Environmental associations of Pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis) catch in the California Current system

We investigate the impact of oceanographic variability on Pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis: PBF) distributions in the California Current system using remotely sensed environmental data, and fishery‐dependent data from multiple fisheries in a habitat‐modeling framework. We examined the effects of local oceanic conditions (sea surface temperature, surface chlorophyll, sea surface height, eddy kinetic energy), as well as large‐scale oceanographic phenomena, such as El Niño, on PBF availability to commercial and recreational fishing fleets. Results from generalized additive models showed that warmer temperatures of around 17–21°C with low surface chlorophyll concentrations (<0.5 mg/m³) increased probability of occurrence of PBF in the Commercial Passenger Fishing Vessel and purse seine fisheries. These associations were particularly evident during a recent marine heatwave (the “Blob”). In contrast, PBF were most likely to be encountered on drift gillnet gear in somewhat cooler waters (13–18°C), with moderate chlorophyll concentrations (0.5–1.0 mg/m³). This discrepancy was likely a result of differing spatiotemporal distribution of fishing effort among fleets, as well as the different vertical depths fished by each gear, demonstrating the importance of understanding selectivity when building correlative habitat models. In the future, monitoring and understanding environmentally driven changes in the availability of PBF to commercial and recreational fisheries can contribute to the implementation of ecosystem approaches to fishery management.     

基于深度学习的温室大棚实例识别及模型迁移

温室大棚实例提取在蔬菜种植面积测算和产量估计等方面具有重要意义。该研究以高效准确地识别大尺度范围内温室大棚实例为目标,提出了一种基于卷积神经网络和形态学后处理的“区域-边界”实例提取方法,以及单纯迁移模式、尺度适应模式、模型微调模式3种不同的迁移模式。试验结果表明,利用UNet网络构建“区域-边界”多分类模型识别温室大棚实例效果最优（实例召回率达到91.05%）。形态学后处理操作能够进一步优化温室大棚实例提取结果（单元交并比相比于操作前提高10.53个百分点）。探讨了3种模型迁移模式应用在不同场景时的表现,迁移效果由高到低依次为模型微调模式（实例召回率为87.93%）、尺度适应模式（实例召回率为41.72%）、单纯迁移模式（实例召回率为24.15%）。基于“区域-边界”实例提取方法并根据预测区域和训练区域的场景差异选择不同的迁移模式可以快速精准地识别大尺度范围内温室大棚实例,为农业设施的智能化建设提供信息支撑。     

山西省农业结构调整的数学模型与对策

运用线性回归、灰色系统理论及运筹学的方法确定了山西省农业内部结构调整的约束条件,预测并建立了山西省近期、中期、长期农业内部结构调整的线性规划数学模型,提出了全面建设小康社会时期山西省农业内部结构调整的方案及结构调整的重点与相应对策。     

改性沸石对猪场沼液氮磷吸附特性与机理分析

针对猪场沼液氮磷含量高、有机污染严重、难以处理的问题,采用经氯化钠溶液改性沸石为载体对沼液中氮磷吸附特性和去除机理进行分析研究,考察了沸石投加量、吸附时间、沼液初始浓度等影响因素。结果表明:当沸石投加量为每100mL10g、吸附时间48 h时,最大氨氮去除率可达90.66%,氨氮饱和吸附量可达1.43 mg·g-1,最大总磷去除率可达85.97%,磷饱和吸附量可达0.16 mg·g-1。吸附后的沸石污泥含有大量氮磷元素,是一种优质缓释肥料。Freundlich、Langmuir方程均能较好地解析改性沸石的等温吸附过程,其吸附动力学符合准二级动力学模型,R2均达0.98以上。沸石对猪场沼液中有机态氮磷去除主要基于物理性吸附和沸石中的活性基团与有机官能团所产生的配位络合,无机态氮磷则主要以离子交换及吸附沉淀方式得以去除。     

秃杉人工林树高曲线模型研究

利用秃杉人工林标准地调查数据,以理查德为基本方程,采用哑变量的方法,引入立地质量因子,构建以立地质量为哑变量的秃杉人工林树高曲线模型,并将其与二元材积表相结合,测算标准地蓄积量。经交叉建模检验,建立的树高曲线模型,其估算精度接近二元材积表的估计水平。所构建的树高曲线模型在很大程度上减少了野外调查的工作量,提高了工作效率,为中国的森林资源调查提供一定的参考应用价值。     

河蟹养殖生态、气象影响因子观测研究

基于2011~2012年河蟹养殖生态、气象观测资料,对河蟹不同生长断面的体重、水温、蟹龄之间的相互关系进行分析,利用多元回归方法建立了河蟹平均体重预测模型。根据不同层次水温与气温的相关关系,建立了利用气温预测水温的模型。研究结果表明:(1)在相同管理措施下,水温是河蟹生长快慢的影响因子,河蟹生长最快的时期对应的平均水温为25~28℃,这也是河蟹进化过程中适应自然季节变化的结果;(2)4~8月份河蟹平均体重与水温相关性较好,采用回归方法,可构建河蟹不同生长期平均体重预测模型;对2012年的预测结果与实际观测资料对比分析表明,预测值与实测值较为接近;(3)前3日滑动平均气温与各层水温的线性相关关系最好,可利用该指标预测各层水温,进而预测河蟹不同生长期平均体重。     

华山松种源对树高生长模型参数的影响

【目的】研究华山松种源对树高生长模型参数的影响,为建立通用的华山松树高生长模型奠定基础。【方法】以湖北省宜昌市大老岭林场华山松种源试验林为研究对象,利用林龄4~10年、24年和32年的树高数据,建立华山松11个种源的基础模型、哑变量模型和非线性混合模型,并对各模型的拟合精度进行比较。【结果】在Richards、Logistic、Schumacher和Korf 4个最常用的树高理论方程中,以Richards方程的拟合效果最好,故选其作为基础模型。哑变量模型和非线性混合模型的检验结果均显示,华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。对比3种模型的决定系数R2、残差平方和SSE、平均绝对残差|E|和均方根误差RMSE4个精度评价指标发现,哑变量模型和非线性混合模型的精度比基础模型明显提高,二者平均精度的决定系数R2提高1.37%,残差平方和SSE降低18.27%,平均绝对残差|E|降低12.77%,均方根误差RMSE降低9.6%;哑变量模型的拟合精度比非线性混合模型稍高,决定系数R2提高0.1%,残差平方和SSE、平均绝对残差|E|、均方根误差RMSE分别降低1.8%,4%和0.9%。【结论】华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。在种源数量不多时,利用哑变量模型建立通用的华山松种源树高生长模型是一种较好的方法。     

浙江庆元杉木人工林生物量的研究

根据１００块标准地材料，利用１００株平均木解析木，探讨了杉木人工林生物量与胸径（Ｄ）、树高（Ｈ）及林木各部分生物量，总生物量与材积（Ｖ去皮、Ｖ带皮）的回归关系，选出了Ｄ、Ｈ与各器官生物量之间相关最密切的方程及材积与生物量的最佳估测模型，初步研究了生物量与林龄、地位指数和密度三者之间的相关关系。