北京市蔬菜专业村产业集聚测度实证研究

以北京蔬菜专业村为研究对象,选取2012—2018年北京蔬菜专业村及蔬菜产业相关数据,运用区位商指数测算方法,从时间和空间两个层面对北京市蔬菜专业村产业集聚度进行测算;运用集中度指数测算方法,从专业村主导产业总产值和从业农户数两方面对集聚度进行测算。结果显示,北京市蔬菜专业村出现了集聚现象,但存在不稳定上下波动的问题,顺义区、通州区和平谷区总体集聚程度较高,并保持稳定集聚状态,集聚区域主要集中在顺义区和房山区。研究建议完善蔬菜专业村基础设施建设,打造蔬菜专业村区域品牌效应,发挥蔬菜示范村辐射带动作用,推进专业镇、基地及园区建设。     

基于GEE的东南亚主产区橡胶林分布遥感提取

为遥感监测全球橡胶主产区橡胶的长势,选取橡胶产量最大的泰国、马来西亚、印度尼西亚三国,开展基于Google Earth Engine（GEE）的橡胶林分布遥感提取研究。通过目视解译选择典型样本区,根据Landsat 7多波段光谱特征、MODIS NDVI反映的植被物候特征建立分类回归树CART分类模型提取橡胶林分布。精度评价显示模型总体分类精度为95.8%,Kappa系数为0.94,生产者精度达到94.8%,用户精度为88.2%,达到较高水平。模型提取结果显示：橡胶林在泰国中部、南部半岛,马来半岛的东部和南部地区,苏门答腊岛分布较为集中,而泰国北部、加里曼丹岛及其他岛屿橡胶林相对稀疏。     

Simulation of future dissolved oxygen distribution in pond culture based on sliding window-temporal convolutional network and trend surface analysis

Dissolved oxygen (DO) is a key ecological factor to measure the quality of water in the aquaculture. As the pond water body is affected by the breeding environment, the spatial distribution of DO shows a certain law in the entire pond. Therefore, to simulate the distribution of DO in aquaculture waters and grasp the temporal and spatial variation of DO is the key to achieving precise regulation of DO. For this purpose, this paper proposed a method for simulating the temporal and spatial distribution of DO in pond culture based on a sliding window-temporal convolutional network together with trend surface analysis (SW-TCN-TSA). This paper first utilized SW to construct DO data sets with different prediction durations, and then used the improved TCN model to realize one-dimensional time series prediction for DO at single monitoring point. Based on the prediction results of DO, a TSA method was performed on the predicted values of DO at the extreme moments of all discrete monitoring points, so as to realize the simulation of the temporal and spatial distribution of DO in the pond. Experimental results show that the SW-TCN model has better prediction performance for one-dimensional time series prediction of DO. Compared with traditional deep networks, such as CNN, GRU, LSTM, CNN-GRU and CNN-LSTM, the values of evaluation indicators (MSE, MAE and RMSE) have been greatly improved. In the process of trend surface fitting, all fitting R² of DO at different water depths are higher than 0.9, indicating that the TSA can accurately reflect the temporal and spatial distribution of DO. This method can provide a basis for the prediction and early warning of DO in the three-dimensional space of the pond and has high practicability in aquaculture.     

基于最大熵（MaxEnt）模型对西北地区2种红砂属植物潜在适宜区预测分析

基于黄花红砂与五柱红砂的现有分布数据，利用地理信息系统（ArcGIS）技术与最大熵（MaxEnt）模型软件，对2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区进行模拟。结果表明:1）五柱红砂的潜在适宜分布区主要在青海地区、新疆南疆地区以及甘肃部分地区；黄花红砂的潜在适宜分布区主要集中在宁夏地区、内蒙古地区、甘肃地区以及新疆与青海部分地区。2种红砂属植物在3个时期的潜在适宜分布区有所增加。黄花红砂的潜在适宜区朝着东北方向移动，五柱红砂的潜在适宜区出现收缩现象。2种红砂属的低适宜区相比较高适宜区与较适宜区变化较大。2）黄花红砂与五柱红砂通过MaxEnt模型运算出的AUC值均>0.9，表明MaxEnt模型预测精度很高。可以用于2种红砂属植物的潜在适宜分布区的预测。3）控制黄花红砂潜在分布的关键环境变量为最湿月降水量、最暖季度降水量和最湿季度降水量，影响五柱红砂潜在分布的关键环境变量为海拔、等温性和温度季节性变化。上述研究结果对2种红砂属植物资源保护利用与未来分布趋势提供了重要的指导意义。     

高州油茶人工林碳储量分布特征

【目的】探明高州油茶Camellia gauchowensi人工林碳储量及分布特征,并估算评价其固碳效应。【方法】根据样地植株径级分布特征,选取不同径级样株各2～3株,取树叶、树干、树枝、树根、果实、花芽各器官测定生物量和碳含量,并建立各器官生物量模型;在标准地内按"S"形选取8个样点,沿土壤剖面分层采集0～20、20～40、40～60和60～100 cm土层的土壤样品,测定土壤容重与碳含量,计算碳储量。【结果】高州油茶中龄林植株各器官生物量分配比例依次为树干树根树叶树枝果实花芽,各器官生物量均随地径的增大而增大。试验林分总生物量为26.902 t·hm~(-2),树体平均碳质量分数为483.45 g·kg-1。同径级各器官的碳含量不同,其中,果实平均碳含量最高。林地100 cm深土层中,土壤碳含量随着土层深度的增加呈明显递减规律,其中,0～20 cm土层碳含量最高,碳质量分数为26.550 g·kg-1。高州油茶林地总碳储量为144.538 t·hm~(-2),其中,树体碳储量为12.857 t·hm~(-2),占总碳储量的8.90%;林地土壤碳储量为131.681 t·hm~(-2),占总碳储量的91.10%。根据中国生物多样性国情报告编写组数据,碳价格为260.90元·t-1,则本试验高州油茶林的碳汇经济效益约为3.8万元·hm~(-2)。【结论】高州油茶林分碳储量高于广东省经济林平均碳储量,林地土壤碳储量高于广东省平均土壤碳储量,林分总碳储量高于珠三角森林生态系统碳储量,具有较高的生态效益。高州油茶不仅有较好的生产效益,而且具有十分广阔的固碳前景。     

番茄斑驳花叶病毒在我国茄科作物上的发生及生物学特性

【目的】鉴定烟草花叶病毒属（Tobamovirus）新种番茄斑驳花叶病毒（Tomato mottle mosaic virus,ToMMV）当前在我国茄科作物上的发生危害情况、主要分布地区和自然寄主,明确其主要寄主范围、传播途径和致病性等生物学特性。【方法】利用RT-PCR方法对2013—2017年采自我国云南、贵州、四川、海南、湖南、河南、陕西、山东、湖北、浙江、辽宁、西藏和内蒙古13个省（自治区）,表现为花叶、皱缩、畸形、黄化、坏死等疑似病毒病症状的茄科作物辣椒、番茄、茄子、马铃薯和烟草等样品进行ToMMV的检测。分别将ToMMV进行摩擦接种和注射接种,对感染ToMMV的珊西烟获得的种子及由种子萌发的幼苗进行ToMMV检测,对由健康种子萌发且在含有ToMMV毒源土壤中生长的6—8叶龄辣椒和番茄幼苗进行ToMMV检测,以此开展ToMMV传播方式的测试。在茄科、葫芦科、豆科和十字花科等6科30种植株上开展ToMMV的寄主范围鉴定和不同辣椒、番茄材料对ToMMV的抗性鉴定。【结果】我国13个省（区）共采集茄科作物疑似病毒病样品1 622份,ToMMV的平均检出率为2.59%,目前ToMMV已在我国云南、湖南、海南、辽宁、陕西、西藏和内蒙古7个省（区）发生。其中云南、湖南、海南、陕西和西藏的辣椒上有ToMMV的发生,而云南、海南、辽宁及内蒙古的番茄上有ToMMV的发生,平均检出率分别为2.51%和3.46%,尚未在茄子、马铃薯和烟草样品中检测到ToMMV的侵染。ToMMV可通过摩擦、注射、种子带毒及土壤带毒进行传播,且种子带毒率越高,对种苗生长的影响越大;寄主范围测试发现,ToMMV可侵染几乎所有供试的茄科和十字花科植物,及部分豆科和葫芦科植物。筛选出对ToMMV免疫的辣椒材料1份、高抗的辣椒材料2份以及对ToMMV高抗的番茄材料2份。【结论】ToMMV目前已在我国辣椒、番茄上发生,人工条件下ToMMV的寄主范围较广,致病力强,在我国有逐渐扩散和流行的趋势,很可能会成为未来蔬菜作物尤其是茄科作物上危害严重的主要病毒之一。     

微咸水滴灌条件下沙穴种植的土壤水盐二维空间分布规律

河套灌区重度盐碱土具有结构性差、导水率低的特点,且该地区淡水资源短缺,为提高土壤水入渗性能,合理开发利用微咸水资源,可在滴头下方设置沙穴并利用微咸水灌溉。为探明不同矿化度微咸水滴灌的沙穴种植条件下二维土壤水盐分布规律,采用室内50 cm×50 cm二维土槽模拟试验,设置蒸馏水(0 g/L),2.0,3.0,4.0 g/L 4种不同矿化度处理,试验历时100 h。结果表明:在深度5 cm距滴头两侧15~20 cm及滴头下方25 cm的盐碱土处,土壤含水量较高,沙土土壤含水率随着矿化度的增加而增加,盐碱土土壤含水率随着矿化度的增加呈现先增加后降低的趋势,采用3.0 g/L灌溉水滴灌时,盐碱土含水率最大(变异系数为7.64%),说明利用3.0 g/L微咸水灌溉可有效提高沙穴种植条件下土壤含水率;入渗100 h后盐分主要聚集在滴头下方25~30 cm处,沙穴结构试验中,灌溉水矿化度为4.0 g/L的情况下土壤平均电导率最大(变异系数为50.59%),水平方向盐分淋洗效果优于垂直方向,且灌溉水矿化度越低,淋洗效果越显著,蒸馏水处理脱盐率为13.99%,灌溉水矿化度为2.0,3.0,4.0 g/L时积盐率分别为7.93%,14.57%,30.05%,脱盐半径随矿化度的增大而减小,3.0 g/L与2.0 g/L积盐量差异不显著(P=0.460>0.05),与4.0 g/L处理下积盐量差异显著(P=0.024<0.05)。结合土壤水盐空间分布规律,利用3.0 g/L微咸水可提高盐碱土土壤含水率,控制沙穴种植结构土壤积盐量,提高根系层土壤保水性。     

定西于家山黄土洞穴的分布特征与侵蚀临界研究

黄土洞穴与滑坡、沟蚀等侵蚀过程联系紧密并加剧了黄土高原的水土流失程度,但目前黄土洞穴发育的分布特征与侵蚀临界暂未明晰。利用无人机获得了研究区高分辨率影像与数字表面模型,基于影像标识了黄土洞穴并统计了其土地利用类型与洞穴直径,利用标识点在数字表面模型上提取了黄土洞穴的坡度、坡向、曲率和汇水面积等地形数据并分析了黄土洞穴的分布特征。结果表明,黄土洞穴直径大多4 m。黄土洞穴在耕地上发育较少,多发育于牧草地区域流水汇聚的凹形坡,且在阴坡更为发育。同时,黄土洞穴坡度正切值范围集中于0.4～1.0,汇水面积一般不超过3 000 m~2。依托统计的坡度正切值与汇水面积数据绘制了黄土洞穴的侵蚀临界图并对比了黄土洞穴与浅沟、切沟的侵蚀临界。黄土洞穴的侵蚀临界边界分别为SA~(0.150)=0.368与SA~(0.135)=7.580,分布较广且覆盖了浅沟与切沟的侵蚀临界。浅沟、切沟的演化与黄土洞穴的发育有关,黄土洞穴通过连通与坍塌促进了浅沟、切沟的发育、转换与扩展,并因此加剧了黄土高原的水土流失。研究量化了黄土洞穴发育的分布特征,建立了黄土洞穴与浅沟、切沟的联系并深化了对黄土洞穴侵蚀过程的认识。     

常州市钟楼区耕地产能空间分布与影响因素分析

耕地产能评价对于耕地资源保护及质量提升具有重要的现实意义。通过构建耕地产能评价体系，运用空间自相关及主成分回归分析法对常州市钟楼区的耕地产能进行空间分布及影响因素分析。结果表明：基于气候、自然因素和技术水平综合指标的耕地产能评价体系具有适用性和可操作性；钟楼区耕地产能等别分为6等和7等，其中6等地占比达到97.55%，等别空间分布呈现出城区内部街道低、外围地区较高的格局；耕地产能整体空间集聚性显著，各街道（乡镇）均表现出较强的空间正相关性，正相关类型（HH型和LL型）多呈现组团式，负相关类型（LH型和HL型）则分布零散；耕地自然质量和技术水平是影响钟楼区耕地产能空间分布的主要驱动因素，其中，耕作层厚度、有机质含量、障碍层距地表深度和土壤养分元素为主导因素，pH值、灌溉保证程度和排水条件为次要因素。因此，应从增强耕地自然质量、提高耕地技术水平等方面制定提高耕地产能的针对性措施。     

农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例

样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例，研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法：首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性，进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量；其次删除聚集样本点，基于研究区历史数据加密稀疏样本点；最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明，研究区样本点的均匀变异指数为0.429，存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点，空间偏离指数为0.327，空间属性插值误差为6.538；冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点，均匀变异指数下降到0.406，特征空间偏离指数微弱下降，空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导，可以服务于土壤污染防治行动计划（土十条）、土壤污染状况详查等，为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。