科研产出
偃麦草属植物叶片表皮形态与结构研究
《草地学报 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：于2008年6月初对偃麦草属12个植物种15份种质材料抽穗期的叶片表皮形态与结构进行了扫描电镜观察,旨在通过形态解剖结构特点的分析,为该属植物的分类鉴定提供科学依据。结果表明:所有材料上表皮都具有长细胞和气孔器细胞;除EE009、EE022、EI021、EI029、EPY002、EC002、EH001、ES001外,都含有乳突,呈斑泡状、圆头状或倾斜状;刺毛存在于除EC002、EE009、EE022、EJ001、EPO004、EPY002外的其他所有种;短细胞马蹄形或椭圆形,仅存在于EB001、EC002和EL001中;大毛仅在EJ001和ES001中发现;从横切面看,脉间普遍存在泡状细胞,且EB001、EH001、EPY002泡状细胞下陷形成"绞合细胞",其余均不下陷;维管束鞘2层,纤维分布在维管束的上下方,与维管束连接。然后,利用15份种质材料的10个叶片表皮的形态指标进行欧氏距离聚类分析,将其分为6类,较好地反映出各种质材料亲缘关系的远近。
全文链接
请求原文
玉米群体冠层实时物理模拟
《系统仿真学报 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：植物器官具有柔性体性质,如何快速高效地处理植物群体内部、植株之间,以及植物器官之间的碰撞检测及变形问题是进行植物群体实时物理模拟的关键。以玉米群体冠层为例,提出了四面体网格结合皮肤网格的双层架构的植物群体物理模拟方法。该方法创建与植株精细的三角形皮肤网格模型相对应的较粗糙的四面体网格包络模型,在四面体网格模型上进行物理模拟、碰撞检测等计算,然后通过四面体网格与皮肤网格间的关联将模拟结果变换到三角形精细网格模型,从而实现了较为逼真、稳定的植物群体实时物理模拟效果。
关键词： 虚拟植物 物理模拟 可变形物体 四面体网格 Verlet积分
全文链接
请求原文
规模化养殖畜禽粪便量估算及环境影响研究
《中国环境科学 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：利用规模化养殖的空间信息,结合面积比例法,获取畜禽养殖统计数据.在此基础上,进行了畜禽粪便量和纯养分估算及对土壤环境影响研究,辅以土壤耕层和亚耕层中有效磷含量及变化来阐释畜禽粪便对土壤环境污染的影响.以北京市大兴区为例,对该区规模养殖畜禽粪便量进行估算,评估了其对环境的影响,验证了该方法的准确性、合理性.结果表明,大兴区2005年耕地畜禽粪便磷养分负荷为93.72kg/hm2,其中规模化养殖耕地畜禽粪便磷养分负荷为57.56kg/hm2.耕层及亚耕层的有效磷含量远高于背景值,且变异系数分别为72.66%和79.12%,富集系数(耕层/亚耕层)为2.31,变异系数和富集系数进一步说明了规模化养殖畜禽粪便对土壤环境污染影响程度.
全文链接
请求原文
基于多时相冠层结构参数对冠层光谱的敏感性分析
《地理与地理信息科学 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：遥感反演的前提需对模型的输入参数进行敏感性分析。该文选取冬小麦返青期、拔节期、孕穗期和抽穗期,考虑输入参数之间的相关性,以辐射传输模型(PROSAIL)为研究对象,对比分析了局部敏感性和全局敏感性方法在模型不确定性和LAI敏感性上的差异。结果表明,随着冬小麦的生长,模拟光谱与实测光谱吻合度提高,模型模拟的不确定性降低;与局部敏感性方法相比,全局敏感性方法的模型不确定性降低,模拟精度提高,冠层光谱对LAI的敏感性有明显变化,植被指数对LAI的敏感性则相对稳定;与NDVI相比,TGDVI对LAI更敏感。
关键词： 辐射传输模型 LAI 多时相 局部敏感性分析 全局敏感性分析 不确定性
全文链接
请求原文
无线传感器网络LEACH协议的Petri网模型及性能分析
《计算机应用 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：Petri网是分析网络协议一种有效的形式化建模工具,基于对无线传感器网络LEACH协议运行机制的分析,为协议建立广义随机Petri网(GSPN)性能模型,并用SPNP软件对建立的性能模型进行分析,模型数据验证了模型的有效性,同时讨论了性能模型对协议的低功耗改进所起的指导作用。
关键词： LEACH协议 行为模型 广义随机Petri网(GSPN)性能模型 性能分析
全文链接
请求原文
基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测
《中国农业气象 》 2009 CSCD
摘要：为了提高反向传播(BP)神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析(PCA),提取累计贡献达到85.46%的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法(GA)优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80%以上,其中GA-BP神经网络模型的精度最高,达92.6%,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1/4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA-BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。
关键词： 小麦条锈病 大气环流 主成分分析 遗传神经网络 长期气象预测
全文链接
请求原文
植物bZIP转录因子的研究进展
《麦类作物学报 》 2009 北大核心 CSCD
摘要：碱性亮氨酸拉链(Basic leucine zipper,bZIP)转录因子是真核生物转录因子中分布最广泛、最保守的一类蛋白。目前,在拟南芥基因组、豆科植物基因组、水稻基因组中发现大量的bZIP转录因子。本文围绕植物bZIP转录因子的最新研究进展,按照其不同亚家族的结构和功能进行了综述。根据植物bZIP转录因子结构的差异,可以将其划分为10个亚族:A、B、C、D、E、F、G、HI、、S亚族。这些不同家族的bZIP转录因子成员广泛参与种子贮藏基因的表达、植物的生长发育、光信号转导、病害防御、生物和非生物胁迫应答以及ABA的敏感性等各种信号的反应。
全文链接
请求原文
基于SM快速增量算法的HACCP控制点分类
《农业机械学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高.本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习.实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度.
关键词： 危害分析与关键控制点 支持向量机 增量学习
全文链接
请求原文
