刺蒺藜草在我国的适生区预测

本研究基于MaxEnt模型,依据气候、海拔、人类活动等不同层面的12个环境变量建立刺蒺藜草适生性预测模型,模型AUC值高于0.9,表明模型结果可靠。预测显示：我国刺蒺藜草非适生区占73.66%;低度适生区占18.24%;中度适生区占5.11%;高度适生区占2.99%。其中广东、广西、海南几乎全境,福建、台湾、云南的大部分地区为中、高度适生区,具有最大的传入定殖风险。通过预测模型可以看出,bio＿11（最冷季度平均温度）、hf＿v3geo（人类足迹）、bio＿18（最暖季度降水量）和bio＿04（温度季节性变化标准差）等4个环境变量对刺蒺藜草在某地适生产生重要影响。     

春甘蓝田小菜蛾种群动态研究

在田间系统调查的基础上,采用模糊聚类分析和时间动态空间生态位宽度与种群密度关系分析方法,研究了合肥地区春甘蓝田小菜蛾的种群动态,旨在为小菜蛾的科学治理提供依据。研究结果表明,春甘蓝田小菜蛾种群动态可分为3 个发展阶段——点片发生阶段（低密度、高聚块）、扩张发生阶段（中密度、低聚块）和猖獗发生阶段（高密度、低聚块）。小菜蛾对春甘蓝的为害情况比较复杂,种群密度较低时主要为害甘蓝心叶;随着甘蓝的生长和小菜蛾种群密度的上升逐渐向内层叶和外层叶扩展,最终导致甘蓝全株受害。小菜蛾种群处于点片发生阶段时是春甘蓝田小菜蛾防治的关键时期。     

应用MODIS数据监测大范围病虫害植被指数变化——以2010年澳大利亚蝗灾为例

为了分析2010年澳大利亚新南威尔士州大范围蝗灾的发生范围和受灾程度,利用2008—2010年MODIS/Terra数据,通过植被生长期内前后同期的NDVI差值图像△NDVI判断2010年植被长势情况。研究结果表明:从整体上看,监测到的受灾范围与受灾程度上基本一致,能较好的反映出新南威尔士州的受灾情况;2010年9月新南威尔士州未受灾面积约为41万km2;受灾较轻区域面积约为5万km2;受灾较重区域的面积约为34万km2;受灾总面积约为39万km2,约占总面积的49%。通过与官方统计数据对比,监测到的受灾面积与官方统计数据相对误差为22%,造成误差的主要原因是像元的缺失与个别错误的像元点,导致受灾区域缺失的像元不能统计在受灾面积中和降低了受灾情况分类的精度。可得出结论,此方法适用于在对蝗灾发生范围和受灾程度的研究中。     

太阳能饲草干燥设备中空气集热器改进设计

在太阳能饲草干燥设备改进过程中,为提高设备生产率,从太阳能饲草干燥设备的关键部件入手,研究空气集热器的结构和工作原理,进而对空气集热器进行改进,提高空气集热器的集热效率.进行了设备改进的性能对比试验,得出装有蜂窝结构空气集热器的太阳能饲草干燥设备,生产率提高约20％,改进后的空气集热器集热效率提高约50％.     

基于相关向量机的双变量施肥控制序列优化

提高变量施肥精度和均匀性的关键在于减小变量机构的响应时间,选择最佳控制参数。提出了一种基于相关向量机的开度转速双变量施肥控制序列决策方法。首先考虑了施肥处方中前、中、后相邻3次施肥量的相互影响,综合了开度和转速的响应时间和工作死区等特性,利用非线性规划方法实现最佳控制参数的决策,避免了小施肥量下的大开度、小转速现象,减小了对外槽轮脉动性的影响。为了协调车载计算机运算能力与控制响应的矛盾,利用相关向量机实现了施肥控制序列的近优实时计算。室内试验结果表明,平均施肥误差比原方法减小了4%,同时该方法有效地避免了极端情况下电动机无法驱动排肥转轴的情况。田间作业试验证明,使用该方法的施肥机指令响应及时,施肥均匀、准确,证明了方法的实用性。     

移动机器人目标图像识别技术研究

针对设施移动机器人工作环境的复杂性,如光照多变性等,提出了基于L模型的一种新的目标识别方法。L模型是一种新的颜色模型,能够在一定程度上克服光照变化带来的影响。通过对不同光照下的作物果实等目标物进行分割识别结果的实验比较,表明该方法相对于其他常见的识别方法,在各种光照变化条件下均能保持较好的识别效果。     

空气流速对温室地下蓄热系统湿热传递影响试验

为确定双层覆盖温室地下蓄热系统换热管道空气流速对蓄热量和水蒸气迁移的影响,建立合理的运行模式,测试了该系统以0.6～2.8m/s的空气流速蓄热时换热管道进、出口空气温度和相对湿度、地坪温度、室外温度,计算了换热管道进出口处空气含湿量与焓及蓄热功率。结果表明,在冬季白昼晴朗时,系统分别以0.6、1.0、1.5、2.0、2.5、2.8m/s的空气流速进行蓄热,温室内热空气流经换热管道焓值明显降低,以不同流速蓄热时进、出口空气焓差的变化幅度、变化趋势相近,换热均充分;蓄热功率随流速增加而增加,当空气流速小于2m/s时,蓄热功率不足,系统蓄热时较佳的空气流速为2.5～2.8m/s,蓄热时间应以     

基于模糊PID的采棉机作业速度最优控制算法与试验

针对采棉机作业速度影响采棉效率的问题,提出基于模糊PID控制技术的采棉机作业速度实时调整算法,建立行走速度调节模型,实现采棉机作业速度最优控制。该算法通过实时获取棉花在线流量,经采棉输入负荷梯度堵塞条件约束,并将模糊算法和常规PID控制相结合,应用模糊规则和推理方法对PID参数进行在线整定,实时调节行走速度,实现作业速度最优控制。借助基于FPGA的硬件控制器在4MZ-5型采棉机上进行了试验研究。试验表明:所提出的算法可以根据棉花在线流量当量大小实时调整作业速度,提高了采棉机作业效率;有效避免了因采棉量过大造成的输棉管堵塞故障,提高了采棉机智能化水平。     

梭锥管混浊流体分离装置倾角优化数值模拟研究

为了研究锥圈倾角和下锥管倾角对梭锥管内水沙分离效果的影响,在数值模拟计算结果与PIV测试结果一致基础之上,建立了5个不同锥圈倾角和7个不同下锥管倾角的梭锥管模型,采用层流方程和简化的多相流Mixture模型通过数值模拟计算了浑水含沙浓度为5kg/m3时各个梭锥管内部的泥沙浓度和速度场,详细对比分析了不同倾角下梭锥管内的速度场和浓度分布特性。结果表明,在上锥管结构尺寸、锥圈间距不变的条件下,锥圈倾角β与下锥管倾角γ相等且等于45°时,梭锥管水沙分离效果最好,在该角度下锥圈上表面泥沙滑动至排沙通道所需要的时间最短,梭锥管水沙分离效率最高。     

能量高效的农田无线传感器网络拓扑关联路由算法

针对农田无线传感器网络节点分布不均、能量约束严格等特点,提出了一种能量高效的簇头选择方法TBCS-EA,在以剩余能量进行簇头选择的基础上根据节点拓扑位置、拓扑密度等进行加权,使距离sink较近的节点与密集区节点大概率成为簇头,提高成簇能量使用效率。针对现有成簇算法频繁进行簇头选举,算法开销大等问题,提出了一种能量逼近式簇头轮换机制,节点连续担任簇头并以某一目标进行能量逼近,在达到逼近目标后进行根据簇内信息指定新簇头,减少簇头选择的次数与协议开销。仿真与实验结果表明,TBCS-EA算法的网络生命周期约为LEACH的2.2倍,CHCS的1.5倍,从节点能量曲线看能耗均衡效果与CHCS相当,明显优于LEACH。结果显示TBCS-EA综合性能较之于现有算法有明显提升。