基于4D-VAR和条件植被温度指数的冬小麦单产估测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、作物估产等提供科学依据。为了提高VTCI的区域估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,将遥感反演的VTCI与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层含水率相结合,通过四维变分(4D-VAR)同化算法实现2008—2014年冬小麦主要生育期旬尺度VTCI的同化。将同化和未同化的VTCI分别运用改进的层次分析法、熵值法及两者组合赋权法建立冬小麦单产估测模型,选择最优估测模型对2011年关中平原各县(区)进行单产估测和精度评价,并分析2008—2014年关中平原冬小麦单产的时空分布特征,结果表明:无论是在单点尺度还是区域尺度,同化的VTCI均能更好地响应外部观测数据,区域VTCI纹理性更好,更符合VTCI的先验知识。与未同化VTCI构建的估测模型相比,应用同化的VTCI所建的估测模型的估测精度明显提高,相关系数达到0.784(P0.001)。应用最优估测模型对2011年关中平原29个县(区)估产结果中,有16个县(区)的估测单产相对误差小于10%,28个县(区)的估测单产相对误差小于15%,总体平均相对误差为8.68%,均方根误差为421.9 kg/hm~2。近年来关中平原的冬小麦单产呈现个别年份波动、总体增长的年际变化规律,且呈现出中部单产最高、西部次之、东部最低的空间分布特征,与实际情况符合。     

基于LAI和VTCI及粒子滤波同化算法的冬小麦单产估测

为进一步提高冬小麦单产的估测精度和验证粒子滤波算法在同化研究中的适用性,以陕西省关中平原为研究区域,以叶面积指数(LAI)和条件植被温度指数(VTCI)为同化系统的状态变量,采用重采样粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟的与遥感数据反演的LAI和VTCI,并依据在不同类型样点应用最优同化LAI和VTCI构建的单产组合估测模型对2008—2014年冬小麦单产进行估测。结果表明,同化LAI具有良好的时间和空间连续性,可减缓CERES-Wheat模型模拟LAI的剧烈变化,其峰值出现时间与遥感LAI变化趋势基本同步,更加符合关中平原冬小麦实际变化情况;同化VTCI能同时表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势,且更能反映冬小麦对水分胁迫的敏感性。比较不同类型样点基于不同同化变量建立的估产模型,发现在旱作样点,同时同化VTCI和LAI的单产估测结果(R2=0.531)优于单独同化VTCI(R2=0.475)或LAI(R2=0.428)的估测结果,且同时同化VTCI和LAI与实测产量间相关性达极显著水平(P0.001);而在灌溉样点单独同化LAI的估测结果精度最高(R2=0.539),同时同化VTCI和LAI的估测结果次之(R2=0.457),单独同化VTCI的估测结果较差(R2=0.243)。表明在旱作样点,冬小麦叶面积指数和水分胁迫是影响其产量形成的主要因子,而在灌溉样点,叶面积指数是影响冬小麦产量形成的主要因子。     

SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性研究

利用一维多层水热耦合SHAW(Simultaneous heat and water)模型,在2015年商丘田间实验基础上,模拟冬小麦拔节后晚霜冻敏感期幼穗层气温,并结合拔节后天数对晚霜冻害的发生及其程度进行监测,以研究SHAW模型在冬小麦晚霜冻害监测中的适用性。结果表明,模型能准确模拟晚霜冻敏感期幼穗层20~60 cm高度垂直方向上的每小时气温变化,模拟值与实测值间的绝对误差低于1℃的占44.7%,低于2℃的占72.5%,且夜晚的模拟效果优于白天,相较于气象站日最低气温,SHAW模型模拟的幼穗层日最低气温和低温持续时间更能反映实际冻害发生时的低温环境。由于农田小气候的影响,气象站、农田上方2 m高度和幼穗层气温具有较大差异性,当SHAW模型所需的农田上方2 m高度气象数据缺乏时,将气象站数据转换为农田2 m高度气象数据代入模型的模拟方法优于直接将气象站气象数据代入模型的模拟方法,前者模拟的幼穗层日最低气温与实测值更为接近,所确定的晚霜冻等级与实际情况更加符合。因此,利用SHAW模型对冬小麦晚霜冻害进行监测是可行且适用的,相较于传统的气象站日最低气温监测指标,可提高监测晚霜冻害发生情况和冻害程度的准确率。     

双端曲面齿轮式柱塞泵运动特性分析与实验

为解决斜盘式柱塞泵摩擦副的磨损问题,提出了一种新型轴向柱塞泵,用双端曲面齿轮代替了斜盘,用齿轮副代替了摩擦副。利用端曲面齿轮副传动原理建立了单柱塞、六柱塞双端曲面齿轮式柱塞泵的运动特性数学模型,得出了柱塞运动规律。通过ADAMS虚拟样机建立了柱塞泵运动特性仿真模型,验证了新型柱塞泵柱塞运动的可行性。利用LH-050型激光位移传感器对柱塞泵运动特性测试实验台进行了相关测试,通过实验测试结果和理论值对比发现:实验数据与理论计算值吻合较好,误差控制在5%以内,证明了柱塞泵运动特性理论模型的正确性。     

蒲草群落蒸散耗水规律及影响因子研究

利用Penman-Monteith模型及单作物系数法计算了2013年石佛寺人工湿地蒲草全生育期的逐日实际蒸散量,对比分析了各时期的自由水面蒸发量,并采用偏相关法分析了影响蒲草群落实际蒸散量及水面蒸发量的气象因子。结果表明,蒲草全生育期单位面积的累积蒸散量为607.96mm,整体呈先升高后下降趋势,其中稳定期蒸散强度最大达到4.52mm/d,是生态需水的关键时期,相应全生育阶段的水面蒸发量为560.11mm,蒸散系数达到1.09,说明蒲草的存在能够增加湿地水分的扩散;蒸腾和蒸发受各生育阶段气象因子的影响程度不同,主要受太阳辐射和风速的影响。     

基于SEBS模型反演凌河流域尺度地表蒸散发量

利用NOAA/AVHRR数据和气象资料,结合反演陆面蒸发较为准确的SEBS(Surface Energy Balance System)模型,反演了2011年我国辽宁西部地区凌河流域蒸散发量的时空分布。研究表明,凌河流域各月的蒸散发量变化范围在0~7mm之间,少数地区超过7mm。研究为大面积获取我国辽西北干旱地区的蒸散发情况奠定了基础。     

基于DSP嵌入式系统的机械式自清洁播种头设计

为解决现有针式穴盘播种机的吸嘴易发生堵塞影响播种质量的问题,基于DSP嵌入式图像识别系统,结合装置气吸-气吹的播种原理,设计了一种新的机械式自清洁播种头。该装置主要由DSP嵌入式图像识别和自动化清洁控制系统组成,图像处理模块采用TMS320DM642内核,包括图像预处理、特征提取、特征编码和编码匹配过程。机械部分包括吸嘴头、固定部、清洁活塞、顶针和复位弹簧等,通过和阻塞种子的图像匹配,输出接通正气压动作,利用活塞和顶针对吸嘴头进行疏通和排种作业。为了验证装置的有效性和可靠性,对系统进行了测试。结果表明:在播种速度为30排/min时,自清洁播种头播种的单粒率为98.7%、空穴率为0.52%、重播率为1.21%,与传统针式吸嘴相比,播种质量和防堵效果大幅度提高。     

深翻犁翻转机构的研究与分析

以1LX-S-65悬挂翻转式深翻犁翻转机构为对象,对其立式液压油缸进行运动分析,并建立了翻转机构的数学模型。通过对翻转机构的受力分析及计算液压油缸的相关参数,设计了能够实现1LX-S-65深翻犁地头顺利平稳翻转的翻转机构,从而以较小的换向冲击确保犁的成功越中和换向。     

羊咳嗽声的特征参数提取与识别方法

为在设施圈养羊只产生呼吸道疾病的初期,通过监测其咳嗽声进行疾病预警和健康状况诊断,以内蒙古地区广泛推广的杜泊羊为例,对杜泊羊的咳嗽声信号进行自动采集和计算机识别,在不增加羊咳嗽声特征参数维数的前提下,提出一种改进的梅尔频率倒谱系数(MFCC),试验结果表明,该参数和短时能量、过零率组合的14维特征参数,经过羊咳嗽声隐马尔可夫模型(HMM)识别系统,其识别率、误识别率和总识别率分别达到了86.23%、7.17%和88.43%,该组合特征参数经主成分分析可降到9维,而通过BP神经网络改善的HMM咳嗽声识别系统,对咳嗽声的识别率、误识别率和总识别率分别达到了92.54%、5.37%和95.04%,满足了杜泊羊咳嗽声识别的要求。     

等维动态递补灰色模型改进及应用研究

针对等维动态递补灰色模型对波动性数据预测的局限性,提出了缓冲算子等维动态递补灰色模型,改进了原有模型对波动性数据预测误差较大的问题。利用成都市2008—2013年的用水统计资料,在验证了模型的实用性后,分别建立了传统的GM(1,1)模型、等维动态递补GM(1,1)模型以及带有弱化缓冲算子的等维动态递补GM(1,1)模型,对成都市2016、2020、2025年各类用水量进行预测分析。结果表明,改进后的模型预测精度高,实用性好,能给成都市未来的水资源规划与管理提供可靠的依据。