Simulation of soil types in Teramo province (Central Italy) with terrain parameters and remote sensing data

Soil surveys are an essential source of information for land management although a limited budget often reduces the amount of data available. Even if the dataset is limited, geostatistics can provide a valid estimation tool through a weighted moving average interpolation (kriging). Often, however, the spatial variability of soil properties appears smoothed and short range variability is underestimated by this kind of interpolation technique. A more realistic distribution of a given variable on the territory can be obtained through models based on stochastic simulation.     

不同乔木根系的抗拉力学特性

为了揭示植被根系的固土力学机制,筛选合适的水土保持树种,选取华北地区5种常见乔木油松、蒙古栎、白桦、落叶松和榆树根系进行室内单根拉伸试验。结果表明,5种乔木根系极限抗拉力和直径之间存在显著的幂函数关系;油松和白桦根系抗拉强度随着直径增大以幂函数递减,蒙古栎、落叶松和榆树根系的抗拉强度随直径增大均以对数函数递减。拉伸过程中,根系对外界拉力的敏感性是在一定范围内的波动,5种乔木平均敏感性依次为白桦＞落叶松＞榆树＞油松＞蒙古栎。5种乔木根系不同直径的应力应变曲线特征参数不同,但均为单峰曲线,具有弹塑性材料特征,拟合曲线三阶抛物线模型能很好地反映其基本特征。不同树种不同直径的抗拉力学特征存在很大的差别,其内在原因还需要进一步的研究。     

基于声学特性的西瓜糖度检测系统

该研究优化了由包裹橡皮的金属小球、压电式加速度传感器、电荷放大器、光电式触发电路、数据采集卡和计算机等组成的西瓜声学特性测试系统。由所获取的声波信号幅值谱计算出声透过率,采用TQ软件中SMLR(逐步多元线性回归)函数选取6个特征频率:752、869、1001、4556、322、3950Hz,由其对应的声透过率值建立了西瓜品质检测的多元线性回归模型。对47个西瓜样本的试验数据分析表明:将敲击点和接收点分别放置在西瓜自然生长状态的中部对侧可获得最佳的测定模型,模型的校正相关系数R、校正均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别是0.80753、0.646和0.655。实现了西瓜糖度检测目的,为声学无损检测西瓜成熟度提供了参考。     

幼树靶标探测器设计与试验

针对果园对靶喷药中幼树靶标难以精准探测的难题,该文基于红外传感器设计了幼树靶标探测器,该探测器能同时探测喷药机两侧果树树干,根据用户设置的喷雾宽度和延迟距离等参数计算出靶标喷雾位置,并准确控制电磁阀开闭以进行对靶喷药。实验室试验表明,在传感器探测范围内探测距离和树干直径对探测器探测准确性几乎没有影响,速度对探测准确性有微小量影响,速度不大于1m/s时喷雾总宽度计算精度不小于96.1%。果园试验表明,行走速度不大于0.94m/s时,幼树靶标探测器能100%探测到树干并准确计算出喷雾位置和喷雾宽度。     

南亚热带主要果树冻(寒)害低温指标的确定

根据历史气候和冻(寒)害灾情资料、2007/2008、2008/2009年冬季盆栽移放试验和典型年考察资料,以及冻(寒)害形态学标准,采用数理统计和对比印证方法,对南亚热带主要果树冻(寒)害低温指标进行研究。确定了几种主要南亚热带果树的轻、中、重、严重冻(寒)害低温指标,结果分别为龙眼:-1.5～0℃、-2.5～-1.5℃、-3.5～-2.5℃、<-3.5℃;荔枝:-2.0～0℃、-3.0～-2.0℃、-4.0～-3.0℃、<-4.0℃;香蕉:3.0～5.0℃、1.0～3.0℃、-1.0～1.0℃、<-1.0℃。结果可为果树冻害监测预警及避冻区划提供参考。     

2BFQ-6型油菜精量联合直播机气力式排种系统试验研究

为了对2BFQ-6型油菜精量联合直播机气力式排种系统进行研究,该文在气力式油菜精量排种检测系统研制基础上,以排种盘转速、风机转速及正压泄气孔直径为试验因素,进行了320次全因子组合试验,并运用多元非线性回归等数学方法进行试验数据分析处理。结果表明:各因素对系统排种效果影响程度主次为风机转速>排种盘转速>正压泄气孔直径,而风机转速及其与排种盘转速的交互作用分别是影响各行排种量及其一致性的首要因子;在一定范围内,随着风机转速的提高和排种盘转速的降低,系统排种性能趋于稳定;而当正压泄气孔直径在20和30mm时,系统具有较好的排种量一致性。所得出的气力式油菜精量排种系统的排种量方程、排种量一致性方程及90%排种率参数组合图,可为直播机参数匹配提供参考,也可对直播机的排种性能进行评估。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速评估土壤质量

以长江中下游粮食主产区水稻土为研究对象,采集17种不同施肥处理下共136个土壤样品在350 ～2 500 nm范围的近红外光谱,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的全碳、全氮、碳氮比、速效钾、速效磷、电导率、土壤pH等土壤指标之间的定量分析模型。模型的决定系数（R2）以及化学分析值标准差（SD）与模型的内部交叉验证均方差（RMSECV）的比值RSC用于判定建立的模型的好坏。结果表明：全碳、全氮、碳氮比和pH模型的R2和RSC分别为：R2=0.94,RSC=4.31;R2=0.95,RSC=4.35;R2=0.97,RSC=5.60;R2=0.92,RSC=3.37,说明上述土壤指标的预测结果很好。速效钾模型的R2和RSC分别为：R2=0.87,RSC=2.23,表明预测结果尚好。而速效磷和电导率模型的R2和RSC分别为：R2=0.18,RSC=1.16;R2=0.37,RSC=1.31,说明两者的预测结果均很不理想。综上所述,水稻土的土壤质量相关指标（全碳、全氮、碳氮比、速效钾和土壤pH）可以通过近红外光谱结合偏最小二乘法（NIR-PLS）快速评估。     

基于近红外光谱的室温贮藏下鲜枣霉菌污染动力学模型

为了预测鲜枣常温贮藏的保鲜期,确保鲜枣的品质要求及食用安全,应用近红外光谱建立了室温贮藏下鲜枣内部霉菌菌落总数变化的动力学模型。通过对几种数据预处理方法的比较及特征波数的选择,实现了鲜枣霉菌菌落总数变化的近红外模型的优选。结果表明:经过多元散射校正处理的鲜枣近红外光谱,应用多元线性回归方法建立的霉菌菌落总数模型预测能力较好,校正集相关系数为0.920,均方根误差为1.503,预测集相关系数为0.889,均方根误差为1.514。同时,将近红外光谱模型应用于霉菌菌落总数随贮藏时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数为0.981。根据近红外光谱吸光度值与贮藏时间的线性关系,当霉菌菌落总数初始值小于等于10cfu/g时,预测出鲜枣在室温下的保鲜期一般为8d。研究表明,结合动力学模型的近红外光谱技术可以作为一种无损、快速检测方法来检测鲜枣霉菌菌落总数变化。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

基于不同地表曲面模型预测土壤有机碳含量

Local terrain attributes,which are derived directly from the digital elevation model,have been widely applied in digital soil mapping.This study aimed to evaluate the mapping accuracy of soil organic carbon (SOC) concentration in 2 zones of the Heihe River in China,by combining prediction methods with local terrain attributes derived from different polynomial models.The prediction accuracy was used as a benchmark for those who may be more concerned with how accurately the variability of soil properties is modeled in practice,rather than how morphometric variables and their geomorphologic interpretations are understood and calculated.In this study,2 neighborhood types (square and circular) and 6 representative algorithms (Evans-Young,Horn,Zevenbergen-Thorne,Shary,Shi,and Florinsky algorithms) were applied.In general,35 combinations of first-and second-order derivatives were produced as candidate predictors for soil mapping using two mapping methods (i.e.,kriging with an external drift and geographically weighted regression).The results showed that appropriate local terrain attribute algorithms could better capture the spatial variation of SOC concentration in a region where soil properties are strongly influenced by the topography.Among the different combinations of first-and second-order derivatives used,there was a best combination with a more accurate estimate.For different prediction methods,the relative improvement in the two zones varied between 0.30％ and 9.68％.The SOC maps resulting from the higher-order algorithms (Zevenbergen-Thorne and Florinsky) yielded less interpolation errors.Therefore,it was concluded that the performance of predictive methods,which incorporated auxiliary variables,could be improved by attempting different terrain analysis algorithms.