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1.
3.
4.
5.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
6.
尕海湿地植被退化过程中有机碳及相关土壤酶活性变化特征 总被引:5,自引:0,他引:5
以青藏高原东缘尕海湿地不同植被退化程度样地为研究对象,采用定位研究与室内试验相结合的方法,研究植被退化过程对土壤有机碳和土壤酶活性的影响。结果表明:植被退化显著影响土壤有机碳含量和土壤酶活性,降低了土壤有机碳的含量和酶促反应效率,且这种影响随土层深度变化有所不同。四种植被退化阶段有机碳含量和酶活性均值总体上(0~100 cm)表现为未退化>轻度退化>中度退化>重度退化。不同土层中,20~40 cm土层的有机碳含量中度退化>轻度退化;0~10 cm土层中淀粉酶和纤二糖酶中度退化阶段活性值较高;20~100 cm土层中蔗糖酶重度退化阶段活性值最高,纤二糖酶活性重度退化>中度退化。同一退化程度土壤有机碳含量、蔗糖酶和纤二糖酶活性随土层深度增加显著降低(P<0.05);淀粉酶和纤维素酶活性在>40 cm土层中活性值有所上升,整体呈波动下降趋势。 相似文献
7.
采用自主设计的生物质燃烧实验装置,在不同燃烧状态(明燃、阴燃)下,对大兴安岭林区5种典型乔木树种的不同部位(枝、叶、皮)燃烧释放PM2.5中的水溶性元素特性进行研究.结果显示,不同树种间PM2.5的排放因子差异显著,排放范围为(2.408±0.854)~(9.227±1.172)g/kg.5种乔木树种燃烧释放PM2.5中主要检测到Mg、Ca、K等16 种元素,其中Ca、K、Zn、Mg 4种元素的排放因子明显大于其它元素.不同树种间元素排放因子差异较大,针叶树的排放因子一般高于阔叶树.除Cd元素外,不同器官间排放的元素总量无明显差异.不同树种不同器官燃烧释放PM2.5中水溶性元素的占比顺序较为一致,其中Ca、K、Zn和Mg 4种元素的排放因子在枝、叶、皮中均较高.此外,燃烧状态对元素排放特征影响较大,Li、Mg、Ca等7种元素的排放因子均表现为明燃显著高于阴燃. 相似文献
8.
基于高分1号影像的森林植被信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明:采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。 相似文献
9.
福建省森林固定CO2价值评估 总被引:10,自引:0,他引:10
借鉴国内外研究成果,引入“市场逼近系数”,构造森林固定CO2效益经济结构模型,评估福建省森林固定CO2价值,为福建省森林资源的科学管理和资产评估提供了借鉴和参考。 相似文献
10.
森林合理年伐量分析确定方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
森林合理年伐分析确定是年森林采伐限额编制的关键技术之一,也是森林经理学的重要内容之一。本文从森林永续利用理论出发,以消长比度、成熟林采伐度、龄级结构改善度、流量均衡度、需要满足度5个指标建立了分析确定的综合评价模型,提出了森林合理年伐量分析确定的精确化方法,从而有效地保证了结果的科学性和准确性。 相似文献