Surfer在干旱预警决策服务系统中的应用

结合重庆市旱涝灾害预警决策服务系统的应用背景,详细阐述了Surfer在系统中的具体应用,并且用解释型的脚本语言实现了干旱的严重程度在地图上的展示,展示的效果包括等值线、细网格化和区域填充图。使用预报数据进行干旱预警,监测灾情的发展趋势;使用相似年评估和农作物应对灾情措施,为抗旱工作决策提供参考依据。通过对重庆2006年的伏旱监测结果显示,干旱的严重程度在地图上得到了充分体现,为抗灾减灾工作把握重点提供很好的指导意义和决策帮助。     

黑河中游区农业节水模式研究及其

黑河中游区农业节水模式研究，是以农业节水措施的组合为变量，以区域经济效益最大为目标函数，采用多目标线性规划的方法，确定各种节水组合措施的发展面积及其经济效益，供政府行政部门进行决策，指导农业生产规划和农民生产、经营。     

畦灌灌水要素决策服务系统

根据精细灌溉的要求,采用零惯量模型和土壤入渗理论,开发建立了可进行畦灌水流运动模拟、灌水质量评价、灌水技术参数优化、利用灌溉试验资料率定糙率和入渗参数等功能的畦灌决策计算机服务系统,该系统可为灌区技术人员确定畦灌技术参数、指导灌水实践提供决策服务,也可作为科研人员研究节水灌溉的一种技术工具。     

基于GS与物元模型的河道疏浚规

应用物元理论，以河道质量评判为例讨论了物元集合的建立、等级关联度的确定等关键技术问题，建立了河道质量综合评判的物元模型，并将河道质量综合评判物元模型与ＧＩＳ技术先进的图形处理和空间分析功能相结合，以原始数据为基础，对东台市头灶镇主要河道质量进行了评价，同时利用GIS可视化技术将评判结果直观地显示给用户。评价结果显示主要河道的总体评价级别多为3级，占河道总数的60%，与实际情况相吻合，也验证了该系统的可靠性。河道疏浚规划管理部门可依据此评价结果，作为河道疏浚规划的决策依据。     

基于熵权的导流标准多目标决策分析

通过分析决策方案目标集．采用信息熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重．运用多目标决策理论，建立导流标准多目标模糊优选模型。该模型系统地考虑了决策方案目标集的客观因素和决策者的主观因素。通过锦屏一级水电站施工导流标准的决策分析，说明该方法和模型是有效的．很好地解决了导流工程的施工强度、投资及风险损失的关系。     

村规民约对牧民减畜决策行为的影响

牧民的减畜行为在草原退化过程中起着关键的作用。村规民约作为一种基层自治方式,在一定程度上,对实现草原环境治理的制度化和法制化具有积极作用。因此,本研究通过探讨村规民约对牧民减畜决策行为的影响,以期从非正式制度视角,提出控制牧民超载过牧行为的政策建议。本研究在对村规民约对牧民草原保护决策行为影响机制进行分析的基础上,以内蒙古和新疆193户牧民的实地调研数据为依据,运用Double-Hurdle模型,实证分析村规民约对牧民草原生态保护决策行为的影响。研究发现,以书面形式制定,且近5年内容未发生变化的村规民约,可显著提高牧民的减畜意愿;宗教信仰对牧民的减畜意愿有显著的制约作用;汉语水平越好的牧民,其减畜意愿越高。本研究认为村规民约对其生产生活影响程度越高的牧民,其减畜比例越高;牧民的受教育水平和家庭收入水平与其减畜比例均显著负相关。因此,重视村规民约制定形式的规范性和内容的稳定性,提高牧民对村规民约的遵守程度和认可程度,定期开展牧民汉语培训工作,提高牧民的汉语水平等方式对引导牧民做出有利于保护草原生态的决策行为有积极作用。     

农产品分级决策方法的研究现状与发展趋势

综述了国内外水果、蔬菜及其它农产品分级决策方法的研究与应用现状,归纳了现有研究尚存的主要问题,如研究对象比较单一、信息采集不全面、没有统一的分级标准等.提出广泛扩展研究对象种类、搞好农产品分级与标准化工作,把研究适合我国国情的农产品分级决策方法等作为今后的发展趋势.     

锐意进取担当作为奋力开创农业机械化工作新局面 ——全省农业机械化工作会议在南京召开

2021年3月9日,全省农业机械化工作会议在南京召开.会议的主要任务是,全面贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,按照中央和省委省政府"三农"工作决策部署,总结"十三五"全省农机化工作,分析新发展阶段农机化工作面临的新形势新任务,谋划"十四五"发展思路,部署2021年重点工作.会议由省农业农村厅副厅...     

旱作农区应变型种植制度决策系统的建立及效益

针对宁南旱区降水资源短缺且变异性显著,造成干旱灾害频繁的气候特点,依据不同作物对干旱气候的适应性规律,借助农业系统工程原理和方法,进行应变型种植制度优化设计,组建了不同生态类型地区的应变型种植制度决策系统.在综合考虑各种干旱发生频率及其对作物产量影响程度的基础上,种植制度优化模式包括了随机型和确定型两种决     

基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机（SVM）等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。