CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探

在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。     

Soil texture affects the conversion factor of electrical conductivity from 1:5 soil-water to saturated paste extracts

Electrical conductivity(EC) of soil-water extracts is commonly used to assess soil salinity. However, its conversion to the EC of saturated soil paste extracts(ECe), the standard measure of soil salinity, is currently required for practical applications. Although many regression models can be used to obtain ECe from the EC of soil-water extracts, the application of a site-specific model to different sites is not straightforward due to confounding soil factors such as soil texture. This study was...     

基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%～12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R ² )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。     

基于全卷积神经网络的猪背膘厚快速准确测定

为了有效地弥补猪B超图像人工手绘背膘厚的不足,为生猪育种工作提供更精准和稳定的背膘厚测定新方法。该研究将全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）模型应用于猪B超图像的背膘分割和背膘厚测定上,开发出一套使用Python调用FCN模型对猪B超图像背膘厚进行自动测定的系统。通过开展验证集验证试验、屠宰比对试验和人员比对试验,发现模型测定结果和标注结果之间差异不显著（P>0.05）,两者相关系数达0.92(P<0.01);B超标准测定背膘厚和FCN分割测定背膘厚的相关系数达到0.97(P<0.01);专家组组内标准差为0.17 mm（最小）,行业外组组内标准差为1.67 mm（最大）,而FCN分割结果稳定性强,不受人员因素的影响。因此,该方法可以实现对外种猪B超背膘厚的精准、快速、稳定测量,减少猪场对专业人员的依赖,降低测定人员培训成本,减少工作人员工作量。     

基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测

准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-pointMachineLearning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法作为对比,以平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、预测值与真实值相关系数(r)和决定系数(R²)作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明：1)研究区SOM含量在1.775～7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布...     

甘肃省人口预测与可持续发展研究

人口问题是一个国家或地区可持续发展的前提。人口规模是否合理,对一个国家或地区未来的经济、社会和生态环境可持续发展影响深远。本文运用马尔萨斯人口模型和Logistic增长模型,利用《甘肃年鉴》统计数据对甘肃省2005~2020年的人口发展规模做出预测,取马尔萨斯人口模型和Logistic增长模型的预测结果的平均值作为预测结果,并在预测的基础上对人口与水、耕地、矿产和能源的可持续发展进行了分析,提出了可持续发展的人口对策,为甘肃省科学地制定国民经济和社会发展战略、实现人口与资源环境的可持续发展提供参考。     

环境规划中大气SO2预测的神经网络模型

为了对规划期间排入大气的SO2进行有效的控制,本文应用B-P人工神经网络方法建立了山西省运城市各县(区)人口数量、燃煤量、工业总产值和SO2排放量与SO2浓度的规划期综合预测模型,以实现在规划期间对大气的SO2的预测和控制。     

激光诱导击穿原子光谱在土壤分析中的应用

土壤分析是土壤学研究及应用的前提和基础,传统化学土壤分析方法逐渐不能适应现代土壤学海量信息数据快速获取的需求。激光诱导击穿光谱作为一种全新的、反映土壤组成元素原子信息的光谱技术,其无需对样品进行复杂前处理,可实现原位、快速、多元素连续在线检测,每条光谱记录土壤样本独一无二的特征,可以视为土壤“指纹”,成为现代土壤分析的有效技术之一。首先介绍和分析了激光诱导击穿原子光谱的原理、光谱获取的主要影响因素、光谱数据处理的化学计量学方法等;然后阐述和梳理了基于激光诱导击穿光谱技术在土壤分析方面的应用成果和进展,包括土壤鉴定、土壤养分评估、土壤重金属测定、微观/介观尺度土壤原位表征等;最后讨论和总结了激光诱导击穿光谱技术在土壤分析中所面临的挑战及其应用展望。