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严重的水土流失、土壤肥力和生产力下降、土地退化和荒漠化等一系列生态环境问题威胁着黄土高原地区自然、社会和经济的可持续发展。土地利用调整、植被恢复以及水土保持工程的大力开展是实现该区生态恢复和重建的根本途径。在土壤贫瘠的黄土高原，土壤养分是制约植被生长和土地生产力的重要因素，65锰钢板
同土壤水分一起影响着该区土地利用和植被类型的空间分布。从区域尺度上，系统而科学地认识整个黄土高原地区土壤养分资源空间分布特征及其影响因素，是各项生态重建工程有效实施的有力保障，对区域宏观决策具有重要的指导意义。本论文以整个黄土高原地区为研究区域，旨在摸清现阶段主要土壤养分的含量及储量水平，明晰其空间变异特征及空间分布格局，并揭示不同尺度下土壤养分与相关环境因素之间的关系。研究团队于2008年在黄土高原地区开展了大规模、高密度的野外试验，在382个代表性采样点上共采集表层0-20cm和20-40cm以及深层0-100cm和100-200cm土壤混合样品共1528个；表层0-20cm和20-40cm原装土壤样品764个；同时获取了各采样点经纬度、海拔高度、坡向、坡位、坡度、土地利用、植被类型等相关信息。室内统一测定的指标有土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷、土壤全钾、土壤pH值、土壤机械组成（美国制分级）、土壤容重等。使用经典统计学（相关分析、线性回归、方差分析、多重比较等）、地质统计学（半方差函数、克里格插值、因子克里格分析）、状态空间模拟等方法，对各土壤养分指标的空间变异特征、空间插值及预测、不同空间尺度下的主要影响因素进行了分65锰钢板
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养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、
pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型 参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板
与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板
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随着农民生活水平的提高,农村使用秸秆的情况在不断减少,秸秆资源大量被浪费在田间村头,甚至出现了被大量焚烧的局面。生物质发电能大规模地利用秸秆资源,产业化程度较高,是目前利用秸秆有效的途径。为此, 通过一系列相关配套政策法规的颁布实施,来推动了我国生物质发电产业的快速发展。但生物质发电企业燃料收集困难,燃料成本居高不下,成为影响生物质发电的一大瓶颈。秸秆供应链物流成本是燃料成本的重要组成部分,因此,分析秸秆供应链物流成本具有较好的现实意义。本论文从供应链的角度,对发电秸秆的物流成本进行研究。首先阐述了发电秸秆供应链物流成本的构成,并对各环节及其物流成本现状进行了分析。针对各功能环节的成本影响因素进行了问卷调研和因子分析；45号冷轧钢板
并在此基础上结合实证数据研究了不同打包方式下秸秆机械收获成本、不同收集模式下的运输成本,以及不同储存方式下的储存成本等内容。研究结论主要包括：(1)秸秆物流成本受几个主要关键因子的影响;(2)在秸秆机械化收获过程中,虽然大打包系统的机械拥有与运作成本高于小打包系统,但秸秆收获总成本大捆形式比小捆形式更具有优势；(3)简单型和复杂型收集模式下秸秆的运输费用计算方法不同,资源岛到电厂(岛外)运输要考虑秸秆压缩处理,压缩后再运输可提高运输车辆的装载量,可明显降低运输成本,但是并不一定能有效降低总的物流成本,运量一定时,50公里是选择是否压缩的一个临界运距。(4)结合农村道路可达性差、道路等级不一的实际情况,建立了秸秆储存点选址的混合整数规划模型。(5)电厂使用的生物质燃料种类数和燃料的储存方式对总物流成本的影响：采用投资小而简陋的储存方式可以减少供应链中储存和处理环节的成本,从而带来整个生物质物流成本的大大节约,而且这种节约远远超过了由于使用简易的储存方案而导致的材料损失和处理成本的增加；(6)简易的储存方案由于易引起秸秆热值降低和存在和火灾方面的风险,对于燃料紧缺的区域要慎重；
(7)使用简陋的储存方案时,应尽可能使用价格较低廉的生物质燃料；而多种类生物质途径可以减少所需的储存空间,适用于储存空间有限储存损失较少的昂贵的储存方式。本研究首次构建了较为系统的生物质发电秸秆供应链物流成本的关键影响因素指标体系,并通过因子分析找出了关键影响因子,丰富了生物质发电燃料成本分析的理论基础；将秸秆收获成本纳入到生物质发电秸秆供应链物流成本中,并对各项成本组成进行了详细估算,为实际中秸秆收购价格的制定提供了依据；综合考虑收集模式和运输服务方式两个因素进行秸秆运输成本分析,从而使对运输成本的优化分析能更好地反映实际情况。结合不同的储存形式和储存多种类秸秆进行了储存成本优化分析,为储存设施的建设和储存成本改善提供了理论依据和指导方向。通过秸秆供应链功能环节物流成本的研究,为建立合理的秸秆供应链物流体系提供了理论基础,从而有助于解决我国生物质发电过程中存在的燃料成本过高、燃料供需矛盾等问题,有利于生物质能企业更好地优化和控制成本,提高企业的盈利能力和竞争优势。研究结论也可以为政府相关部门制定有关生物质发电产业的政策和法规提供理论参考。45号冷轧钢板
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