农户创业对多维相对贫困的影响——基于CFPS数据的实证分析

农户创业是推动农村经济发展的强大动力和有力保障。基于中国家庭追踪调查2018年数据,本文实证研究了农户创业对多维相对贫困的影响效应。研究显示：农户创业能有效缓解多维相对贫困;农户创业对不同相对贫困程度的农户具有差异化影响,其对多维相对贫困程度更高的农户减贫效应更大;农户创业能加速农地流转和积累社会资本,从而缓解多维相对贫困。因而,要注重对贫困的多维识别和精准治理,营造良好的创业环境,以政策引导持续激励农户积极投身创业浪潮之中。     

正规信贷约束对农户农业综合生产效率的影响研究

基于陕西省关中地区部分农业种植户情况,利用投入导向的DEA模型计算该地农户农业生产的投入产出综合生产效率,并通过构建OLS模型,对信贷约束及其他社会因素对农户农业综合生产效率的影响进行实证分析,结果表明正规信贷约束对农户综合生产效率具有一定程度的抑制作用,并从金融学角度建议通过提高正规金融机构信贷效率等方式缩短城乡贫富差距,贯彻乡村振兴战略,实现共同富裕。     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。     

延河流域实际蒸散发时空特征及影响因素分析

研究气候和植被恢复综合影响下流域实际蒸散发(Ea)的变化规律,可为水资源管理和规划提供科学参考.基于延河流域气象数据、径流资料和植被覆盖数据(NDVI),采用率定后的平流-干旱模型计算Ea,通过Mann-Ken-dall检验法和反距离加权法分析Ea时空分布特征,并利用Pearson相关分析对Ea成因进行探究.结果表明:...     

基于遥感信息和产量形成过程的小麦估产模型

为提高小麦遥感估产的精确性和机理性,在广域环境条件下进行了多品种小麦的种植试验,并基于遥感信息获取的瞬时性与广域性,结合小麦产量形成的生理生态过程及其与气候环境的相互关系,建立了较为简化的小麦估产模型.通过组件化的设计方法实现了遥感信息和估产模型的耦合,即利用抽穗期遥感影像反演的LAI和生物量及时替换小麦估产模型对应参数变量,进而实现对小麦产量的估测.通过试验验证,小麦产量的预测值与实测值较为一致,预测小麦产量的RMSE为354.18 kg·ha-1,利用小麦估产模型可以对不同年份、不同区域的小麦产量形成情况进行监测预报.     

进水流速对圆形循环水养殖池流场特性影响的数值模拟

通过对工厂化循环水养殖进水流速的智能调控,可降低饵料残留,避免水质恶化。为此,本研究采用数值模拟方法探究了进水流速对工厂化循环水养殖池流场特性的影响,并基于该研究设计出一套确定进水流速调控的实验方法。首先,通过对比Standard k-ε、RNG k-ε和Realizable k-ε 3种湍流模型及多种壁面函数的仿真效果,确定RNG k-ε模型和标准壁面函数作为仿真配置。同时,针对多相流模型,对欧拉多相流模型和DPM离散相模型进行对比,为提高计算准确性选用DPM离散相模型,并基于上述模型进行网格无关性验证、制定网格划分方案。其次,以大菱鲆(Scophthalmus maximus)养殖为例,模拟不同进水流速下养殖池流场、排污和水温调节的效果。最后,针对仿真结果提出进水流速调控方案。结果显示,日常采用1.0 m/s的进水流速,可有效提高适宜流速区面积并控制水处理成本;投饵前,采用0.2 m/s的进水流速可以解决循环水养殖中存在的饵料浪费问题;进食结束后,采用1.2 m/s的进水流速可快速排出残饵避免水质恶化;水温异常时,采用15 ℃的水、以1.2 m/s的进水流速注水230 s,可使20 ℃的水下降到正常水平,精准化控制水温。采用本研究提出的方法,可针对不同养殖生物和养殖环境设计进水流速智能调控策略,可用于解决循环水养殖过程中饵料浪费、水质变差和水温异常等问题。     

竹林信息遥感提取方法研究进展

开展竹林信息遥感提取方法研究有利于竹林生态经济发展和生态环境保护。本文梳理了竹林信息遥感提取方法发展的三个阶段,包括传统的统计识别模型、机器学习分类、多源信息复合分类。指出受竹林生长特征、遥感数据源及遥感信息提取方法的诸多影响,竹林信息提取面临高时空分辨率遥感数据难获取、光学遥感信息提取具有不完备性、林冠下竹林信息提取难度大以及大空间尺度信息提取精度欠缺等不足。基于竹林信息提取发展历史和现状问题,展望未来发展趋势,亟待开展竹林基础研究、跟踪传感器改进、实现多源长时序数据动态监测、加深多种提取方法交叉融合。     

松花江干流鲢生长模型筛选

2018和2019年6-10月,在松花江干流肇源、新甸、汤原、桦川、富锦、同江断面,用网目5～15 cm的流刺网采集鲢Hypophthalmichthys molitrix样本335尾,用鳞片观察年龄,采用Von Bertalanffy生长方程(VBGF)、逻辑斯谛生长方程(Logistic GF)、Gompertz生...     

东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素及有效性分析

柴达木盆地阿尔金山前东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的矿物组分复杂、纵横向变化快、裂缝及溶蚀发育程度不均一、物性参数评价难度大,导致其主控因素及有效性不明确。为此,利用地层元素测井、电成像测井及常规测井资料,通过两种岩性识别方法——M-N-GR三变量岩性识别法与铝-硅-钙三元素岩性识别法建立了适用于研究区基岩潜山风化壳裂缝性储层的岩性识别标准。通过岩心分析与电成像人工拾取刻度重构了双侧向电阻率测井裂缝孔隙度模型,利用声波时差测井结合元素测井建立了变声波骨架值及分岩性声波骨架值的基质孔隙度模型。分析了裂缝发育及物性与断层距离、地层变形程度、岩性、风化淋滤作用的关系,总结了影响东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素。在精确识别岩性及求取物性参数的基础上,结合PoroTex技术、核磁谱型分析、裂缝与地应力走向分析等方法,综合评价了裂缝性储层的有效性。研究成果为东坪地区基岩潜山风化壳储层气藏的动态开发提供了测井技术支持。