基于无人机遥感的果园冠层氮素估算及空间分析

为快速准确地获取植株冠层氮素含量及空间分布特征，对大尺度的果园进行精准动态的管理，以宽行窄株小冠模式、宽行窄株篱壁模式和传统栽培模式3种栽培模式的120棵柑橘树为研究对象，通过测定冠层氮素含量并提取无人机遥感影像多光谱数据中的纹理指数和植被指数，运用随机森林算法（RF）建立基于植被指数、纹理指数以及融合植被指数和纹理指数的柑橘冠层氮素反演模型，并比较融合植被指数和纹理指数的支持向量机（SVM）、BP神经网络算法（BP）和RF的模型反演精度。结果显示：在随机森林算法中，融合植被指数和纹理指数比单独的植被指数或纹理指数更能准确预测柑橘冠层氮素含量；植被指数训练集R²为0.710，测试集R²为0.430；纹理指数训练集R²为0.761，测试集R²为0.349；融合植被指数和纹理指数训练集R²为0.775，测试集R²为0.533。融合植被指数和纹理指数在SVM算法训练集R²为0.511，测试集R²为0.371；BP神经网络训练集R²为0.651，测试集R²为0.204。用融合植被指数和纹理指数的RF模型对3种栽培模式的柑橘园进行氮素反演，得到宽行窄株小冠模式的柑橘冠层平均氮素含量最高，其次为宽行窄株篱壁模式，传统栽培模式最低，氮素含量均值分别为31.33、30.20和27.82 mg/g。结合无人机遥感与融合植被指数和纹理指数的随机森林算法能够有效预测柑橘冠层氮素含量，可为大尺度柑橘果园定量施肥提供参考。     

基于XGBoost与地理加权回归的吉林省西部土壤盐渍化反演

为及时、准确地应用多源遥感数据提取干旱和半干旱区域土壤盐渍化反演特征及获取土壤盐渍化程度的空间分布数据,以吉林省西部大安市为研究区,利用Sentinel-1 SAR、Sentinel-2 MSI多源遥感数据和DEM数据,构建土壤盐分含量（Soil Salt Content,SSC）反演特征集,结合BorutaShap算法优选特征,通过耦合地理加权回归（Geographically weighted regression,GWR）与极限梯度提升树（XGBoost）回归构建土壤盐渍化反演模型,并与XGBoost回归、GWR反演结果对比分析。结果表明：SSC反演特征集中,盐分指数、植被指数在BorutaShap算法中取得了较高的重要性排名,是大安市SSC反演的重要特征。GWR模型的R²和RMSE分别为0.48和4.83 g/kg,XGBoost回归模型的R²和RMSE分别为0.54和4.35 g/kg,耦合GWR与XGBoost回归构建的土壤盐渍化反演模型预测精度得到显著提高,R²与RMSE分别达到0.63和3.71 g/kg。依据该模型反演结果,大安市各类盐渍土分布存在较强的空间异质性,土壤盐分含量呈现出由东南向西北逐渐递减的趋势,与实地调查基本一致。综上,耦合GWR与XGBoost回归模型充分考虑了反演特征的空间异质性和非线性关系,可有效提高SSC反演精度,可获得更符合实际的SSC空间分布,可用于干旱和半干旱地区土壤盐分含量的反演。     

基于土壤优化光谱参数估测太湖地区土壤全氮含量

为明确太湖地区土壤全氮的高光谱特征，构建定量分析模型，以江苏省无锡市滨湖区为研究区域，选取地理位置跨度大、土壤质地相似的93个样品，进行土壤风干样品全氮含量测定和光谱数据采集，对光谱反射率进行一阶微分，运用相关系数峰谷值法筛选敏感波长，将敏感波长两两结合进行土壤调节光谱指数（MSASI）运算。将两两结合后敏感波段分别采用多元线性回归分析、人工神经网络分析和偏最小二乘法构建土壤全氮含量的定量高光谱分析模型。结果表明，研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈正相关，敏感波段包括420~444 nm和480~537 nm。基于土壤调节光谱指数的多元线性回归分析对敏感波段诊断的效果最佳（R²=0.98、RMSE=0.04），其精度高、可靠性强，是筛选出的最佳土壤全氮含量估测模型。偏最小二乘法模型（R²=0.70、RMSE=0.13）次之，而人工神经网络模型（R²=0.69、RMSE=0.15）精度最低。该研究结果为太湖地区土壤全氮水平的高光谱快速估测提供了方法借鉴，可为土壤养分精准管理提供技术参考。     

基于无人机热成像的棉花根域土壤水分含量估测研究

为探究棉花冠层无人机热红外影像对根域土壤水分含量反演规律,以棉花花铃期土壤水分为研究对象,利用小区水分胁迫控制试验和模型模拟的方法,获取棉花花铃期在不同干旱胁迫天数下（灌水后第2、10和32天）的叶片含水量、根域各土层（0~10、10~20、20~30、30~40、40~50 cm）土壤相对含水量（Relative soil water content,RSWC）,同步获取无人机热红外影像数据,通过将棉花冠层温度与叶片、大气温度结合构建差值温度指数（Difference temperature index,DTI）,比值温度指数（Ratio temperature index,RTI）和归一化差值温度指数（Normalized difference temperature index,NDTI）,选择与RSWC相关性在0.6以上的指标（冠层温度、冠-高温差、冠-均温差、DTI2、DTI3、NDTI2、NDTI3）构建不同土层水分含量估测模型,并进行验证。结果表明：1）随干旱胁迫天数的增加,棉花叶片含水量呈先升高后降低的趋势,土壤相对含水量随干旱胁迫天数的增加逐渐降低;2）冠层温度协同叶片、大气温度构建的温度指数估测根域土壤水分含量精度要优于单一使用冠层温度,具体表现为NDTI3>DTI3>DTI2>NDTI2>冠-均温差>冠-高温差>冠层温度;3）多元线性回归模型对棉花根域土壤含水量具有较高的估测精度,其中干旱胁迫第2天对10~20 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.600,RMSE为0.388;第10天对20~30 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.721,RMSE为0.267;第32天对30~40 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.918,RMSE为0.068。因此,利用无人机热成像仪获取棉花冠层温度并结合叶片及大气温度,可对作物根域土壤水分含量进行拟合估测,对发展节水灌溉等土壤水分调控与管理技术具有现实意义。     

融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算

目的 研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。方法 利用大疆P4M无人机采集2021年2－4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R²_adj的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。结果 从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R²分别为0.73、0.59和0.66。结论 本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。     

基于LBPHSV+ResNet50融合的水稻冠层氮素营养监测方法

为采用数码相机拍摄的水稻冠层图像来估测作物的氮素含量。以自然环境下获得的水稻冠层图像为研究对象,提出一种基于图像纹理色彩特征(LBPHSV)和ResNet50网络融合算法的氮素含量预测方法。LBPHSV+ResNet50融合算法是通过运用LBP算子和HSV颜色空间矩阵提取图像特征参数,将提取到的融合特征集作为ResNet50模型输入以加强对作物氮素营养的表征,并将预测结果与常用的多元线性回归、随机森林(RF)、支持向量回归模型、多层感知机、卷积神经网络、长短记忆网络(LSTM)及组合模型预测结果进行对比分析。结果显示:相比于浅层机器学习模型,深度学习算法能显著提高预测模型的准确率;LBPHSV+ResNet50融合模型的预测能力和泛化能力达到最优,R²和 RMSE分别为 0.97、0.02。相比于RF、LBP+LSTM、ResNet50,新模型的R²分别提升了16.36%、9.72%、16.55%和1.13%,RMSE 分别下降了 0.35、0.46、0.05和 0.002。因此,LBPHSV+ResNet50融合模型在预测水稻氮素含量时可提供令人满意的性能,能够满足对水稻氮素营养无损精准监测的农业需求。     

基于RF和MLR的土壤重金属影响因素分析及生物有效性预测

为探究影响土壤中重金属累积和生物有效性的因素,以桂北地区某铅锌矿流域为研究对象,综合运用单因子指数法、风险评价编码法（RAC）、多元线性回归模型（MLR）和随机森林模型（RF）进行土壤重金属（Pb、Zn、Cu和Cr）累积影响因素分析及生物有效性预测。结果表明：研究区Cr含量无超标且空间分布相对均匀（变异系数为0.51）;Cu、Pb和Zn的含量均值（分别为52.58、280.31 mg·kg^-1和654.71 mg·kg^-1）均大于广西西江流域土壤重金属背景值,在思的河山前和地下河入口处全量和生物有效性均较大,对土壤生态环境具有一定风险;对于重金属全量分布和生物有效态的影响因素,阳离子交换量（CEC）、黏粒（Clay）、土壤有机质（SOM）和铁铝氧化物对Cr影响较大,SOM、Clay、pH和铁铝氧化物对Cu影响较大,pH、电导率（EC）和Clay对Pb影响较大,CEC、pH、土壤质地和铁铝氧化物对Zn影响较大;生物有效性预测结果显示RF和MLR均可较好地预测土壤重金属的全量与次生相,其中RF预测的R²区间为0.44~0.93,MLR预测的R²区间为0.30~0.72,RF预测结果表现更为准确。     

土壤质量评价中少量样本最小数据集的构建——以内蒙古杭锦旗黄河南岸灌区典型地块为例

为研究土壤质量评价过程中样本容量较少情况下最小数据集的构建方法。采集并测定内蒙古杭锦旗黄河南岸灌区典型地块的12个土壤理化指标,利用聚类分析、相关分析和主成分分析等探讨了少量样本最小数据集的构建方法。结果表明:1)通过聚类分析、相关分析和主成分分析所构建的最小数据集中的指标包括土壤容重、饱和含水量、土壤电导率、阳离子交换量、硝态氮、速效钾、速效磷;2)全体数据集与最小数据集的土壤质量指数呈显著正相关,R2达到了0.735,Nash有效系数为0.917,偏差系数为0.057;3)基于全体数据集和最小数据集计算得出的土壤质量指数变化范围分别是0.47~0.73和0.37~0.75,平均值为0.56和0.53,表明研究地块土壤呈现中等质量水平。研究发现,在黄河南岸灌区典型地块基于少量样本进行土壤质量评价的过程中,使用聚类分析、相关分析、主成分分析3种分析方法可以构建最小数据集,且检验精度较高。     

9种介电类水分传感器对风沙土含水率的测定精度及校准模型比较

【目的】比较不同水分传感器对风沙土含水率的测定精度,并建立校准模型,为旱区农业水土资源的高效利用提供理论依据。【方法】以METER、Acclima和Truebners三大制造商生产的9种介电类水分传感器为对象,以典型风沙土为供试土壤,通过室内校准试验比较各种传感器对土壤含水率的测定精度,评估其在风沙土上的适用范围、准确度、精密度及其影响因素,并构建不同传感器测定风沙土含水率的校准模型,比较不同校准模型的精度。【结果】（1）默认模型下,与其他传感器相比,MAS-1和EC-5的测定精度较高,其均方根误差（RMSE）分别为0.020和0.027,平均偏差误差（MBE）分别为0.016和0.024,斜率（k值）分别为0.943 3和0.940 3,决定系数（R²）分别为0.926和0.938。（2）土壤含水率范围影响传感器的测定精度。各传感器在低含水率下的RMSE平均值比中、高含水率分别减小了40.9%和42.6%,MBE平均值减小了61.8%和59.9%,而R²平均值提高了0.7%和11.3%。其中,低含水率时EC-5和TDR-315H的精度较高,而中、高含水率下MAS-1的精度均较高。对于含水率相同的土壤,各传感器的测定结果差异较大,且含水率越高差异越大。（3）与默认模型相比,校准模型的RMSE和MBE平均减小了48.8%和72.6%,纳什系数(NSE)和R²提高了70.7%和4.5%。经模型校准后,5TE和TEROS-12测定精度的增幅最大,而TDR-315H的测定精度相对最高。此外,传感器测定的风沙土含水率默认值与校准值具有较高的拟合精度,通过模型转换可实现对默认值的二次校准。【结论】综合评估测定精度、使用寿命和售价,MAS-1、EC-5和TDR-315H可作为风沙土含水率监测的优先传感器备选,且利用风沙土的校准模型对传感器进行标定十分重要。     

基于卫星遥感的黄三角濒海区土壤水盐及其耦合关系时空分析

水盐时空特征及耦合关系是盐渍化土壤治理和区域生态保护管理的重要基础。本研究选择黄河三角洲代表性濒海区域——垦利区,采用野外实测与遥感影像相结合的方法,筛选相关性较高的土壤水盐光谱参量,基于敏感光谱参量构建土壤水盐定量遥感反演模型,利用经典统计分析、耦合度模型、缓冲区分析、支持向量机分类等方法,分析研究区土壤表层水盐时空分异特征及其耦合关系。结果表明：基于水分敏感光谱指数LSWI、NDII和盐分敏感光谱指数SI-T、NDSI建立的各季节土壤水盐估测模型,验证集R²均大于0.650,RMSE均小于7,Sig<0.001;研究区土壤水盐含量总体较高,含盐量以中度盐渍化为主;不同季节土壤含水量排序为夏季>春季>秋季>冬季,土壤含盐量排序为春季>秋季>冬季>夏季,水盐耦合度排序为春季>秋季>冬季>夏季;不同植被类型土壤含水量排序为荒草地>光板地>耕地>林地,土壤含盐量排序为光板地>荒草地>耕地>林地,水盐耦合度排序为光板地>荒草地>耕地>林地;由近海到内陆,研究区土壤表层含水量、含盐量以及水盐耦合度呈现逐步递减的趋势,但土壤含盐量在距海>40~50 km处、含水量在距海>30~40 km处明显上升,耦合度也有所提高。本研究提供了濒海区域土壤水盐及其耦合关系的高效定量时空分析方法,研究结果可为滨海盐碱土改良利用与资源管理提供参考和依据。     

基于深度强化学习的耕作层土壤水分、温度预测

【目的】利用土壤近表面空气温湿度与土壤内部参数的关联关系对耕作层土壤水分、温度进行精准预测,为实现精细化农业种植管理提供服务。【方法】针对土壤耕作层水分、温度预测在训练集获取与模型验证等方面的实际需求,设计了基于嵌入式系统及窄带物联网(Narrow band internet of things,NB-IoT)无线通信技术的物联网数据采集系统。在此基础上基于深度Q学习(Deep Q network,DQN)算法探索了一种模型组合策略,以长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)、门限循环单元(Gated recurrent unit,GRU)与双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)为基础模型进行加权组合,获得了DQN-L-G-B组合预测模型。【结果】数据采集系统实现了对等间隔时间序列环境数据的长时间稳定可靠采集,可以为基于深度学习的土壤水分、温度时间序列预测工作提供准确的训练集与验证集数据。相对于LSTM、Bi-LSTM、GRU、L-G-B等模型,DQN-L-G-B组合模型在2种土壤类型(...     

不同土地利用方式对土壤含水量、pH值及电导率的影响

以林芝地区八一镇5种植被类型下土壤为研究对象,研究其土壤剖面(0—50 cm)的含水量、pH值及电导率分布特征。结果表明,土地利用方式影响了土壤含水量、pH值和电导率在垂直剖面上的空间分布,尤其以表层(0—20 cm)土壤含水量和电导率受影响最为明显。草地土壤含水量表现出明显的“表聚”效应,即随着土层加深,含水量呈降低趋势。在区域空间上,土壤含水量和电导率具有较强的空间变异性,而土壤pH值的空间变异性较小。随着土层加深,各层土壤含水量和电导率之间的变异性逐渐减小。     

坡位与利用方式对红壤磷素储存容量的影响差异——以江西鹰潭孙家小流域为例

为明确坡位与利用方式对土壤磷素储存容量(SPSC)的影响差异,以更加准确地评估坡耕地红壤磷的流失风险,本研究以江西鹰潭孙家小流域内不同坡位(坡顶、坡上、坡中、坡底)及不同利用方式(稻田、花生旱地、橘园)的表层土壤为研究对象,对比分析了SPSC的变化规律与差异,探讨了土壤全碳、全氮、全磷、有效磷、铁铝氧化物含量等因子对SPSC的影响。结果表明：不同坡位的稻田、花生旱地与橘园的SPSC变化范围分别为-410.9～-137.8、-283.8～-128.0 mg·kg^-1及-280.6～-36.3 mg·kg^-1;且随坡位的降低,稻田(坡底除外)与橘园SPSC显著降低,而花生旱地SPSC则增加。与稻田土壤相比,同一坡位花生旱地与橘园SPSC相对增加;相关分析表明,不同坡位的稻田、花生旱地及橘园SPSC与土壤非晶质铁铝氧化物、游离态铁铝氧化物极显著正相关,且游离态氧化铝的影响相对最大,而与有效磷、总碳、总氮则显著负相关。江西鹰潭孙家小流域内红壤坡耕地SPSC均为负值,意味着此时的土壤均为磷源,土壤磷均具有流失风险;坡底的稻田及橘园、坡顶花生旱地土壤磷的...     

Field Scale Mapping of Surface Soil Clay Concentration

The surface soil clay concentration is a useful soil property to map soils, interpret soil properties, and guide irrigation, fertilizer, and agricultural chemical applications. The objective of this study was to determine whether surface soil clay concentrations could be predicted from remotely sensed imagery of bare surface soil or from soil electrical conductivity for a 115 ha field located in Crisp County, Georgia. The soil clay concentrations were determined for soil samples taken at 28 field locations. Three different data sources–an aerial color photograph image, two infrared bands from an ATLAS data set, and the electrical conductivity of the surface soil layer were used in the research. Principal components analysis was applied to the color photograph image, whereas the ratio of two infrared bands was applied to the ATLAS data set. Filtering was applied to both resulting images. The distribution of soil electrical conductivity was derived from the measured soil electrical conductivity data by spatial analysis. Statistical relationships between soil clay concentrations and the principal component 3, the ratio of two ATLAS infrared bands, and the soil electrical conductivity were analyzed, and three linear equations were derived with r ² values 0.83, 0.52, and 0.78, respectively. The distribution of the soil clay concentrations was derived based on these three equations. Six levels of soil clay concentrations were classified in these three methods, and the advantages and disadvantages were discussed. The predicted and measured soil clay concentrations, based on additional soil samples from 30 field locations, were compared using linear regression (r ²=0.76, 0.45, and 0.77 for the three methods). The overall accuracy for these methods were 84%, 66%, and 76%, respectively. The principal components method had the highest accuracy in our research, while the result for the depressional areas is the best from the ratio method.     

有机肥替代化肥对橘园土壤培肥及果实产量品质的影响

为探究猪粪和鸡粪有机肥部分替代化肥对椪柑橘园土壤培肥及果实产量品质的影响,通过2年定位试验,选用鸡粪和猪粪2种有机肥,开展7.5 t·hm^-2和15 t·hm^-2替代施用量对椪柑橘园土壤肥力、果实产量及品质的影响效果研究。结果表明,采用鸡粪和猪粪2种有机肥部分替代化肥的模式,可明显提升柑橘园土壤肥力。与全化肥处理相比,施用有机肥替代化肥处理的土壤酸化有所改善,全氮、有效磷、速效钾和有机质含量分别提高16.1%~54.7%、15.9%~30.1%、12.9%~36.9%和6.8%~39.6%。土壤微生物多样性的香农指数和均匀度增加,平均CO₂产生率总体随着有机肥替代量的增加而提高,微生物数量明显增加。在同等有机肥替代化肥施用量条件下,猪粪有机肥培肥地力和增加土壤微生物数量及多样性的效果优于鸡粪有机肥。有机肥替代化肥处理较全化肥处理提高柑橘产量5.1%~19.5%,增加果实可溶性总糖2.7%~11.8%、维生素C 2.1%~10.8%、可溶性固形物5.9%~10.8%。7.5 t·hm^-2猪粪有机肥替代化肥处理柑橘产量最高,而15 t·hm^-2猪粪有机肥替代化肥处理柑橘品质最好。研究表明,采用有机肥部分替代化肥的施肥模式,有利于提高椪柑橘园土壤肥力和微生物多样性,进而提高果实产量、改善柑橘品质。     

Imaging the electrical conductivity of the soil profile and its relationships to soil water patterns and drainage characteristics

Soil water content (θ) measurement is vital for accurate irrigation scheduling. Electromagnetic induction surveys can be used to map spatial variability of θ when other soil properties are uniform. However, depth-specific θ variations, essential for precision irrigation management, have been less investigated using this method. A quasi-2-dimensional inversion model, capable of inverting apparent soil electrical conductivity (EC_a) data to calculate estimates of true electrical conductivity (σ) down the entire soil profile, was developed using EC_a data collected by a multi-coil Dualem-421S sensor. The optimal relationships between σ and volumetric water content (θv) were established using all coil arrays of the Dualem-421S, a damping factor of 0.04, an initial model of 35 mSm^?1, and with ten iterations (R²?=?0.70, bias?=?0.00 cm³cm^?3, RMSE?=?0.04 cm³cm^?3). These relationships were then used to derive soil profile images of these properties, and as expected, θv and σ follow similar trends down the soil profile. The derived soil profile images for θv have potential use for irrigation scheduling to two EC_a-derived soil management zones under a variable rate irrigation system at this case study site. They reflect the intrinsic soil differences that occur between texture, texture transitions and drainage characteristics. The method can also be used to guide placement of soil moisture sensors for in-season monitoring of spatio-temporal variations of θv. This soil imaging method showed good potential for predicting 2D depth profiles of soil texture, moisture and drainage characteristics, and supporting soil, plant and irrigation management.

     

Using apparent soil electrical conductivity (EC<Subscript>a</Subscript>) to characterize vineyard soils of high clay content

The adoption of precision viticulture requires a detailed knowledge of variation in soil chemical, physical and profile properties. This study evaluates the usefulness of apparent electrical conductivity (EC_a) data within a GIS framework to identify variations in soil chemical and physical properties and moisture content. The work was conducted in a vineyard located in the Carneros Region (Napa Valley, California). The soil was sampled using 44 boreholes to quantify chemical and physical characteristics and 9 open pits to verify the borehole observations. Moisture content was determined using time domain reflectometry (TDR). To characterize soil EC_a, three campaigns were undertaken using a soil electrical conductivity meter (EM38). Linear regressions between soil EC_a and soil properties were determined. Boreholes and TDR data were interpolated by kriging to characterize the spatial distribution of soil variables. The resulting maps were compared to the results obtained using the best EC_a linear regressions. Using EC_a measurements, soil properties like extractable Na⁺ and Mg²⁺, clay and sand content were well estimated, while best estimates were obtained for extractable Na⁺ (r ²  = 0.770) and clay content (r ²  = 0.621). The best estimates for soil moisture content corresponded to moisture in the deeper soil horizons (r ²  = 0.449). The methods described above provided maps of soil properties estimated by EC_a in a GIS framework, and could save time and resources during vineyard establishment and management.     

不同经营年限柑橘果园土壤稳定性有机碳比较

利用时空替代和物理、化学分组的方法比较研究不同经营年限对柑橘果园土壤稳定性有机碳组分的影响,旨为果园土壤固碳增汇技术的研究提供科学依据。结果表明,1954年建植的柑橘园表层土壤总有机碳比1980年建植的柑橘果园土壤提高27.16%,大团聚体内有机碳提高13.59%,微团聚体内有机碳提高80.19%,重组有机碳含量提高29.25%,惰性有机碳含量提高32.00豫,黑碳含量提高4.01%。说明随着经营年限的增加,与粘粒相复合的和难降解的稳定性有机碳组分在土壤中逐渐富集下来,有利于提高柑橘园土壤的长期碳汇。     

阿维菌素在柑橘园中的消解动态研究

为了解阿维菌素农药在柑橘园中使用的安全性,借助高效液相色谱检测技术,在田间试验和添加回收试验的基础上检测了阿维菌素在柑橘园中的消解动态。结果表明:当阿维菌素的添加浓度在0.01～1.00 mg/kg时,阿维菌素在柑橘全果、果皮、果肉及柑橘园土壤中的平均添加回收率为82.65%～98.99%,相对标准偏差为1.93%～8.56%;阿维菌素在柑橘全果中的半衰期为3.93～4.53 d,平均为4.09 d,在柑橘园土壤中则为6.22d～7.15 d,平均为6.64 d。试验表明阿维菌素农药在柑橘园中应用属较易降解农药。     

地表覆盖方式对广西柑橘果园土壤水分特征的影响

【目的】探究不同覆盖方式对广西柑橘果园土壤性质及土壤水分变化的影响,为该区域果园杂草管理及水分管理提供参考依据。【方法】以广西柑橘果园为研究对象,设喷施除草剂对照(CK)、防草布覆盖(GPC)和自然生草割刈(NGM)3种果园地表覆盖处理,并于处理一年后测定0~10 cm、10~30 cm、30~50 cm和50~70 cm土层的土壤基本理化性质和果园土壤水分变化特征。【结果】不同地表覆盖处理对柑橘果园表层0~10 cm土壤的容重、总孔隙度和有机质含量有明显影响,对深层土壤影响较小。NGM处理使0~10 cm土层土壤容重显著降低7.52%(P<0.05,下同),土壤有机质含量提高7.99%;GPC处理使0~10 cm土层土壤容重降低3.01%,土壤有机质含量降低14.15%。相同土壤水吸力下,0~10 cm和10~30 cm土层土壤含水量表现为GPC>CK>NGM;30~50 cm土层表现为CK≈GPC>NGM;50~70cm土层表现为CK>NGM>GPC。在0~10 cm土层中,NGM处理的速效水含量(0.079 cm3/cm3)最高;在30~50 cm和50~70 cm土层,GPC处理的速效水含量最高,分别较CK提高11.00%和18.12%。GPC和NGM处理均可提高各土层的土壤含水量,其中GPC处理0~10 cm和10~30 cm土层含水量增幅更大,而NGM处理30~50 cm和50~70 cm土层含水量增幅更明显。GPC和NGM处理均可显著提高0~70 cm各土层土壤贮水量,其中GPC处理提高2.83%~4.26%,NGM处理提高4.02%~4.55%。【结论】自然生草割刈处理在改善柑橘园表层土壤环境、增强土壤蓄水保墒和供水能力方面具有较好的效果,而防草布覆盖处理在保水方面也有较大优势。在生产中建议采用自然生草割刈的管理方式。