基于空间平衡法的县域耕地质量监测布样方法

县域监测样点布局是反映耕地质量等级变化的基础,样本点布设的质量直接影响到耕地质量监测的结果和精度。因此,该文提出了基于空间平衡法的县域耕地质量监测布样方法,对影响耕地质量监测成本和精度的主要因素进行分析,选取样本点距离道路远近、样本点所在位置坡度高低和自然质量各等别样本容量3个方面综合生成包含概率栅格图层,图层中的像元值指总体单元中一个单元相对于其他单元被抽中的相对概率,在此基础上,运用空间平衡算法对包含概率栅格层进行空间改造,抽样选取监测样点,以平均Kriging预测标准差和监测样本点距县级主要道路的平均距离作为优化评价准则,将该方法与传统抽样方法进行比较分析。以江西省吉安县为例,全县布设78个监测样点,结果表明,当样点数量相同时,该方法相较传统布样方法在抽样精度和抽样成本方面均有一定的优势,能有效地监测耕地质量变化,满足县域耕地质量监测的需求。     

基于BP神经网络插值的土壤全氮空间变异

大尺度土壤养分空间变异研究可以为土壤改良分区治理提供基础数据。寻求合适的取样数和插值方法是进行土壤养分空间变异研究的关键。以安徽省舒城县为例,共取得0～20cm土壤表层样品523个,土壤全氮的空间变异由BP神经网络插值方法在不同取样数条件下获得,通过与克里格插值法进行比较得出:样本数在100个时,神经网络插值的预测吻合度(G)比克里格插值高7.75%,均方根误差(RMSE)低0.1,总体精度优于克里格;样本数大于200时,神经网络插值和克里格插值精度基本相同,随着采样数量增加,两种方法的插值精度也在提高,并逐步趋于平稳。在大尺度土壤养分空间变异研究中,在小样本情况下,神经网络插值具有优势。     

基于升降套筒体积调整的海蟹养殖定量投饵机设计

为满足工厂化循环水养殖的需要,该文通过触摸屏后端控制单片机升降套筒调整体积定量设计了一套自动投饵机,克服了常用称重法的精度易受振动影响、行走式投饵设备称质量和行走不能同时进行的缺点,在保证性能的同时简化了结构、提高了效率。对系统投饵精度性能测试结果表明:该系统能够定时完成启停和控制过程,在设定投饵量在5～7 g/次时,误差控制在8%以内;设定投饵量在9～13 g时,误差不超过4%,可以满足工厂化海产养殖的需求。该研究可为今后海蟹类单筐养殖科学化、智能化提供参考价值。     

智能农机GNSS/INS组合导航系统设计

为提高自动导航农机的定位精度和可靠性,该研究设计了基于全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatellite System, GNSS)和惯性导航系统(Inertial Navigation System, INS)的智能农机组合导航系统,该系统根据来自INS的三轴姿态角速度、加速度信息以及高精度定位板卡的三轴位置、速度信息,采用松耦合模式,通过卡尔曼滤波对INS误差实时校正,解算出农机的精准位置、速度和姿态信息。为实现该组合导航系统,设计和制作了智能农机控制板,集成GNSS高精度解析板卡和惯性测量模块,并在控制板上实现组合导航算法。搭建了东风DF1004-2智能农机试验平台,并在试验田中分别进行静止和直线行驶状态下的试验和单独GNSS导航与组合导航效果的对比。试验结果表明,在农机静止状态,两者性能接近,定位误差均在1 cm以内,姿态角误差均在0.1°以内;在农机以2 m/s的速度按照预设直线行驶时,单独GNSS导航位置误差在6 cm以内,姿态角误差在1°以内,GNSS/INS组合导航位置误差在3 cm以内,姿态角误差在0.5°以内,GNSS/INS组合导航精度明显的提升,可为高精度农机自动导航控制提供技术支持。     

基于LabVIEW和ARM处理器的大型称重式蒸渗仪测控系统

针对大型称重式蒸渗仪测控系统常见的缺乏通用性、扩展性不足和可靠性差等问题,该文提出了一种基于LabVIEW和ARM处理器的分布式大型称重式蒸渗仪测控系统。底层测控单元全部采用ARM处理器LPC1768开发设计,所有单元均通过RS485方式MODBUS协议与上位机进行通信,上位机测控软件采用LabVIEW设计开发,支持对除称重参数以外的其它测量参数的选择。同时采取了中值滤波和滑动窗口平均滤波等信号处理算法,提高称重测量精度。运行试验表明,在称重分辨率达到0.1 g,杠杆系数为277.7时,蒸发量或降雨量的分辨率达到了0.0072 mm水深。     

冬小麦种植面积空间抽样效率影响因子分析

基于遥感与抽样的农作物种植面积测量方法结合了遥感和抽样理论的优势,已经成为农作物种植面积测量中有着广泛应用前景的测量方法。以格网为单元,进行分层空间抽样,分析在二值图像的情况下,抽样格网大小、分层层数对抽样精度、抽样精度方差、抽样比的影响;将二值图像分类结果定义为作物区,随机混入不同丰度10%,20%,……,100%的冬小麦,在不同冬小麦丰度（即不同的分类误差）的前提下,分析抽样格网大小、分层层数、分类误差对抽样精度、抽样比的影响,确定最优分层定义为6层,在分类误差小于40%（即冬小麦丰度大于60%）的前提下,可以有效地进行空间抽样推算区域冬小麦种植面积,为农作物种植面积测量空间抽样方案的优化提供理论基础。     

甜菜链式纸钵苗分离装置参数优化

对甜菜链式纸钵苗自动移栽机的链式纸钵苗分离装置主要参数进行了优化试验研究。介绍了分离装置的结构及工作原理;采用二次正交旋转中心组合优化试验方法,以分离率、钵苗损伤率为目标函数,以钵苗引出速度、分离轮与引出轮速比、分离轮倾斜角度为影响因子,对影响分离装置性能的工作和结构参数组合进行了优化试验研究。结果表明：当引出速度78～93 mm/s、速比6～7、分离轮倾斜角度为13°时,分离率达95%以上,钵苗损伤率小于6%。为甜菜链式纸钵苗分离装置的设计提供了依据。     

动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法（DAPSO）。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。     

基于Mixture模型的叶片式抛送装置内气固两相流模拟

为了揭示叶片式抛送装置抛送物料时内部气流和物料复杂的流动特性以优化设计和指导运用,应用计算流体力学软件Fluent中的Mixture多相流模型、标准k-ε湍流模型与SIMPLEC算法,对抛送装置内气固两相流动进行了数值模拟,并将计算结果与抛送装置内物料运动的高速摄像试验结果进行了比较,物料速度的模拟值和高速摄像实测值基本吻合。在分析了物料运动规律基础上,对其叶片数、进料速度以及物料体积浓度的不同变化作了对比模拟。研究结果表明：数值模型可预测叶片式抛送装置的输送性能以及最佳喂入量;4叶片较3和5叶片更有利于抛送;进料速度对物料在叶轮区的体积分布规律影响较大,在最佳喂入量范围内,进料速度越大,出口处物料浓度越大,抛离速度也越大,装置输送性能越好;超过此范围时,随进料速度增大,进料口处物料浓度增大而出口处物料浓度减小,装置极易堵塞;进料口物料体积浓度的变化只影响抛送叶轮内以及圆形外壳出口区域的物料体积浓度,而对其物料速度分布规律及速度大小影响不大。该研究可为叶片式抛送装置工作参数优化提供参考。     

规则林地覆盖度照相测量法的精度分析

为定量研究照相法测量规则林地覆盖度中采样策略、相机非垂直拍摄等因素对覆盖度计算结果的影响,该文对河北怀来的一片梨树林进行了实地测量,通过对测量数据的统计计算,利用植被结构生成软件Onyx tree professional重建梨树林场景,采用基于物理的光线追踪算法模拟相机拍摄的照片,提出了规则林地覆盖度照相法测量的采样方案,并通过计算机模拟检验了采样方案。通过精确控制模拟相机的拍摄条件,进一步分析了非垂直拍摄对测量精度的影响。结果表明,相机的非竖直拍摄对覆盖度计算结果的精度有较大的影响,误差最大可达27.9%。该文提出的测量方案为规则林地的覆盖度实地测量提供了参考。     

植被异质性样区真实性检验的优化采样策略

遥感反演植被产品的真实性检验是推动其在农业领域应用水平提升的重要保证,其中异质性植被样区的优化采样设计是真实性检验地面测量过程中的关键技术。该研究以遥感影像作为先验知识,通过K-means聚类分层选取初始样点,利用空间模拟退火算法规划最优采样方案,并采用同期地面实测数据进行检验。研究结果表明,空间模拟退火算法在样点与总体空间变异性的一致性、插值面的精度、插值点和实测点的相关性3个方面都明显优于传统采样方案,2块样区优化后的采样方案插值面与影像面的均方根误差分别为3.1026和2.9627,插值点与实测点的皮尔逊相关系数分别为0.601和0.757,表明空间模拟退火算法可以为真实性检验地面试验提供可靠的优化采样策略。     

基于时序模拟的配电系统可靠性评估不确定性研究

基于时序模拟的配电系统可靠性评估中,采用状态持续时间抽样,各元件的状态时间段是随机产生的,属于不确定性问题。求解不确定性问题的可靠性指标的收敛判据不同于常规数值迭代算法,需要运用概率知识描述。针对配电系统的随机时序模拟问题,研究了独立事件的选取,提出了以随机初始种子,相同循环次数作为广义独立事件;分析了在给定置信概率下总体均值的置信区间,其置信区间长度与样本均值的绝对误差有关,从而得出置信区间长度与给定计算精度的不等关系式,提出了以绝对误差作为计算精度的实用收敛判据。通过对RTBS测试系统的分析验证了该方法的合理性与有效性。     

基于近红外光谱的灌浆期玉米籽粒水分小样本定量分析

玉米灌浆期含水率测定是考种育种的重要指标。为了节约样本且快速准确测定灌浆期玉米水分,该文应用近红外光谱技术,提出了基于小样本条件下的自举算法(Bootstrap)与基于x-y距离结合的样本划分方法(SPXY,sample set partitioning based on joint x-y distances)相结合的样本优化方法的偏最小二乘(PLS,partial least square)水分定量分析模型Bootstrap-SPXY-PLS模型。试验结果表明,当Bootstrap重抽样本次数等于500,样本数量大于等于10时,模型的性能稳定,并且随着样本数量增加,重抽样本次数相对减少;样本数量为10和50时,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)均值分别为0.38%和0.40%,预测相关系数(correlation coefficients of prediction)分别为0.975 1和0.968 5,决定系数R~2分别为0.999 9和0.993 6;基于竞争性自适应重加权采样算法(CARS,competitive adaptive reweighed sampling)波长变量筛选后的CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型的预测均方根误差RMSEP均值分别为0.36%和0.35%,预测相关系数分别为0.973 6和0.975 0,模型决定系数R~2分别为0.924 5和0.918 0。因此,全谱Bootstrap-SPXY-PLS模型和CARS-Bootstrap-SPXY-PLS模型均具有稳定的预测能力,为玉米育种时灌浆期种子水分测定提供了一种稳定、高效的方法。     

基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究

[目的]探讨基于数量化理论Ⅲ的组合预测模型在滑坡变形组合中的适用性,为滑坡变形组合预测提供新的思路。[方法]选取GM(1,1)、支持向量机、BP神经网络及MC预测作为滑坡变形的单一预测模型,并利用数量化理论Ⅲ分析单项预测的相对误差区间的重要性,进而确定区间权重,再结合预测误差确定的组间权重,综合确定组合预测的权值。[结果]组合预测结果相对误差的平均值为1.1%,方差为0.16。[结论]组合预测较单一预测模型的预测精度及稳定性都有较大的提高。     

Ranked set sampling based on binary water quality data with covariates

A ranked set sample (RSS) is composed of independent order statistics, formed by collecting and ordering independent subsamples, then measuring only one item from each subsample. If the cost of sampling is dominated by data measurement rather than collection or ranking, the RSS technique is known to be superior to ordinary sampling. Experiments based on binary data are not designed to exploit the advantages of ranked set sampling because categorical data typical are as easily measured as ranked, making RSS methods impractical. However, in some environmental and biological studies, the success probability of a bivariate outcome is related to one or more covariates. If the covariate information is not easily quantified, but can be objectively ordered with respect to this success probability, the RSS method can be used to improve the analysis of binary data. This article considers the case in which the covariate information is modeled in terms of a mixing distribution for the success probability, and the expected success probability is of primary interest. The inference technique is demonstrated with water-quality data from the Rappahannock river in Virginia. In a general setting, the RSS estimator is shown to be superior, including cases in which error in judgment ranking is present.     

薄层热风干燥过程含水率在线测量装置研制与试验

针对薄层热风干燥过程自动称量精度受温度波动、气流扰动及机械振动等因素影响的问题，该研究研制了薄层热风干燥装置及其控制系统，以实现干燥过程物料质量及含水率的自动获取、及时查看和数据存储。系统改进了传统称量结构，采用悬吊称量的方式，将称量传感器置于干燥装置外，与干燥环境相隔离以提高称量传感器使用寿命；采用变频器输出频率表征风速的方式，有效避免了热式风速传感器在变温环境中的测量误差；通过称量传感器温度-质量的归一化偏差校正方法及“停风-稳定-称量-恢复”准静态的自动称量流程，开展了温度波动、气流扰动误差特性及装置验证试验，保证了干燥过程中物料含水率的准确获取。试验表明：恒载标定时，采用温度-质量归一化偏差校正方法校正后的质量与恒载质量最大偏差值为0.368 g，与实测质量相比，平均绝对百分比误差降低了84.4%，测量不确定度降低了72.2%；采用停风检测方案后，实测质量与恒载质量的最大偏差值由37.1 g降至0.31 g；物料加载时，在干燥温度35、45及55℃条件下，以手动称量方式下获取的质量及含水率为标准值，自动称量方式下的质量绝对误差分别为0.337、0.415和0.472 g，含水率...     

基于时序模拟的配电系统可靠性评估收敛判据

基于时序模拟的配电系统可靠性评估中,由于抽样的随机性导致求解结果的不确定性,为此,求解过程需要运用概率知识描述,可靠性指标的收敛判据也不同于常规数值迭代算法.针对配电系统的时序模拟的不确定性问题,研究了独立事件的选取,构造了独立广义事件;分析了在给定置信概率下总体均值的置信区间,得出置信区间长度与样本均值的绝对误差相关的结论,进而提出了用绝对误差描述的实用收敛判据,并且给出该置信概率下置信区间长度与给定计算精度的不等关系式.通过对RTBS测试系统的实例分析,验证了该方法的合理性与有效性.     

基于时间序列GA-SVR的水产品价格预测模型及验证

水产品价格的准确预测有助于合理规划水产养殖,正确引导水产行业的发展。根据水产品价格序列的非线性、非平稳和周期性特点,提出了一种基于时间序列遗传优化(genetic algorithm,GA)支持向量回归(support vector regression,SVR)的水产品价格预测模型。该模型首先通过时间序列分析方法对价格序列进行平稳性检验和确定相关阶数,得到训练数据集;再利用遗传算法对支持向量回归模型的参数组合进行寻优,使用优化后的参数建立支持向量回归模型,然后使用模型进行预测。分别选取桂鱼、基围虾、梭子蟹的价格数据对模型进行验证,选取2011-2014年的数据作为训练集,对2015年价格进行预测,结果表明:桂鱼、基围虾、梭子蟹的平均绝对误差分别为6.70%、7.82%、14.76%,均方根误差分别为5.853 1、23.701 1、13.858 0,且优于基于时间序列的SVR模型及BPANN模型的预测结果,可以为水产品价格的预测提供依据。     

Comparison of strategies for extraction of high molecular weight polycyclic aromatic hydrocarbons from drinking waters

Simple, rapid, and inexpensive methods have been developed for the determination of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in drinking waters without interferences from other chemical contaminants by use of two different extraction techniques and analysis by an optimized reverse-phase (RP) high-performance liquid chromatography followed by fluorescence detection (HPLC-FLD) method. The feasibility of SPE (solid-phase extraction) and SPME (solid-phase microextraction) for the determination of PAH in drinking water samples has been evaluated. Several parameters have been studied and optimized for both extraction procedures. The relationship between the nature of the fibers and the quantity of extracted compounds and the effects of organic solvent, salt addition, sampling temperature, and sampling time was studied for SPME. Acetonitrile percentage added to the sample, sample storage conditions (temperature and time), and type of organic elution solvent and elution volume were evaluated for SPE. The results show that both extraction procedures can be used to determine PAHs in drinking waters, but SPE gives better performance (recovery, precision, and quantification limits) for the determination of PAHs in drinking water at the levels established by the legislation.