采谱方式对竹材气干密度近红外预测模型精度的影响

该文对近红外光谱技术结合化学计量学分析方法快速预测毛竹材气干密度的可行性进行了研究,重点探讨不同采谱方式对所建模型预测精度的影响.为了便于对比,建模过程中光谱数据未经过任何预处理.结果表明,采谱方式影响着模型的预测精度.从竹材横切面采谱所建模型的预测精度最高,内表面（靠近竹黄面）居中,外表面（靠近竹青面）最差.但如果对竹材内外表面的光谱求平均后建模,则可以显著提高模型的预测精度.随后选择最优模型对随机抽取、未参与建模的30个未知样品的密度进行了预测,预测值与测量值的 相关性高,表明近红外光谱技术可以快速、准确地预测竹材的气干密度.      

6SF-40型加工番茄色选设备性能试验与参数优选

为研究加工番茄色选设备作业参数对其工作性能的影响规律,以分选精度和带出比为评价指标,对传送带速度、工作绝对压力及电磁阀脉频宽度等试验因素进行正交试验,对结果进行极差分析和方差分析,研究各因素对色选设备性能影响的主次关系和影响规律,确定较优工作参数组合.结果表明:输送带速度为0.816m/s、工作绝对压力0.5MPa、电磁阀脉频宽度为20ms时为较优参数组合,分选精度可达98%,带出比低于4,满足工厂加工要求.     

黄土高原沟壑区典型小流域高精度DEM制作及其应用研究

高精度数字高程模型(DEM)是水土流失规律研究与流域地形空间分析中重要的空间数据。以黄土高原沟壑区的南小河沟流域为例,以1：1万地形图为数据源,探讨了在Arcgis和ArcView地理信息平台下,生成高精度DEM及提取流域土壤侵蚀指标的步骤和方法。结果表明,提取的地形信息能准确地反映该区域地形起伏变化与破碎状况,满足当前“数字流域”建设的需要。     

Error assessment in decision-tree models applied to vegetation analysis

Methods were developed to evaluate the performance of a decision-tree model used to predict landscape-level patterns of potential forest vegetation in central New York State. The model integrated environmental databases and knowledge on distribution of vegetation. Soil and terrain decision-tree variables were derived by processing state-wide soil geographic databases and digital terrain data. Variables used as model inputs were soil parent material, soil drainage, soil acidity, slope position, slope gradient, and slope azimuth. Landscapescale maps of potential vegetation were derived through sequential map overlay operations using a geographic information system (GIS). A verification sample of 276 field plots was analyzed to determine: (1) agreement between GIS-derived estimates of decision-tree variables and direct field measurements, (2) agreement between vegetation distributions predicted using GIS-derived estimates and using field observations, (3) effect of misclassification costs on prediction agreement, (4) influence of particular environmental variables on model predictions, and (5) misclassification rates of the decision-tree model. Results indicate that the prediction model was most sensitive to drainage and slope gradient, and that the imprecision of the input data led to a high frequency of incorrect predictions of vegetation. However, in many cases of misclassification the predicted vegetation was similar to that of the field plots so that the cost of errors was less than expected from the misclassification rate alone. Moreover, since common vegetation types were more accurately predicted than rare types, the model appears to be reasonably good at predicting vegetation for a randomly selected plot in the landscape. The error assessment methodology developed for this study provides a useful approach for determining the accuracy and sensitivity of landscape-scale environmental models, and indicates the need to develop appropriate field sampling procedures for verifying the predictions of such models.     

给定装夹下走刀路径对铣削精度的影响

为有效解决腔薄壁件的加工变形问题,本文采用三维有限元分析方法,模拟了在给定的装夹条件下,不同的铣削走刀路径对航空薄壁框类零件加工变形精度的影响.仿真结果表明,在保证其他加工条件不变,只改变走刀路径的情况下,零件加工变形存在较大的不同.其中,采用从外向内的加工路径进行铣削加工时产生的变形较其他3种情况要小.最后通过铣削加工实验验证了模拟结果的正确性.     

水稻品种试验小区边际效应及其对试验准确度的影响

本文对水稻品种试验的小区边际效应作了初步的研究,结果表明:不同品种小区边行植株的穗数、实粒数、千粒重、产量等均有明显的优势;边行优势穗数平均达21.84%,每穗实粒数平均达15.69%,千粒重平均达3.86%,实产量平均达48.44%;边行优势具有显著的品种间差异性;这种差异性致使试验准确度受到一定影响,二种计产方法(以全小区计产和剔除边际效应后的计产)的品种产量位序相关系数仅为0.6929;边际效应在试验过程中应予以消除。     

高精度保证下的浙江省森林植被生物量评估

为准确评估浙江省森林植被生物量,以2009年浙江省森林资源连续清查第一手野外调查数据为数据源,以样地为评估基本单元,采用单株生物量模型法(乔木,毛竹Phyllostachys edulis,杂竹,下木和灌木),单位面积生物量模型法(草本)和单位面积生物量法(矮化乔木林、灌木经济林),测算了样地水平的森林植被生物量.在此基础上,运用系统抽样统计方法,将样地水平微观数据转换到全省宏观尺度,评估了全省总体的森林植被生物量,提供了主要评估结果的估计精度和估计区间.结果显示:2009年,浙江省森林植被总生物量为37 010.732×104t.主要森林植被类型中,乔木林群落为29 096.269×104t,竹林群落3 762.964×104t,灌木林群落1 747.953×104t.在P＜0.05的可靠性保证下,森林植被总生物量估计精度为96.64％,估计区间为35 767.171×104～38 254.293×104t;乔木林群落9558％,估计区间为27 810.214×104～30 382324×1 04t;竹林群落89.13％,估计区间为3 353.930×104～4 171.998×104t;灌木林群落90.00％,估计区间为1 573.158×104～1 922.748×104t.可见,采用以上方法测算的浙江省各类森林植被生物量评估结果,均有很高的精度保证和较好可信度.     

论食品检验准确性提高的控制因素

在食品检验过程中,应严格从检验流程的各个环节加以控制,从样品抽取、制备、校准仪器设备、配制试剂、选择检验方法及对相关检验项目的检查等几方面,确保获得准确的检验结果。     

基于GA-SVR的中长期径流预报

【目的】将遗传算法（GA）与支持向量机回归（SVR）2种算法结合,构建GA-SVR模型,并采用该模型对径流进行预报,为制定防洪抗旱与水资源调度方案提供依据。【方法】以陕西府谷县黄甫川水文站1979-2003年实测资料作为拟合样本,2004-2008年资料作为检验样本,选取降水量、蒸发量为输入量,径流为输出量,通过GA优化SVR的结构和参数,建立GA-SVR预报模型,进而进行径流预报,同时与基于误差反向传播算法的人工神经网络（BP-ANN）、投影寻踪回归（PPR）模型的预报结果进行对比分析。【结果】应用GA-SVR、BP-ANN、PPR 3个模型在径流拟合阶段的预报精度较检验阶段有所下降,但是预报精度均达到了乙级水平,其中以GA-SVR的预报精度最高,效果最好。【结论】GA-SVR模型实现了SVR参数自动化选取,较好地解决了高度非线性、小样本、过学习等问题,模型可行有效,为径流预报提供了一种新途径。     

农业科技区域精准传播策略研究——以福建省农科院农业科技区域传播为例

中国各区域的自然、农作物生长等条件的差异较大,生产结构呈多元化,农业科技传播的内容要与每个区域农村的生产实际都相适应还存在着一定的难度。研究农业科技区域精准传播策略的目的是探索如何能使农业科技传播内容、途径与当地农村生产实际相适应。本研究应用区域传播学理论,从农业科技区域传播的规律出发,以"福建省农业科学院农业科技区域传播"的成功案例为启示,提出以区域环境为坐标划分传播区域,根据传播区域的差异特征来制定传播的方式和内容,以及促进区域传播与区域环境良性互动的对策与建议。