简介:137Cs示踪技术是土壤侵蚀研究的一种重要方法,目前已得到广泛应用。准确的137Cs本底值是运用该技术开展研究的基础。为了获取区域高空间分辨率137Cs本底值数据,作者基于147个气象站点的实测数据和Walling&He的137Cs本底值计算模型,运用主成分分析(PCA)和地理加权回归克里格(GWRK)相结合的方法,预测四川省137Cs本底值的空间分布。结果表明:1)应用PCA法可在保留大部分原始信息的同时,有效地消除变量间的多重共线性,为后续的回归分析与空间插值奠定基础;2)GWRK插值法综合考虑了降水、空间位置等多个影响因素及其对137Cs本底值影响的空间非平稳性,相对于传统的普通克里格和全局回归克里格插值法具有更高的预测精度,且较准确地表达局部区域137Cs本底值空间分布的细节信息;3)以实测数据为基础、基于GIS技术的空间插值方法是获取区域高分辨率137Cs本底值空间数据的可行途径。本研究有效地揭示137Cs本底值的空间分布规律及不同因素对其影响,为运用137Cs示踪技术开展土壤侵蚀研究、水土流失治理等工作提供基础数据和技术支持。
简介:马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)优化支持向量回归机(SupportVectorRegression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(BackPropagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。
简介:于2015年和2016年在辽宁獐子岛海域(东经124°47′,北纬39°3′)采集活体布氏蚶Arcaboucardi,利用相关分析、多元回归分析及通径分析研究布氏蚶壳尺寸与体质量的关系。结果表明,布氏蚶壳长(SL)、壳宽(SW)及壳高(SH)与湿体质量(WW)、软体部质量(EW)等性状间呈极显著的表型相关(P<0.01),铰合部高(HH)和裂口高(AH)、铰合部高和裂口长(AL)没有显著性差异。通径分析表明:壳长对软体部重直接作用最大,为0.324,壳宽对活体质量直接作用最大,为0.071;壳尺寸性状通过其他性状对重量性状产生的间接影响均大于相应的直接影响;采用逐步回归的方法,建立壳尺寸性状对体积和体质量性状的最优回归方程:WW=21.429+0.26SL+0.379SW+0.348SH+0.148HL(R2=0.935);EW=-8.161+0.081SL+0.161SH+0.156SW-0.07HH+0.06HL(R2=0.898)。本实验可为布氏蚶的生物学研究和遗传育种实践提供参考。
简介:为了鉴别黄斑烟中香精斑烟和料斑烟支污染物的来源,利用高场不对称离子迁移谱(FAIMS)法不同离子在强场(>15000V/cm)条件下离子迁移率呈非线性变化的原理,使黄斑烟支上疑似香精污染物的离子团相互分离,得到待测物质的特征三维扫描图谱。通过图像相似度计算查找软件(VisualSimilarityDuplicateImageFinder),对比香精斑烟支污染物和对照样品三维扫描图谱的相似度,鉴别香精斑烟支污染物来源。料斑烟在经过样品处理后,可利用同样的方法鉴别。结果表明:人工分拣香精斑烟支污染物的FAIMS图谱和人造香精斑的FAIMS图谱相似度达到95%以上,人工分拣的烟丝湿团的FAIMS图谱和各类人造污染物的FAIMS图谱相似度约为95%,说明可利用FAIMS分析与鉴别香精斑烟和料斑烟表面污染物来源,且人工观察分拣黄斑烟支归类的方法基本准确。
简介:为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级(B2F和C3F)初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1)烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2)基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。