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了解我国松毛虫发生的空间分布格局及其驱动因子, 对松毛虫暴发的预防?控制和治理具有重要意义?本研究基于我国各行政区2004年-2012年间每年松毛虫发生面积及其寄主植物面积, 使用一般线性模型分析气候因子是否以及如何驱动我国松毛虫发生的空间分布格局?结果表明:在全国尺度上, 最暖季降水量是松毛虫发生的主要气候驱动因子, 松毛虫平均发生率与最暖季降水量显著正相关?在最暖季降水量的作用下, 我国松毛虫的发生呈现明显的空间分布格局, 最暖季降水量较高的南方和北方部分地区松毛虫发生率较高, 而降水量较低的西北和青藏地区松毛虫发生率较低?我们的研究结果可为松毛虫暴发的预防和管理工作提供指导? 相似文献
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针对当前温室环境调控成本较高的问题,为了在满足作物生长需求的条件下降低调控成本,拟研究1种在有限二氧化碳(CO2)资源条件下的温室光气耦合优化调控模型.首先,以温度、CO2浓度、光照度作为输入,以净光合速率作为输出,构建基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的光合速率预测模型;然后,基于提出的光合速率预测模型,构建在有限CO2资源条件下温室CO2优化调控模型数据库,可根据用户输入的CO2资源总量,自动寻优获取最佳补气时间与单位补气量;最后,提出以光照度增长相对价值为评价指标的经济性相对最优的补光策略,在确定的补气时间段内进行补光,最终实现了有限CO2资源条件下的温室光气耦合优化调控,进一步提高了设施温室环境因子调控的精准度与智能化水平. 相似文献
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针对目前温室环境系统中,环境监测数据只能反映当前环境状况,无法预测温室环境变化趋势,导致温室环境控制效果差的问题,提出一种基于Elman神经网络的温室环境因子预测方法。以采集的温室内温度、湿度以及二氧化碳浓度的历史数据作为预测模型的输入,建立Elman神经网络预测模型,进而实现精确的温室环境因子变化预测。结果表明,Elman模型优于BP和RBF模型,温度、湿度和二氧化碳浓度预测结果的均方误差分别为0.003 9、0.005 9和0.028 3,决定系数分别为0.991 5、0.967 8和0.973 9。该模型预测结果较理想,可以为温室环境调控提供一定的决策支持。 相似文献
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为避免由灌区水资源配置系统存在的诸多不确定因素导致的配水过程风险性,在区间两阶段随机规划方法的基础上加入了鲁棒优化方法,构建区间两阶段鲁棒优化模型,引入鲁棒系数表示系统风险,将系统风险体现在模型中,克服了系统风险不可控的不足。以三江平原牡丹江灌区为例,对灌区水资源进行优化配置,得到灌区多水源、多作物、不同鲁棒系数下的配水目标。结果表明:随着鲁棒系数增大,导致缺水量增加,系统稳定性增强,但成本也随之增加,系统经济性降低;当鲁棒系数为3时,缺水量不再增加,系统达到稳定的状态,此时系统的成本在[1. 903 27×10~9,2. 634 75×10~9]元之间变化。优化结果可为决策者提供决策空间,为农业水资源的合理配置提供技术支持。 相似文献
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基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12%;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。 相似文献
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为探究温和气单胞菌对氨基糖苷类和四环素类抗生素的耐药性,试验采用PCR法检测10株来源不同的鱼源温和气单胞菌对氨基糖苷类抗生素的4种耐药基因(aph(3')-Ⅱa、ant(3″)-Ⅰa、aac(6')-Ⅰb、aac(3)-Ⅱa)及四环素类抗生素的3种耐药基因(tetA、tetC、tetM)的表达情况,并利用K-B纸片扩散法对6种抗生素进行耐药表型分析。结果显示,10株温和气单胞菌对氨基糖苷类耐药基因aph(3')-Ⅱa、ant(3″)-Ⅰa、aac(6')-Ⅰb的检出率分别为20%、30%、20%,未检测出aac(3)-Ⅱa基因;对四环素类的耐药基因tetA、tetC、tetM的检出率分别为70%、20%、60%。K-B纸片扩散法结果显示,10株菌对四环素耐药率最高,对链霉素敏感,对庆大霉素、卡那霉素、多西环素、米诺环素高度敏感。结果表明,本次分离的温和气单胞菌对氨基糖苷类和四环素类抗生素具有一定的耐药性,为深入了解温和气单胞菌的耐药机制提供参考。 相似文献