畜菜互补生态系统综合研究(Ⅰ)——CO2动态模拟及畜菜配比选择

现有畜菜互补生,系统畜菜配比差异极大,致使CO₂浓度过高或过低,影响CO₂气体施肥效果。在设有内部CO₂通风传输装置且温室CO₂均匀分布的条件下,建立了系统CO₂质量平衡数学模型,编制并验证了CO₂日变化动态模拟的计算机程序。利用该程序,以家畜给温室提供适宜的CO₂浓度为依据,以番茄与育肥猪为例,对沈阳地区主要CO₂施肥期12月～3月的畜菜配比进行了优化选择,为该生态系统的建设及管理提供了一定的依据。     

有机分子的空间结构式与旋光性的关系

有机分子的空间结构可用不同的方式表示，本文拟就空间结构表示式与分子旋光性之间的关系谈几点认识。     

基础知识讲座(五) 渠道防渗技术(1)

渠道输水是我国农田灌溉的主要输水方式，但传统的土渠输水渗漏损失达５０ %～６０ %，有的高达７０ %，每年渗漏损失的水量达１７００多亿ｍ３，占我国总用水量的１／３，浪费严重，因此防治渠道渗漏是节约用水的主要措施。渠道防渗除可提高水的有效利用系数，还具有防止渠道冲刷、淤积和坍塌 ,缩小输水时间和灌水周期 ,节省管理养护用工和管理费用 ,节约耕地 ,防止土壤次生盐渍化、沼泽化的作用。一、渠道防渗工程的类别及适用的条件１．土料防渗土料防渗是指以粘土、灰土、三（四）合土等为材料修建的渠道。土料防渗每天每平方米的渗透量…     

最优权重组合模型和高光谱估算苹果叶片全磷含量

为了估算苹果叶片全磷含量,该文使用2012年和2013年在山东省肥城市潮泉镇下寨村的2个苹果示范园获取的整个生育期苹果叶片全磷含量和对应的叶片光谱数据,建立了预测苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型。首先分析了苹果叶片全磷含量和原始光谱的相关关系,确定了以553和722 nm为苹果叶片全磷含量的诊断波段;根据叶片全磷含量与400~2 500 nm范围两两组合的决定系数等值线图,确立了对苹果叶片全磷含量敏感的546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1 394和718 nm组合的比值指数;最后以553和722 nm的反射率以及546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1 394和718 nm组合的比值指数为自变量,构建了基于苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型,实现了对苹果叶片全磷含量的高光谱估算。结果表明,最优权重组合模型无论是建模集还是验证集,其预测能力(R2=0.94)要优于该文中的6种统计方法(平均R2=0.82),研究结果为快速无损诊断苹果叶片的磷素状况提供新的技术途径。     

发展林下经济是农民增收致富的渠道

林下经济是近几年农业生产领域涌现的新生事物,它是充分利用林下土地资源和林荫空间、提高林地综合经济效益,从事的林下种植、养殖等立体复合生产经营,从而使农林牧各业实现资源共享、优势互补、循环相生、协调发展的生态农业模式。     

基于特征光谱参数的苹果叶片叶绿素含量估算

果树叶绿素含量的快速、无损、准确监测,可以及时掌握果树的营养水平,对指导果树管理具有重要意义。该文利用2012年和2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片叶绿素含量和叶片光谱数据,分析了叶绿素含量和苹果叶片原始光谱及其变换形式之间的相关性,筛选出较优光谱参数,并利用随机森林法、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机回归法进行估算和验证。结果表明:1)叶绿素含量与叶片原始光谱及其变换形式之间的最优光谱参数分别为554和708 nm的原始光谱反射率,554和708 nm倒数之对数光谱,535、569、700和749 nm一阶微分光谱以及557和708 nm连续统去除光谱;2)随机森林、偏最小二乘法、BP神经网络和支持向量机估算模型的R2分别为0.94,0.61,0.66和0.60,RMSE分别为0.34,0.78,0.75和0.81 mg/dm2。说明随机森林算法模型用于估算苹果叶片叶绿素含量效果较好,为及时了解果树养分状况及果树营养诊断提供技术支持。     

对朝阳县肉羊业发展对策的思考

朝阳县位于辽宁省西部，为全国重点半农半牧区，丰富的饲草饲料和农作物秸秆资源给养羊业带来了勃勃生机，养羊业生产快速腾飞。据统计，全县羊饲养量达80万只，羊出栏25万只，存栏55万只，分别比2000年增长了2．58倍、2．95倍和2．44倍。养羊业已成为全县农村经济发展和增加农民收入的重要产业。但是，肉羊生产中的矛盾和问题也严重滞约了肉羊产业的发展。     

基于地物高光谱和无人机多光谱的黄河三角洲土壤盐分机器学习反演模型

土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明：（1）高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。（2）两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。（3）基于地物高光谱的RF模型（R² =0.54,RMSEv＝3.30 g/kg）优于基于无人机多光谱的RF模型（R² =0.54,验证RMSRv＝3.35 g/kg）。（4）结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。     

基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用

为给大区域范围的冬小麦氮素营养遥感诊断及其精准施肥决策提供参考,将GeoEye-1高分辨率遥感影像数据与氮肥优化算法(NFOA)相结合,开展了冬小麦氮肥推荐应用研究。首先,基于多年地面实测冬小麦冠层高光谱数据,利用光谱响应函数生成GeoEye-1卫星遥感模拟数据,计算得到归一化植被指数NDVI,并结合当季估产指数INSEY构建了冬小麦潜在产量预测模型;通过定义可表征小麦氮素丰缺的氮素响应指数RINDVI,结合潜在产量模型,计算得到氮素需求量;最后,利用GeoEye-1高分辨率遥感影像数据进行验证分析,将氮素推荐模型与高分辨率遥感数据相结合生成施肥推荐处方图,实现了冬小麦的氮素营养诊断及施肥推荐。结果表明,当季估产指数INSEY可很好地估算冬小麦的潜在产量(r2=0.606,RMSE=0.704t·hm-2),基于GeoEye-1高分遥感影像提取NDVI预测的潜在产量与实测产量显著相关(r2=0.722,RMSE=0.451t·hm-2)。氮素响应指数RINDVI与氮营养指数NNI的倒数也显著相关(r=0.915),可以用RINDVI来诊断冬小麦氮素的丰缺状态。以上结果说明,在没有地面实测小麦氮含量、生物量、地面光谱等数据的情况下,利用高分辨率遥感数据与气象数据构建模型可估算冬小麦的潜在产量,并能实现对冬小麦的氮营养诊断及生成推荐施肥处方。     

基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义。本研究以冬小麦主产区（河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省）为研究区域,构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型,并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报。为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问题,在蛋白质含量估算模型中考虑了气象因素（温度、降水、辐射量）、冬小麦筋型、抽穗—开花期增强型植被指数（EVI）等因素。结果表明,融合3个气象因素的蛋白质含量估算模型建模集精度（R² = 0.39,RMSE = 1.04%）与验证集精度（R² = 0.43、RMSE = 0.94%）均高于融合2个气象因子的估算模型和单个气象因子的估算模型。将蛋白质含量估算模型应用冬小麦主产区的蛋白质含量遥感估算,得到了2019年冬小麦主产区品质预报图,并形成黄淮海地区冬小麦品质分布专题图。本研究结果可同时为后续小麦种植区划和实现绿色、高产、优质、高效粮食生产提供数据支撑。