基于粗糙集理论的岩质边坡稳定性评价

针对岩质边坡的稳定性评价问题,应用粗糙集理论对既有岩质边坡的失稳实例进行分析,采用遗传算法进行约简,抽取评价知识,建立了规则库。采用不精确推理和默认推理方法开发了岩质边坡稳定性评价专家系统,提出了待评对象与规则不完全匹配情况下的近似推理方法,结合工程实例对该系统进行了测试和验证,并与模糊回归方法进行的比较。     

中华鳖的消化道指数和血液生化指标

主要测定了中华鳖的消化道指数及血液中几种重要酶的活性,并将胃、肠、胰重与体重进行回归分析。结果表明:消化道的重量随体重同步变化,回归分析表明二者的幂回归相关系数最高。中华鳖的乳酸脱氢酶、肌酸激酶、碱性磷酸酶、谷-草转氨酶和谷-丙转氨酶的活性分别是人上限值的3.4、11.2、4.8、6.6和2.4倍,且谷-草转氨酶、谷-丙转氨酶和碱性磷酸酶的活性两两正相关。     

玉溪市林分植被覆盖变化及驱动力分析

林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。     

稻纵卷叶螟发生程度及发生期预测模型研究

对余庆县1982~2004年稻纵卷叶螟(Cnaphalocis medinalisGuenee)测报资料的筛选分析结果为,第三代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.1802 0.0024x1 0.0050x2 0.0185x3±Sy/12=0.6924,第四代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.2853 0.0005x1 0.0084x2 0.0112x3±Sy/12=0.6334;第三代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=13.3830 0.6823x±Sy/x=2.61,第四代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=3.1293 0.8776x±Sy/x=2.951。利用其回归模型对稻纵卷叶螟幼虫发生程度和低龄幼虫盛发期进行预测,其方法简便,结果较为准确。     

杉木双系种子园无性系开花习性与异交率及其间的关系研究

基于对杉木双系种子园中成对无性系开花习性的多年观察及多年对杉木双系种子园的同工酶实验,运用EM算法估计各无性系的异交率大小,并使用DPS统计软件,详实地研究了异交率与开花习性诸多因素间的关系,其结果为:Y=0.877 7+0.104 4X1-0.615 8X2+0.354 4X3-0.061 8X4。上式中:X1为异系雄球花量,X3为异系开花同步性指数,它们对异交率的影响有正效应;而X2为系内开花同步性指数,X4为X3/X2之比,它们对异交率的影响有负效应。影响力的大小次序为:X2>X4>X3>X1。根据异交率与开花习性的关系研究,可以发现:今后新建杉木双系种子园时,挑选系内开花同步性小,而系间开花同步性大的双亲材料时,其后代异交率较高。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究.结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变...     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

基于MGWRK的土壤有机质制图及驱动因素研究

【目的】空间预测是一种获得有机质空间局部细节的重要方法,其准确性对于农田合理管理有着重要意义。本研究通过对比不同的土壤有机质空间制图方法以获得更优的预测精度,在预测的同时揭示环境协变量的空间非平稳性特征及不同环境协变量关系的空间尺度。【方法】选取晋中盆地的7个乡镇作为研究区,对比普通克里金（OK）、回归克里金（RK）、地理加权回归克里金（GWRK）和多重尺度地理加权回归克里金（MGWRK）4种不同方法对土壤有机质的预测能力和效果,并探究影响因子在空间分布中对有机质的影响效应变化和这种影响效应的空间尺度。MGWRK是一种多重尺度地理加权回归（MGWR）与普通克里金方法相结合的方法。【结果】选取坡向、坡度、年均降水量、年平均温度、海拔、植被年总初级生产力、年蒸散量、地形湿度指数、平面曲率、汇流动力指数、地形指数、地形粗糙指数、年平均NDVI为环境协变量参与建模,在多元线性回归建模中,模型统计学意义显著,这表明模型具备统计学意义。从Radius指数来看,各模型模拟效果由好到差依次为RK、OK、GWRK、MGWRK;从制图效果来看,MGWRK与GWRK制图效果相当,从有机质的空间预测图可以看出,土壤有机质在研究区呈现东西两侧偏低、中部偏高的空间格局,其中汾河以东、昌源河流经区域土壤有机质普遍偏高。坡向、年均降水量、年平均温度、海拔、地形指数、年平均NDVI对研究区东部有机质的影响强于西部,而坡度、植被年总初级生产力、年蒸散量、平面曲率、汇流动力指数、地形粗糙指数则表现出截然相反的空间非平稳性特征,地形湿度指数对有机质的影响则体现为北部强南部弱。【结论】MGWRK方法的空间预测精度分别达到了RK方法的69%、OK方法的71.74%、GWRK方法的71.17%。MGWRK在空间非平稳性特征的解释能力和空间可视化表现良好,为有机质的预测和空间非平稳性特征的描述提供方法借鉴。     

Analysis of green total factor productivity trend and its determinants for the countries along silk roads

In coping with increasing energy consumption and the consequential environmental pollution, green development is becoming an important part of social development. Since the inauguration of China’s Silk Road Economic Belt Initiative (BRI), economic cooperation between China and other countries along BRI has seen much growth. Therefore, it is of great significance to study the levels of green total factor productivity (GTFP) of the countries in the Silk Roads Economic Belt (B&R) and examine how these levels vary spatially and evolve temporally. In this paper, a panel regression analysis with DEA windows is used to study the spatiotemporal trends of the levels of GTFP. The results are: (1) The B&R countries have seen an increase in their overall levels of GTFP over time; (2) There are regional differences in the levels of GTFP, with higher efficiency in Western Asia and Central and Eastern Europe, and lower efficiency in Southeast and Central Asia; (3) The analysis of GTFP for countries in these regions shows that the efficiencies of most countries have been improving, with that of only a few countries have been decreasing; (4) By using regression analysis, we find that variables such as import, export, industrial structure, and urban affect the B&R countries with growing GTFP.     

农业分区框架下Hargreaves-Samani公式的逐月回归修正

为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。