降水量和气温变化对定西地区旱地春小麦产量的影响

为定量评估甘肃省定西市旱地春小麦'定西35号'产量对各生育阶段降水量和气温变化的响应,以研究区1971—2017年逐日降水量和气温数据为基础,利用APSIM模型对小麦生育期和产量进行模拟,对近47年来研究区降水量和气温变化与春小麦产量的相关性进行了分析,并用二次多项式回归法分析了气候变化对小麦产量的影响.结果表明:8个...     

基于APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化

【目的】 模型的有效应用依赖于参数的快速、准确估算。本研究拟解决作物生长模型参数本土化率定过程中运算量大、耗时长、精度低、效率低的问题。【方法】 依据甘肃省定西市安定区2个试验点（李家堡镇麻子川村和凤翔镇安家沟村）,多年（2002—2005年和2015—2017年）大田试验数据以及定西市安定区1971—2017年气象资料,利用混合蛙跳算法智能的迭代搜索原理,对APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数进行了优化,并采用相关性分析方法对模型校正结果进行检验。【结果】 利用青蛙群体即相对独立又合作协调的子群内局部深度搜索与子群间全局信息交流生物进化学习策略,有效提高了运算的速度,实现了对APSIM模型中与旱地小麦叶面积指数相关参数的快速、准确估算。相关参数主要包括：主茎上节出现所需的热时间间隔、小麦出苗后初始化的节数、小麦出苗后初始化的叶片数、小麦出苗后初始化的叶面积指数、某日正在生长的节数和最大比叶面积。分别使用穷举试错法所得参数值和混合蛙跳算法所得参数值模拟叶面积指数,参数优化后,叶面积指数模拟值和实测值之间的RMSE（root mean square error）平均值由0.069降低到0.027,NRMSE（normalized root mean square error）平均值由8.09%降低到4.56%,M_E（model effective index）平均值由0.979提高到0.993。【结论】 相对于参数率定常用穷举试错法,混合蛙跳算法具有自发学习特征的智能迭代行为,实现了参数的自动率定,提高了效率。基于该算法进行APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化,使得模型对叶面积指数的模拟精度显著提高,证明该算法的使用对作物生理生态系统复杂模型的校正效果良好,为改善模型参数率定过程存在的运算量大、耗时长、精度低、效率低的缺点提供了一种行之有效的方法。     

基于Wi-Fi无线感知技术的猪呼吸频率监测

监测和及时发现猪呼吸异常是养猪产业管理中的重要课题。为了克服人工监测方式效率低下、穿戴式设备监测方法成本较高且容易引起猪应激反应的缺点,该文提出了一种基于Wi-Fi网络信道状态信息的非接触式猪呼吸率监测方案。首先,利用Wi-Fi网络设备及其开源驱动程序捕获CSI序列信号并提出异常载波过滤算法用于滤除通信过程中的异常载波;其次,设计载波周期性水平量化指标并以此评估载波周期性水平;第三,通过SmoothingSplines方法平滑载波曲线并基于载波序列自相关函数估计载波周期和频率,筛选出载波周期性水平大于22且频率位于闭区间[0.127 Hz,1.25 Hz]的反映猪只呼吸行为的载波;第四,对符合条件的载波频率进行加权平均求得猪只呼吸率。以人工统计猪只每分钟的呼吸次数作为真实情况,通过对9头仔猪,5头育肥种猪,3头怀孕母猪以及3头因患病引起腹式呼吸的病猪进行对比试验,该文提出的方法能够准确计算出猪的呼吸率,平均相对误差为1.398%。研究结果为应用Wi-Fi无线感知技术监控动物呼吸率提供参考。     

旱地小麦在不同氮肥处理下叶面积指数变化的模拟模型研究

【目的】为了解旱地小麦叶片生长规律、研究旱地小麦地上部主要器官的生长规律提供科学依据.【方法】采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了不同氮肥处理条件下旱地小麦叶面积指数变化的模型.试验采用裂区设计,获取2013-2015年兰州和定西两地试验田间不同氮肥施入和不同品种的试验数据,并对模型予以检验.【结果】在适中量氮肥施入方案下,模型对两个品种的模拟值与实测值都表现出更好的一致性和相关性;在低氮和高氮施入方案下,模型指标处在可接受范畴,其中,RMSE为0.107~0.596;R2为0.761~0.983;Me值均大于0.5.【结论】在旱地小麦全生育期的8个阶段,通过模型计算的模拟值与实测值呈显著正相关,模拟效果较好;就施肥方案而言,在适中量氮肥施入方案下,模型更加贴近实际数据,更具普适性;就品种而言,模型计算数据对‘西旱2号’的实际数据解释程度更高、有效性更强.     

基于APSIM的旱地小麦籽粒蛋白质含量模型精度检验及应用

:籽粒蛋白质积累过程的准确模拟对黄土丘陵区旱地小麦优质生产的有效调控有重要意义。利用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村2016—2017年大田试验数据及定西市安定区1971—2017年气象资料,建立基于APSIM(agricultural production systems simulator)的旱地小麦籽粒蛋白质含量模型,采用相关性分析方法检验,并定量分析了耕作方式(传统耕作、传统耕作+秸秆覆盖、免耕及免耕+秸秆覆盖)和播期(正常播期、早播、晚播)对小麦籽粒蛋白质含量的影响。结果表明:3个播期处理和4种耕作方式下,产量和籽粒蛋白质含量模拟值和观测值之间的均方根误差(RMSE)分别为66.4～121.9 kg·hm-2和0.2%～1.1%;归一化均方根误差(NRMSE)分别为1.23%～9.66%和1.31%～9.94%,模型模拟精度较高。播期对旱地小麦籽粒蛋白质含量的影响显著,正常播期的蛋白质含量最高,晚播明显降低了蛋白质含量。4种耕作方式的小麦产量与籽粒蛋白质含量均呈开口向下的二次曲线关系,随着蛋白质含量的升高,产量呈先增加后减少的态势,经过秸秆覆盖的耕作方式(传统耕作+秸秆覆盖和免耕+秸秆覆盖)比不覆盖的耕作方式(传统耕作和免耕)更利于小麦籽粒蛋白质含量的提高。     

基于Wi-Fi无线感知技术的奶牛爬跨行为识别

奶牛发情和爬跨行为之间存在着密切的联系,及时发现奶牛的爬跨行为是检测奶牛发情、提高养殖收益需要考虑的重要问题。为了在自然环境下可靠地检测奶牛的爬跨行为,同时避免引起应激反应,研究并提出基于Wi-Fi信号的奶牛爬跨行为检测与识别方法。首先,应用部署在日常生活环境中通用的Wi-Fi设备捕获奶牛的运动状态数据;其次,通过载波聚集、移动加权平均滤波对数据进行预处理;第三,基于局部离群因子LOF算法,实现信号跳变检测并以此为基础获取包含奶牛动作的信道状态信息(Channel State Information, CSI)序列片段;第四,设计并提取CSI序列片段的特征,构建了包含3类奶牛动作,共计8 127个样本的数据集;最后,基于长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)构建奶牛行为识别模型。通过使用数据集中2497个样本作为测试集检验提出的网络模型,检验结果表明,系统能够可靠地捕获包含奶牛动作的CSI序列片段,并以较高的准确率识别奶牛的爬跨行为。模型在测试集上对3类样本的总体分类准确率为96.67%,其Kappa系数为0.943 1,获得了较高的性能。研究结果将...     

气候变化对甘肃农牧交错带春小麦种植区划的影响

为探索气候变化对甘肃农牧交错带春小麦种植区划的影响，科学合理地调整春小麦种植格局。该研究以甘肃农牧交错带30个气象站点1971—2020年的气温和降水时序数据为基础，用BP神经网络对异常和缺失数据进行了插补，依据春小麦生长关键期和整个生育期对光、热和水的需求选取了年均温（温度因子）、年均降水量（水分因子）和≥0 ℃积温（热量因子）作为春小麦种植适宜性区划指标。采用线性倾向率法、累计距平法及Mann-Kendall突变检验法对3个区划指标进行了时间变化特征分析及突变检验，运用ArcGIS技术对区划指标进行了空间分析。结果表明：研究区多年年均温为6.84 ℃，年均温以0.56 ℃/10 a的速率增加，增温趋势明显，于1998年发生突变；年降水量以6.10 mm/10 a的速率呈略微增加趋势，1980年发生突变；≥0 ℃积温以155.41 ℃/10 a的速率呈显著升温趋势，≥0 ℃积温没有发生突变现象。从空间分布来看，年均温和≥0 ℃积温呈现出西部地区气温低，其他地区气温高的空间格局，而年均温倾向率和≥0 ℃积温倾向率则呈现出由西向东、由北向南逐步递增的变化趋势；年降水量表现为由南向北逐步递减的空间分布格局，而年降水量倾向率则呈现出自南向北逐步递增的趋势。气候变化导致甘肃农牧交错带春小麦可种植区海拔提升了565 m，使适宜春小麦种植的范围显著扩大，空间上向南、西扩展，总面积增加到1.66×10⁶ hm²，比1998年前增加了0.80×10⁵ hm²，占总耕地面积的5.06%，其中最适宜区范围扩大最为显著，增加了24.44个百分点。同时，春小麦种植适宜程度区划的区域分配呈现出明显的差异性，1998年后甘肃农牧交错带春小麦种植最适宜区耕地面积较1998年前增加了4.18×10⁵ hm²，适宜区缩小了2.20×10⁵ hm²，次适宜区缩小了1.17×10⁵ hm²，不适宜区缩小了0.68×10⁵ hm²。研究结果可为气候变化背景下甘肃农牧交错带春小麦种植结构的优化调整提供科学依据，有助于区域决策，制定合理利用气候资源的策略，以促进甘肃农牧交错带农业可持续发展和春小麦高产优质。