小麦条锈病气象预测方法及遥感监测研究进展

从影响小麦条锈病发生发展的大尺度气候背景、局地气象因子两方面,对小麦条锈病发生发展的气象预测研究进行了综述,指出了常规预测方法存在的问题和难点。概述了高光谱遥感在小麦条锈病监测中的应用,并对遥感与作物模型的结合进行了探讨,在此基础上展望了基于大气环流的小麦条锈病中、长期预测及G IS辅助的遥感技术在小麦条锈病监测方面的应用前景。     

贵州烟区烟蚜发生规律及其预测模型的初步研究

通过2002-2008年对贵州代表性烟区烟蚜的系统调查,初步了解了有翅蚜迁飞规律、烟田蚜虫种群消长动态及其历史演变情况,分析了烟蚜发生期内气温、雨日雨量、相对湿度和日照时数对烟蚜发生量的影响效应。在此基础上,结合以往的调查数据,应用DPS统计软件进行逐步回归分析,初步建立了烟蚜发生程度短期预测模型Y=-24.87+1.27X1+0.13X2+1.54X4+2.70X6+4.06X11-3.85X13(其中,X1=移栽前期10 d内日诱蚜量;X2=上年12月日气温≥10℃的积温;X4=2月均温;X6=3月均温;X11=4月均温,X13=4月雨日数),经显著性检验和预报验证,回归方程达极显著水平,回测准确率平均达93.45%,实报验证误差率仅为1.80%~5.11%,说明入选预报因子比较切合贵州实际,预测模型具有较大的实用价值。     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...     

新疆呼图壁河径流时间序列分析

基于呼图壁河石门水文站1956—2011年的年径流数据,采用Morlet小波分析和R/S分析方法,对新疆呼图壁河流域径流周期、变化特征和未来趋势进行分析和预测。研究结果表明:(1)通过对呼图壁河1956—2011年径流量的分析发现,径流时间序列存在5 a、10 a、18 a和28 a左右的震荡周期,18 a尺度震荡周期最强,其次是28a尺度。18 a时间尺度上的震荡在56 a研究时段内均较强,且存在4个丰水期和5个枯水期;28 a震荡周期在56 a尺度时段内相对较强,存在3个丰水期和3个枯水期,目前处于偏丰期;(2)利用R/S分析呼图壁河径流量序列,Hurst指数为0.6442,存在明显的赫斯特现象,这就意味着未来一段时间的径流量与过去具有同样的增加趋势。     

混杂纤维轻骨料混凝土压拉性能及强度预测

为了研究混杂纤维对浮石轻骨料混凝土力学性能的影响,对聚丙烯纤维掺量为0.6 kg/m³,改变纤维素纤维掺量的6组浮石轻骨料混凝土试块进行立方体抗压和劈裂抗拉试验.结果表明：立方体抗压强度和劈裂抗拉强度都先升高后降低.劈裂抗拉强度增加显著,最优掺量时为3.2 MPa,比基准组增加了77.8%,纤维掺入可以有效阻止裂缝发展并起到增强增韧的作用.最优掺量为聚丙烯纤维掺量0.6 kg/m³,纤维素纤维0.9 kg/m³,此时拉压比相比基准组提高了57.7%,显著改善了其脆性;最优掺量时3,7,14 d早期强度比基准组分别提高了25.2%,20.7%,15.6%.纤维素纤维对早期强度影响较大,根据其力学特性,提出了天然浮石轻骨料混凝土28 d立方体抗压强度的计算公式,并与其他公式进行了对比验证.采用BP神经网络对28 d强度进行预测,并用预测数据对抗压强度计算公式进行验证,验证结果良好.     

基于动态边界的双吸离心泵叶片渐进磨损及泵性能预测

过流边界形态随磨损时间的变化对客观真实地反映双吸离心泵磨损特性及磨损形貌至关重要。采用欧拉-拉格朗日方法,配合磨损壁面几何重构的动态边界法,对黄河平均含沙量及粒径下甘肃省景泰川泵站双吸离心泵进行固液两相流计算,结合实验数据,预测了该泵叶片渐进磨损特性,分析了叶片磨损机理及壁面几何形貌变化对泵性能影响。结果表明：以冲击角函数最大值对应冲击角α0为阈值,小于α0磨损形貌呈类圆形凹坑,大于α0磨损形貌呈沟槽状,冲击角在50°~75°范围且冲击速度高的叶片区域磨损率大,叶片磨损程度严重;根据该泵水力性能损失率变化特性,将预测期划分为3个阶段,磨损率在初期增长率最大,但在数量级上远小于中、后期,使前1000h磨损阶段扬程损失率、效率损失率、叶片质量损失率均小于其他阶段;上述3个参数的增长均呈初期慢、中期快、后期减缓的趋势,最大增长率均在磨损中期,参数变化曲线斜率分别为1.51×10-3、1.97×10-3、4.12×10-3,在1000~6000h磨损时长范围内,磨损导致双吸离心泵性能下降最快。     

全基因组预测枯草芽孢杆菌BEST195的分泌蛋白

枯草芽孢杆菌BEST195作为纳豆菌的一种,是纳豆生产的重要菌株之一。利用SignalP、ProtComp、TMHMM、Phobius、LipoP、TatP等预测程序对该菌中4456条蛋白质序列进行分泌蛋白找寻,同时,对上述分泌蛋白的氨基酸分布、信号肽长度大小、信号肽切割位点等性质进行分析。结果表明：枯草芽孢杆菌含有分泌蛋白102个,其氨基酸长度、信号肽长度与植物病原菌不同;信号肽切割位点属于A X A类型,与其他已经报道的植物病原真菌、细菌以及卵菌中分泌蛋白信号肽切割位点一致。通过上述生物信息学分析方法有效地实现了枯草芽孢杆菌BEST195分泌蛋白的预测,分泌蛋白的信号肽切割位点具有物种保守型特点。     

基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测

生物质中钾、钠等碱金属含量高,极易导致生物质与煤混燃灰沾污结渣严重。灰熔融特征温度是用于表征积灰结渣倾向的重要指标。该研究在充分考虑灰中酸/碱性组分对熔融特征温度影响的基础上,以生物质与烟煤混燃灰中Al₂O₃、SiO₂、P₂O₅、SO₃、K₂O、CaO、Fe₂O₃7种氧化物作为变量,利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型,并以中国农村典型的玉米秸秆和神木烟煤为试样,测定其在不同掺混比例、不同温度和不同停留时间下的灰分组成及熔融特征温度。试验结果表明：随着混合燃料中玉米秸秆的质量分数由25%增至75%时,灰样中MgO、K₂O、CaO、Na₂O等碱性氧化物的含量增加,特别是对于K₂O而言,其质量分数由5.89%升至14.41%,而Al₂O₃、P₂O₅和SO₃等酸性氧化物的含量逐渐减少,其中Al₂O₃的质量分数由12.05%降至7.78%,P₂O₅的质量分数由3.66%降至1.07%,SO₃的含量由7.70%降至1.48%。随着灰化温度升高和停留时间延长,Cl元素的含量明显减少。将该模型的预测结果与经验公式预测结果及试验结果对比,发现该预测模型中P₂O₅、SO₃对灰熔融特征温度的影响系数较大,这与试验结果基本相符。灰熔融特征温度与Al₂O₃、SiO₂、P₂O₅、CaO等氧化物含量呈正相关,表明这些氧化物成分有助于抑制熔融结渣。利用试验测量及经验公式等方法对该预测模型的结果进行检验,利用该模型预测的熔融特征温度与试验值的误差在5%以内,验证了该模型的准确性和可靠性。该模型研究结果可为准确预测生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度以及防治锅炉积灰结渣提供参考。     

福建省大雾分区客观预报方法研究

通过统计福建省大雾天气的气候特征以及成雾的气象要素特征,总结出成雾的气象要素指标。基于福建省中尺度数值预报模式产品,利用完全预报（PPI）方法,建立由降水、相对湿度、风向、风速、逆温等因子的预报概率方程,对大雾分区进行了客观预报。