基于SAGA-SVR的马铃薯贮藏库温度预测方法

马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(Back Propagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。     

大型商场建筑夏季冷负荷动态预测模型

夏季建筑冷负荷的正确预测是实现大型复杂中央空调优化运行、节能降耗的关键。笔者探讨了商场建筑冷负荷的主要影响因素,确定了建筑动态冷负荷预测模型的输入,提出了夏季基于新风机组供电频率的商场顾客率间接测量方法,解决了商场内顾客量难以检测的难题。还提出了AFC-HCMAC神经网络预测模型算法,实现了大型商场建筑冷负荷的动态预测。仿真结果表明:顾客率在商场冷负荷预测中占有重要地位,在冷负荷预测模型中增加商场顾客率可显著提高预测精度;AFC-HCMAC神经网络预测算法与传统的HCMAC神经网络算法比较,可有效降低神经网络节点数,提高预测精度。     

基于“压力-状态-响应”模型的河南省耕地资源可持续性研究

为全面反映河南省耕地资源的可持续发展情况,从多方面挖掘影响河南省耕地资源可持续利用的影响因素,基于“压力-状态-响应”模型,选取了河南省2004—2013年的耕地及与耕地有关的数据,提取16项指标,采用多因素综合评价法,综合分析河南省历年来的耕地资源利用可持续性,然后利用线性回归对截至2020年的河南省耕地利用的可持续性进行预测。结果表明：压力指数10年来变化幅度最大,升降不定,状态指数和响应指数分值10年来呈现上升趋势。河南省耕地资源综合利用水平在近10年内稳定在0.6~0.8分之间,受压力指数和状态指数影响较大,耕地资源利用态势良好。预测结果显示截止到2020年,河南省耕地资源的可持续性呈现逐年上升态势,且2020年综合分值较2013年上涨了0.14,达到较高的可持续利用水准。     

基于气候适宜度的陕西烤烟单产预报

为预报陕西省烤烟单产,对陕西省烤烟种植气候特征进行分析,建立基于代表县综合气候适宜度的陕西省烤烟单产预报模型。研究利用1995—2014年陕西省13个代表县的烤烟产量数据及气象资料,选取成熟期平均气温、旺长期降水、大田生长期可用时间、大田期日照时数作为影响因子,计算其基于隶属函数的综合气候适宜度指数,分析陕西省烤烟气候适宜度分布特征,运用多元线性回归方法建立基于代表县综合气候适宜度的陕西省烤烟单产预报模型。结果表明,烤烟单产预测值与实际单产值拟合率较高,平均相对误差为3.74%。2014年陕西省烤烟单产预报结果准确率为92%,相对误差为7.96%。该模型具有较高的准确性和实用性,可作为烤烟产量预报的有效工具。     

黑河流域金塔段降水量对当地气候变化的响应

为了得到金塔降水量对当地气候变化的响应特征,通过小波分析法等统计方法对降水量和相关气候要素资料进行分析研究。结果表明：（1）近年来金塔县降水量除秋季以外,年以及其他季节降水量均呈显著上升趋势;（2）通过对降水量的多时间尺度分析,发现42 年内存在15 年左右的尺度,1975—1982 年、1988—1996 年、2004—2014 为偏多期,1982—1988 年、1996—2004 年为偏少期;利用Mann-Kendall 法、T滑动检验发现,当地降水量在42 年内虽然出现波动,但并未出现突变;（3）在夏季,降水量与其他气象要素存在着明显的响应关系,为了找到这种关系,依次进行相关性分析发现,随着降水量的变化,气温、日照时数、地表温度均表现出增大的趋势,其中降水量和地表温度的相互关系表现最为紧密,相关系数也最高。     

基于EC集合预报产品的降水预报检验

为了对EC集合预报产品的应用性能进行检验,笔者基于EC集合预报的概率匹配平均降水量、融合降水量以及中位数、众数和控制预报降水量等5 个产品,通过TS评分方法对内蒙古2014 年汛期降水过程预报进行检验。结果表明,各检验成员产品对过程的把握能力差异较大,集合预报对降水偏大的降水过程评分比较高,对暴雨以上量级降水的预报存在着较大的偏差,预报效果较差。平均TS评分结果表明,集合预报产品尤其是概率预报产品具有一定的参考价值,其次是控制预报和融合产品。     

长清茶树生长气候条件分析及影响

为开展利用气候资料进行茶树生长季气象服务工作,研究了茶树生长季的气象要素指标值,利用长清地区（1981—2010年）的气候资料,分析了热量、水分和光照条件的分布特征及地区常见的气象灾害,探讨了有利和不利的气候因素以及对茶树生长发育的影响。结果表明：年平均气温基本满足茶树生长的需求,冬、夏两季气温相差较大,影响茶树的生产周期和旺季生长;1—4月的低温冻害,对茶芽的萌动和春茶的产量有一定影响;长清月平均降水量变化较大,5—9月降水量基本满足茶树生长的需求,冬春季节（12—4月）的降水量偏少,加上空气干燥,不利于春茶产量的提高;光照时数能满足茶树生长的要求,但在茶树生长季的6—9月,日照百分率＞45%,茶叶品质受到影响。准确掌握当地气候条件的利弊,为建设发展现代化农业,提供气象依据和科学指导。     

基于CA-Markov模型的甘州区土地利用变化预测分析

研究以张掖市甘州区为例,以黑河流域2000年和张掖市2007年土地利用/土地覆盖(LUCC)数据集的矢量数据、2014年Landsat 8 OLI_TIRS 8月份遥感影像和Google Earth影像为数据源,以Arc GIS10.1、ENVI 4.8和IDRISI 17.00为计算平台,利用CA-Markov模型对2014年土地利用变化进行模拟和预测,并将预测结果与2014年甘州区LUCC解译数据作对比分析,其Kappa系数为87.87%,表明预测与现实一致性较佳。最后对2021年甘州区土地利用分类进行模拟和预测。从预测结果可以看出:2000—2021年间甘州区耕地面积和建设用地面积呈现较快的增长趋势,未利用地面积呈现较快的减少趋势;林地和水域呈现缓慢地增长趋势;草地面积变化较小。简要分析了其变化原因主要归因于政策、社会经济、人口和科学技术几方面。对2021年甘州区土地利用变化的预测研究结果可为该区土地利用合理规划管理及经济发展政策的制定提供科学的决策依据。     

Implications of the number of years assessment on recommendation of common bean cultivars

In the common bean crop in Brazil, the requirement of the value for cultivation and use trials is that these experiments must be conducted over two years in three locations per region. Information in regard to the necessary number of years to ensure precision in cultivar recommendation and the influence of evaluated years in the estimation of the GE interaction are still scarce. Using grain yield of five check varieties assessed over 11 years in three sowing seasons per year, the aims of this study are as follows: to measure the relative contribution of the GE interaction, evaluating the implication of the number of years in the estimates of the GE interaction, and infer how many years are needed to ensure precision in cultivar recommendation. For instances, analysis of variance was carried out involving all environments and also combinations of years. The results showed that the GE interaction was greater than all other cross‐effects involving lines. The use of at least two years allows good coincidence in cultivar recommendation compared to the whole period. Increasing the evaluation time is a good strategy, especially when it is difficult to grow three different sowing seasons.     

基于智能算法优化SVM的横向通风过程中温度场预测方法探究

将改进的智能预测技术应用于储粮横向通风过程中的粮堆温度预测,为粮食通风智能预测与决策提供了一种新思路。选取河北清苑国家粮食储备库冬季横向通风的实时监测数据,在分析主要影响因素的基础上,应用三种智能优化算法——网格寻优算法、GA遗传算法寻优、PSO粒子群算法,结合回归支持向量机理论,对粮堆的通风过程进行建模。结果表明,优化过的回归预测模型能较好地拟合粮食温度与其他变量之间的非线性关系,尤其是当样本数量较为有限时,该方法具有更高的拟合精度,更适合对储粮通风这一强非线性过程的预测研究,对于人工干预操作具有一定的现实指导意义。