强基细管促发展——记国家电网公司农电综合管理标杆单位赫山供电局

近年来,赫山供电局从企业可持续发展的战略出发,在不断巩固国家电网公司一流县供电企业成果的基础上,以“标杆创建”为轴心,不断深化专业工作管理和标准化建设,全面落实严抓严管各项工作要求,企业取得了长足发展。     

设施农业可调光质精确补光系统

针对环境温度、光质和光强对农作物光合作用的影响,提出结合实时环境检测、特定波段补光与定量决策的精确补光方法,设计了基于反馈控制机制的定量决策算法。以单片机为核心控制器件,设计了可调光质的精准补光系统,可根据温度及红蓝光目标光强与实时光强的差值精确计算补光量,通过PWM占空比调整LED输出光强。实验结果证明系统可实现按需补光;采用的LED光源较白炽灯节能54%,较荧光灯节能83%;在相同LED光源时,较常规LED补光系统的节能率在不同光质阈值和气候条件下具有一定波动,平均节能在30%以上。     

基于SVM-ACO算法的光环境优化调控模型

设施光环境优化调控是提高作物产量与品质的关键,而光饱和点决定作物利用光的能力。因此,如何根据温度、CO_2浓度变化实现光饱和点的动态获取是设施光环境调控技术发展的重要问题。针对上述问题,本文提出基于支持向量机—蚁群算法(SVM-ACO)的黄瓜光环境优化调控模型。通过多因子嵌套试验获得不同光光量子通量密度、CO_2浓度、温度组合条件下的光合速率值,利用支持向量机算法建立光合速率模型,设计基于连续蚁群寻优算法获取光饱和点并以其为调控目标,建立全范围温度、CO_2浓度下的光环境优化调控模型。调控模型可实现光饱和点的动态获取,且模型决定系数为0.995,均方根误差为15.73,为设施光环境高效精准调控提供了理论依据。     

基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO2优化调控模型

提出了融合支持向量机-改进型鱼群算法的CO_2优化调控模型,为CO_2精准调控提供定量依据。设计了嵌套试验,采集不同温度、光子通量密度、CO_2浓度组合下的黄瓜光合速率,以此构建基于支持向量机的黄瓜光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用改进型鱼群算法实现二氧化碳饱和点寻优,获得不同温度、光子通量密度组合条件的CO_2饱和点,进而构建CO_2优化调控模型。异校验结果表明,CO_2饱和点实测值与预测值相关系数为0.965,最大相对误差3.056%。提出的CO_2优化调控模型可动态预测CO_2饱和点,为实现设施CO_2精准调控提供了可行思路。     

重庆市全新统冲积物发育土壤的系统分类研究

为明确重庆市第四系全新统(Qh)冲积物发育土壤在中国土壤系统分类中的归属,本文以该成土母质发育的土壤为研究对象,挖掘9个典型土壤剖面,通过野外观测、分层取样及理化性质分析等,依据现行中国土壤系统分类检索,对其进行分类和命名,并与发生分类进行参比。结果表明:9个供试土壤剖面分别归属于雏形土和新成土2个土纲,5个亚类,其中5个为石灰淡色潮湿雏形土,1个为铁质简育常湿雏形土,1个为斑纹简育湿润雏形土,1个为潜育潮湿冲积新成土,1个为石灰潮湿冲积新成土;隶属于发生学分类潮土土类的6个供试剖面分别归为系统分类中淡色潮湿雏形土、简育常湿雏形土和简育湿润雏形土3个土类,而隶属于发生学分类新积土土类的3个供试剖面则分别归为系统分类中淡色潮湿雏形土和潮湿冲积新成土2个土类。结合成土环境分析可知,地形、气候和母质是影响重庆市第四系全新统冲积物发育土壤系统分类的重要因素。     

融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型

现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素,且收敛速度慢。在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型。首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据825组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响,最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证。试验结果表明,在考虑叶绿素影响的条件下,其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型,加入叶绿素含量作为输入的LM训练法可有效越过局部平坦区,具有明显的优越性,满足误差小于0.000 1的训练要求,模型预测值与实测值间的决定系数为0.987,误差小于4.68%。     

重庆市潜育水稻土发育特性和系统分类研究

以重庆市境内7个发生分类的潜育水稻土典型剖面作为研究对象,通过剖面形态特征观测和理化性质测定分析,探讨其发育特性和在中国土壤系统分类(CST)中的归属。结果表明,7个供试剖面主要位于丘陵山地下坡、坡麓以及江河沿岸一级阶地,质地多为粉壤土或粉质黏壤土,不同土壤剖面中游离铁分布有较大差异,潜育特征受到人为滞水和地下水的影响,主要出现在耕作表层和受地下水位影响的深度范围内。依据CST,7个典型剖面均具有水耕表层、人为滞水土壤水分状况、潜育特征和氧化还原特征,但1个剖面虽有水耕表层但无水耕氧化还原层而隶属潜育土土纲中的石灰简育正常潜育土亚类;其余6个剖面具有水耕表层和水耕氧化还原层而分别隶属于水耕人为土亚纲中的复钙潜育水耕人为土、铁聚潜育水耕人为土和普通潜育水耕人为土亚类,依据土族和土系划分标准,建立了5个土族和7个土系。值得注意的是,目前CST中简育正常潜育土尚没有反映人为水耕活动影响(即水耕现象)的亚类,因此可以考虑新增水耕简育正常潜育土亚类。     

基于不同叶位的茄子花期光合速率预测模型研究

在研究作物不同叶位光合速率差异的基础上,以花期茄子植株为试验材料,设计嵌套试验,利用回归型支持向量机算法(SVR)实现多元非线性回归拟合,建立了一种融合不同叶位的光合速率预测模型,采用异校验方法对该模型进行验证分析。结果表明:考虑叶位影响下的光合速率预测值与实测值决定系数为0. 9960,均方误差为0. 2503,平均相对误差为5. 47%,平均绝对误差为0. 068。该试验结果为研究作物株间按需补光以及不同叶位高效智能补光奠定了良好基础。     

基于离散曲率的温室CO2优化调控模型研究

提出了基于离散曲率算法的温室CO_2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO_2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regression algorithm,SVR)构建光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用L弦长曲率算法实现CO_2响应曲线离散曲率的计算,利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO_2响应曲线曲率最大点,以此作为效益最优的调控目标值,进而基于SVR构建CO_2优化调控模型。结果表明,调控模型的决定系数为0. 99、均方根误差为4. 42μmol/mol、平均绝对误差为3. 17μmol/mol,拟合效果良好。与CO_2饱和点目标值的调控效果对比发现,理论上CO_2供需量平均下降61. 81%,光合速率平均减少15. 58%;验证试验中,相较饱和点调控下光合速率平均下降15. 14%,CO_2供需量下降57. 61%,相较自然条件下光合速率升高26. 70%。说明此温室CO_2优化调控模型具有高效节能特点,为设施作物CO_2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。     

设施农业环境因子无线监测及预警系统设计

针对传统温室内环境因子数据采集系统存在的问题,设计了一种能够实时测量、自动传输数据的设施农业环境因子监测以及预警系统.该系统基于无线传感器网络,以ZigBee模块CC2430芯片为核心,实现环境因子数据的采集、汇聚;采用GSM模块MC39i将数据以短信形式发至监控中心,实现了温室大棚内环境因子数据的无线监测以及远程传输;当某一环境因子超出阈值时,系统自动发送预警短信至用户手机或监控中心,提醒用户及时采取预防措施.该系统解决了传统手工测量工作量大、传统有线网络布线难的问题,提高了设施农业的自动化、信息化程度,可预防灾害性天气对农户造成的损失,可方便有效地用于各种温室大棚.