AquaCrop作物模型在松嫩平原春麦区的校正和验证

为了研究AquaCrop作物模型在松嫩平原春麦区的适用性,利用实测的土壤水分、春小麦生长和产量数据,结合气象数据,获得AquaCrop模拟土壤水分和春小麦生长的模型参数,并用往年的作物生长数据对模型进行验证。结果表明,春小麦的产量和生物量的实测值与模拟值的绝对平均误差(MAE)为0.058和0.109、均方根误差(RMSE)为0.06和0.11t/hm2、模拟性能指数(EF)为0.795和0.822、残差聚集系数(CRM)为-0.006 96和0.005 87、一致性系数(IoA)为0.959和0.966;对10cm和20cm土壤体积含水率的实测值与模拟值的MAE为5.23和2.53、RMSE为6.47%和7.95%、EF为-0.277和-0.069、CRM为0.097和0.212、IoA为0.585和0.741。说明AquaCrop模型对春小麦的生物量和产量及生育期土壤体积含水率的模拟结果总体较好,对松嫩平原春麦生产有一定的参考意义。     

温度对菠菜呼吸特性的影响

采用密闭系统法试验,研究了不同温度(5、10、15、20和25℃)对菠菜呼吸特性影响的变化规律。结果表明:低温能有效抑制菠菜的呼吸作用。随着温度的升高,菠菜呼吸初值的温度系数逐渐减小,从3.15变化至1.39。利用Michaelis-Menten型酶动力学方程对菠菜呼吸速率的测定值进行了解析,建立了不同贮藏温度下的呼吸速率模型。结果显示:最大呼吸速率随温度的增加而增大,且二者之间满足Arrhenius关系。     

耕地入选基本农田整备区评价与决策

耕地入选基本农田整备区包括耕地质量排序和耕地入选两个过程,根据这两个决策过程的特点,构建了耕地入选基本农田整备区的指标体系。应用GIS技术提取相应的指标评价值,并选用耕地模糊优选模型、理想点法这两种模型对耕地质量进行评价、排序,最后通过一般农地入选整备区的0-1整数规整模型,实现了耕地入选基本农田整备区的决策。     

基于SALTMOD模型的灌溉水矿化度对土壤盐分的影响

以河套灌区沙壕渠灌域为例,运用SALTMOD模型探讨了区域尺度灌溉水矿化度对根层土壤盐分的影响。结果表明,根层土壤盐分随灌溉水矿化度的增大而增加,加大排水沟深度和提高渠道衬砌水平可缓解高矿化度灌溉水对土壤积盐的影响;采用地下微咸水和黄河水混合灌溉可有效控制盐渍化的发展,混合比在1∶1范围内时,根层土壤处于脱盐状态,最高脱盐率为23%,脱盐率高于引用黄河水灌溉的脱盐率(4%)。因此,适度利用地下微咸水灌溉,可有效的控制地下水位,节约淡水资源。     

玉米种子内部机械裂纹产生与扩展的微观机理

应用Cottrell位错塞积模型分析了玉米种子内部机械裂纹产生机理,采用Griffith能量平衡理论和分形几何理论推导了机械裂纹扩展速度与扩展路径维数计算公式,并对内部机械裂纹扩展速率进行分形分析.结果表明:当玉米种子局部所受应力达到一定时,其内部即产生机械裂纹;根据玉米种子内部机械裂纹扩展运动学公式,内部裂纹扩展宏观速度小于分形扩展速度;由玉米种子内部机械裂纹扩展路径的分形维数公式求出其维数为1.1395;淀粉颗粒尺寸相同时,裂纹沿淀粉颗粒扩展的速率最快.     

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.     

最小二乘支持向量机模型在径流预报中的应用

为解决径流中长期预报模型精度较低的问题,提出了一种基于混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测方法,该方法依据相空间重构技术以及最小二乘支持向量机模型(以下简称LS_SVM)。利用该模型对黄河三门峡1919-1989年的71年实测年径流量进行预测。经过反复计算分析表明LS_SVM模型在径流中的应用具有较快的计算速度、较好的泛化能力以及较高的预测精度。     

基于均匀设计的邓肯E-B模型参数敏感性分析

在堆石料非线性弹性模型的反演分析中,模型参数敏感性分析是确定待反演参数的重要途径,为了更好的完善邓肯E-B模型参数敏感性分析的研究,结合均匀设计理论和方法,利用均匀设计软件和回归分析理论,分析了邓肯E-B模型参数对坝体水平和垂直位移的敏感性,成功实现了均匀设计在邓肯E-B模型参数敏感性分析中的应用,并对计算模型的主要参数进行了敏感性分析,其中参数kb、φ0、n对坝体位移有较大影响。     

人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用

土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度.     

垂直一维非饱和土壤水分运动代数模型在土石混合介质中的适用性研究

利用一维垂直入渗试验研究垂直一维非饱和土壤水分运动代数模型在土石混合介质中适用性。采用碎石粒径2~5mm和4组不同碎石含量下的土石混合介质,根据实测的土壤水分入渗特征量,推求出模型参数,再依据模型参数模拟水分入渗过程。对模拟入渗过程与实际入渗过程进行对比分析,两者之间的相对误差在6%以内,精度较高。说明垂直一维非饱和土壤水分运动代数模型在土石混合介质中具有一定的适用性。