玉米粉淀粉含量近红外模型建立与优化

以230份玉米自交系为样本，采用旋光法与一阶导数及去一条直线的光谱预处理法，构建玉米粉样淀粉含量的近红外分析（NIRS）模型。研究标明，该模型可显著提高子粒淀粉含量预测的准确性。该模型的定标标准偏差（RMSEE）、交叉验证标准偏差（RMSECV）、外部验证标准偏差（RMSEP）、定标相关系数（R_cal²）、交叉验证相关系数（R_cv²）、外部验证相关系数（R_cv²）分别为0.609、0.722、0.738、0.909、0.864和0.854。建立的玉米粉样NIRS模型可将预测值与化学值偏差控制在1.7%内，能够准确定量分析玉米子粒淀粉含量，应用于育种材料早期筛选及群体水平粗淀粉分析。     

基于SEPLS模型的GIAHS恢复力评估框架及其在保护成效评估中的应用

由联合国粮农组织认定的全球重要农业文化遗产(GIAHS)是一类典型的社会生态生产景观(SEPLS),在传统知识传承保护、粮食与食物安全保障、农业生物多样性保护、气候变化应对等诸多方面具有重要意义。为了更好、更有效地开展GIAHS保护及管理工作,本文在分析GIAHS评估重要性和恢复力概念的基础上,以联合国大学(UNU)等团队开发的社会生态生产景观恢复力评估框架(SEPLS模型)为基础,构建了GIAHS恢复力评估框架(GIAHS-RAF),明确了其评估及计算过程。并以中国第1个GIAHS项目——浙江青田稻鱼共生系统(Qingtian Rice-Fish Culture System in Zhejiang Province, RFC)为例,通过对核心保护区——龙现村在2004年(GIAHS项目授牌前)和2016年(GIAHS授牌11年)的恢复力状况进行评估,探讨模型在GIAHS保护成效评估中的适用性。研究结果显示:1)2016年龙现村恢复力整体状况相对较弱,各项资本评估得分为:物质资本(0.75)经济资本(0.63)人类资本(0.61)社会资本(0.57)自然资本(0.38);2)虽然农户收入来源多样且社会经济基础设施能较好地满足社区需求,但是遗产地内部农业物种较少,农户对于系统提供的粮食多样性尚不是非常满意; 3)相较于2004年,经过11年的保护工作,研究区恢复力有所提高,说明GIAHS项目的实施对该遗产的恢复力有积极影响,尤其是物质资本和经济资本两方面。评估结果与该区域相关研究结果及实地调查情况一致,说明所构建的GIAHS恢复力评估框架可以很好地应用于对GIAHS项目及其他相关农业文化遗产的保护成效评估工作。     

中国不同地区‘富士’苹果品质评价

【目的】确定‘富士’苹果核心品质指标,建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【方法】从河北、河南、辽宁、宁夏、山东、山西、陕西、新疆等8个苹果主产省（区）68个市（县）的代表性果园采集176份‘富士’苹果样品进行品质测定,共测定单果重、带皮硬度、去皮硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、维生素C含量、山梨醇含量、葡萄糖含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度、固酸比、糖酸比、甜酸比等15项指标。通过主成分分析和聚类分析法确定‘富士’苹果核心品质指标,运用层次分析法确定指标权重,采用灰色关联度法建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【结果】不同产区间‘富士’苹果品质指标存在差异性,新疆‘富士’苹果硬度、维生素C含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、山梨醇含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度值等8项品质指标均高于其他省（区）‘富士’苹果。维生素C含量、山梨醇含量、蔗糖含量和甜酸比的变异系数均大于30%,可溶性糖含量的变异系数最小（仅为9.8%）。‘富士’苹果某些品质指标间存在极显著的相关性,可滴定酸含量与固酸比、糖酸比之间相关系数分别为-0.844、-0.854,果糖和甜度值之间相关系数达0.963,固酸比与糖酸比之间相关系数为0.941。通过主成分分析和聚类分析,确定单果重（X₁）、去皮硬度（X₂）、可滴定酸含量（X₃）、固酸比（X₄）和果糖含量（X₅）为‘富士’苹果核心品质指标。通过灰色关联度法建立了‘富士’苹果品质综合评价模型Y=0.2601X₁+0.1378X₂+0.0819X₃+0.2601X₄+0.2601X₅。【结论】单果重、去皮硬度、可滴定酸含量、固酸比和果糖含量为‘富士’苹果核心品质指标,以其建立的评价模型可用于‘富士’苹果品质的综合评价。     

基于GIS与RS的北方防沙屏障带生态系统格局演变

研究北方防沙屏障带生态系统格局演变特征,对加强屏障带建设、改善生态环境具有重要意义。以北方防沙屏障带为研究区,根据2005、2010、2015年MODIS遥感影像,将北方防沙屏障带生态系统类型划分为森林、草地、湿地、农田、城镇、荒漠和裸地7类。采用空间统计、转移矩阵、景观指数分析法、PNTIL模型等方法,对北方防沙屏障带2005—2015年生态系统类型时空演变特征进行分析。结果表明,2005—2015年北方防沙屏障带生态系统整体呈稳定状态;从分屏障带看,内蒙古防沙屏障带荒漠面积明显减少,塔里木防沙屏障带森林面积迅速增加,而河西走廊防沙屏障带草地面积明显增加;从正/逆转换方向来看,屏障带内农田、城镇、荒漠及裸地生态系统正向转换率高于逆向转换率。10年间,在景观水平上,北方防沙屏障带斑块数量、斑块密度呈减少趋势;在类型水平上荒漠景观整体呈现破碎化萎缩的趋势特征,森林、草地向形状简单化的方向发展。研究表明,2005—2015年,北方防沙屏障带生态总体向好,治沙效果明显,但局部仍面临较大压力。     

三唑酰草胺在不同类型土壤中的降解特性

为科学评价除草剂三唑酰草胺在土壤环境中的生态风险，采用室内模拟方法，研究了三唑酰草胺在吉林黑土、江西红土和安徽水稻土中的降解特性。结果表明:三唑酰草胺在土壤中的降解符合一级动力学方程。好氧条件下三唑酰草胺在3种土壤中的降解半衰期分别为86.5、106和91.4 d；厌氧条件下半衰期分别为106、130和127 d；水稻田厌氧条件下半衰期分别为162、219和188 d。研究表明，三唑酰草胺在水稻田厌氧条件下的降解速率明显慢于其他2种试验条件下。     

干旱区农户灌溉方式选择的影响因素--以河北省张北县为例

对于干旱缺水的华北地区,推动节水灌溉被认为是可以有效减少农业用水的措施,近年来我国政府也加大了对该地区农业节水技术的投资力度。但由于缺乏对采用农业节水技术影响因素的深入了解,在很大程度上阻碍了节水技术的大面积推广。本文基于河北省张北县的实际调研数据,从地块特征、农户自身特征以及社会环境因素三个方面,采用多项Logit和决策树两种模型对比研究了干旱区农户选择灌溉方式的影响因素;同时构建了一般线性模型,分析了农户采用现代社区型节水技术程度的影响因素。结果表明:政府扶持是农户选择现代社区型节水技术的关键因素,其次是地块面积和家庭水浇地经营规模,但这三个因素对采用该技术程度的影响并不显著。此外,农户的年龄、受教育程度以及土壤类型对灌溉方式选择及其采用程度都具有重要影响,但农户所感知的水资源供求状况没有显著影响。     

森林康养步道五感体验需求与潜在游客体验意愿分析

【目的/意义】通过探索五感体验需求对潜在游客体验意愿的驱动影响,以期能够准确理解与把握潜在游客的行为意向,为森林康养步道设计提供理论参考。【方法/过程】以潜在游客为研究对象,借助AMOS构建结构方程模型,并引入“认知程度”这一调节变量进行层级回归分析。【结果/结论】结果表明:五感体验需求对潜在游客选择体验森林康养步道的意愿具有正向显著影响;在森林康养步道中,对五感体验需求影响最大的为触觉体验需求,其次为嗅觉体验需求、视觉体验需求和听觉体验需求,影响最小的是味觉体验需求;潜在游客对森林康养的认知程度对于五感体验需求与体验意愿之间的关系具有正向调节作用。     

基于辐射和温度的ET0模型在吐鲁番地区的比较与修正

利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。     

浑善达克沙地杨树水分利用特征

为探究浑善达克沙地杨树的水分利用特征。本文利用氢和氧同位素示踪技术,测定了降雨、土壤水与地下水的δ18O值,利用多元线性混合模型定量计算了杨树对不同土层土壤水分的利用比例。结果表明:①浑善达克沙地大气降雨方程线为:δDLWML=7.84δ^18OLWML+9.12,斜率比全国降雨方程偏小,体现了研究区降雨少,蒸发大的气候特征;②土壤含水量与地下水位埋深、降雨量、植物生长期的变化有着显著的相关关系。降雨量较大与地下水位埋深较浅的时期,土壤含水量明显增大,在植物生长前期和中期,土壤含水量明显较低;③杨树在雨季,利用了大量的浅层土壤水(0~40 cm),在较为干旱的旱季,利用了大量的深层土壤(160~200 cm)水与少量的地下水。     

Improving wood volume predictions in dry tropical forest in the semi-arid Brazil

The volumetric variability of dry tropical forests in Brazil and the scarcity of studies on the subject show the need for the development of techniques that make it possible to obtain adequate and accurate wood volume estimates. In this study, we analyzed a database of thinning trees from a forest management plan in the Contendas de Sincorá National Forest, southwestern Bahia State, Brazil. The data set included a total of 300 trees with a trunk diameter ranging from 5 to 52 cm. Adjustments, validation and statistical selection of four volumetric models were performed. Due to the difference in height values for the same diameter and the low correlation between both variables, we do not suggest models which only use the diameter at breast height (DBH) variable as a predictor because they accommodate the largest estimation errors. In comparing the best single entry model (Hohenald-Krenn) with the Spurr model (best fit model), it is noted that the exclusion of height as a predictor causes the values of 136.44 and 0.93 for Akaike information criterion (AIC) and adjusted determination coefficient (R2 adj), which are poorer than the second best model (Schumacher-Hall). Regarding the minimum sample size, errors in estimation (root mean square error (RMSE) and bias) of the best model decrease as the sample size increases, especially when a larger number of trees with DBH≥15.0 cm are randomly sampled. Stratified sampling by diameter class produces smaller volume prediction errors than random sampling, especially when considering all trees. In summary, the Spurr and Schumacher-Hall models perform better. These models suggest that the total variance explained in the estimates is not less than 95%, producing reliable forecasts of the total volume with shell. Our estimates indicate that the bias around the average is not greater than 7%. Our results support the decision to use regression methods to build models and estimate their parameters, seeking stratification strategies in diameter classes for the sample trees. Volume estimates with valid confidence intervals can be obtained using the Spurr model for the studied dry forest. Stratified sampling of the data set for model adjustment and selection is necessary, since we find significant results with mean error square root values and bias of up to 70% of the total database.