甘薯病毒病发生关键因素研究

【目的】 明确甘薯种薯携带的病毒种类与苗期病毒病发生率和严重度之间的关系,以及甘薯田烟粉虱发生量和带毒率与种薯带毒率之间的关系,建立甘薯苗期病毒病预测预报方法和种薯质量早期预警技术,为甘薯无病毒种薯生产和病毒病防控提供理论依据。【方法】 利用PCR和RT-PCR方法对随机采集的不同来源的甘薯种薯进行病毒检测,检测的病毒种类包括马铃薯Y病毒属（Potyvirus）的甘薯羽状斑驳病毒（sweet potato feathery mottle virus,SPFMV）、甘薯病毒C（sweet potato virus C,SPVC）、甘薯病毒G（sweet potato virus G,SPVG）、甘薯潜隐病毒（sweet potato latent virus,SPLV）和甘薯病毒2（sweet potato virus 2,SPV2）,毛形病毒属（Crinivirus）的甘薯褪绿矮化病毒（sweet potato chlorotic stunt virus,SPCSV）和黄瓜花叶病毒属（Cucumovirus）的黄瓜花叶病毒（cucumber mosaic virus,CMV）以及甘薯双生病毒（sweepoviruses）等我国甘薯上常见的8类主要病毒。然后对检测的种薯进行育苗,出苗后调查薯苗的发病情况,分析种薯携带的病毒种类与苗期病害严重度之间的关系。2018年和2019年分别在河南、宁夏和陕西等地设置试验点,种植背景相同的甘薯品种商薯19原原种苗和脱毒试管苗,在甘薯生长期,采用黄板诱虫法调查各试验点烟粉虱发生量并采集烟粉虱活体,检测烟粉虱SPCSV带毒率。种薯收获后,随机取样对种薯SPCSV带毒率进行检测,分析甘薯田烟粉虱发生量和带毒率对种薯带毒的影响。【结果】 在检测的665块甘薯种薯中,有463块种薯携带病毒,育苗后有333块种薯的薯苗表现出叶片黄化、明脉、皱缩和植株矮化等病毒病症状。当种薯携带一种或多种马铃薯Y病毒属病毒时,薯苗病毒病症状主要为0—1级（其中,0级占60.6%;1级占31.8%）;当种薯携带甘薯双生病毒或甘薯双生病毒与马铃薯Y病毒属病毒的组合时, 薯苗病毒病症状主要为0—1级（其中,0级占55.3%;1级占32.9%）;当种薯携带SPCSV时,苗期病毒病症状显著加重,特别是当种薯同时携带SPCSV与马铃薯Y病毒属病毒时,薯苗显症率为100.0%,症状主要为3—9级（其中,3级和5级占49.0%、7级和9级占51.0%）。连续2年田间试验结果表明,甘薯田烟粉虱发生量和带毒率与种薯带毒率密切相关,回归方程为Y=9.628X₁+0.008X₂+6.537,R²=0.914,其中,Y为种薯SPCSV的带毒率,X₁为烟粉虱带毒率,X₂为烟粉虱发生量。【结论】 种薯携带SPCSV是苗期病毒病严重发生的关键因素,当种薯同时携带SPCSV与马铃薯Y病毒属病毒时,薯苗病毒病显症率和严重度显著增加。甘薯田烟粉虱发生量和SPCSV带毒率与种薯带毒率密切相关,烟粉虱是影响种薯携带SPCSV的关键因素。     

鄱阳湖区赣北棉田地表径流氮磷流失特征研究

为明确鄱阳湖生态区赣北棉田地表径流氮磷流失特征,探究氮肥减施和部分有机肥替代化肥对氮磷流失的影响,采用田间径流池法,在自然降雨条件下,连续4年进行定位监测。结果表明,试验区域暴雨主要出现在5～7月,该时期为径流发生的高风险期;棉田总氮和总磷年度累积流失量分别为7.59～22.49 kg·hm^-2和0.43～1.61 kg·hm^-2,地表径流以颗粒态氮和可溶性磷为主,硝态氮是无机氮流失的主要成分。地表径流、养分流失时间、流失量与降雨量之间具有显著的相关性;在常规施肥处理下,径流量和氮、磷流失量呈极显著的幂函数相关。与常规施肥相比,减氮20%基础上配施部分（10%）有机肥的施肥措施有利于减少地表径流、降低径流系数、减少氮流失,且对磷的流失和棉花产量无显著影响。     

黄土高原中部典型流域植被恢复对径流的影响

针对黄土高原植被恢复后水文要素变化和水文要素之间关系不明确的问题,以黄土高原中部半湿润型气候的延河流域为研究对象,利用通用陆面模型CLM5.0,模拟1980—2018年土地覆盖变化对流域关键水文要素和水文要素之间关系的影响。结果表明：延河流域耕地面积从1980年的3277km2减少到2018年的2400km2,减少了26.76%,而林地和草地面积分别增加了244km2和528km2。土地覆盖变化导致延河流域年径流量和年径流系数明显减小,减幅分别为12.34%和11.46%。土地覆盖变化导致延河流域多年平均月径流量和多年平均月径流系数明显减小,其对丰水季径流量影响较小,对枯水季径流量影响较大,并使年内径流分配趋于集中化。本研究可为黄土高原水资源开发利用及科学管理提供参考。     

安徽省中南部小麦赤霉病气象等级预报方法研究

针对安徽省农业气象业务服务中小麦赤霉病气象等级预报模型精度不高问题,基于安徽省中南部滁州、庐江、池州和宣城4个代表站历年小麦赤霉病病穗率、发育期及对应气象资料,采用线性相关、回归分析等方法,建立基于雨日和雨量的综合降水指数气象等级预报模型,并对模型进行拟合检验和预测检验。结果表明滁州地区小麦赤霉病发生关键为始穗前5d至始穗后25d、庐江为始穗前8d至始穗后20d、池州为始穗前7d至始穗后24d、宣城为始穗前4d至始穗后24d。对建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型进行拟合检验和预测检验发现:滁州地区预测模型的拟合准确率和预测准确率分别为86.8%和92.0%,庐江分别为87.6%和70.0%,池州分别为85.6%和88.0%,宣城分别为88.3%和84.0%。因此,本研究建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型可用于安徽省中南部农业气象业务服务。     

神经网络在农产品销量预测中的应用

随着农业大数据发展和计算机技术的不断成熟,人们能够快速准确地获得信息。在大数据背景下,利用传统的时间序列模型对农产品销量进行预测已经不能满足人们的需求,神经网络凭借其强大的非线性映射能力在销量预测领域得到了广泛应用。本文综述了国内外学者应用在农产品销量预测上的主要方法,介绍了神经网络在农产品销量预测领域的应用,客观阐述了神经网络在预测中可能存在的问题,并展望未来农产品销量预测研究发展方向,以期为农产品市场稳定协调发展提供参考。     

石家庄市森林生态服务价值评估及预测

根据石家庄市森林资源清查数据及相关统计资料,对石家庄森林生态系统服务进行价值评估及预测。结果表明:2005年石家庄森林生态系统服务总价值为184.98亿元/a;从森林资源空间分布看,森林生态服务价值分布严重不均衡,价值较大的区域主要集中在平山县、辛集市、灵寿县、赞皇县、晋州市和赵县等森林资源丰富的6个县(市);从各项服务价值构成来看,调节气候服务价值最大,各项森林生态系统服务价值大小排序为调节气候净化大气环境固碳释氧涵养水源保育土壤森林游憩。根据石家庄森林资源现状和城市森林建设规划,分析和预测了20年间石家庄森林生态服务价值的动态变化,表明随着森林面积、森林覆盖率和活立木蓄积量的提高,生态服务总价值和人均生态受益价值都将得到提高。为了充分发挥森林潜在生态功能,在今后应加强森林保护,扩大森林贫乏区造林面积,丰富造林树种,通过森林结构调整提升森林质量。     

基于小波神经网络的穆棱河作物生育期径流预测

为提高研究精度,在基本的小波神经网络基础上改变隐含层节点数选取方法,降低基本方法随机性和盲目性。将改进的小波网络与人工神经网络进行对比分析。结果表明,小波神经网络改进方法更适合穆棱河流域径流预测。     

基于万维网大数据的农药场地土壤污染快速预测方法研究

及时高效预测和筛查潜在农药污染场地对环境污染风险管控具有重要意义。基于万维网公开的46个农药场地样本数据,利用五分制层次分析法建立农药场地土壤污染快速预测指标体系,包括产品特征、局部气候条件、土壤属性和场地生产特征4个因素及其相应的产品毒性、持久性、气温、降水、风速、光照、土壤质地、土壤pH、有机质含量、生产时间和闲置时间11个特征指标。其中,农药场地生产时间、产品毒性及其持久性指标五分制分级后与农药场地土壤污染均存在显著线性相关性,三个指标不同组合对场地土壤污染的线性综合预测精度小于65%,而基于11个指标的机器学习方法综合预测精度为82%,但存在污染场地严重漏判问题。以综合评价指数值P≥0.6作为农药场地土壤污染的预测阈值,五分制层次分析法综合预测精度达到91%,优于线性预测以及机器学习方法,具有关键数据需求少、预测快速高效特点,体现 “宁严勿漏”的预测原则,可用于各类型农药场地的土壤污染筛查。     

不同植物配置模式对人工边坡减流减沙效益的影响

[目的] 探讨不同植物模式（混草、花草、灌草、乔草）及配置比例对生产建设项目人工边坡水土流失的影响,为人工边坡植被恢复提供参考。[方法] 采用径流小区定位观测法,记录2019年1—12月自然降雨,研究4种植物模式的产流产沙特点,揭示4种植物模式的减流减沙效益。[结果] ①观测期内总降雨量为1 052.73 mm,总降雨历时为845.1 h,7月降雨量最大,2月降雨历时最长,降雨集中在1—7月,以中雨、大雨、暴雨为主。②每场降雨产流差异大,产流月季差异大,集中在2—4月及7月,多发生在中雨、大雨和暴雨情况。③每场降雨及月、季降雨之间产沙差异大,3月产沙最大,产沙集中在2—4月及7月,多发生中雨、大雨和暴雨。④以花草模式为对照,每场降雨条件下灌草模式的减流率最大,乔草模式的减沙率最大,月降雨累计条件下,混草模式减流率最大,乔草模式减沙率最大,不同降雨等级累积和全年累积条件下,乔草模式的减流减沙率最大。[结论] 植被恢复初期,受植被覆盖度差异影响,乔草模式、混草模式的减流减沙率较大,具有较好的固土保持效益。     

阿克苏地区荒漠化变化趋势及其驱动因素

[目的] 对2009—2019年阿克苏地区荒漠化变化趋势及其驱动因素进行分析,为该区生态修复、因地制宜制定荒漠化防治政策提供科学依据。[方法] 基于《全国第六次荒漠化监测细则》构建荒漠化评价指标体系,在ArcGIS和IDRISI软件的支持下,对2009—2019年阿克苏地区荒漠化变化趋势进行评价,分析荒漠化驱动因素并做出预测。[结果] ①2009—2019年阿克苏地区荒漠化面积逐年降低,荒漠化呈现逆转态势。阿克苏地区荒漠化呈现较强的空间异质性,极重度荒漠化区域位于研究区南部与塔克拉玛干沙漠接壤地带,极重度荒漠化所占比例最大。②2009—2019年阿克苏地区荒漠化单一驱动因素分析结果显示,土地利用类型是阿克苏地区荒漠化最重要的影响因子,多驱动力因子交互作用对荒漠化演化的解释力比单因子更强,作用方式与强度表现为增强与非线性增强。③CA-Markov模型预测结果显示,在驱动因素不改变时,2019—2024年阿克苏地区荒漠化程度持续逆转,整体表现为极重度荒漠化转化为重度荒漠化,部分地区荒漠化面积扩张。[结论] 研究时段内,研究区荒漠化面积减少,荒漠化程度呈逆转态势,影响荒漠化主要因素为土地利用类型。在荒漠化的治理与防治过程中,应当结合荒漠化驱动因素,合理有效地实施荒漠化防治以及生态修复工程。