基于Copula函数的陕西苹果晚霜冻特征分析

为探讨利用Copula函数在站点尺度上对苹果晚霜冻进行特征分析的适用性，该研究首先基于陕西省苹果主产区7个气象站点1971－2018年的逐日最低气温（Tmin）数据集，提取出晚霜冻事件的历时和强度两个特征变量。然后，基于6种不同的Copula函数构建晚霜冻特征变量的联合分布，并进行拟合优度评价。最后，利用优选的Copula函数分析晚霜冻发生的概率及重现期。结果表明：陕西苹果产区各站点1971－2018年受晚霜冻的影响在空间分布上由东南向西北方向加重，各站点晚霜冻的历时和强度之间均具有显著的正相关关系。当晚霜冻强度和历时增大时，其联合累积概率也相应增大，且增大趋势变缓。各站点联合重现期代表的"或"事件比同现重现期所代表的"且"事件更容易发生。当单变量重现期取值较小时，可将联合重现期和同现重现期视为单变量重现期的两种极端情况，对其实际范围进行估计。总体而言，陕西苹果产区各站点发生长历时且高强度晚霜冻事件的概率较小，但是位于延安果区的站点相较于其它果区站点更容易发生高强度或长历时的晚霜冻事件，以及高强度长历时同时发生的晚霜冻事件，需要重点加以关注。该研究可为陕西苹果产区在站点尺度上应对晚霜冻灾害提供理论依据。     

乳酸菌发酵花生红衣饮料研究

花生红衣富含原花青素等有益健康成分，但口感苦涩，限制了其在食品中的应用。乳酸菌发酵能显著改善花生红衣口感，发酵后的花生红衣饮料富含原花青素和益生菌等有益成分，酸甜适口、风味独特。本研究采用乳酸菌发酵花生红衣提取物，通过单因素试验和响应面法优化了发酵工艺条件。试验结果显示，较优的发酵条件为料液比1:130、乳酸菌添加量为0.79%、白糖添加量为11.0%,pH值为6.32±0.04,发酵时间为8.4 h,发酵液的感官评分为97.00±0.76。该研究首次利用乳酸菌发酵花生红衣饮料，为提高花生红衣的利用率、拓宽其应用范围提供了技术支持。     

植物碳利用效率影响因子与测定方法研究概况

植物碳利用效率(CUEa)是指净初级生产力与总初级生产力的比率，是植物光合作用利用分配的重要参数。它不但体现了植被生态系统将空气中CO₂转化成生物量及固碳发展潜力的能力，还反映了光合作用对植被生产力产生的影响，是植物碳源或碳汇的全过程。碳利用效率(CUEe)是比较不同生态系统物质循环差距的关键参数。掌握生态系统CUEe,可以更加明确陆地生态系统的碳源、碳汇，生态系统CUEe预测全球变化与人类影响，并且对森林碳循环产生重要影响。通过对碳利用效率影响因素相关文献的查阅、整理、归纳，总结了植物碳利用效率的研究进展，主要包括生物与非生物因素(温度、海拔、降雨量、光照、人为因素等)之间的关系，它们之间的相互作用和相互联系影响CUEa变化。还综述了目前国内外碳利用效率测量方法，探讨了每种测量方法的原理、技术、优点、缺点、适用范围，对未来CUEa研究进行了展望。     

鸟害防治技术及其在农林中的应用展望

鸟害造成的粮食减产、水果品质降低等问题严重制约农林经济发展，因此鸟害防治在农林经营过程中有重要的研究意义与应用价值。通过概述鸟害防治技术分类与特点，重点对激光驱鸟技术、声波驱鸟技术以及鸟情监测综合防治技术的发展历程和现状进行归纳，分析出当前农林驱鸟装备正从电子化向智能化发展的趋势。针对目前鸟害防治装备还存在易被鸟类适应、协同性差、通用性差等问题，提出建立鸟类生物学信息库为驱鸟装备提供发展依据，弱化鸟类适应能力；发展智慧农林推进农林鸟害防治的信息化与协同工作能力；培育农林抗鸟害作物，并开发先进鸟类监测算法提高识别率提前规避鸟害，做到鸟害治理为主，预防为辅。     

1995-2018年黄河流域土地利用变化及驱动力分析

黄河流域土地利用变化会对其生态环境产生影响，分析土地利用变化情况及其驱动力，有利于制定黄河流域土地管理方案及生态环境治理修复措施。基于1995-2018年土地利用数据，使用土地利用动态度模型和土地利用转移矩阵的方法，分析黄河流域土地利用的时空变化特征，利用地理探测器探究黄河流域变化的驱动力。结果表明，1）1995-2018年，草地是研究区的主体，其面积关系为中覆盖度草地>低覆盖度草地>高覆盖度草地。总体上，草地、旱地、灌木林地的面积均呈现上涨趋势，其他土地类型的变化较小。2）有林地的单一动态度最高，达22.1%，其他建筑用地的单一动态度最低，为-3.82%。黄河流域整体综合动态度为0.41%，其中，2015-2018年综合动态度最高，为10.02%。3）在选取的10个地类中，转移矩阵转入和转出面积最大的是中覆盖度草地。4）土地利用变化的驱动力主要由气象、经济和政策3大因素构成，对整个黄河流域而言，气温变化对土地利用变化的解释力最强；而上中下游的主要驱动力存在差异，政策因素对上下游解释力较强，气象因素和经济因素对中游解释力较强。1995-2018年，草地是研究区主要的土地类型，面积占比最大且变化最频繁，应多关注草地的利用。研究通过分析气象因素、经济因素和政策因素对黄河流域不同地区的影响，为黄河流域高质量发展规划提供理论基础。     

基于多源GPP和ET产品的秦岭生态系统水分利用效率研究

通过评价多种生态系统总初级生产力(gross primary productivity,GPP)和蒸散(evapotranspiration,ET)遥感数据产品,构建了适用于我国秦岭区域的GPP和ET组合数据集,并计算分析了秦岭区域生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化规律。结果表明:不同产品对于不同植被类型GPP和ET的估算效果差异较大,其中VPM GPP和RF GPP这2种GPP产品,China ET和PML-V2 ET这2种ET产品的总体表现较好。秦岭区域的多年平均GPP_year为1 489.95 g C/m²,ET_year为588.49 mm,WUE_year为2.56 g C/kg H₂O,多年平均WUE_year的变化率为0.156 g C/(kg H₂O·10 a)。秦岭区域WUE_year总体呈现出不显著的上升趋势(p>0.05);秦岭区域不同植被覆盖下的多年平均WUE_year数值差异不大,但WUE_year的变化趋势略有不同,部分植被类型呈现上升趋势,而其他植被类型呈现下降趋势;多年平均逐月WUE_month变化多呈现较为明显的"双峰"模式。研究结果为不同类型生态系统水碳关系研究中获取和选择数据提供了依据和途径,加深了对秦岭区域生态系统WUE时空变化规律的认识,从而为研究气候变化对秦岭地区生态系统的影响提供了数据支持和科学参考。     

基于机器学习与气象灾害指标的苹果相对气象产量预测

为及时准确地预测我国黄土高原苹果产量，首先选取黄土高原苹果产区86个基地县的气象观测数据，分别提取出苹果生长季内不同月份的气温、降水量、太阳辐射等气象特征变量，花期冻害时间、连阴雨时间和标准化降水蒸发指数(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)等气象灾害特征变量，以及气象站点经度、纬度和高程等空间特征变量，再根据斯皮尔曼相关性分析确定影响苹果产量的最重要气象特征变量。然后，采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree, GBDT)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularization back propagation artificial neural network, BRBP)和多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)算法，建立苹果相对气象产量的预测模型，并确定最佳模型输入特征变量组合。最后，基于不同生育期和生长季内各月份最佳模型输入特征变量...     

基于复杂网络理论的生态空间优化

  目的  快速的城市化发展导致景观破碎化和生态空间网络的破坏，因此合理构建生态空间网络可以促进生态源地之间能量的流动，有效缓解生态环境的恶化。  方法  以松花江流域为研究对象，基于土地利用数据提取生态源地，运用GIS空间分析技术和MCR模型，筛选生态源地及潜在生态廊道；其次，基于复杂网络方法计算生态源地“度”，运用引力模型计算松花江流域潜在生态廊道“边权”，依据复杂网络中“边权”和“度”得到研究区生态源地“权重”；最后，通过权?度相关性对研究区生态空间网络进行模拟增边优化，分析生态空间网络鲁棒性。  结果  （1）松花江流域生态空间网络由450个生态源地和1 019条潜在生态廊道组成。（2）在松花江流域生态空间网络中，齐齐哈尔市、大庆市、松原市生态源地斑块聚集度低，生态廊道结构简单,呼伦贝尔市、牡丹江市斑块聚集度高，生态空间网络错综复杂。研究区生态空间网络出现两极分化，生态环境亟需优化。（3）基于复杂网络理论，对松花江流域进行模拟增边优化。共识别增边节点20个，模拟增边24条，模拟增边优化后，网络连接鲁棒性有了明显的增强，松花江流域生态空间网络连通性以及抗干扰能力有很大提升。  结论  基于MCR模型构建生态空间网络，运用复杂网络理论对松花江流域进行增边优化，提升生态空间网络的鲁棒性，为松花江流域生态空间格局优化奠定了理论基础。      

基于Sentinel-2遥感影像的黄土高原覆膜农田识别

及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期(播期、生长旺盛期和收获期),在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段(B2、B3和B4)和短波红外波段(B11和B12),指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)、归一化水体指数(NDWI)、裸土指数(BSI)、归一化建筑物指数(NDBI)和改进的归一化水体指数(MNDW...