预测准确度最大为96%,最小为76%,平均为88%。所建模型具有很好的拟合效果和很强的预测能力,可用于10～30年生马尾松人工林。研究结果证明,人工神经网络技术可以作为有效的林分直径分布预测技术。     

基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究

以杉木人工林为研究对象,选取与蓄积量预测有关的因子作为样本输入,通过分析神经网络各参数对网络性能的影响得到最佳参数值,构建结构为10∶3∶1的杉木林蓄积量BP神经网络模型,通过模型训练随机抽取46个样本单元数据并预测20个检验样本。结果表明:BP神经网络对于林分蓄积量具有很好的模拟效果,总体拟合精度为88.5%,均方误差MSE=2.95,所构模型合理、稳定,能够快速有效预测杉木林的变化规律。     

部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用

【目的】研究低删失样本部分概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用。【方法】选取广义极值分布为总体分布线型,利用MATLAB编程实现参数数值求解,采用统计试验研究估计量统计特性,并以陕北地区主要水文站年最大洪峰流量系列为例进行频率分析。【结果】部分概率权重矩法在高分位数估计方面呈现出良好的有效性,在4种拟合效果评价标准下,删失样本下界F0=0.2时理论分布对大多数测站的洪水资料有较好的拟合效果。【结论】部分概率权重矩法可作为陕北地区洪水频率分布参数的估计方法,并可应用于以推求大重现期设计洪水为目的的洪水频率分析。     

无线传感器网络在设施农业中的应用进展

探索无线传感器网络在设施农业中的应用,研制基于无线传感器网络的设施农业环境监控系统,已经成为研究热点。提出了基于无线传感器网络的设施农业环境监控系统的基本结构,对国内外相关典型应用成果进行了评述,对目前存在的主要问题进行了剖析,同时提出了未来的努力方向。目前,基于无线传感器网络的设施农业环境监控系统还存在诸多问题,包括感知网络的功能性问题、传感器的即插即用问题、无线传感器网络与广域网的互连问题、上位机软件的功能性问题、传感器节点的功耗问题、监控系统的安全性问题等。未来需要解决这些问题,以进一步提高基于无线传感器网络的设施农业环境监控系统的自动化、智能化程度,使之满足设施农业应用的实际需要。图2表1参33     

基于概率分布模型的北京地区冰雹灾害风险区划

利用北京地区20个地面气象台站1951-2006年的冰雹数据,统计分析了各台站冰雹日数在作物生长季4-10月的不同月份及年度发生的风险概率特征,并在此基础上进行了北京地区不同时段不同雹日数的冰雹风险区划.结果表明:北京地区各台站雹日数在不同时段的发生具有明显的POSSION分布特点;从年度分布来看,风险概率随着年雹日的增多逐渐降低,各台站年雹日≥1、2、3、4 d的风险概率分别在50%、18.8%、4.6% 和0.9%以上.从空间来看,北京地区冰雹风险具有明显的山区高于城区的空间分布特征,山区又以西北部最大、东部和西部次之、南部最小;西北部山区佛爷顶附近冰雹年发生概率高达98.1%,6月冰雹风险概率也在60%以上,是北京地区冰雹的主灾区.     

稻米品质综合评价的人工神经网络方法

基于人工神经网络 (ANN)理论 ,面向稻米品质的综合评价问题 ,分别开发了 SOM和 BP神经网模型 ;研究了模型的设计、利用观测数据建立网络结构训练样本集以及网络学习等问题 ;从不同角度分别对杂交籼稻雄性不育保持系和恢复系两组供试亲本的品质样本进行聚类和综合评价 .实际仿真结果表明 ,ANN用于米质评价是科学、有效的 ,而且方法简便、速度快     

人工神经网络优化酶法制备马氏珠母贝 低聚肽的工艺研究

以马氏珠母贝全脏器为原料,采用胃蛋白酶、胰蛋白酶以及胰凝乳蛋白酶模拟消化道酶解的方式制备低聚肽,先通过胃蛋白酶酶解获得初产物,在此基础上利用人工神经网络对胰蛋白酶及胰凝乳蛋白酶的双酶酶解过程进行模拟预测,对其酶解工艺进行优化.试验结果表明,通过人工神经网络预测获得小肠消化蛋白酶双酶酶解的优化工艺条件为:复合酶添加量4 500 U/g(m 胰蛋白酶∶m胰凝乳蛋自酶=6∶1)、料水比1∶2(W/V)、酶解时间3.5 h,在此条件下制备的低聚肽(200～2 000 u)得率达55％以上.通过优化的工艺条件制备的低聚肽可获得较高的得率,能够为马氏珠母贝全脏器低聚肽的开发利用奠定基础.