低温对磷化氢熏蒸长角扁谷盗致死时间延迟影响的研究

明确低温对磷化氢致死害虫时间的影响有助于在通常低温储粮中的成功杀虫指导和避免抗性发展。测定了低温18℃、准低温23℃和常温28℃时长角扁谷盗卵、幼虫、蛹和成虫在磷化氢200 mL/m³浓度下不同时间的死亡率和完全致死时间。长角扁谷盗卵在18、23、28℃时磷化氢对其死亡率-时间回归方程分别为y=8.975x-3.797、y=9.224x+3.213和y=10.460x+12.133,完全致死时间分别为48、44、36 h;相应地幼虫的回归方程分别为y=11.992x-7.690、y=12.200x+5.296和y=16.143x+2.284,完全致死时间分别为36、32、24 h;相应地长角扁谷盗蛹的相应回归方程分别为y=9.573x-2.505、y=10.018x+1.830和y=11.845x+9.741,完全致死时间分别为44、40、32 h;相应地长角扁谷盗成虫的回归方程相应为y=11.984x-6.978、y=12.355x+3.852和y=16.119x+3.049,完全致死时间分别为36、32、24 h。低温对磷化氢致死长角扁谷盗各虫态的时间延迟影响...     

基于LSTM模型的排水系统流量预测研究

排水系统流量预测对于城市水安全、污水厂优化运行具有重要意义。与需要复杂建模和大量地理信息数据的传统水文水力学模型不同，机器学习可以通过数据驱动实现排水系统的流量预测预警。结合流量数据的时序性，分别在单变量（流量）、双变量（流量和降雨）的情况下，采用5种长短期记忆神经网络（LSTM）模型（Vanilla LSTM、Stacked LSTM、Bidirectional LSTM、CNN LSTM、ConV LSTM）对江苏省无锡市某污水处理厂的进水流量进行预测。结果表明，Bidirectional LSTM最优的实验参数条件是：隐藏层单元数为250，训练轮数为200，训练集样本数为250；在同等条件下，Bidirectional LSTM相较其他4种方法可以更有效地预测未来流量；相比仅输入流量变量，在增加降雨变量后，可以提升近20%的流量预测精度。     

不同温度下充氮低氧对赤拟谷盗各虫态致死效果与时间研究

了解低温对充氮低氧气调致死害虫过程和时间的影响程度,以及氮气气调过程中害虫异常行为反应与种群完全致死时间的关系可为低温充氮(低氧)与成功杀虫应用提供指导。分别在低温18℃、准低温23℃和常温28℃条件下,测定了赤拟谷盗的卵、幼虫、蛹、成虫各个虫态在控制氮气体积分数98%(氧气2%以下)过程中不同时间的死亡率及完全致死时间,以及视频监测下成虫行动异常和击倒反应率与种群完全致死的关系。98%氮气体积分数下,18、23、28℃时赤拟谷盗卵的死亡率-时间回归方程分别为y=3.61+5.47、y=3.92x+11.11和y=5.95x+5.83,完全致死时间分别为28、24、16 d;幼虫的相应回归方程分别为y=4.62x+10.16、y=6.08x+8.33和y=6.66x+21.67,完全致死时间分别为20、16、12 d;蛹的相应回归方程为y=3.69x+3.81、y=4.11+3.89和y=5.87x+13.33,完全致死时间分别为28、24、20 d;成虫的相应回归方程分别为y=6.33x-1.67、y=5.87x+13.33和y=7.29x+15.56,完全致死时间分别为16、16、...