谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法

将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法.该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计.方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应.     

胶州湾鱼类生物量粒径谱特征

为了解胶州湾海域鱼类群落粒径结构特征,本研究根据2016—2017年4次底拖网调查数据构建了胶州湾鱼类生物量粒径谱,比较分析了各季节鱼类生物量粒径谱特征参数的异质性。结果显示,胶州湾Sheldon型鱼类生物量粒径谱呈现单峰模式,鱼类粒径范围为-3～10粒径级,粒径分布相对均匀,且峰值位于5～6粒径级,主要由大泷六线鱼和褐菖鲉等小型鱼类构成。各季节鱼类标准化生物量粒径谱曲率和曲度差异显著,其中春季曲率最大且曲线较平缓,夏季曲率最小且曲线相对陡峭。谱线曲度和曲率的季节变化主要与粒径小的细纹狮子鱼、大泷六线鱼、玉筋鱼及长丝虾虎鱼等地方常栖性种类和赤鼻棱鳀、白姑鱼等季节洄游性种类的出现有关。Abundance-biomass comparison(ABC)曲线表明,春季处于未干扰状态,冬季处于中度干扰状态,夏秋季处于严重干扰状态。研究表明,胶州湾鱼类群落总体处于严重干扰状态,鱼类生物量谱呈现单峰型,粒径结构以小型粒径鱼类为主,且地方常栖性和季节洄游性鱼类等补充群体的数量和粒径大小影响鱼类生物量粒径谱的峰型和曲率。     

木质生物炭对厌氧发酵产甲烷性能的影响

为研究木质生物炭对厌氧发酵产甲烷性能的影响,以玉米秸秆、牛粪作为发酵底物,以灌木生物炭、杨木生物炭、混合木屑生物炭作为添加剂,通过控制生物炭的种类、粒径以及灰分含量等关键因素,进行了批式厌氧发酵强化试验.结果表明:生物炭对厌氧发酵系统有重要影响,且粒径越小,产气能力越强.其中,杨木生物炭对厌氧发酵系统影响最大,不仅提升...     

乳化剂对4.5%高效氯氰菊酯水乳剂 物理稳定性的影响

以4.5%高效氯氰菊酯水乳剂为研究对象,探讨了乳化剂的种类、用量、亲水亲油平衡值(HLB值)和结构对水乳剂物理稳定性的影响。结果表明:当乳化剂种类选定后,在一定用量范围内,水乳剂的粒径随着乳化剂用量的增加而变小,粒径分布范围变窄,稳定性增强,粒径大小可作为筛选乳化剂最佳用量的指标;乳化剂的HLB值与水乳剂的粒径及粒径分布范围关系密切;乳化剂的结构和水乳剂的乳液抗聚并性存在相关性,适当增加亲油性的饱和碳链长度,有助于提高水乳剂的乳液抗聚并性,进而获得稳定的水乳剂配方。     

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...     

基于改进的PSO进化神经计算进行苹果颜色快速分级

为克服在苹果颜色分级中存在的速度慢、误差大等缺点,基于再现群智能的粒子群进化算法和神经计算技术,提出了一种新颖、快速的智能分级方法,即首先通过计算机视觉技术获取苹果表面颜色的色度,并提取其特征;然后采用改进的带自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络结构,最后用训练好的神经网络进行苹果颜色分级。实际应用表明该方法切实可行且效果显著,不仅分级速度快,而且分级正确率高达98%以上。     

苏南河网水污染控制系统规划优化研究

以苏南某地二级树状河网为例,在运用S-P水质模型模拟河网水质的基础上,构建了以河网污水处理费用及引水稀释费用之和最小为目标函数的水污染控制最优化模型,采用遗传算法,对各引水口的引水量及河网中各排污口的污水处理率进行优化计算,供苏南地区水系规划与管理参考。     

小麦生长模型对拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的比较

【目的】作物生长模型是预测和评估气候变化对作物生产力影响的重要量化工具,明确典型作物生长模型对小麦拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的不足,可以为进一步改进低温胁迫对小麦生产力影响的模拟算法提供指导。【方法】本研究将来自4套国际知名小麦生长模型(美国密歇根州立大学的CERES-Wheat、美国华盛顿州立大学的CropSyst、荷兰瓦赫宁根大学的WOFOST和法国国家农业科学研究院的STICS模型)的典型低温胁迫效应算法,与本课题组研发的小麦生长模拟模型Wheat Grow相耦合,利用2012—2013年南京和2013—2015如皋不同品种(扬麦16和徐麦30)、不同温度水平(最低至-6℃)和持续时间(2、4、6 d)的人工气候室低温盆栽试验资料,检验和评价了原WheatGrow模型和耦合后低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在拔节期和孕穗期低温胁迫下对小麦叶面积指数动态、茎生物量、地上部总生物量、籽粒产量等指标的预测能力。【结果】拔节—孕穗期低温胁迫明显降低了小麦叶面积指数、地上部生物量积累和籽粒产量,且随低温水平的降低和持续时间的增加降低幅度呈明显升高趋势。比较不同处理时期和品种发现...     

自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障

为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2～4倍频,识别轴承故障频率及其2～6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2～5倍频,突出轴承故障频率及其2～8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。     

青土湖水面形成区土壤颗粒组成与化学特性变化

青土湖输水作为石羊河流域治理的一项关键措施,对保护湖区水资源和生态环境具有重要意义。在距青土湖水面边缘东南方向0-450 m的10个样点中分3层取0-60 cm土样,测定土壤粒径的质量百分比与全氮、全磷、全钾和电导率,分析青土湖水面形成后土壤颗粒组成与化学特性变化。结果表明, 随着离水面边缘距离的增加,土壤颗粒与化学特性呈有规律的增减变化,土壤粘粉粒组成与其全磷、全钾之间存在正线性相关。青土湖水面形成加剧了距水面边缘0-150 m处的土壤理化性质变化;土壤细粒及养分出现富集,分别在距水面边缘100-150 m和300 m处达到最大值。因此,土壤养分与土壤细物质的良好相关性表明,土壤粘粉粒变化可作为反映该区域土壤性状变化和评价衡量水面形成后土壤恢复程度的定量指标之一。