气候变化情景下华北地区干热风的时空分布特征

 干热风是影响华北地区冬小麦生长发育及产量形成的重大农业气象灾害之一。本文利用区域气候模式PRECIS生成的A2和B2情景下华北地区的逐日气象数据,分析了2011—2050年共40a的干热风日数及分异规律。结果表明,在PRECIS的预测中,高排放A2情景下的干热风日数为6.5d,呈中西部偏高南北两侧及沿海偏低的趋势。除最南端的个别地方外,大多数区域的干热风日数呈增加趋势,增加最大速度为0.145d/a;中低排放B2情景下干热风日数为6.0d,区域分布趋势与A2情景的类似,也呈中西部偏高南北两侧及沿海偏低的趋势。B2情景下,平原西南一带的干热风呈轻微下降趋势,东北部则呈小幅增加的趋势,但幅度小于A2情景。本研究对未来气候变化情景下干热风农业气象灾害的变化趋势进行了分析,以期为区域未来的防灾减灾工作及相关政策的制定提供参考。     

基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取

历史相似时间序列的提取在数据挖掘、工业故障检测以及故障根源分析等领域应用非常广泛。针对工业报警系统中异常根源分析方法存在的问题,提出了一种基于趋势特征聚类的多元相似时间序列的提取方法,可以有效地辅助现场工作人员分析关键变量发生异常变化的根源。首先对多元时间序列进行分段线性表示,获得变量的趋势特征信息;然后采用基于密度峰值聚类分析算法对获得的趋势特征在高维空间中聚类,从而实现历史数据的相似性提取;最后可根据关联变量的幅值变化量分析导致主变量发生异常变化的根源变量。数值仿真和实际工业数据案例验证了所提方法的有效性。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于OBIA的武汉城市圈1990年～2015年建设用地变化检测及时空特征分析

武汉城市圈是国家中部崛起战略和“两型社会”建设的重要支撑点,研究其建设用地扩张规律对区域城市规划及国家和区域经济发展政策的制定实施具有重要意义.该文以1990年～2015年的Landsat TM/OLI遥感影像为数据源,采用面向对象的影像分析 (Object-Based Image Analysis, OBIA) 方法提取了武汉城市圈的建设用地信息,并用扩张面积、速度、强度以及紧凑度等指数分析了建设用地扩张的时空特征.结果显示：1)利用多种指数及SPM自动确定分类阈值,能较好地提取建设用地,分类总精度为94.3%;2)武汉城市圈建设用地呈逐步增加趋势,总扩张面积约251 893.96 hm2,前10 a(1990年～2000年)扩张缓慢,后15 a(2000年～2015年)的扩张面积、速度、强度分别是前10 a的6.98、4.08和4.65倍;3)各城市建设用地面积在1990年～2015年均呈上升发展趋势,各城市的空间形态呈现由北向南、由西向东趋于紧凑型的发展态势.     

青钱柳胸径生长和木材密度的地理变异规律

【目的】青钱柳是我国特有的单种属植物和具有开发利用前景的珍贵树种,通过探讨青钱柳胸径生长和木材基本密度的地理变异及径向变异规律,为青钱柳材用优良地理种源筛选提供依据。【方法】以天然分布的不同地理种源青钱柳为研究对象,选择群落中的优势木和亚优势木,用生长锥在树高1.3 m(胸径位置)处同一方位钻取单株木芯,共计钻取木芯197条,测定22个地理种源各单株木芯的胸径部年轮生长量和木材基本密度。【结果】22个青钱柳地理种源的胸径生长存在极显著差异(P<0.01)。林龄为20年生时,22个青钱柳地理种源胸径平均生长量为18.6 cm,变幅在16.7～20.9 cm,总体呈现出从西北到东南生长量递增的趋势; 青钱柳的胸径连年生长量在0.69～1.24 cm,随林木年龄递增,其连年生长量在波动中逐渐下降。不同地理种源青钱柳的平均木材基本密度存在极显著差异(P<0.001),22个地理种源青钱柳木材基本密度的平均值为0.470 g/cm³,变幅在0.400～0.510 g/cm³; 不同生长年轮间平均基本密度存在显著差异,其木材的平均基本密度随生长年轮的递增呈现径向递增的趋势,但前18 a其木材基本密度不存在显著差异。相关分析表明,青钱柳胸径生长与木材基本密度间存在显著线性负相关(P<0.05)。【结论】不同地理种源青钱柳的胸径生长和木材基本密度存在显著差异,为青钱柳材用优良地理种源筛选提供了良好空间和可能性。     

泡桐黄化突变体生理特性分析

【目的】分析泡桐黄化突变体的生理特性,为泡桐新品种的研究及应用提供理论参考。【方法】将新发现的泡桐黄化突变体(PFE)与白花泡桐(PF)、建始泡桐(PJ)、楸叶泡桐(PC)的生理特征进行比较,分析了其光合色素的含量、光合日变化、抗氧化酶活性及丙二醛含量。【结果】黄化突变体的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素、类胡萝卜素含量减少,其中叶绿素b显著减少; 黄化突变体的净光合速率和蒸腾速率总体小于其他种,气孔导度值与其他种相比总体降低,但差异较小,胞间CO₂浓度日变化值均高于其他种; 泡桐黄化突变体的SOD、POD、CAT活性和丙二醛(MDA)含量均高于其他种。【结论】光合色素的减少是导致叶色黄化的主要原因; 它影响了植株捕光能力,致使净光合速率下降,抗氧化酶活性增强,植株抗性增加,可减少活性氧对植株的伤害,维持植物正常生长。     

Android手机传感器的桥梁振动检测试验

 针对Android智能手机传感器默认采样模式存在的采样率设置固化、欠采样和过采样问题,开发了能够自定义采样率和采样精度,具有采样历元、时间间隔和数据等同步记录功能的手机传感器信号采集软件。模拟加速度信号的功率谱分析和位移积分重构研究表明,L-S谱分析法和频域位移积分法能够有效处理含噪声和非均匀采样的手机加速度信号。利用谷歌Nexus 5（NX 5）、小米3（Mi 3）两个Android手机和SPAN-IGM-A1惯性组合导航系统进行徐州汉桥加速度信号采集和振动检测对比试验,试验结果有效验证了便携式、低成本Android智能手机进行桥梁振动检测的可行性。     

基于FIG和GWO-SVM的灌浆功率时序预测

为更好地预测灌浆功率时序,建立基于模糊信息粒化(FIG)和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)的灌浆功率时序预测模型。首先,引入信息粒计算方法,将原始详尽的时间序列数值点分解为一系列信息粒,以减少模型的数据输入总量;其次,基于模糊集理论,采用模糊集算子对每个信息粒进行模糊计算,使得到的模糊信息粒可以合理地表示原始数值点集;最后,以支持向量机作为预测工具,并采用灰狼优化算法进行参数寻优,对产生的模糊信息粒进行快速准确的预测。结合实际工程,应用该预测模型对灌浆功率的波动范围和变化趋势进行预测研究,经过性能评价和对比分析,验证了模型的有效性和优越性。     

美洲黑杨无性系木材纤维性状遗传变异

【目的】美洲黑杨是苏北地区栽植面积最大的用材树种之一,具有重要的经济价值和生态价值。近年来,随着市场对杨树木材需求量的增加及质量要求的提高,对杨树材性改良的研究迫在眉睫。材性性状中,纤维长度、纤维长宽比等性状值的大小直接影响杨木制浆性能和造纸质量。通过对美洲黑杨无性系木材纤维性状遗传变异的研究,了解杨树木材纤维性状的遗传变异规律,为杨树材性改良及新品种选择提供科学依据。【方法】以泗洪县林场11个美洲黑杨无性系10年生对比试验林为材料,选取各无性系在各区组的标准株,测量其胸径和树高后,伐倒并在离地1.3 m处截取圆盘带回实验室气干备用。试样经脱木素试剂处理后,分别用光学显微镜及纤维形态自动分析仪(MORFI)测量其纤维长度和纤维宽度,计算得到纤维长宽比。将两种测量方法得到的数据进行回归分析,确定回归方程,使后续大规模测定的数据更加精确。使用SPSS 19.0对获得的数据进行分析处理,得到各纤维性状的遗传变异规律和性状间相关关系。采用K-means法对11个无性系进行聚类分析,选取纤维性状和生长性状均表现优异的无性系。用R语言作图,进行数据可视化表达。【结果】用两种测量方法测得的纤维长度、纤维长宽比回归分析R²值均大于0.9, MORFI测量值可靠。纤维长度和纤维长宽比的大小均随林龄增加而增加。11个无性系纤维长度、纤维宽度和纤维长宽比的平均值分别为1 107.8 μm、22.3 μm和49.57。3个纤维性状在无性系间存在显著差异,区组间差异不显著;纤维长度、纤维宽度和纤维长宽比性状的遗传力分别为0.764、0.832和0.590。3个纤维性状在第3、6、9龄间表现出高度相关。纤维长度与生长性状间的相关系数为0.21~0.25,纤维宽度与生长性状间相关系数处于0.39~0.48;纤维长宽比与生长性状间相关系数为-0.07~-0.02。11个无性系可分为3类,其中4-6、4-50、2-2和4-45表现优异,10-34、7-40、7-53和8-9表现次之,7-45、1-20和7-38表现较差。【结论】MORFI(纤维形态自动分析仪)可以快速且较为精确地测量纤维长度和纤维宽度,适合大批量数据的测定,但测定结果需进行回归调整。纤维长度和纤维长宽比随着林龄增大而增加,说明随着林龄的增加,木材制浆性能增强。美洲黑杨无性系纤维性状存在遗传变异,且变异受遗传的影响大于受环境的影响。各纤维性状在幼林第3龄与中林第6龄和成林第9龄间相关密切,且为正相关,对美洲黑杨纤维性状的选择可在林木生长早期进行。美洲黑杨无性系生长性状与纤维长度、纤维长宽比性状间的相关性不显著,在美洲黑杨纤维用材遗传改良时可采用独立选择方法。11个无性系中,2-2、4-6、4-45和4-50在纤维性状和生长性状方面均表现优异,可进行进一步遗传测定,为新品种选育创造条件。     

基于遗传算法的SVM-AR改进模型与应用

为提升河流流量的预测精度,将支持向量机与AR进行耦合,并构造三核混合核函数的流量预测支持向量机模型。以渭河流域的月径流量为例,首先,通过时间序列分析,将渭河流域的径流序列划分为趋势序列、季节序列和随机波动序列,然后利用AR模型构造适用于支持向量机算法的数据集,并将数据集按4∶1划分为训练集和检验集;其次,利用线性组合构造由多项式核函数、径向基核函数与Sigmoid核函数构成的三核混合核函数,在训练集上,采用遗传算法确定相关参数,随后在检验集上进行预测。结果表明:遗传算法确定参数会带来较大的不确定性,导致结果差异较大,从而着重讨论遗传算法带来的参数不确定性;通过函数构造与统计分析,给出三核混合核函数参数选择的一般性方法与流程,并进行验证,该参数选取方法能够降低遗传算法的不确定性,得到精度较高的流量预测结果,预测流量与实际流量的均方误差从150左右降低到130左右。