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891.
基于PSR模型的七里海湿地生态脆弱性评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用"3S"技术,结合景观生态学、生态健康学及水文地质学理论,选用压力—状态—响应评价模型,选取人口密度、人类干扰指数、初级生产力、分维数、破碎度、斑块形状指数、湿地弹性度指数、湿地服务功能、湿地变化面积等9个评价指标,以200 m×200 m栅格点状单元为基本单元,分析评价七里海湿地的生态环境脆弱性状况。研究结果为:七里海湿地中度脆弱区面积最大,约为28.85 km2,占湿地总面积的30.37%;其次是一般脆弱区,面积约为21.68 km2,占22.82%;再次是重度脆弱区,面积约为20.17 km2,占21.23%;最后是轻度脆弱区和潜在脆弱区,面积分别为16.36 km2和7.94 km2,占17.22%和8.36%。 相似文献
892.
基于压力-状态-响应(PSR)概念模型,结合层次分析法并采用综合评价模型对艾比湖流域生态安全进行综合评价。研究结果表明:(1)在13项评价指标中,影响流域生态安全的主导因素为森林覆盖率、草地面积和水土流失治理面积,其所占权重均在0.1以上;(2)自2000-2010年以来,艾比湖流域生态安全指数由0.2309增加至0.7556,流域生态环境呈现良性发展趋势,生态安全状况有所好转。当地政府通过提高森林覆盖率、增加草地面积以及治理水土流失等措施,不断改善了该流域的自然生态环境。 相似文献
893.
基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别 总被引:2,自引:3,他引:2
为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用 Savitzky-Golay 平滑(savitzky-golay, SG)、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)、一阶导数(first derivation, FD)和矢量归一化(vector normalization, VN)等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)提取最佳主成分,构建 PLS 回归模型;同时,采用主成分分析(principal component analysis, PCA)和 PLS 算法提取最佳主成分,作为 BP 人工神经网络(BP artificial neural network, BPANN)输入变量,构建 PCA-BPANN 和 PLS-BPANN 模型。以验证集相关系数 RP 和验证集均方根误差 RMSEP 为模型的评价指标,分别优选最佳 PLS 和 BPANN 模型。试验结果表明,SG-PLS-DA 和 SG-PLS-BPANN-DA 模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA 的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数 RC、均方根误差 RMSEC 分别为0.974、0.170,验证集相关系数 RP、均方根误差 RMSEP 分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。 相似文献
894.
河北平原中低产区小麦与玉米生产现状及增产潜力分析 总被引:3,自引:2,他引:3
本文基于2000—2013年MODIS/NDVI遥感信息与主要粮食作物的统计数据,分析了河北平原中低产区冬小麦和玉米生产的时空格局,并利用各县粮食作物主要生育期累积NDVI的逐年值、14年的最大值及单产统计数据,采用最小二乘法原理,进行数值曲线拟合,构建了单产遥感估测模型,估算了河北平原中低产区冬小麦和玉米的增产潜力。结果表明:1)冬小麦在邯郸和衡水的最大生产力水平较高,在沧州、廊坊及邢台中部的最大生产力水平较低,即后者挖掘增产潜力之后也很难达到前者的最大生产力水平;玉米的最大生产力水平普遍较高,挖掘增产潜力后均可达到较高的生产力水平。2)冬小麦和玉米总产增产潜力在沧州和邯郸较大;冬小麦单产增产潜力多低于10%,平均增产356 kg?hm?2(5.87%);玉米单产增产潜力多高于10%,平均增产798 kg?hm?2(12.33%);单产增产潜力区域分布不同,冬小麦为廊坊保定沧州邯郸邢台衡水,玉米为邢台邯郸保定沧州衡水廊坊。3)以河北平原近14年来作物累积NDVI的最大值估算的全区冬小麦增产潜力为3.90亿kg,玉米增产潜力为9.62亿kg,二者合计可增产13.52亿kg,约相当于区域冬小麦和玉米理论可达增产潜力的1/5。本文估测粮食作物增产潜力的方法可以应用于估测多尺度范围、不同作物的增产潜力,研究结果可为相关部门的决策和管理提供依据。 相似文献
895.
为量化考察油料一维压榨过程中油脂的流动状态,针对直筒式冷态压榨制油过程,通过简化假设建立了一维压榨模型,并对油料微元进行受力分析;利用Darcy渗流定律与Terzaghi固结理论建立了油料压榨过程中的渗流模型,确定了影响压榨出油效果的因素主要为料筒内径、物料层高度、压榨压力、压榨时间、油脂黏度和物料孔隙度。在实际压榨过程中,压榨压力和压榨时间易控制,油脂黏度和孔隙度也可以通过设置压榨参数而改变,而压榨机的料筒规格不易改变,因此料筒半径的选取尤为重要。基于此,根据渗流模型推导出油率模型,分析了料筒半径对出油率的影响关系,指出料筒内径不宜过大。开展不同筒径时的出油率试验,并与模型预测值对照,其最大误差为2.10%。研究结果为油料直筒式低温预榨制油设备制造及工艺参数的优化及选取提供了参考。 相似文献
896.
水稻秧盘育秧播种机气动式自动供盘装置设计与试验 总被引:2,自引:0,他引:2
为减轻工人劳动强度,提高水稻秧盘育秧播种机的生产效率,研制了一种气动式自动供盘装置。通过建立秧盘输送模型确定了输送机构的输送过程和速度关系,根据秧盘外形特征和自动供盘装置工作原理,研制了气动式落盘机构及控制系统,由接近开关对秧盘进行检测,利用落盘机构快速升、放秧盘,实现秧盘的自动供送。为研究生产率、放盘时间和叠盘偏差对自动供盘装置性能的影响,以供盘合格率为指标进行了自动供盘正交试验。试验结果表明,叠盘偏差对供盘合格率的影响最显著,放盘时间对供盘合格率有一定影响,生产率对供盘合格率的影响不明显;当生产率为600~1 000盘/h、叠盘偏差为0~6 mm、放盘时间为0.8 s时,供盘合格率为98.67%~100%,试验结果满足水稻秧盘育秧播种机育秧技术使用要求。该研究对提高水稻秧盘育秧播种机的自动化程度具有重要意义。 相似文献
897.
为延长梭子蟹的保存期,以即死三疣梭子蟹为研究对象,以冷藏及冰藏为对照,研究冰温(272K)贮藏对梭子蟹品质的影响,并结合梭子蟹的理化指标变化和零级化学动力学模型与Arrhenius方程,建立梭子蟹货架期预测模型,对其剩余货架期进行预测。结果表明,冰温保鲜可有效缓解梭子蟹品质劣变,在贮藏过程中,总挥发性盐基氮(TVB-N)、菌落总数(TVC)及K值的变化速率均较冷藏、冰藏缓慢,货架期延长了1~2 d;建立的梭子蟹货架期预测模型具有较高的拟合精度,预测值和实测值之间的相对误差小于10%,表明该模型能够准确地预测梭子蟹在特定条件下的剩余货架期。本研究结果为冰温技术在梭子蟹保鲜中的应用及梭子蟹剩余货架期的预测提供了理论依据。 相似文献
898.
空心村整治是解决城乡发展转型进程中乡村地区土地资源闲置、空废及低效利用等问题的重要手段。构建符合平原农区地域功能特点的空心村整治潜力测算模型是实施平原农区空心村整治工作的基础与依据。本文以人均建设用地标准法为基础,基于平原农区的地域特色及优质耕地保育与现代商品粮基地建设重大战略需求建立了涵盖整治迫切性、自然适宜性及经济社会可行性等影响平原农区农村居民点整治理论潜力释放的评价指标体系,据此构建了空心村整治潜力测算模型,并以山东省禹城市为例进行了实证分析。结果表明:(1)禹城市的整治迫切性、自然适宜性及整治可行性存在较大的区域差异,各乡镇的整治迫切性修正系数处于0.18~0.96之间,自然适宜性修正系数处于0.69~0.84之间,整治可行性修正系数处于0.11~0.77之间;(2)禹城市空心村整治的理论潜力及现实潜力分别为3 517.86 hm2和1 853.18 hm2,新增耕地系数达16.89%。近期空心村整治需重点挖掘市中街道、十里望镇和房寺镇的整治潜力,远期需加强其他乡镇村庄整治;(3)市中街道周围的农村居民点自然适宜性较低,可考虑将该区空心村整治后复垦为建设用地,其他乡镇空心村整治后复垦为耕地,提高综合用地效益。 相似文献
899.
农村生活环境污染影响因素复杂多样。通过实地调研,从生活污水、生活垃圾、生活能源和农村厕所4个层面,识别出影响山东省农村生活污染的11个具体因素,运用ISM模型分析山东省农村生活污染的影响因素及其层次关系。结果表明:11个影响因素之间相互关联,构成一个5层级的影响因素递阶结构,其中卫生知识和环保意识是表层直接影响因素;户主受教育程度、家庭经济水平、所在村对环境保护的重视程度、非农业就业经历、政府投入和基础设施投入是中层间接影响因素;年龄、城镇化水平和人口居住密度是深层根源影响因素。 相似文献
900.
基于BP-ANN模型的农村土地生态安全评价及影响因素分析——以重庆市丰都县为例 总被引:4,自引:0,他引:4
针对重庆市丰都县土地生态敏感特性和区域实际情况,将土地生态安全评价指标值作为输入,土地生态安全评价得分作为输出,基于多层反向传播人工神经网络(BP-ANN)构建了具有15个隐含层神经元的3层土地生态安全评价模型,通过Matlab R2012b随机选取2013年317个总样本中的200个样本,将其中的70%,30%分别作为网络的训练样本和检验样本用于训练及检验BP-ANN,将剩余117个样本测试网络,再将2014年317个村的相关指标值代入人工神经网络通过模式识别进行评价;在此基础上分析丰都县农村土地生态安全状况的空间分异现象,并使用因子分析法结合多元线性回归分析法研究影响丰都县农村土地生态安全的因素。结果表明:(1) 117个测试样本中相对误差小于5%的样本占98.21%,BP-ANN模型精度良好;(2) 2014年丰都县各村土地生态安全评分为40.47~55.73,平均得分49.19,土地生态安全状况处于中等偏下水平,空间上土地生态安全评分全局Morans’I指数为0.34,空间呈自相关性,县域内西北部的农村土地生态状况较好;(3) 影响丰都县农村土地生态安全的因素按照影响程度大小依次为:植被生物条件、土壤条件、景观多样性、生态建设与发展协调程度、降水条件、水域条件。BP-ANN模型一定程度上克服了传统评价过程中主观因素导致的误差,精确的评价结果对区域土地生态保护提供指导。 相似文献