棉花栽培试验投影寻踪回归(PPR)建模仿真的研究

用投影寻踪回归技术，对棉花高产栽培二次通用旋转试验的二次项回归系数ｂｊｊ＞０的“无效”试验数据进行建模和仿真研究，寻找出内在的客观规律，使“无效”试验数据变成了有用的数据。     

控制灌溉条件下烟田水分分布规律及灌溉指标选择

设计不同节水灌溉下限处理,对不同处理下烟田水分的去向、分布和平衡特征进行了分析;引入投影寻踪分类模型,以烤烟品质为评价标准,选择最优灌溉指标。结果表明:棵间蒸发量在烤烟全生育期内呈现"先增大,后减少,再增大"的趋势,棵间蒸发量占腾发量的比率与烤烟叶面积指数呈y=1.137exp(-0.375x)的指数函数关系;深层渗漏、地表径流、棵间蒸发、植物蒸腾和土壤水分变化分别占总耗水量的1.81%、21.17%、17.46%、58.47%、1.09%,各部分耗水量与灌溉量相关性显著,灌溉量大的处理,深层渗漏和地表径流占总耗水量的比例也更大;深层渗漏量、径流量(y)与灌溉量(x)呈二次函数关系,所建立模型相关系数分别为0.8806与0.9910;实际生产实践中,推荐60%-80%-70%的节水灌溉下限指标。     

基于改进人工鱼群算法的三江平原投影寻踪旱情评价模型

针对现有的旱情评价方法容易出现评价等级离散和结果不易分辨等问题,提出了基于人工鱼群的投影寻踪旱情评价模型,利用人工鱼群算法优化投影指标函数寻求最佳投影方向,同时采用自适应人工鱼步长和拥挤度因子对人工鱼群算法进行改进,克服其易陷入局部最优等缺点,提高了全局搜索能力和收敛速度。以三江平原红兴隆分局为例,选用降雨距平百分率、Z指标和降水温度均一化指标3个指标综合计算投影值,建立了基于改进人工鱼群算法的三江平原投影寻踪旱情评价模型。结果表明,该模型有效避免了单项指标评价的不相容性,用于区域旱情评价是切实可行的,为旱情评价提供了参考。     

基于RAGA的PP模型在土壤肥力综合评价中的应用

土壤肥力受到自然因素和人为因素的双重影响,而且评价指标数据集较大属于高维数据,对其进行客观的综合评价显得非常困难.为此,运用投影寻踪模型和遗传算法对土壤肥力综合评价进行了研究,充分利用了投影寻踪模型在处理高维数据和遗传算法在全局快速寻优方面的优势,取得了很好的效果.     

基于时频脊线提取与改进稀疏分量分析的RV减速器复合故障盲分离

针对农业机器人的核心传动部件旋转矢量（rotate vector，RV）减速器的故障特征提取问题，该研究提出一种基于时频图像脊线提取与改进稀疏分量分析相结合的RV减速器复合故障盲提取方法。首先利用提出的时频图像脊线提取（ridge extraction from time-frequency images，RETF）方法同步截取机械臂恒速时段的观测振动信号，然后利用提出的sinC函数改进形态滤波（sinC-morphological filtering，SMF）算法、密度峰值聚类（density peak clustering，DPC）算法和正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit，OMP）算法相结合的盲源分离方法（SMF-DPC-OMP）实现平稳信号复合故障的分离提取。以sinC函数作为新的结构元素构造平均组合形态滤波器，对恒速时段的振动信号进行形态滤波处理，以提升信号的冲击特性以及稀疏性；利用DPC估计稀疏信号的混合矩阵，进而构建传感矩阵，并结合OMP在频域完成分离源信号重构，最后对重构的时域信号进行快速傅里叶变换完成故障识别。试验台采集的RV减速器的太阳轮和行星轮磨损复合故障信号的分析结果显示，该算法能有效实现RV减速器复合故障的盲分离。RETE算法能够在变转速工况导致时频图较为模糊的情况下，识别出RV减速器的运动状态；SMF-DPC-OMP算法能够在故障源数目未知的情况下，有效完成复合故障的盲分离。与已有方法相比，SMF-DPC-OMP方法能够节省约75%的时间成本，频谱更为简洁，能够抑制精细侧频和干扰分量，适用于关节型农业机器人RV减速器复合故障盲分离，对生产实际中的故障特征提取具有一定的参考意义。     

基于粒子群算法改进的轮式收获机纯追踪模型的路径跟踪研究

为满足轮式收获机地头收获路径跟踪精度要求，本研究提出了一种基于粒子群改进的带有预测特性的纯追踪路径跟踪算法。建立了轮式收获机运动学模型，推导了基于轮式收获机运动学模型的纯追踪路径跟踪算法。以收获机航向误差和横向误差为基础，构建了带有预测特性的隶属度函数，采用权重系数自适应方法，通过粒子群优化（PSO）算法，实现了实时动态确定最优前视距离。以玉米收获机为试验平台，开展了直线路径跟踪路面试验与“8”字曲线路径跟踪路面实验，试验结果表明：在1.5m/s速度时，直线路径跟踪的最大横向误差为4.39cm，最大航向误差为2.31°。在1m/s时，曲线路径跟踪的最大横向误差为5.24cm，最大航向误差为2.41°。试验结果表明本文设计改进的路径跟踪算法对直线路径及曲线路径都具有良好的路径跟踪效果，满足轮式收获机田间作业要求。     

区域农业生态环境质量综合评价投影寻踪模型研究

研究建立了区域农业生态环境质量综合评价的投影寻踪模型,利用该模型可将反映区域农业生态环境质量的多个指标转换为反映各指标综合信息的投影特征值,并根据投影特征值的大小对区域农业生态环境质量进行客观评价,方法可靠,结果合理,操作简便且易于生产应用。     

基于SWAT模型的梁滩河流域非点源污染负荷评价

为掌握梁滩河流域氮磷污染物的时空分布特征，基于空间和气象数据构建流域SWAT氮磷负荷模型，并利用监测数据对模型进行率定和验证，借助投影寻踪法综合评价各子流域的主要非点源污染来源。结果表明：模型在研究区具有较好适用性，流域氮磷排放主要集中在丰水期（5—9月）且占全年的76%，氮磷负荷主要来自于农药化肥且以总氮排放为主。从空间上看，流域中部地区以地表径流污染为主，而西部地区水土流失较为严重，且污染负荷与泥沙排放量密切相关。     

大面积高寒山区土壤养分空间预测与管理分区

土壤养分空间分布是土壤质量监测与可持续管理的关键信息。在大面积高寒山区,土壤调查样本较为稀疏,准确地预测土壤养分的空间变异并建立合理的管理分区,具有重要科学意义。本文基于青海省土系调查的205个土壤剖面数据,利用随机森林模型结合环境因素变量(地形、气候、植被、遥感数据), 分别建立了表层(0-20cm)土壤全氮(TN)、全钾(TK)、全磷(TP)与之间的定量关系,对青海省土壤养分含量的空间分布进行了预测；在此基础上,结合全国土壤养分的分级标准,利用投影寻踪法,生成了土壤养分的管理分区。留一交叉验证结果显示,全氮(TN)、全钾(TK)、全磷(TP)空间预测的R_²分别是0.89、0.85、0.82,可解释土壤养分空间变异的80%以上,表明随机森林模型和环境因素变量结合可以在稀疏样本条件下有效地预测大面积高寒山区土壤养分空间变异。青海省土壤养分呈现东高西低的分布模式,土壤综合养分高等级 出现在南部的玉树、果洛、黄南和东部的湟水谷地地区；低等级主要分布在柴达木盆地、可可西里、海南州中南部；全省土壤综合养分分级均在中上等级以上 ,占全省面积是81%。分析发现,植被是影响青海省表层土壤养分全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)空间分布的主要环境因素,其中年降水、地表温度是影响青海省表层土壤全氮(TN)空间模式的重要因素；地表覆被、海拔和地表温度等环境因子对表层土壤全磷(TP)的空间变异占主导作用；年降水、昼夜温差是影响表层土壤全钾(TK)的空间模式的重要因素。     

习近平生命共同体理论的生成逻辑与价值追求

习近平生命共同体理论作为习近平生态文明思想的重要组成部分，展现了中国共产党人对人与自然关系的最新阐释，有其深刻的理论内涵和价值意蕴，是推进生态文明建设的重要指引。习近平生命共同体理论在其自身的孕育过程中，离不开对包括马克思、恩格斯生态文明思想和"真正共同体"思想、西方"生态整体主义"思想和中华优秀传统文化共同体理念中生态思想在内的中外优秀文化的辩证借鉴与创新发展。同时，这一理论还表达出对推动构建生态价值共同体、生态治理共同体、生态和谐共同体的殷切追求。