家禽诊疗文本多实体关系联合抽取模型研究

针对传统实体关系抽取方法中主体特征与句向量难以有效融合、现有BIO标注策略难以有效处理重叠关系的问题,提出一种基于BERT和双重指针标注的家禽疾病诊疗文本实体关系联合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry disease diagnosis and treatment text,JEER_PD)。JEER_PD使用双重指针标注(Dual-pointer labeling, DPL)策略,建立头、尾2个指针标注器,一次性标注出所有实体的开始和结束位置;引入CLN(Conditional layer normalization)网络层,强化主体抽取任务与客体关系联合抽取任务之间的联系;利用概率平衡策略PBS对抗正负类标签类别失衡,以加速模型收敛。实验表明,JEER_PD准确率、召回率和F1分别为97.69%、97.59%和97.64%,3项指标较现有方法均有显著提升,说明JEER_PD能够快速、准确地抽取家禽疾病诊疗复杂知识文本中的实体关系三元组。     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

基于DXNet模型的富士苹果外部品质分级方法研究

针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。     

基于SISM模型和畦灌技术的冬小麦最小灌水定额研究

为确定满足畦灌技术约束下的冬小麦最小灌水定额,采用地面灌溉水流运动模拟模型SISM,结合华北地区畦灌现状,考虑畦田长度、坡度、田面标准差、微地形空间分布差异及入畦单宽流量等要素,设计53.088种畦灌技术要素组合,以地面灌溉水流覆盖整个田块和最小灌水深度Zmin>0为控制条件,对不同技术要素组合下的灌水过程进行模拟,分析畦灌技术要素和灌水性能指标值的对应关系,结合畦灌数值模拟试验结果,提出3种代表性畦田长度（50、100、150 m）下田面标准差、坡度、入畦单宽流量等畦灌要素的建议范围。在不考虑畦田布置优化方案的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于84、117、148 mm;在地面灌溉技术及畦田布置方案优化的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于71、75、79 mm。     

灌溉施氮和种植密度对棉花叶面积指数与产量的影响

为构建便于实际应用的棉花叶面积指数和产量模型,综合考虑灌溉、施肥、种植密度及覆膜的影响,建立了基于相对有效积温的普适棉花相对叶面积指数的Logistic模型,并研究了棉花最大叶面积指数与全生育期灌水量、施氮量、种植密度及产量之间的关系。结果表明：覆膜棉花叶面积指数最大时的有效积温为1400℃左右,不覆膜棉花的叶面积指数最大时的有效积温为1600℃左右。棉花最大叶面积指数随耗水量、施氮量呈现出先增后减的变化趋势,而种植密度与最大叶面积指数之间表现出明显的正相关性。综合考虑灌水量、施氮量和种植密度的作用可以较为准确描述最大叶面积指数变化特征。棉花产量随着最大叶面积指数的变化呈现出明显的先增后减的变化趋势,当最大叶面积指数为4.93时籽棉产量最大达6066.2kg/hm2。相对化分析结果表明,覆膜与不覆膜棉花相对叶面积指数的变化趋势基本一致,相应的模型参数也基本相同,从而建立了全国范围内覆膜与不覆膜棉花统一的相对叶面积指数的Logistic模型。该研究为棉花科学种植和精细化管理提供了方法,也为其他作物在不同管理措施和地域时进行建模提供了参考。     

基于氮平衡的种养结合沼液资源化利用研究

研究沼液经济性消纳对提高沼液资源利用率、维持沼气工程稳定运行、缓解养殖带来的环境压力、提升农业废弃物资源化利用效率和经济效益,推动种养循环一体化发展具有重要意义。为此,结合农业废弃物资源化利用方式,基于盈亏平衡分析和秸秆资源化利用模型,以沼液经济性消纳半径为核心,探究了沼气工程投资金额和处理规模之间的关系,提出了沼液经济性消纳模型。研究结果表明:沼气工程投资金额与处理规模之间关系性较强(R 2=0.9842);沼液经济性消纳半径R bsa选取的主要影响因素是运输费用和沼液中N含量,不同消纳区域农业生产系数的差异性也会对经济性消纳半径的评估产生影响。利用模型对江西新余南英垦殖场规模化沼气发电工程(SBPGP)沼液经济性消纳半径进行估算,在保证氮平衡基础下,其沼液最小消纳范围在31.94 km 2左右。沼液经济性消纳模型的构建,为以沼气工程为纽带的种养一体化循环模式提供了技术参考,从经济性视角为循环农业发展提供了理论依据,从而实现经济效益与环境效益协调发展的目标。     

NaCl溶液处理亚热带土壤水分特征曲线差异与模型优选

携带大量盐分的低质水长期灌溉导致土壤存在极大的物理化学特性退化风险,为了探究盐分对土壤水分特征曲线影响的差异性,采用压力膜法对亚热带地区粘性潮土、沙性潮土、红壤、紫色土、水稻土等5种土壤进行室内测定,对比分析了各土壤在0、5、10、15 g/L等4个钠盐浓度水平下土壤水分特征曲线的差异,并利用RETC软件结合数理统计方法确定了各土壤不同钠盐浓度水平下相应的最优拟合模型。结果表明:钠盐处理均可提高各土壤的持水能力,且粘粒含量较高的土壤影响显著;钠盐处理减少了粘性潮土、沙性潮土和红壤的有效含水率,分别最大减少了40.8%、30.5%、31.5%,却提高了紫色土、水稻土有效含水率,分别最大提高了45.7%、28.9%。粘粒含量少或低浓度盐溶液处理的土壤水分特征曲线以BC模型拟合最优,而粘粒含量多且高浓度盐溶液处理的以DP-M模型拟合最优。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法

为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。     

基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟

以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。