Fostering sustainable water use in almond (Prunus dulcis Mill.) orchards in a semiarid Mediterranean environment

This work examines the long-term effects of deficit-irrigation (DI) practices in almond crop (Prunus dulcis Mill.) in agronomical and physiological terms. The trial was conducted during four-year monitoring period (2014–2017), in an experimental orchard (SW Spain), subjected to three irrigation regimes; i) a full-irrigation treatment (F_I), which received 100% of crop evapotranspiration (ET_C); ii) a regulated-deficit irrigation (RDI₅₀), which received 50% of ET_C during the kernel-filling period; and iii) a low-frequency deficit irrigation (LFDI), that was subjected to continuous periods of irrigation-restriction defined in terms of threshold values of leaf-water potential (Ψ_leaf) during the kernel-filling period. During the water stress period, there were monitored Ψ_leaf, stomatal conductance (g_s) and canopy temperature (T_C). Significant improvements in terms of water-use efficiency were found, as no differences in terms of yield between F_I and LFDI were found, leading to the conclusion that significant water savings (between 27 and 40%) can be achieved without compromising the yield. Moreover, threshold values of Ψ_leaf and thermal indicators were defined which will allow establishing future irrigation scheduling without compromising almond yield, especially when DI strategies are being applied.     

无人机遥感在农田信息监测中的应用进展

快速实时地掌握农田信息是实施精准农作的基础。以无人机为平台的低空遥感探测技术,具有空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,可填补地面监测和高空遥感间的测量尺度空缺,因此在农田信息精准监测领域具有广泛的应用前景。近年来,随着无人机飞行平台稳定性增强、操作难度降低,机载遥感设备的轻量化和多样化,以及遥感数据处理技术的进步,无人机遥感在农田信息监测领域得到了快速发展。本文对国内外相关研究成果进行了总结,对常用遥感技术类型和数据处理方法以及具体应用方向和实施效果进行了综述,并提出了当前存在的突出问题和未来的发展方向,以期为推动无人机遥感在农田信息监测和精准农业中更广泛的应用提供依据。     

军事突发事件信息服务情景数据建模研究

近年来,中国非常规军事突发事件频发,传统的"预测—应对"应急处置模式遇到了前所未有的挑战,构建"情景—应对"型非常规军事突发事件应急处置智能信息服务理论体系成为非常规军事突发事件应急处置领域的重要研究内容。对军事突发事件情景数据进行了分析,从用户数据、项目数据和军事突发事件情景数据3个维度建立了军事突发事件信息服务情景数据模型,为军事突发事件应急处置信息服务研究奠定了基础。     

基于微信公众号的香榧病虫害信息查询系统构建

通过野外调查、文献查阅及专家咨询等方式,整理香榧Torreya grandis 49种常见病虫害的生物学信息,并拍摄相关高清生态照片1 500余张,从中提取害虫"为害方式"、"为害部位"、"为害高峰月"、"为害虫态"等4个1级特征组,9个2级特征组和11个3级特征组,提取病害"为害部位"1个特征组,总计38个特征组,在此基础上搭载微信平台,构建能够多角度检索的香榧病虫害信息查询系统。     

国内图书情报领域大数据发展态势研究

为给图书情报领域大数据的进一步研究提供参考,笔者以图书情报领域26种期刊收录的大数据主题文献为研究对象,采用Citespace、SPSS和Netdraw,结合共现分析和多元统计分析方法,对文献的作者、机构以及关键词词频进行梳理。发现国内图书情报领域大数据研究主要分布在政府数据开放、个性化服务、数据素养、数据挖掘和数据可视化5个方面,并对其进行了深入的剖析。     

基于遥感影像的昆明中心城区绿地信息提取

以昆明中心城区遥感影像为研究数据,采用基于面向对象分类的研究方法,按照监督分类的思想,将地物分为城市绿地、林地、裸地、水体、建筑和道路6种类型,运用支持向量机的分类器对绿地信息进行提取,并根据总体分类精度和kappa系数的大小对分类结果进行验证,结果表明:城市绿地信息提取精度良好,符合城市绿地调查的精度标准,认为此种绿地信息提取方法值得推广运用。     

“互联网+”背景下中国居民对信息获取渠道的选择及影响因素——基于CGSS2015数据的分析

"互联网+"背景下信息获取渠道的选择是影响居民生产和生活的重要因素,基于CGSS2015的调查数据,对中国居民信息获取渠道的选择进行了实证分析。研究发现,中国居民主要以电视和互联网作为其主要信息获取渠道。实证分析表明,收入水平和教育水平是制约居民拓宽信息获取渠道的主要因素。年龄是影响居民改变传统信息获取方式接受新兴信息获取方式的限制因素。居民的工作经历及工作现状以及居住类型对信息获取渠道的选择也有影响,尤其是居民的工作经历及现状对居民新兴信息获取渠道选择有显著性影响。基于此,针对中国居民信息获取渠道的特点提出了完善中国信息供给的建议。     

基于ALA招聘信息的图书馆岗位需求分析

选择通过Scrapy框架爬取ALA的招聘广告数据,结合官方的人口数据和薪资数据,全面分析美国图书馆岗位需求特征。通过描述统计和地域分析方法处理包括分类数据,数值数据等规范化数据以及通过textRank和TFIDF的文本挖掘方法和人工分类招聘需求的方法处理非规范化文本数据,描绘图书馆员目前的工作环境与就业情况以及分析新环境下对图书馆员的能力与素质的要求。同时结合i School的图书馆硕士的课程设置,分析课程设计与图书馆要求是否匹配,并结合分析结果提出对图书馆求职者和培训机构的建议。笔者以招聘数据为基准从多角度全面分析了图书馆岗位。笔者以招聘数据为基准从多角度全面分析了图书馆岗位,得出结论包括:(1)图书馆工作是分布广泛的,有薪资吸引力的;(2)目前图书馆工作以用户服务为核心和重点;(3)在数字化时代,图书馆技术类占比可观,但是技术类工作的根本目的依然是为了提高服务质量,满足服务需求;(4)图书馆各部分联系紧密,需要图书馆员掌握整个信息处理流程;(5)图书馆招聘主要对工作经验,项目经验要求高,出差时间少,主要学历要求是硕士;(6)高校图书馆和公共图书馆是岗位主要来源;(7)iSchool所设置的课程整体上是符合图书馆需要的,但是具体细节仍有可提升空间。     

土地利用对水体营养物影响的研究进展

日益严重的水质污染威胁到人类健康与生存,水体富营养化是其中一大治理难题。流域土地利用深刻影响水体中的营养物,定量刻画两者关系,可有效指导土地利用优化以改善水体质量。在国内外研究的基础上,本文梳理了样地实验、统计分析、经验模型和机理模型等4类研究土地利用和水体营养物关系的方法,并分析了不同方法应用的优缺点。以往研究多侧重土地利用数量结构,对强度和空间分布的量化及其与水体营养物关系的模型构建等研究尚显不足,多从单一或部分信息进行松散研究,导致不同研究中土地利用对水体营养物的解释能力差异显著。本文着重综述土地利用类型、强度差异和空间分布等3个方面对水体营养物影响的研究进展,并阐述关于两者定量关系尺度效应的争议和不确定性。目前主要存在问题包括现有研究土地利用和水体营养物的关系手段不足、土地利用多组分信息和水体营养物关系规律不清和尺度效应不确定性等3方面。因此,本文以水体污染物的产生、迁移、转化等的生态水文过程为线索,提出土地利用多信息空间综合表达和量化研究框架作为核心突破口。应用该框架,未来围绕融合过程机理与经验统计的模型开发、富营养化过程关联的土地利用多信息综合量化和多尺度结构的构建等3个方面开展研究,旨在为丰富土地利用对水体营养物影响研究提供一定的参考价值。     

基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测

林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。 研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权 Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生 数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区 域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。