衡阳紫色土丘陵坡地不同植被恢复过程中土壤水文效应

采用空间代替时间序列方法, 对衡阳紫色土丘陵坡地不同植被恢复阶段土壤层的水文效应进行研究。结果表明: (1)从裸露地、草坡、灌草、灌丛至乔灌恢复阶段, 土壤蓄水性与渗透性显著增加(P<0.05); (2)Horton入渗模型对各植被恢复阶段的入渗过程拟合效果较好(R²≥0.765), 有较好的适用性; (3)土壤理化性状、植被根系显著影响土壤的渗透性能, 植被根系提高土壤入渗性能的实质是: ≤1 mm细根可有效改善土壤的理化性状; (4)基于主成分分析, 从裸露地、草坡、灌草、灌丛至乔灌恢复阶段, 土壤综合水文效应显著提高(P<0.05)。此研究结果将丰富该地区植物生态学与恢复生态学的内容, 并为衡阳紫色土丘陵坡地生态系统的恢复与重建提供重要依据。     

玉米根茬抖动升运机构的建模与优化

收获玉米根茬过程中,采用碾压方式脱去裹夹于根系中央的泥土颇为有效,然而将根茬输送至碾辊处的过程中,经常出现下滑、堆叠等不良状况,严重影响了物料的有效升运与碾压脱土,因此根茬的有序升运与整列是实现碾压脱土的前提与关键。该文采用理论与试验相结合的方法对该机构进行优化:首先建立玉米根茬在抖动链条上的动力学模型,并确定根茬稳定升运及跳动的临界条件;然后在理论研究的基础上,借助升运试验平台及高速摄像系统,对根茬的升运及跳动过程实施记录和分析,最后确定了抖动升运机构的最优参数组合,升运链的倾角为23°,驱动轮转速为120r/min,抖动轮顶起高度为22mm。系统在最优参数下的试验结果表明:根茬能够随着抖动链条有序上移,并在链条斜面上小幅跳动,能够有效缓解根茬的堆叠、拥堵状态。     

基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统

为了实现大田害虫的快速实时识别和诊断,设计了一套大田害虫远程自动识别系统。该系统通过3G无线网络将害虫照片传输到主控平台中,在主控平台中实现远程自动识别。系统首先对害虫图像进行基于形态和颜色特征值的提取。害虫图像的形态特征由周长、面积、偏心率等以及7个胡不变矩共16个特征值组成,颜色特征值由9个颜色矩组成,然后建立支持向量机分类器。采用该系统对6种常见大田害虫进行了测试,平均准确率达到87.4%。考虑到不同的害虫姿态和大田中不同的光照条件,系统的分类效果是满意的。     

基于蒙特卡罗特征投影法的小麦蛋白质近红外光谱测量变量选择

为了实现小麦蛋白质的无损检测,简化便携式小麦蛋白质检测设备的预测模型,提高模型预测精度,该文针对小麦采集波长范围为950～1690nm的近红外漫透反射光谱,结合蒙特卡罗采样(MCS,monte carlosampling)技术与特征投影图(LPG,latent projective graph)方法对波长变量进行选择。根据模型集群分析(MPA,model population analysis)思想,采用MCS技术建立样本子空间,利用主成分分析(PCA,principal componentanalysis)得到LPG,假定LPG中共线性光谱变量对建模作用相同,选出少数波长变量建立子预测模型,选出预测均方根误差(RMSEP,root-mean-square error of prediction)较小的子模型,统计分析其变量的出现频次,选取频次最高的波长变量作为影响变量(IVs,influential variables)。研究结果表明,利用IVs建模可以将RMSEP值由0.5245减小到0.2548,采用蒙特卡罗采样技术的特征投影图方法(MC-LPG,monte carlo-latent projective graph)进行变量选择,对于提高模型预测精度是可行的。     

一维马尔可夫链模拟黑河中游流域土壤质地垂向变异

黑河中游地区土壤剖面砂、黏层次相间排列的特点及部分区域剖面中出现的不透水层对土壤中的水分运动和溶质迁移具有重要影响。该研究调查了黑河中游100 km2区域内土壤剖面的质地分层情况,运用一维嵌入马尔可夫链模型模拟该地区的土壤质地剖面。研究表明,研究区土壤剖面共出现砂土、壤质砂土、砂质壤土、壤土、黏质壤土、粉黏壤土和粉黏土7种质地类型,层次厚度呈对数正态分布。粉黏土未在表层土壤出现,而砂土在表层出现的概率明显高于其余质地类型,剖面某一质地层之下多出现细粒含量比其高的下一质地类型。剖面上相邻两质地层之间的转移具有明显的马尔可夫链特征（简称马氏性）,且马氏链是平稳的。一维嵌入马尔可夫链模型能够较好地描述研究区土壤质地层次的垂向变化,剖面主要的质地层次组合为：砂—壤、壤—砂、壤—黏、黏—壤。对土壤质地剖面的定量模拟,可以为开展该区域土壤水循环、转化和溶质迁移等相关研究提供参考。     

不同作物类型下蒸散发时间尺度扩展方法对比

该文的目的是评价由瞬时潜热通量经过时间尺度扩展方法计算日蒸散发量的可靠性。为此,采用蒸发比法、改进的蒸发比法、正弦关系法及作物系数法等4种常用的蒸散发时间尺度扩展方法,针对位于华北平原的高营站和位于东北平原的通榆站的5种典型下垫面类型,分别对瞬时潜热通量进行时间尺度扩展,估算日蒸散发量,并与通量站采用涡度相关系统观测的日蒸散发量进行对比。结果表明,尽管4种方法在总体上具有一致性,但改进的蒸发比法的模拟精度最高（相对均方根误差20%左右）,更适合于估算中国北方典型农田的日蒸散发量。然而,4种方法均存在系统误差,从而导致采用上午时段瞬时通量估算的日蒸散发量系统偏小,而采用下午时段估算的日蒸散发量系统偏大。     

矿业废弃地再利用空间结构优化的技术体系与方法

为了合理确定矿业废弃地再利用的用途、数量比例和空间布局,释放其再利用潜力,保障矿产资源型城市未来发展所需各项用地,构建了矿业废弃地再利用空间结构优化的技术体系,即先进行复垦适宜性评价,而后进行数量结构优化,最后进行空间结构优化。提出了数量结构优化和空间结构优化的思路和方法,数量结构优化应将再利用为各种地类的矿业废弃地的面积与区域内原有的相同地类的面积进行整合,综合考虑土地利用的生态、经济、社会效益,同时将土地复垦适宜性评价的结果作为主要约束条件;将数量结构优化的结果作为空间结构优化的约束条件,将矿业废弃地视为一种独立的地类参与整个区域的土地利用空间结构优化,通过区域土地利用空间结构优化的结果来确定矿业废弃地再利用的最优空间布局,同时结合土地复垦适宜性评价的结果对其进行检验和修正。采用比较分析法,选择基于GIS的模糊综合评价法作为土地复垦适宜性评价的方法;数量结构优化采用基于生态位的线性规划模型,空间结构优化采用CLUES模型。最后,以北京市门头沟区为例进行了实证研究。结果表明,该技术体系、方法和模型有效地实现了矿业废弃地再利用数量结构和空间结构的协同优化。该研究可为矿产资源型城市矿业废弃地再利用的实践提供理论借鉴。     

利用轻小型飞机遥感数据建立人工林特征参数模型

目前获取森林特征参数的主要方法是外业测量,工作量大、效率低。该文以中国自主研发的轻小型航空遥感系统为数据获取工具,以油松人工林为研究对象,通过对获取森林的激光雷达（light detection and ranging,LIDAR）点云数据去噪,分类,提取等过程获得单木的树高数据,对获取的航空影像数据进行预处理,匹配,拼接,分割及冠幅提取获得单木的冠幅数据,再与外业抽样调查的单木的树高、胸径建立回归模型,同时验证模型精度。试验结果表明：通过LIDAR点云数据提取的树高与实测的树高具有极显著的相关性,所建立的模型预测精度达97.5%,通过影像提取的冠幅与实测的胸径也具有极显著的相关性,预测精度达91.6%,基本上能够满足林业生产的要求。     

基于空间模型技术的拟人机械腿的运动学传递性能分析

为了弥补当前拟人机器人结构的不足和改善拟人机械腿的通用性和适应性。该文提出了一种拟人机械腿机构,并研究了该拟人机械腿的运动学传递性能。推导出该拟人机械腿的位置反解及运动传递平衡方程,定义了运动传递性能评价指标及大小腿的全域性能评价指标,在有限的空间图形中,分别研究了各结构参数(各主要杆件的长度及结构角度)与各全域线速度传递性能的评价指标、全域角速度传递性能的评价指标之间的分布规律。研究结果表明,各结构参数的取值越靠近中间值时,全域线速度传递性能的评价指标值较好,随着杆WE、杆ED与杆O1D的增加,全域角速度传递性能的评价指标值越好,随着杆OC、BC、DO1和GH的减小,全域角速度传递性能的评价指标值越好。该研究为此种拟人机械腿的进一步参数优化、轨迹规划及研制提供依据。     

Impacts of climate change on Swiss biodiversity: An indicator taxa approach

We present a new indicator taxa approach to the prediction of climate change effects on biodiversity at the national level in Switzerland. As indicators, we select a set of the most widely distributed species that account for 95% of geographical variation in sampled species richness of birds, butterflies, and vascular plants. Species data come from a national program designed to monitor spatial and temporal trends in species richness. We examine some opportunities and limitations in using these data. We develop ecological niche models for the species as functions of both climate and land cover variables. We project these models to the future using climate predictions that correspond to two IPCC 3rd assessment scenarios for the development of ‘greenhouse’ gas emissions. We find that models that are calibrated with Swiss national monitoring data perform well in 10-fold cross-validation, but can fail to capture the hot-dry end of environmental gradients that constrain some species distributions. Models for indicator species in all three higher taxa predict that climate change will result in turnover in species composition even where there is little net change in predicted species richness. Indicator species from high elevations lose most areas of suitable climate even under the relatively mild B2 scenario. We project some areas to increase in the number of species for which climate conditions are suitable early in the current century, but these areas become less suitable for a majority of species by the end of the century. Selection of indicator species based on rank prevalence results in a set of models that predict observed species richness better than a similar set of species selected based on high rank of model AUC values. An indicator species approach based on selected species that are relatively common may facilitate the use of national monitoring data for predicting climate change effects on the distribution of biodiversity.