基于Penman模型的蔬菜大棚土壤水分平衡研究

为达到土壤水分平衡状态,获得蔬菜大棚中作物生长的最佳土壤墒情,则需要建立起有效的模型.本研究以Penman模型为基础,对参数进行简化,提出了改进的温室大棚土壤水分平衡模型,降低了计算复杂度,提高了模型的计算效率.通过采集温室蔬菜大棚的实时气象数据,包括土壤温湿度、大气温湿度、通风风速、土壤热通量,使得数据更加准确,提高了计算的精度.实验采集蔬菜大棚作物处于发育期内的数据进行验证,模型计算获得的数据与实测值相比误差非常小.结果表明,该模型完全可以作为蔬菜大棚滴灌控制的一种可靠依据,具有较高的实际应用价值.     

海洋浮游植物自动分析和识别技术

浮游植物是海洋生态系统的初级生产者．对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作．传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数．为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要，解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题，至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究．包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法，基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法．基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法，基于细胞基因系列的分子探针法等．本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述．认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术，由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点，是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法，将有很好的应用前景．     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

温室大棚环境控制系统研究

温室大棚种植因其能实现环境条件精准控制而成为智慧农业中增产节水的主要技术措施之一.温室大棚环境控制系统以计算大棚蔬菜需水量模型为依据,通过采集温室大棚的土壤温度、空气温湿度、气压、风速、土壤湿度等环境参数,准确计算出各个不同时间段大棚蔬菜的需水量.控制系统根据分层设计理念,采用CC2530处理器,结合ZigBee协议和局域网组网技术设计而成.控制逻辑的设计和实现使得系统能够动态调节温室大棚环境,进而实现大棚作物的最佳生长条件,提高产品的产量和质量.     

“公司+农户”模式下公司的最优套期保值和订单价格方式

在对“公司+农户”与期货市场之间运行机理分析的基础上, 构建公司的期望效用模型对最优套期保值和订单价格方式进行了研究. 结果发现: 在期货市场是跨期无偏的条件下, 受流动性约束的公司在期货市场卖出的最优期货头寸小于订单规模; 当对被套期保值的订单采用固定价格的定价方式时无法满足公司期望效用最大化, 但采用点价的定价方式时能够最大化公司的期望效用, 公司同时获得相应的风险溢价. 最后通过数值分析进一步阐释了结论的正确性.     

具有独立通配符间隔的模式匹配算法

模式匹配作为一种关键技术已被广泛应用于生物序列分析和文本过滤等领域.通配符间隔可以匹配特定长度子序列,为模式匹配问题带来了更多的灵活性.为增加灵活性和一般性给出一种新的模式匹配问题定义,其中通配符间隔可以独立设置,并基于模式分解设计出一种有效的计算匹配数量的算法.实验结果显示,与同类算法相比本算法在性能上具有更优的时间复杂度和空间复杂度.     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.     

海洋浮游植物自动分析和识别技术

浮游植物是海洋生态系统的初级生产者,对其种类的分类鉴定和定量分析是海洋科学研究和应用的基础性工作.传统的分析方法主要采用显微镜下的人工鉴定和定量计数.为了适应海洋科学和环境监测中的快速检测的需要,解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平要求高、分类人员断层、耗时等问题,至今已有不少学者对各种浮游植物自动分析和识别方法进行了研究,包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的图像法,基于藻类色素组成的吸光光度法、荧光分光光度法和高压液相色谱法,基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法,基于细胞基因系列的分子探针法等.本文对这些方法的原理、发展动态、优缺点等进行了综述.认为基于藻细胞形态的浮游植物显微图像自动识别技术,由于其综合了现代仪器自动分析和传统显微分类方法的优点,是浮游植物自动识别的一种理想和实用的方法,将有很好的应用前景.