长白山区沟谷沼泽湿地乌拉苔草不同构件元素含量特征

研究了长白山区沟谷沼泽乌拉苔草不同构件元素含量及叶片不同季节积累变化及元素间的相互关系。结果表明,乌拉苔草属于抗金属污染植物,不同构件在元素积累和季节变化中有较大差异:Mn、N,P、Mg、Fe、Cu、Zn主要集中在根部,K主要集中在叶鞘。不同季节积累中,N、K主要在营养成长期和生殖生长并存期5月份最多,P在成熟期的8月份最多,金属元素在衰老期的9月份最多,尤其是Fe元素富集量最多,完全可以作为铁污染区的抗性植物和净化植物,而非金属元素在衰老期的9月份最少。金属元素之间相生相互协调关系强,非金属元素之间关系相互协调,而金属元素除Mn和P、N是极显著相关外,P和Ca呈显著相关,与其他关系不显著。说明乌拉苔草各构件中的元素之间没有相互拮抗的关系。     

基于主成分分析和遗传支持向量机的发动机故障诊断

为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出一种基于主成分分析（PCA）和遗传支持向量机（GA-SVM）的发动机故障诊断方法。该方法利用振动信号经小波变换和主元分析来提取故障特征,以减少信号的冗余。针对人为选择SVM参数的盲目性,应用遗传算法优化其参数,并与BP神经网络（BPNN）比较。试验结果表明：GA-SVM比BPNN具有更强的分类识别能力,小样本故障诊断正确率达100%。     

烟台地区水面蒸发BP神经网络模型研究

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。     

不同利用方式下复垦土壤的有机碳组分空间分布特征

以济宁市粉煤灰充填复垦中的园地、耕地和林地为研究对象,研究不同利用方式对复垦土壤的有机碳组分空间分布的影响。通过现场分层采集土样和室内化验指标,研究有机碳组分(WDOC、POC、MOC、LFOC、HFOC、MBC)在不同利用方式土壤中的空间分布特征。结果表明:(1)3种利用方式的全碳(TC)、土壤有机碳(SOC)和土壤有机碳密度(SOCD)均偏低于对照耕地。不同利用方式之间TC、SOC和SOCD的大小关系均为复垦园地复垦林地复垦耕地。(2)不同利用方式之间有机碳组分差异明显(P0.05),SOC与各组分之间均表现为极显著正相关,且关系密切。通过对组分进行相关性分析、比重分析和敏感性分析发现,MOC和HFOC的含量偏低是导致复垦土壤有机碳低于对照耕地的根本原因。(3)根据有机碳组分丰富度指数发现,复垦园地的组分在0—40cm土层恢复较好,复垦林地在40—60cm土层恢复较好,复垦耕地恢复效果一般。在0—60cm土层的综合指数上表现为复垦园地复垦林地复垦耕地。通过对3种利用方式的有机碳组分空间分布特征进行分析后发现,在济宁市平阳寺镇的粉煤灰充填复垦地中,利用成园地效果最好,值得进一步推广。     

基于社会燃烧理论的耕地非农化驱动因素分析

中国耕地非农化现象日益明显。基于社会燃烧理论分析了耕地非农化的驱动原理,建立了耕地非农化影响机制模型,并运用SPSS 19.0软件对分类驱动因素进行了主成分及回归分析。结果表明,人均GDP和固定资产投资所占GDP比重等经济发展变量对耕地非农化水平的正向影响最大;粮食单产、总产等农业技术变量对耕地非农化水平具有最大的逆向影响。最后在模型拟合的基础上提出了相应的对策与建议,旨在为合理有效保护耕地提供参考。     

低温风干工艺下酱鸭加工过程中品质特性变化规律研究

为改善酱鸭的质地、色泽和风味,本试验在传统酱鸭加工工艺的基础上,引入低温风干工艺制备酱鸭,并研究其加工过程中理化特性(水分含量、色泽、剪切力值、质构特性)和挥发性风味成分的变化。结果表明,在加工过程中,酱鸭水分含量从76.55%降至58.27%(P0.05);与原料肉相比,L~*值在风干6 h显著降低,a~*值在腌制和风干结束下降,b~*值和咀嚼性在酱制阶段增加,杀菌阶段下降,硬度在酱制阶段升高,而弹性和内聚性均在杀菌阶段降低;与风干24 h相比,胶着性在杀菌阶段降低(P0.05),剪切力值先升高后下降。酱鸭挥发性风味成分分析显示,酱鸭成品有70种挥发性风味成分,主要为萜烯类、醛类、呋喃类、酮类、烃类和醇类;其中,莰烯、己醛和2-戊基呋喃是酱鸭成品主要的特征风味成分,分别占总相对含量的16.51%、10.44%和11.88%。本试验结果为低温风干工艺下酱鸭品质变化特征的研究提供了一定的理论依据。     

不同林型土壤有机碳及腐殖质组成的分布特征

为探讨不同类型人工固沙林下土壤有机碳的差异,以辽宁省章古台沙地5种林型下土壤为研究对象,运用统计学的方法对0—5,5—10,10—20,20—40cm土层有机碳、全氮、腐殖质组分分布特征进行比较分析。结果表明:在各林型0—40cm土层上,土壤有机碳含量变化特征为樟子松纯林(4.72g/kg)怀槐樟子松(4.48g/kg)榆树樟子松(4.38g/kg)云杉樟子松(4.21g/kg)杨树纯林(3.95g/kg)对照(1.88g/kg);有机碳储量表现为怀槐樟子松(20.00t/hm~2)樟子松纯林(19.92t/hm~2)榆树樟子松(19.06t/hm~2)云杉樟子松(17.31t/hm~2)杨树纯林(16.61t/hm~2)对照(8.44t/hm~2);经腐殖质组分分析发现土壤腐殖质碳含量表现为云杉樟子松(2.04g/kg)榆树樟子松(1.93g/kg)樟子松纯林(1.74g/kg)杨树纯林(1.65g/kg)怀槐樟子松(1.58g/kg)对照(0.75g/kg)。各林型土壤有机碳含量与全氮、腐殖质碳、胡敏酸、富里酸均呈极显著的正相关关系。     

基于通径分析的能源消费影响因素研究

以1995-2009年《中国统计年鉴及中国能源统计年鉴》有关数据为依据,利用主成分分析和通径分析的方法分析了经济发展水平、产业结构、人口因素、能源效率和城镇化水平对能源消费的直接效应和间接效应。结果表明:五大因素除直接影响能源消费外,还通过其它因素间接地影响最终能源消费量;人口因素和经济发展水平不仅直接消耗能源,其它因素也主要通过这两项因素间接地影响最终能源消费量,而且人口因素的作用要大于经济发展水平的作用;能源利用效率的提高和产业结构的优化调整不仅直接降低最终的能源消费量,其它因素也主要通过这两项因素间接地降低最终的能源消费量,其中能源效率的提高比产业结构优化调整更能有效的降低能源消费量。     

基于主成分分析和Copula函数的灌溉水利用系数影响因素研究

以新疆生产建设兵团第十二师中型灌区为研究对象,采用首尾法测算2018年和2019年4个样点灌区的灌溉水利用系数,在采用主成分分析法对指标体系降维处理的基础上,用Copula函数构建PCA-Copula评价分析方法,对灌溉水利用系数各影响因素的影响程度和影响规律进行计算分析。结果表明：两年测算数据表明,4个样点灌区灌溉水利用系数都在0.63以上,且最大值达到0.668,分别高于同期全疆、全国平均水平5.05%、10.15%;主成分分析得出,渠道衬砌率（0.944）、滴灌灌溉面积比（0.746）、作物需水量（0.635）、实际灌溉面积（0.734）等都具有超过60%的正贡献率,而葡萄种植比（-0.586）和灌区毛灌溉用水量（-0.645）等具有超过58%的负贡献率。利用PCA-Copula分析评估方法得出,作物种植比例和节水灌溉工程状况对十二师中型灌区灌溉水有效利用系数影响显著（P<0.05）,其中葡萄净灌溉定额和灌区毛灌溉用水量对灌溉水有效利用系数的影响极其显著（P<0.01）,相关系数分别为0.875、0.742,同时利用Spearman等级相关系数检验法和线型回归来检验PCA-Copula评价法与熵值法的密切程度,检验结果其相关系数分别为 0.87（P＜0.05）和0. 52（P＜0.001）,表明PCA-Copula评价方法适用于研究灌溉水利用系数影响因素。     

Information extraction and dynamic evaluation of soil salinization with a remote sensing method in a typical county on the Huang-Huai-Hai Plain of China

Monitoring the dynamics of soil salinization is of great importance for agricultural production. This study selected Yucheng County, a typical county on the Huang-Huai-Hai Plain (HHHP) of China, as the study area and evaluated the spatial and temporal variation of soil salinization. Three methods, consisting of principal component analysis (PCA) transformation, tasseled cap (TC) transformation, and optimal band combination (OBC), were used to extract information from an early Landsat multispectral scanner (MSS) image from 1984, and their advantages were compared. In addition, OBC was used on a thematic mapper (TM) image from 2009. An iteratively self-organizing data analysis algorithm was used together with prior knowledge of likely classifications to interpret the MSS and TM images for data classification. Finally, a transfer matrix method was used to assess the spatial and temporal variability of soil salinization and analyze the driving factors of soil salinization. Compared to PCA transformation and OBC, TC transformation was a more effective method for extracting soil salinization information from the MSS sensor. The results indicate that a soil area of approximately 298 km² was affected by salinity in 1984 in Yucheng County, of which 5.40%, 11.96%, and 12.75% were classified as being subject to slight, moderate, and severe salinization, respectively. In 2009, the saline area was reduced to only 146 km², of which 10.70% and 3.75% were characterized by slight to moderate salinization and no severe salinization, respectively. The saline land decreased at an average rate of 6 km² per year. This decrease was probably a result of lower groundwater depth, increased organic fertilizer or crop straw in soil, changed land use type, and increased vegetation coverage.