一种土壤电导率测量方法的数学建模与实验研究

针对一种土壤电导率的测量方法——“电流—电压四端法”，从理论上深入探讨了该方法的测量原理，建立了对应的数学模型。关于Wenner分布、Schlumberger分布和 Polar dipole分布3种测量组态计算公式的正确性也通过实验进行了检验。     

筇竹与黄皮树人工混交林中筇竹地上部分生物量模型构建

本研究以筇竹与黄皮树人工混交林中筇竹地上部分为研究对象,测定分析了1~4年生分株地上部分各构件生物量及含水率,建立人工筇竹分株地上部分各构件的生物量及总生物量模型,以期为人工筇竹林的经营管理及其碳汇项目的开发提供科学依据。结果表明：随着筇竹分株年龄的增加,各构件含水率和生物量均逐渐减少,筇竹1~4年生分株地上部分平均含水率分别为57.62%、53.40%、50.01%、42.66%,平均生物量分别为133.99、123.31、109.76、85.39 g/m²;各年龄分株地上部分生物量的分配均呈现出秆＞枝＞叶的变化规律。不同年龄分株的胸径与秆、枝、叶生物量及地上部分总生物量均有极显著相关性(P＜0.01)。以胸径为自变量建立的各年龄筇竹分株地上部分总生物量模型的决定系数(R²)均在0.93以上,具有较高的可信度,也有着较强的适用性,可用于类似立地条件下的筇竹分株生物量估测。     

基于高光谱数据的高寒草地土壤有机碳预测模型研究

土壤退化是草地退化的更深层次指示,运用遥感手段大面积测定土壤有机碳进而评估草地土壤状况有助于对草地退化状态的正确认识。以甘南州高寒草地土壤为研究对象,使用ASD地物光谱仪,在室内条件下对土壤样品进行可见光/近红外光谱测量,分析8种光谱变换形式与土壤有机碳含量的相关性并选取特征波段,利用3种多元回归方法(逐步多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归),通过验证样本的决定系数(R_v²)、均方根误差(RMSE)和剩余估计偏差(RPD)来评价模型,进而确定高寒草地土壤有机碳的最佳估测模型。结果表明,微分变换方法可以显著提高光谱特征与土壤有机碳含量的相关性,在所有变换形式中以光谱反射率的一阶微分与土壤有机碳含量相关性最好,最大相关系数绝对值为0.865;基于光谱反射率一阶微分变换形式的3种多元回归方法对土壤有机碳均有极好的预测能力,表明对于土壤有机碳的稳定监测来说光谱反射率的一阶微分是非常有效的变换形式;综合考虑基于所有光谱变换形式的3种多元回归方法的预测结果,偏最小二乘回归法具有高的R_v²和RPD,同时具有低的RMSE值,是研究区土壤有机碳估测的最优回归方法;基于光谱反射率对数的一阶微分变换形式所建立的偏最小二乘回归模型具有相对较高的预测集决定系数(R_v²=0.878)、最大剩余估计偏差(RPD=2.946)和最小均方根误差(RMSE=7.520),因此该模型为甘南高寒草地土壤有机碳的最优估测模型,最优模型的RPD大于2.5说明该模型有足够的稳定性可以应用于其他地区土壤有机碳的估测。     

不同茶园假眼小绿叶蝉抗药性比较

假眼小绿叶蝉Empoascavitis(Gothe))是我国茶区的主要害虫.本文采用药膜法测定了14种杀虫剂对该虫相对敏感种群的毒力基线,比较了6种常用农药在不同茶园的抗性差异.结果表明,随着茶园施药水平的提高,其LC50值和抗药性逐渐增强,对新型药剂阿克泰的抗性倍数增幅最大,增长了2.2-13.3倍,而对高效氯氰菊酯的则增幅最小,增长了1.5-3.4倍.毒力基线测定结果表明:敌敌畏的LC50值为310.5990mg·L-1,毒力最低;阿克泰的LC50值为1.2029mg·L-1,毒力最高,相对敌敌畏的毒力为258.2倍.     

Presence–absence surveys of prey and their use in predicting leopard (Panthera pardus) densities: a case study from Armenia

It is important to predict how many individuals of a predator species can survive in a given area on the basis of prey sufficiency and to compare predictive estimates with actual numbers to understand whether or not key threats are related to prey availability. Rugged terrain and low detection probabilities do not allow for the use of traditional prey count techniques in mountain areas. We used presence–absence occupancy modeling and camera‐trapping to estimate the abundance and densities of prey species and regression analysis to predict leopard (Panthera pardus) densities from estimated prey biomass in the mountains of the Nuvadi area, Meghri Ridge, southern Armenia. The prey densities were 12.94 ± 2.18 individuals km^?2 for the bezoar goat (Capra aegagrus), 6.88 ± 1.56 for the wild boar (Sus scrofa) and 0.44 ± 0.20 for the roe deer (Capreolus capreolus). The detection probability of the prey was a strong function of the activity patterns, and was highest in diurnal bezoar goats (0.59 ± 0.09). Based on robust regression, the estimated total ungulate prey biomass (720.37 ± 142.72 kg km^?2) can support a leopard density of 7. 18 ± 3.06 individuals 100 km^?2. The actual leopard density is only 0.34 individuals 100 km^?2 (i.e. one subadult male recorded over the 296.9 km²), estimated from tracking and camera‐trapping. The most plausible explanation for this discrepancy between predicted and actual leopard density is that poaching and disturbance caused by livestock breeding, plant gathering, deforestation and human‐induced wild fires are affecting the leopard population in Armenia.     

基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点,传统统计方法难以准确预测消费行为的问题,提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题,提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率;其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响,提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数,实现参数的自动化选择,提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络,遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子,提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看,改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性,...     

基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证。结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r²)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r²、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测...     

Comparison of homogeneity and heterogeneity of residual variance using random regression test-day models for first lactation Japanese Holstein cows

Using a large‐scale data set that included first lactation test day records from 1975 to 2000 for Japanese Holsteins, genetic parameters for milk yield were estimated by using random regression (RR) test‐day models (TDM) with heterogeneous and homogeneous residual variances. It is necessary for the RR‐TDM to include a function that explains the shape of the lactation curve. The RR‐TDM with the LW curve, which combined Wilmink's curve and a Legendre polynomial, was used for fitting the model for milk yield. In recent years, increases in residual variance have been noted for Japanese dairy cattle. Thus, three kinds of heterogeneous residual variance over the calving year were considered: H1, H2 and HG. Linear and quadratic exponential functions for the calving year were used in H1 and H2, respectively. Residual variance of HG was divided into five groups according to calving year. Homogeneous residual variance was HO. All heterogeneous residual variances increased with calving year in an almost linear fashion. Residual variance increased over the study period. However, there is no need to consider heterogeneous residual variances in genetic evaluations, because the heterogeneity of residual variance over the years did not affect the ranking of top sires and cows.     

东北低山丘陵区土地适宜性评价与潜力分析——以吉林省西南部黑牛河流域为例

喀斯特地区土地的石漠化与地层岩性、河流切割、土壤侵蚀、坡度及人类活动等有关。主要从岩性方面来分析喀斯特地区石漠化的成因,并以贵州高原的清镇市为例,结合石漠化的相关数据,运用GIS工作平台及计算机数据统计分析系统,分析各岩层组中各岩性石漠化的分布及等级,从而得出石灰岩地区的石漠化面积最大,石漠化程度最高,而泥灰岩地区的石漠化面积最少。因此,喀斯特地区的地层岩性与石漠化的级别和分布有密切关系。