陕北黄土区退耕还林(草)地土壤质量特征及其对降水的响应

为了解陕北黄土区退耕还林（草）地土壤质量差异特征及其对降水的响应，该文沿370～470 mm的降水梯度，选取了陕西省吴起县境内的王洼子（370～395 mm）、大吉沟（440～445 mm）和白豹（460～470 mm）3个降水梯度区作为研究区，并结合土壤质量指数法，定量评价降水梯度区广泛栽植的刺槐林（Robinia pseudoacacia）、沙棘林（Hippophae rhamnoides）和草地的土壤物理结构、持水性、盐碱度、碳汇指标以及速效养分指标方面的综合得分，明确植被恢复后土壤质量随降水梯度的变化特征。结果表明：1）降水量、植被类型以及二者的交互作用对土壤指标影响显著（P<0.05）。2）在460～470 mm降水量区，刺槐林（0.829）对土壤质量改良效果最好，其次为沙棘林（0.808），二者土壤质量均达到肥沃水平，且差异不显著，草地（0.679）土壤质量指数最低，土壤为较肥沃水平；在440～445 mm降水量区，沙棘林（0.74）对土壤改良效果最好，其次为刺槐林（0.601），二者均达到较肥沃水平，草地（0.479）土壤质量指数最低为中等水平；在370～395 mm降水量区，3种植被类型土壤质量指数由大到小表现为沙棘林（0.744）>刺槐林（0.387）>草地（0.251），沙棘林土壤质量等级为较肥沃、刺槐林和草地为贫瘠水平。3）在370～470 mm降水梯度内，3种植被类型土壤质量综合指数均随着降水量的减少而降低，其中沙棘林土壤质量指数变异性较低（4.1%），刺槐林（30.1%）和草地（37.2%）土壤质量变异性较高。该研究结果可为陕北黄土区370～470 mm降水梯度下的植被恢复与重建等林业生态工程实施提供数据支撑与理论支持。     

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度，该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割，然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序，最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络，实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上，所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms，平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%，识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上，并在大型玻璃温室内进行验证，结果表明，所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%，该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。     

棉铃虫成虫发生动态及其与气温和降水的相关性

采用虫情测报灯诱集的方法,调查研究了2018—2020年甘肃省武威市凉州区玉米棉铃虫成虫发生动态及其与气候因子的相关性。结果表明,金武地区棉铃虫1 a发生2代和一个完整或不完整的第3代,2018—2020年平均月诱虫总量(y)与月气温总和(x)之间显著正相关,模型方程log10(y)=5.606 3×log10(x)-13.386,R2=0.796 2,F=15.6 F0.05。     

1509号台风"灿鸿"影响南通稳定性降水分析

利用fnl再分析资料、卫星资料、多普勒雷达资料及地面观测资料,对1509号台风"灿鸿"路径突变及影响南通稳定性降水进行了综合分析.结果表明:"灿鸿"移动路径与副高强度、形态、台风内力的关系密切,副高与高压脊合并后转为南北向分布是"灿鸿"路径突变的主要原因;同时,"灿鸿"有追随200hPa高空辐散区移动的倾向."灿鸿"影响期间降水以稳定性降水为主;其北部的鞍型场形势及日本海高压坝的阻挡均为南通长时间降水提供了有利的条件.南到西南风的水汽输送带稳定维持,产生深厚湿层和明显的水汽辐合;垂直于32°N纬圈的次级环流,均为降水强度的维持提供了有利条件.     

茄子病害的分类识别及综合防治技术探讨

茄子是我们日常餐桌上比较常见的一类蔬菜。由于市场的需求量相对较大,近年来很多农户在产业结构调整背景之下,将茄子作为主要的蔬菜种植品种,获得了较好的经济效益。茄子属于能够持续采收的蔬菜,但在长时间生长发育过程中,也很容易受到多种病虫害的威胁。对于大棚蔬菜来说,病虫害的防治效果在一定程度上决定了最终的采收效益。茄子生育周期相对较长,在整个发育阶段会受到多种病害的威胁,所以就要求种植人员认真掌握茄子常见病害的流行特征,发病现状,针对常见病害的发生流行特点,及时采取措施进行综合性的防控,保证茄子的品质,增加种植户的经济效益。     

协同多源国产高分影像和面向对象方法的南方农作物遥感识别

【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94；在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外，基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元，其中潜江总体精度提升了1.4%，枣阳提升了1.32%。相比GF...     

河套灌区春玉米苗期土壤板结降水指标研究

为了完善当地气象灾害指标,更好地开展春播气象服务,本研究选用当地主栽春玉米品种登海605为试验材料,利用人工模拟降水系统模拟当地春播时期自然降水过程,通过测定出苗期的土壤紧实度、出苗率、株高、根冠比等参数值,综合确定引起河套灌区春玉米苗期土壤板结的降水指标。结果表明：(1)引起土壤轻度板结的降水量级指标初步确定为2~3mm；中度板结的降水指标为4~8mm,≥9mm为引起土壤重度板结的降水指标。(2)播种之后降水越早,降水量级越大,出苗时越容易形成板结,形成的板结层也越厚。     

青海省海东市不同等级降水和旱涝关系研究

利用1961～2015年青海省海东市5气象站逐日降水资料,根据中国气象局降水等级划分标准和旱涝Z指数的计算方法,分别统计海东市夏、冬半年不同等级雨量和雨日及计算Z指数,利用线性回归法分析海东市55年来不同等级雨日和雨量和Z指数的变化趋势,并采用偏相关系数、相对贡献率和合成分析等方法研究不同等级雨日和雨量对旱涝的影响。得出以下结论：①海东市夏(冬)半年降水以小雨(雪)和中雨(雪)为主,雨日和雨量及占年比例均呈现自南向北递增的空间分布。②夏半年小雨和大到暴雨的雨量及雨日呈减小趋势,中雨雨量和雨日呈增加趋势,冬半年小雪、中雪和大到暴雪的雨量及雨日均呈减小趋势。③夏、冬半年Z指数均表现为不显著的减小趋势。④夏、冬半年不同等级雨量和雨日与Z指数偏相关系数和相对贡献率分析,夏半年中雨和大到暴雨的雨量及雨日对Z指数有显著的影响,冬半年小雪的雨量和雨日对Z指数变化影响最大。⑤采用合成分析法的标准化值,无论是夏半年还是冬半年,在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量基本都为正值,在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量基本都为负值。在偏涝年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在大到暴雨和中雨雨日及雨量,小雨雨日及雨量差异较小,而冬半年主要表现在小雪雨日及雨量,中雪次之,大到暴雪最小；在偏旱年,不同等级降水雨日和雨量差异夏半年主要表现在中雨雨日及雨量,大到暴雨次之,小雨最小,冬半年主要表现在小雪和中雪雨日及雨量,大到暴雪差异较小。     

1976—2017年青海湖东北部地区极端降水事件变化特征分析

[目的] 为进一步了解高寒牧区气候变化，[方法]依据1976—2017年青海湖东北部海晏站逐日降水资料，采用百分位法确定冬、夏半年极端降雨（雪）阈值并统计极端降水事件，运用线性趋势、R/S和小波分析法分析极端降水事件变化特征、未来演变趋势及周期。[结果]结果表明：青海湖东北部地区冬、夏半年极端降水日数和极端降水量呈不显著增加趋势；冬半年极端降水强度和日最大降水量不显著增加，而夏半年不显著减小；极端降水对年降水的贡献率均以不同的速率增加，其中夏半年的极端降水对年降水的影响较大；冬半年降水日数不显著减小，而降水量显著增加，表明冬半年发生短时强降水的几率增大，夏半年的降水日数和降水量增加不明显；未来，冬半年极端降水日数增加趋势将发生转变，极端降水量与之前的变化趋势无关将继续呈现震荡性，其他各要素将持续前期的变化趋势；冬（夏）半年极端降水日数和降水量分别存在明显的周期变化特征。[结论]高寒牧区的极端降水研究对于预防短时强降水带来的雪灾、洪涝事件的发生意义重大。     

基于DSP和单片机的实时变量喷药系统设计

为防治玉米农田杂草危害,设计了一种基于DSP识别和单片机控制的杂草实时变量喷药系统。数字信号处理器(DSP)实时数据处理能力强,单片机控制能力强。DSP作为喷药系统上位机图像处理模块的CPU,对田间玉米杂草图像实时采集、处理,分离出杂草,生成杂草位置信息表,发送给作为系统下位机控制模块CPU的单片机;单片机通过电磁阀控制6个喷头的开闭实现精准变量喷药。田间试验表明:系统在室外田间复杂情况下可以满足实时精准喷药要求,在作业机械速度为4km/h时,喷药精确度可以达到91.4%。