农美利防除水稻直播田李氏禾效果及安全性

黑龙江省水稻种植面积约180万hm2,其中直播稻面积20万hm2。近年来由于稻田耕作栽培制度的改变,大力推广节水灌溉,稻田常呈湿地状态,致使李氏禾等原湿地杂草逐渐侵入稻田并呈蔓延趋势。1983年在桦南县稻田首次发现李氏禾以来,现仅在三江平原地区发生面积已达10万hm2以上。现有除     

基于灰色模型的敦煌西湖保护区湿地演化研究

为掌握敦煌西湖自然保护区湿地近30余年的变化情况和未来的演变趋势,以遥感影像为信息源,获取保护区湿地类型的变化数据;应用灰色模型模拟湿地的动态演化过程及未来演变趋势.结果表明:1)西湖保护区湿地在近34年减少了42.5％且在未来10年仍有持续萎缩的趋势,而沙地、戈壁的面积将继续增加;2)湿地斑块逐渐变小,湿地演化呈现破碎化态势,在演化过程中受到地形的影响;3)用灰色模型对湿地类型演化进行预测精度较高,将其引入湿地演变的预测是可行的.     

三江平原土地利用/覆被动态变化对洪河保护区湿地植被退化的影响

基于遥感与地理信息技术,分析近30年来高强度人为干扰下三江平原东北部土地利用/覆被动态变化过程及其对内部洪河保护区湿地生态系统的影响,探讨了保护区湿地植被的退化过程与机理。结果表明:1976-2005年,研究区湿地被大范围的开垦为农田,沼泽和草甸的面积分别减少了457075hm2和326511hm2,而旱地和水田的面积各自增加了362984hm2和246086hm2。区域高强度的农业开发对内部洪河保护区的湿地生态系统产生了间接影响。自1997年有地下水观测资料以来,地下水水位持续下降,区域平均地下水位下降了3.66m。保护区已有759hm2的草甸和沼泽被林地入侵,湿地植被退化趋势明显。     

BP神经网络和多元线性回归在粮食产量空间分布预测中的比较

根据2011年河北省92个平原县粮食产量数据,按农业生产过程和需求确定自然和经济两大类影响因素共8个指标。根据逐步多元线性回归进行回归建模,并运用BP神经网络建立影响因素和粮食产量的网络模型。对比两种模型的拟合效果,BP神经网络模型在精度、稳定性、泛化度和理论基础上都要优于线性回归模型,可用于时空混合的空间预测。最后根据可估相关因子的变化代入BP模型对2015年粮食产量进行空间预测。从多角度说明了BP神经网络在空间分布预测中的优势性。     

应用时间序列分析法预测南昌县二化螟发生程度

根据江西省南昌县1980-2009年二化螟发生的历史资料,应用马尔科夫链方法和周期图分析预测法对该县未来2年二化螟的发生程度进行预测,预测2010年二化螟的发生程度为2级,中等偏轻发生,发生面积2.98万hm2~3.54万hm2,2010年实际发生2级,与预测值吻合。预测2011年为3级,中等发生,发生面积为3.55万hm2~4.10万hm2。     

宁夏旱区湿地生态系统碳汇功能研究

采用3S技术对2012年宁夏旱区TM卫星假彩色数字影像进行解译,并利用GPS仪进行了野外考察验证,实地调查了宁夏湿地典型植被,获取了较为全面、完整和系统的宁夏湿地资源数据,在此基础上研究了不同湿地类型碳汇功能。结果表明:宁夏湿地总面积为19.65万hm2,占国土面积的3.1%,位居我国西部干旱半干旱地区之首。其中自然湿地面积(包括河流湿地、湖泊湿地、沼泽湿地)为17.03万hm2,占宁夏湿地面积的82.38%,主要分布在宁夏沿黄经济区。宁夏湿地总碳储量为1502.80万t,约占宁夏旱区五种主要生态系统(林地、灌木、草地、湿地、特色经果林)碳汇的45.03%,比全球湿地总碳储量占全球陆地生态系统碳库的百分比(10%-35%)高出10多个百分点。预测了2015年的碳汇潜力为1593.48万t,与2012年相比,2015年湿地面积增加0.34万hm2,碳汇量增加90.68万t。     

基于InVEST模型的土地利用变化对生境的影响——以陕西省黄河湿地自然保护区为例

以陕西省黄河湿地自然保护区为例,采用InVEST评估软件中的生物多样性模型,对保护区生境质量进行评估,并根据生境质量指数将生境划分为低、较低、中、较高和高5个等级,进而研究土地利用变化对保护区生物多样性维持的影响.结果表明:2000-2010年林地、草地和建设用地的面积分别增加了390 hm2、3 380 hm2和1 390hm2,而耕地、湿地和裸地的面积分别减少了4 070 hm2、500 hm2和740 hm2.中等级及以上生境所占比例由2000年的86.19％降低到2010年的14.57％,较低和低等级的生境所占比例由2000年的13.81％增加到2010年的85.43％.建设用地面积的增加和湿地的波动减少是导致生境质量退化的主要原因.2000-2010年是生境质量严重退化的时段,保护区的生物多样性维持功能有所下降.     

陕西小麦条锈病发生面积预测模型

为提高陕西省小麦条锈病发生面积的预测准确度,以2010年-2018年陕西省小麦条锈菌冬繁区和越冬区的发生县区数、发生面积、温度和降雨量为数据集,通过Pearson相关性分析筛选病害流行的主要影响因子,利用全子集回归筛选病害流行的因子集。以筛选得到的影响病害流行的5个因子,即累计发生县区数、冬繁区条锈病发生面积、1月平均温度、1月平均降雨量和3月平均降雨量为自变量,采用全子集回归和BP神经网络算法开展小麦条锈病发生面积的预测研究。结果表明,全子集回归和BP神经网络算法对2019年-2020年的小麦条锈病发生面积预测准确度均达90%以上,预测2021年陕西省小麦条锈病发生面积分别为46.11万hm~2和52.85万hm~2。     

组合灰色预测模型在入库流量预测中的应用

本文将灰色GM(1,1)模型、BP人工神经网络和马尔柯夫链相结合,利用历年入库流量及千河径流量建立组合模型对入库流量进行预测。GM(1,1)模型主要预测趋势,其前半部分与实测值拟合较好,BP神经网络模型后半部有波动部分与实测值拟合较好,二者结合使相对误差最小建立组合模型,同时运用马尔柯夫链预测入库流量的变化范围。预测2001和2002年的入库流量对模型进行检验:GM(1,1)模型预测的相对误差分别为0.359和-0.017;BP神经网络预测的相对误差分别为0.032和-0.251,组合模型相对误差分别为0.164和0.117,组合预测值在预测区间之内,该组合模型预测结果合理有效,能更精确预测冯家山水库入库流量。     

锡林河流域上游河谷湿地景观格局演变及其驱动力

为全面揭示锡林河流域上游河谷湿地格局变化过程及驱动因素,选取1989—2015年12景Landsat卫星影像为数据源,采用质心迁移模型和景观指数方法,研究了区域湿地景观的组成及演变趋势,并探讨了湿地景观变化的主要驱动因子。结果表明:①1989—2015年,锡林河上游湿地面积整体呈减小趋势,变化率为-1. 21 km~2·a~(-1);湿地面积占比在2. 55%～3. 75%。湿地质心整体向西北方向迁移,斑块面积在南北方向呈缩小趋势,而在东西方向呈延长趋势。②类型水平上,1995—2006年流域湿地斑块数量变化剧烈,1989—2000年斑块数量增加,表明景观破碎度增大,2011—2015年斑块数量呈下降趋势,景观斑块向规则化和集中化趋势发展;景观水平上,湿地最大斑块所占比例减少,斑块趋于复杂化,景观破碎度增大,香农多样性、香农均匀度指数整体呈减少趋势,湿地景观分布向均衡方向发展。③湿地面积对人口数量和牲畜量响应较为敏感,过度放牧是导致该区域湿地不断萎缩、景观多样性改变的关键驱动力。     

三江平原生态系统服务价值评估

三江平原是我国最大的淡水湿地分布区 ,系统评价三江平原生态系统服务价值 ,揭示湿地在该区域生态系统服务功能中的重要地位 ,可以为湿地保护及资源可持续利用提供科学依据。本文参照中国学者制订的中国陆地生态系统单位面积服务价值表 ,估算了三江平原各种生态系统的生态服务价值 ,及生态价值的构成情况 ,表明湿地生态系统在维持三江平原生态功能上具有重要作用。三江平原生态系统总价值为 1 660 .2 9× 1 0 8元 /年 ,占全国陆地生态系统服务总价值的 2 .96%。各类生态系统的生态服务价值对总价值的贡献率有较大差异 ,湿地生态系统和森林生态系统的贡献率为最高。在三江平原每年的生态系统服务价值中 ,废物处理价值、水源涵养价值、气候调节价值、土壤形成与保护价值、生物多样性保护价值、气体调节价值所占比例较高 ,分别为 1 8.88%、1 8.5 5 %、1 6.1 9%、1 2 .81 %、1 0 .0 6%和 9.1 6%。     

三江平原50a来气温及降水变化研究

三江平原位于我国高纬度地区,是受全球气候变化和人类活动影响最显著的地区之一。本文利用三江平原地区范围内的18个气象站点及外围6个站点的长期观测资料,运用趋势系数、气候倾向率等方法分析了该区域的气候时空变化规律。结果表明:50a年来本区气温有显著上升趋势,平均气温以0.303℃.(10a)-1幅度升高。全年各月气温均呈上升趋势,但是冬春季升温最为剧烈,达0.512℃.(10a)-1;夏秋季最弱,仅为0.153℃.(10a)-1。由于最冷月平均温度升高比最热月大,所以导致气温年较差减少。气温升高存在显著的区域差异,西南地区增温强烈,气温倾向率大于0.4℃.(10a)-1;最小的气温倾向率位于西部及南部边缘地区,小于0.2℃.(10a)-1。降水趋势性变化不显著,但是还是呈现弱的减少趋势,平均年降水量倾向率为-8.926mm.(10a)-1。一年中冬季降水增加明显,1月份尤其显著;9月份降水减少明显。     

西安市耕地面积变化驱动力分析及动态预测

利用主成分分析对指标因子进行特征提取,采用灰色预测方法来构建预测指标,运用MATLAB软件建立的BP神经网络进行耕地面积预测。结果表明:经主成分分析的BP神经网络模型具有结构简单、收敛速度快、精度高的特点,对西安市耕地资源的预测精度较高,可靠性较好,具有一定的可行性。预测结果显示,西安市2013年的年末耕地面积为248 826.67 hm²,而经济的高速发展和城市化水平是西安市耕地面积减少的主要原因,在西安市城市发展过程中耕地资源的规划和保护应该得到充分的重视。     

三江平原湿地生态系统稳定性评价指标体系和评价方法

稳定性是生态系统的重要特征之一,也是衡量生态系统健康状况的重要指标。构建稳定性评价指标体系并对其进行评价,是保护湿地资源、维持其正常功能的有效有段之一。文中在遵循科学性、综合性、主导性、可操作性和可持续性等稳定性评价指标选取原则的基础上,从三江平原湿地实际情况出发,通过湿地生态环境、湿地服务功能、人类社会影响3方面分析,遴选24项指标,构建了三江平原湿地生态系统稳定性评价指标体系,并就其各指标生态意义进行了解释。参考已有研究成果,通过评价指标量化、指标权重确定、评价指标因子赋值、稳定性评价数学模型构建等步骤,将三江平原湿地生态系统稳定性划分为很不稳定、不稳定、轻度稳定、中度稳定、高度稳定5个等级层次。三江平原湿地生态系统稳定性评价指标体系的构建及其应用,可以解释该区湿地稳定性的成因与机制,明确湿地稳定性空间分布特征及其主要影响因素,并为政府制定政策提供理论依据,协调湿地保护与农业生产之间的关系,以获取最佳的经济-社会-生态效益。     

基于地面高光谱数据的油茶炭疽病病情指数反演

使用FieldSpec HandHeldTM地物光谱仪采集不同发病程度的油茶冠层光谱数据,并实地调查油茶炭疽病病情指数,将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,提取与病情指数相关性较高的敏感波段,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对敏感波段的光谱数据进行降维,分别以敏感波段和PCA降维处理后的敏感波段作为输入变量建立了病情指数的BP神经网络反演模型.两种建模方法建立的BP神经网络模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)均达99％以上.精度检验证明,以PCA降维所得到的前10个主成分作为输入变量建立的10-7-1三层BP神经网络模型预测精度更高,模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.998 6和0.814 8.该研究表明,利用地面高光谱数据结合主成分分析和BP神经网络算法反演油茶炭疽病病情指数是一种有效的方法.     

黑龙江省南部玉米田间土壤湿度长期时空变化特征及与产量的关系

应用黑龙江省南部1983—2009年15个农业气象观测站玉米生长季的土壤湿度资料,采用气候倾向率统计方法,利用GIS空间分析模块,分析了黑龙江省玉米生长季不同生育期土壤相对湿度的时空变化特征及与产量的关系。结果表明:近27年来黑龙江省南部玉米生长季不同生育期土壤相对湿度均呈下降趋势,与降水量呈极显著正相关;土壤相对湿度的空间分布存在明显差异,黑龙江省玉米产区松嫩平原中东大部及三江平原土壤相对湿度正常或偏高,松嫩平原西部土壤相对湿度偏低。土壤相对湿度年变化倾向率空间分布特征为松嫩平原中东大部、牡丹江大部呈下降趋势,仅少数地区呈增加趋势。松嫩平原西部偏旱地区的青冈、泰来玉米实际单产与生长季各生育期的土壤相对湿度均呈显著的正相关,土壤偏干或偏湿对玉米的产量形成均存在不利的影响。