基于灰色-BP神经网络模型的多情景交通用地需求预测——以长江中游城市群为例

为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。     

基于WT-CNN-LSTM的溶解氧含量预测模型

溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络（Long short term memory, LSTM）预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换（Wavelet transform, WT）、卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。     

河北省京津以南平原区未来30年地下水供需预测

本文以2000年京津以南河北平原区社会经济指标和地下水资源开采利用为基础,根据国民经济规划以及未来水资源利用的方式和方向,通过预测需水量及可供水量,对河北平原未来30年不同保证率下的地下水进行了供需平衡分析。预测结果表明,2010年河北平原平水年,总体缺水34.80×108m3/a,缺水率约17.91%,2030年时随社会经济的发展、供需水量有所增加,河北平原仍将不同程度的缺水,总体缺水44.40×108m3/a,缺水率约19.49%。最后提出了河北平原水资源合理开发利用的出路,为国家宏观决策提出了建议。     

RAPD分析中大豆基因组DNA的快速制备

提出一种简便、实用的DNA提取方法,DNA得率可达到80μg/g,所得DNA样品的OD260/OD280值在1.8以上,且不含PCR反应抑制剂,RAPD扩增结果良好,该方法提取的DNA产量和质量均能够满足基因工程操作的要求。     

基于遥感技术的土壤质地空间预测方法研究进展

土壤质地影响土壤持水持肥性和透气性,进而驱动一系列与土壤有关的物理化学过程,结合高效快速的遥感技术预测土壤质地空间分布,对土壤质量评价与农业生产规划具有重要的理论和实践意义。本文从遥感预测土壤质地的数据、方法和模型的应用出发,介绍了用于土壤质地遥感预测的雷达、地形和植被指数等辅助数据,提出了光谱响应、特征波长选择和遥感解译这三种基于遥感特征预测土壤质地空间分布的方法,梳理了统计学、地统计学和机器学习这三类模型与遥感结合对土壤质地空间预测的应用效果,总结了几种典型方法的优缺点与适用情况,并分析了遥感预测土壤质地的应用条件和精度验证方法,最后提出未来研究需侧重于深入提取各种遥感光谱特征、利用遥感技术获取多类型环境变量和开发土壤物理属性与数据驱动机器学习特征相结合的多算法混合模型,旨在为开展不同区域尺度下土壤质地空间预测研究提供依据与技术支撑。     

草地贪夜蛾种群性诱测报方法研究

草地贪夜蛾已经成为中国农业生产的重大害虫,准确地预测预报是指导防治的基础。本研究采用国产草地贪夜蛾性诱剂诱陷多测试了3种不同类型诱捕器对草地贪夜蛾的田间诱捕效果。结果表明,诱陷多有效期可达60 d以上,3种诱捕器中以桶型诱捕器诱捕量最高。实验室研究显示,不同日龄草地贪夜蛾雄虫精巢长轴长度有显著性差异,精巢长轴长度随日龄增加不断减小。据此规律,制定了按照精巢长轴大小判断雄蛾日龄的指标,并反演重构了田间雌、雄虫种群羽化的动态曲线。本研究表明,可以利用性诱到的雄虫的精巢发育状况推算田间种群的年龄结构,进而达到通过预测雌虫产卵与幼虫孵化动态指导防治的目的。     

大气环流指数和地面气象要素对海南省橡胶树白粉病的影响

为探讨大气环流指数和地面气象要素对海南省橡胶树白粉病病情指数的影响,利用1962—2009年逐月大气环流指数和逐日地面气象要素资料,根据橡胶树白粉病病情指数等级,结合因子膨化、相关分析和多元回归等方法,筛选影响橡胶树白粉病病情指数的大气环流指数和地面气象要素,构建等级指标,建立预测模型,并对模型进行检验。结果显示:影响橡胶树白粉病病情指数的大气环流指数依次为北半球副高面积指数、北半球副高强度指数、西太平洋副高西伸脊点、北美区极涡面积指数、亚洲区极涡强度指数和印缅槽,显著影响时段为上年7月至当年4月;地面气象要素有平均最高气温、相对湿度、平均气温≥20℃的日数、小雨日数和平均风速,显著影响时段为上年10月至当年1月;基于大气环流指数、地面气象要素、大气环流与地面气象综合因子的橡胶树白粉病病情指数预测模型准确率分别为74.3%～78.8%、74.7%、94.6%～98.3%,表明基于大气环流和地面气象综合因子的模型准确率较高,可作为海南省橡胶树白粉病的中长期预测模型。     

核桃叶片基因组DNA的4种提取方法比较

以核桃叶片为材料,比较了高盐低pH法、SDS法、改良CTAB法和适合酚类、多糖类物质较多的植物DNA提取法提取基因组DNA的效果;通过琼脂糖凝胶电泳、紫外分光光度计、RAPD、ISSR等方法进行PCR扩增和用EcoRI、PstI内切酶酶切对所提取的DNA样品进行检测,比较所得DNA的产量和质量.结果表明,4种提取方法从叶片中得到的DNA产量和质量有所不同,其中酚类、多糖类物质较多的植物DNA提取法产量最高,纯度适中.4种方法提取的DNA对以后的PCR和酶切均没有影响.     

低模数水玻璃对橡胶轻骨料混凝土力学性能的影响

为了了解不同掺量水玻璃对橡胶轻骨料混凝土(RLC)力学性能的影响,在RLC中加入水玻璃,并用20％粉煤灰代替水泥,制作水玻璃掺量分别为0,2％,4％,6％,8％的混凝土试块.通过核磁共振试验研究其微观孔隙变化及强度形成机理;进行对数函数曲线预测和BP神经网络强度预测,判断其可靠性并对比优劣.结果表明:水玻璃的掺入使RL...