基于无人机遥感的夏玉米水分胁迫指数改进方法

冠层温度（canopy temperature,Tc）是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数（red-green ratio index,RGRI）法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数（crop water stress index,CWSI）性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI（记为CWSITcF%）。二是基于冠层温度方差（canopy temperature variance,Var）,将玉米冠层数据分为4个区间：区间Ⅰ,Tc≤40,Var≤10;区间Ⅱ,Tc≤40,10< Var≤20;区间Ⅲ,35< Tc<45,Var>20;区间Ⅳ,40< Tc<50,0< Var≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI（记为CWSIn）。研究结果表明：1）利用2020年和2021年两年数据计算的CWSIn与作物生理指标（气孔导度Gs、净光合速率Pn、蒸腾速率Tr）间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62 ,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI（R2分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%）,但与CWSITcF%差别不大（R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%）;2）虽然CWSITcF%能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大（2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%）,而CWSIn稳定性更高（与生理指标间的nRMSE分别为：2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%）。因此,综合来看 CWSIn可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

基于半方差函数与等别的耕地质量监测样点优化布设方法

耕地的数量和质量在维护国家安全、社会稳定方面具有举足轻重的作用。该文以浙江省耕地质量监测试点松阳县为例,探讨县级尺度的耕地质量监测样点的布设方法。选择自然等指数的均方差和绝对偏差计算在允许误差范围内监测样点的样本容量;采用地统计学半方差函数分析耕地质量的变异情况,利用自然等指数的变异特征与规律实现监测样点的预布设;重点分析耕地质量等别、分等因素、耕地质量潜在变化区域的空间分布,结合等别组合的空间分布特征对预布设的监测样点进行优化,得到40个监测样点。研究成果提高了监测样点的精度、代表性、科学性,方法易操作推广,具有很好的应用价值,能为耕地质量监测的管理工作提供参考。     

土壤速效养分空间变异研究

选择山西省一年两作和一年一作两种种植制度下的两个自然村作为试点,通过网格方法采取土样,应用土壤养分系统研究法进行了养分分析,并应用传统统计学和半方差函数对土壤养分变异进行了研究。结果表明,不同种植制度下,土壤养分性质均存在着空间变异,受农业传统施肥措施影响较大的N、P和OM,变异相对较大;而Ca、Mg、K、Cu、Fe、Mn等养分,传统施肥投入较少,土壤变异相对较小;土壤养分性质存在半方差结构,拟合模型包括球型、线型和指数型,但同一养分拟合半方差模型不尽相同。即使模型一致,最大相关距离也不一样,而且空间变异性强弱程度也不尽相同。Ca、N、Mn显示有较强的空间相关性,K、P、S显示具有中等的空间相关性。     

籼稻精米重量性状的发育遗传分析

采用包括胚乳、细胞质和母体植株等不同遗传体系基因效应的数量性状发育遗传模型和统计分析方法,分析了籼稻4个发育时期的精米重量性状.结果表明三倍体胚乳和二倍体母株基因的加性效应和显性效应以及细胞质效应可以明显影响各个稻米发育时期的精米重量,但主要为二倍体母株的核基因效应,其次为三倍体胚乳核基因效应.基因加性效应在稻米4个发育时期的精米重量表现中起着主要作用,选择可以取得良好的改良效果.条件方差分量分析结果表明,胚乳、细胞质和母体植株中控制精米重量性状表现的基因在多数稻米发育时期均有新的表达,且以稻米发育前期为主,其中开花后第8～14日是控制精米重量性状表现的基因表达最为活跃的时期,各遗传体系在接近稻米成熟时(开花后第22～28日)的新基因表达量尤其是基因的加性效应会明显下降,一些基因效应尤其是净细胞质效应存在着个别发育时期间断表达的现象.稻米不同发育时期的条件和非条件遗传效应预测值表明,作5等亲本可以明显提高后代的精米重量.     

2种方法在荒漠草原植物种群分布格局中的适用性比较

研究首次比较了2种方法在测定荒漠草原6种植物种群分布格局中的适用性.结果表明,方差均值比率法及聚集强度指数法中的多个指数都适合于这6种植物分布格局的计算.但其中的聚块性指数法的运算难度较大,宜慎用.比较结果这6种植物种群皆为聚集分布,但聚集程度有所差别.     

大兴安岭不同区域落叶松相容性材积方程及异方差研究

[目的]对不同区域立木相容性材积方程以及不同异方差校正方法进行详细对比分析,建立相容性材积方程预估大兴安岭不同区域落叶松的立木材积。[方法]以大兴安岭3个不同区域的落叶松为研究对象,采用误差变量联立方程组的方法构建不同区域立木相容性材积方程。采用非线性额外平方和的方法(F检验)进行区域性检验。使用多种权函数分别对3个区域存在异方差的材积方程进行加权回归。[结果]表明:任何2个区域的立木材积方程都有显著不同(P0.000 1),区域1和区域3的材积相差较大,区域2与区域1和区域3的材积相差较小。不同区域立木材积方程的错误应用会导致较大的预测误差。在参数稳定性和评价指标方面,加权估计会优于普通最小二乘估计。基于平均相对误差(MRE)和总相对误差(TRE),区域1(-0.11、0.97)、区域2(0.04、0.08)和区域3(1.04、0.93)的最优权函数分别为1/F(x)、1/D4.99、1/D3.38。[结论]立木材积方程是森林调查和林分生长与收获模型的主要组成部分,本文所构建3个区域的相容联立方程组模型预测误差均不超过±3%。建立相容性立木材积方程时应考虑其异方差的影响。最优权函数没有统一的形式。为尽可能得到稳定的参数估计,在加权回归估计过程中应选用多种权函数进行对比分析。     

基于混合效应模型的大兴安岭地被可燃物含水率模型

基于黑龙江省大兴安岭林区南瓮河生态站的落叶松(Larix gmelinii)林、蒙古栎(Quercus mongolica)林、落叶松白桦(Betula platyphylla)混交林3种典型林分的288组可燃物含水率数据,选择基于平衡含水率的可燃物含水率实时变化模型为基础模型,采用非线性混合效应(NLME)模型方法,以林分因子作为随机效应,建立具有混合效应的可燃物含水率的实时变化预测模型,并通过给残差方差增加权重的方法解决异方差性问题。结果表明:考虑随机效应和异方差结构的可燃物含水率实时变化NLME预测模型的拟合效果(M_(AE)=0.716 7,M_(RE)=0.026 6)优于不含随机效应的可燃物含水率实时变化预测模型(M_(AE)=0.815 6,M_(RE)=0.031 2);其中以常数加幂函数作为异方差结构的模型精度最高(AIC=547.72,BIC=581.29,-2LL=527.72)且明显优于未给残差方差增加权重的可燃物含水率实时变化NLME预测模型(AIC=961.65,BIC=988.50,-2LL=945.65)。利用独立样本数据对模型进行检验,检验结果表明,对于可燃物含水率实时变化的预测,考虑随机效应和异方差结构的NLME模型的检验精度(M_(AE)=0.495 8,M_(RE)=0.034 2)比利用最小二乘法拟合的多元非线性回归模型(M_(AE)=0.588 5,M_(RE)=0.588 5)有所提高,说明基于混合效应模型的可燃物含水率实时变化模型可以很好地描述区域尺度上不同林分类型的可燃物含水率实时变化规律。     

Excel在生物统计学双样本异方差资料t检验中的应用

利用Excel对双样本异方差的数据资料进行t检验,并以在pH=5和pH=8条件下测定果蝇的TPI酶活性为案例详细阐述了其分析过程及其注意事项,利用显著性概率P(T≤t)来判定结果更为简单一些。     

内蒙古河套灌区解放闸灌域土壤水盐空间变异性研究

以河套灌区解放闸灌域的节水改造项目区作为研究对象,从统计特征值、半方差函数和克立格法绘制的分布图几个方面对比分析了节水改造前后的土壤水分和盐分的空间变异性。结果表明:2007年与2008年土壤水分和盐分可分别用球状模型和指数模型进行拟合,空间自相关距离表明二者具有中等强度的空间自相关性,且2008年土壤水分和盐分的相关性都大于2007年,2008年较2007年土壤水盐的空间变化趋于连续。对克里格插值结果分析可知:土壤水分和盐分在空间上的分布都具有明显的逐渐变化趋势,表现为相近值的局部聚集;而且2008年的土壤水分和盐分分布与2007年相比在较大的范围内颜色变化幅度小且较连续。通过对灌区节水改造前后大尺度采样分析,了解区域土壤水盐分布状况和空间变异情况,为灌区今后的节水灌溉、盐碱地分区治理、区域化水资源管理提供一定得理论依据。