酸雨对叶类蔬菜影响的“剂量—损失”模型研究

论文摘要

本论文研究得到了国家重点基础研究发展计划项目“中国酸雨沉降机制、输送态势及调控原理”(项目编号：2005CB422200)第7子课题“酸沉降对森林植被和农作物的影响及评价方法研究”(2005CB422207)的资助。论文通过模拟酸雨试验,选择对酸雨胁迫敏感的叶类蔬菜(小白菜、油菜和生菜)作为供试材料,量化不同pH值酸雨对3种叶类蔬菜生长、生理及营养品质的影响,从而获得酸雨对3种叶类蔬菜影响的基本资料,并以此为基础建立酸雨对叶类蔬菜影响的“剂量—损失”模型,为酸雨控制和相关决策提供科学依据。酸雨对叶类蔬菜影响的“剂量—损失”模型综合考虑了蔬菜生长、生理及营养品质三方面因素,在建模方法的选择上,采用了线性方法偏最小二乘回归(PLSR)和非线性方法反向传播(BP)神经网络两种方法,对这两种方法的建模结果分别进行模型拟合检验与模型精度检验,并进行了模型的比较研究。

论文目录

• 内容提要
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 酸雨的化学组成
• 1.1.2 我国酸雨的区域性分布
• 1.2 国内外关于酸雨对蔬菜影响的研究进展
• 1.2.1 酸雨对蔬菜外观的伤害
• 1.2.2 酸雨对蔬菜生理生化的影响
• 1.2.3 酸雨对蔬菜矿质代谢的影响
• 1.2.4 酸雨对蔬菜种子萌发的影响
• 1.2.5 酸雨对蔬菜营养品质的影响
• 1.2.6 酸雨对蔬菜生长发育的影响
• 1.2.7 酸雨对蔬菜影响的损失估算
• 1.3 研究目的、意义和研究内容
• 1.3.1 研究目的与意义
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 技术路线
• 1.3.4 论文结构
• 第2章 试验材料与数学方法
• 2.1 试验材料
• 2.1.1 试验地概况
• 2.1.2 供试蔬菜与土壤
• 2.1.3 试验试剂与仪器
• 2.1.4 试验设计
• 2.2 样品采集与指标选取
• 2.3 数据分析方法
• 2.4 "剂量—损失"建模方法
• 2.4.1 偏最小二乘回归
• 2.4.2 BP神经网络
• 2.4.3 模型检验方法
• 第3章 模拟酸雨对叶类蔬菜生长、生理及营养品质的影响
• 3.1 模拟酸雨对叶类蔬菜生长的影响
• 3.1.1 试验方法
• 3.1.2 结果与讨论
• 3.2 模拟酸雨对叶类蔬菜生理的影响
• 3.2.1 试验方法
• 3.2.2 结果与讨论
• 3.3 模拟酸雨对叶类蔬菜营养品质的影响
• 3.3.1 试验方法
• 3.3.2 结果与讨论
• 3.4 本章小结
• 第4章 酸雨对叶类蔬菜影响的"剂量—损失"PLSR模型研究
• 4.1 PLSR建模原理
• 4.1.1 PLSR模型基本原理
• 4.1.2 提取成分个数的确定
• 4.1.3 建模辅助分析
• 4.2 酸雨对叶类蔬菜"剂量—损失"PLSR模型建立
• 4.2.1 建模基础数据
• 4.2.2 建模数据预处理
• 4.2.3 变量间的相关性分析
• 4.2.4 提取成分个数的确定
• 4.2.5 "剂量—损失"PLSR模型
• 4.2.6 建模辅助分析
• 4.2.7 模型拟合检验与精度检验
• 4.3 本章小结
• 第5章 酸雨对叶类蔬菜影响的"剂量—损失"BP网络模型研究
• 5.1 BP网络建模原理
• 5.1.1 神经网络基本原理
• 5.1.2 BP网络建模原理
• 5.1.3 BP网络的缺点与改进
• 5.2 酸雨对叶类蔬菜"剂量—损失"BP网络模型建立
• 5.2.1 建模基础数据
• 5.2.2 建模数据预处理
• 5.2.3 BP网络设计
• 5.2.4 BP网络训练次数
• 5.2.5 "剂量—损失"BP网络模型
• 5.2.6 模型拟合检验与精度检验
• 5.2.7 PLSR模型与BP网络模型对比研究
• 5.3 本章小结
• 第6章 结论、创新点与建议
• 6.1 结论
• 6.2 创新点
• 6.3 建议
• 附表
• 参考文献
• 致谢
• 附录
• 作者简介
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 参加的科研项目
• 摘要
• Abstract