Changes in the relationship between species richness and belowground biomass among grassland types and along environmental gradients in Xinjiang,Northwest China

The association between biodiversity and belowground biomass (BGB) remains a central debate in ecology. In this study, we compared the variations in species richness (SR) and BGB as well as their interaction in the top (0-20 cm), middle (20-50 cm) and deep (50-100 cm) soil depths among 8 grassland types (lowland meadow, temperate desert, temperate desert steppe, temperate steppe desert, temperate steppe, temperate meadow steppe, mountain meadow and alpine steppe) and along environmental gradients (elevation, energy condition (annual mean temperature (AMT) and potential evapotranspiration (PET)), and mean annual precipitation (MAP)) based on a 2011-2013 survey of 379 sites in Xinjiang, Northwest China. The SR and BGB varied among the grassland types. The alpine steppe had a medium level of SR but the highest BGB in the top soil depth, whereas the lowland meadow had the lowest SR but the highest BGB in the middle and deep soil depths. The SR and BGB in the different soil depths were tightly associated with elevation, MAP and energy condition; however, the particular forms of trends in SR and BGB depended on environmental factors and soil depths. The relationship between SR and BGB was unimodal in the top soil depth, but SR was positively related with BGB in the middle soil depth. Although elevation, MAP, energy condition and SR had significant effects on BGB, the variations in BGB in the top soil depth were mostly determined by elevation, and those in the middle and deep soil depths were mainly affected by energy condition. These findings highlight the importance of environmental factors in the regulations of SR and BGB as well as their interaction in the grasslands in Xinjiang.     

辽河河口湿地生态环境需水量研究

科学合理地确定辽河河口湿地的适宜与最小生态环境需水量是维持其生态系统健康的重要保障。利用3S技术提取辽河河口湿地覆被信息,将生态环境需水量的计算类型划分为消耗型和非消耗型,建立了适合辽河河口湿地的计算模型,并利用该模型计算了研究区2000、2005和2014年的生态环境需水量以及适宜生态环境需水量与不同降水频率条件下的最小生态环境需水量。结果表明,研究区适宜生态环境需水量为99 554.92×10~4m~3;多年平均降水条件下、75%降水频率下和95%降水频率下对应的最小生态环境需水量分别为20 220.13×10~4m~3、22 362.31×10~4m~3和24 314.98×10~4m~3。     

基于STM32微处理器的播种机工况故障采集系统设计

随着我国信息化水平的不断提高,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得智能控制被广泛的应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。为此,基于STM32微处理器设计和研发了播种机工况故障采集系统。系统以STM32微处理器为核心,硬件部分主要包括信息采集、人机交互、智能控制、报警、自动补偿和电机驱动等模块,主要作用是完成对传感器节点的数据采集、分析、处理和控制功能;软件部分主要包括速度信息、播种量信息、漏播判断、开沟器堵塞和种箱空检测4个子程序。试验结果表明:所选用的TAP-4 0 LS4 0 N1-D3传感器能够精准检测到种子流、种箱排空、输种管堵塞等信号;在一定干扰环境下,系统漏播报警的准确率均在97%以上,实现了播种机工况故障精确采集功能,且该系统稳定性高,错误率低,具有十分宽广的应用前景。     

考虑定常能量损失因子的柱塞泵效率特性建模

针对轴向柱塞泵效率特性模型难以保证全工况下模型预测精度的问题,提出利用定常能量损失因子对现有的轴向柱塞泵总效率计算模型进行优化.首先,利用能量守恒定律对轴向柱塞泵的能量损失构成进行了研究,分析了轴向柱塞泵总效率计算模型误差产生的原因;其次,建立了全工况下轴向柱塞泵效率特性模型,并验证了其有效性;最后,对变排量工况下轴向柱塞泵的效率特性进行仿真分析与试验验证.研究结果表明:在变转速、变压力与变排量工况下,考虑定常能量损失因子的效率特性模型均可准确预测轴向柱塞泵的总效率,且在全工况范围内,模型的效率预测最大相对误差仅为4.8%;考虑定常能量损失因子的柱塞泵总效率模型能够完成全工况范围内轴向柱塞泵总效率的精确预测,这为柱塞泵的节能优化设计与节能控制提供了基础.     

农用抗寄生虫抗生素尼莫克汀发酵工艺的初步研究

为优化蓝灰链霉菌产尼莫克汀的发酵工艺。通过摇瓶法对其发酵条件进行了初步研究,采用单因素分析法,考察了时间、温度、溶氧及接种量对蓝灰链霉菌发酵产尼莫克汀的影响。结果表明：菌龄为8天的蓝灰链霉菌孢子适用于制种,并以甘油管法低温保存建成工作细胞库,但保存时间应不超过2个月;将工作细胞库中的菌种接入种子培养基中,置于28℃培养28 h,种子质量较好。摇瓶发酵的较优条件是容量为250 mL的三角瓶中装有发酵培养基50 mL,以5 %的比例加入培养好的种子液,将发酵瓶置于25℃以250 r/min的转速发酵8天,尼莫克汀产量可达164.90 μg/mL。     

直接接触式换热器传热性能优化

建立了以容积换热系数为目标函数,工质流率U₀、喷头喷孔直径d_i、导热油液位高度Z为决策变量的直接接触式换热器性能优化模型,同时进一步将液滴群行为与传热协同关系作为约束条件引入优化模型中,重点分析该约束条件对优化过程及结果的影响。运用遗传算法对原模型和补充模型进行了优化分析,结果表明：原模型优化后的容积换热系数达到了初始值的6.7倍;而补充模型最优值的迭代次数比原模型减小了约55%,同时最优值比原模型提高了0.3%。所以该约束条件不仅提高了迭代速率,还提高了寻求全局最优值的概率,使得最优解更逼近全局最优值。     

气流辅助式喷雾工况参数对雾滴飘移特性的影响

采用三维流场的多相流计算流体力学模型,研究雾滴在自然风影响、辅助气流胁迫和自身重力作用下在连续相和雾滴粒子群离散相耦合的交互作用,并分析了不同工况参数对雾滴漂移特性的影响.结果表明:增大风筒气流出口速度,可以胁迫雾滴向靶标运动,减少雾滴飘失率.当喷嘴流量较小时,雾滴飘失率变小的趋势最为明显.然而喷嘴流量过大时,雾滴整体抗飘失能力显著下降.辅助气流的喷雾角对减少雾滴飘失相对于自然风速、辅助气流风速没有显著的影响.     

基于结构相似度的关中平原旱情空间分布特征

季节性干旱是影响关中平原农业生产最主要的灾害,研究气候变化背景下的关中平原旱情空间分布特征和变化规律具有重要的科学意义与应用价值。基于关中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬时间尺度条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,采用结构相似度(SSIM)研究关中平原VTCI的空间变化特征及其影响因子。结果表明:关中平原VTCI的空间变化特征具有明显的区域差异性和空间异质性,结构性因素是VTCI空间变化的主要影响因子,总体上受水热、地形分布格局等因素的结构性影响,但微地貌、下垫面覆盖的不同及变化和人为因素导致其主体产生变化。当微地貌、下垫面覆盖类型和人为因素成为主导因子时,结构相似度与其高度相关,对其变化的响应非常敏感。与利用某些指数直接作为干旱的指示因子或构建统计模型分析干旱特征相比,引入研究图像的结构信息的参量SSIM实现了定量、准确、形象地描述干旱的空间分布特征和变化规律。     

面向智能制造的数控机床多目标优选法研究

考虑当前制造业智能化发展趋势以及数控机床在现代制造工程领域所发挥的关键作用,提出了一种集质量功能展开(QFD)、模糊线性回归和0-1目标规划优点于一体的数控机床多目标优选法。在研究智能制造对数控机床特定要求的基础上,运用QFD考察智能制造需求与数控机床性能之间的因果关系,采用质量屋将智能制造的需求有机地融入数控机床选型中。基于模糊线性回归法确定智能制造需求与数控机床性能在质量屋中的相互关联程度,运用层次分析法计算智能制造需求指标的权重系数,并采用0-1目标规划法在众多候选数控机床中做出最佳选择。以某智能制造平台搭建过程中的数控机床多目标决策问题作为应用案例,从5台候选数控机床中挑选出综合性能最好的1台。研究表明,所提出的面向智能制造的数控机床多目标优选法具有较高的工程实用性。     

基于VTCI和分位数回归模型的冬小麦单产估测方法

条件植被温度指数(VTCI)是一种综合了归一化植被指数(NDVI)与地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,在关中平原的近实时干旱监测中具有其适用性。分位数回归能全面反映因变量的条件分布在不同分位数处的特征,回归结果稳健可靠。为了进一步研究VTCI干旱监测结果与小麦单产之间的关系及提高冬小麦单产估测精度,构建了不同分位数τ(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)下关中平原各市2008—2014年的冬小麦主要生育期VTCI与单产之间的线性回归模型,并基于中位数(τ=0.5)回归模型对研究区域的冬小麦单产进行了估测。结果表明,分位数回归模型比较全面地反映了不同分位数下冬小麦单产分布与VTCI之间的相关程度,弥补了最小二乘估产模型回归结果单一、易受异常值影响等的不足。中位数回归模型的单产估测结果与实际单产之间的相对误差和均方根误差的最小值及平均值均低于最小二乘回归模型,估测精度较高。此外,中位数单产估测模型获取的冬小麦估产结果在年际变化规律与空间分布特征上与实际产量均较相符,说明分位数回归在研究VTCI与产量之间的关系及冬小麦单产估测中具有其适用性与可靠性。