基于多源数据的村域撂荒驱动力分析及模型模拟

耕地撂荒受多重驱动力影响,从多重驱动力中梳理出主要驱动力、次要驱动力或伪驱动力,对撂荒地的研究和管理有重大意义。本研究以内蒙古和林格尔县为研究区,采用高分遥感数据(哨兵二号、资源三号、高分一号)结合土地变更调查数据,利用联合变化检测方法提取撂荒地,提取结果的总体精度为97.6%。在此基础上,结合村干部的问卷调查数据,设计了可能影响区域撂荒的9个自变量。将70个样本村分为训练集(50个)和验证集(20个),用多元线性模型对训练集进行逐步回归,最终进入模型的4个自变量为常户比、地形、耕村比、城市距离。该模型的调整R方为0.811,验证集的预测值与真实值拟合效果良好,说明模型对村域撂荒驱动力的解释能力较强,输出结果较为稳定。模型模拟认为,村域撂荒主要驱动力为村庄地形、人口流失程度、农垦程度和城市距离;次要驱动力为地表水资源;伪驱动力为村庄海拔、乔木林覆盖率、人均收入和小农机普及率。本研究可为判别区域撂荒驱动力、定向提升撂荒地管理提供依据。     

饲料加工场所粉尘爆炸的预防和防护

随着人们对安全生产的认识日益加深,饲料加工场所中可燃粉尘的爆炸风险也日渐受到相关部门和单位的高度重视。文章重点介绍饲料加工场所中粉尘爆炸危险场所分类的必要性,以及场所分类的原则和方法,同时大量列举了当前工艺设备条件下的饲料加工场所中粉尘爆炸危险区域和区域范围,以预防粉尘爆炸或降低粉尘爆炸的风险。     

幼虫期降水对马尾松毛虫发生量影响研究

通过安徽省潜山市监测数据实证分析表明,降雨对于马尾松毛虫发生量的影响线性关系不明显,但非线性关系很明显,其中基于多层感知器分析结果表明,第1、2龄降雨量(mm)自变量重要性值为0.867,规范化后的重要性值分别为100.0%。因此,第1、2龄降雨量(mm)可以作为马尾松毛虫精细化预报建模主要因子之一,对马尾松毛虫进行预报,实现马尾松毛虫灾害精细化管理。     

农机减速器制造质量多特征决策

随着经济全球化的持续发展,现代农业智能制造的研究需求在不停增加,本文针对农机减速器的制造环境特点及系统需求分析进行农机减速器智能制造系统的搭建和方案的设计。并围绕农机减速器制造过程中数据的分析与处理,建立农机减速器制造质量多特征决策,揭示数据的关联关系以及对智能农业装备制造的影响规律,通过LLE降维算法、SVM、随机森林和DS证据理论等多种算法对采集到的数据进行降维融合和质量预测,经融合后的多分类器预测质量正确率达到93.75%,预测的正确性比单个分类器预测有所提高,解决了不同分类器决策结果的冲突问题和多特征信息造成的不确定性问题,助力中国农业装备产业的转型升级。