基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。     

不同处理方法改善桉木渗透性研究

采用3种方法处理尾叶桉,对尾叶桉木材气体渗透性进行了测定,探讨不同处理方法对木材渗透性影响及其作用机理。结果表明:尾叶桉木材因含有侵填体/树胶、导管壁上筛状纹孔影响木材渗透性,木材纵向渗透性大于横向渗透性。经真空、苯-乙醇、尿素处理后,木材渗透性均得到改善;但真空、苯-乙醇处理改善效果不明显,渗透性比未处理材提高幅度均未超过10%;尿素处理可显著改善尾叶桉木材渗透性,渗透性提高了18.91%~41.41%。     

AM真菌对桑树根围土壤团聚体的影响机制

为揭示丛枝菌根 (Arbuscular mycorrhizal，AM)真菌对植桑土壤的影响及机制，采用盆栽试验研究接种摩西管柄囊霉 (Funneliformis mosseae，Fm)和根内根生囊霉 (Rhizophagus intraradices，Ri)对土壤有机碳(Soil organic carbon, SOC)、球囊霉素相关土壤蛋白 (Glomalin related soil protein, GRSP)及团聚体组成与稳定性的影响。结果表明：⑴ 接种Ri显著增加土壤大团聚体百分比，并提高平均质量直径 (Mean weight diameter, MWD)和几何平均直径 (Geometric mean diameter, GMD)、显著降低团聚体破坏率 (Percentage of aggregate destruction, PAD)。⑵ 接种Fm和Ri均显著增加微团聚体SOC含量，接种Fm显著降低大团聚体总GRSP含量，而接种Ri却显著增加大团聚体和微团聚体总GRSP含量及易提取GRSP含量。⑶ 接种AM真菌对整体SOC的效应为负，土壤总GRSP对SOC占比在25.5%~76.5%之间，土壤易提取GRSP对SOC占比在4.87%~5.93%之间，且Ri的接种效应高于Fm。⑷ 总GRSP、易提取GRSP和SOC对团聚体组成表现均为正向显著影响，其中易提取GRSP是主要驱动因子，而总GRSP是土壤团聚体稳定性的主要影响因子。综上，AM真菌作用下桑树根围土壤团聚体得以改善并趋于稳定，Ri的接种效应明显大于Fm；土壤团聚体的形成主要依赖易提取GRSP，而其稳定性主要受总GRSP影响。     

养分管理措施对干热河谷火龙果土壤肥力的影响

为阐明火龙果地不同养分管理方式下土壤矿质养分变化特征，揭示土壤肥力质量变化规律，设置施用农家肥（farmyard manure，FM）、套种绿肥（alfalfa，AF）、施用生物有机肥（bio-organic fertilizer，BOF）与凋落物覆盖（litter coverage，LC）4种养分管理方式，通过分析不同处理的土壤肥力指标变化，明确不同养分管理方式对火龙果地土壤肥力质量的影响。结果表明：不同养分管理方式的土壤理化性质变化规律各异，在LC方式下pH低于7，呈弱酸性，其余养分管理方式下均呈弱碱性；LC对土壤有机碳（soil organic carbon，SOC）、有效磷（available phosphorus，AP）、有效锰（available manganese，AMn）、有效铁（available iron，AFe）等土壤养分增效显著，AF对SOC、全氮（total nitrogen，TN）、全钾（total potassium，TK）增效作用较弱，FM以及BOF下SOC及多数有效态元素含量相对较低；土壤速效养分受到pH的影响较大，大量元素与微量元素多呈极显著正相关；不同养分管理方式的土壤质量综合指数表现为，LC（1.793）>AF（0.949）>FM（-0.995）>BOF（-1.747）。LC为土壤养分积累较为适宜的管理方式，其次为AF，FM次之，BOF对土壤养分的积累效应最低，但其对提高作物产量具有较好的作用。     

草地灌丛化土壤碳氮地球化学循环

灌丛化(shrub encroachment)是全球陆地生态系统重要的生态现象之一,是影响草地碳库的重要过程。灌丛化由全球气候变化、降雨、火烧和生物活动等多因素共同作用形成,对区域环境、气候、土壤性质和碳循环影响显著。目前灌丛化对生态系统的影响仍存在分歧,表现在不同气候和降雨梯度下灌丛化后土壤有机碳/氮储量、养分循环和土壤温室气体排放等差异。本文总结和归纳了灌丛化形成与控制因素、灌丛化对团聚体稳定性、酶活性和土壤碳、氮循环的影响。灌丛化改变了土壤团聚体稳定性和酶活性,进而影响土壤呼吸以及土壤生源物质的存储、分解和循环,这将显著影响区域乃至全球气候变化。因此分析提出,今后应进一步加强对灌丛化形成过程长期的定位观察研究,以便了解灌丛化的可控因素,并加强对灌丛化后土壤有机碳库、土壤团聚体稳定性变化对碳氮循环进程和全球气候变化的影响研究。     

生物炭对酸化茶园土壤性状和真菌群落结构的影响

为探讨生物炭长期施用对酸化茶园土壤改良和真菌群落结构的影响,分析了按生物炭用量0、2.5、5、10、20、40 t·hm^-2施用5年后的茶园土壤性状和真菌群落结构变化。结果表明,施用生物炭5年后的茶园土壤pH提高了0.16~1.11,可溶性有机碳含量提高了52.6%~92.3%,而铵态氮和硝态氮含量以10 t·hm^-2处理最高。施用生物炭5年后的土壤性质变化,进一步影响了真菌群落结构,表现为Chao指数、ACE指数和Shannon指数随生物炭用量增加呈先增加后降低的趋势;提高生物炭施用量对茶园土壤次要作用的真菌（LDA值<3.50）丰度的增加效果高于优势真菌（LDA值>3.50）的效果,其中被孢霉属、木霉属、毛壳菌属的相对丰度增加,黑盘孢属的相对丰度降低。     

Soil quality assessments in integrated crop–livestock–forest systems: A review

Integrated crop–livestock–forest is a promising strategy to improve soil quality. It comprises four different integrated farming systems: crop–livestock, crop–forest, forest–livestock and crop–livestock–forest. This work systematically reviewed studies about integrated crop–livestock–forest systems and soil quality. A total of 92 papers were retrieved from the Web of Science—Clarivate Analytics platform, and the following information was analysed: publication year, institution, region of the studied site, type of integrated system, soil type, tillage system, maximum soil depth and the soil quality indicators assessed. Most studies were published in the second half of the 2010s. Brazil is a prominent focus of research about soil quality and integrated crop–livestock–forest systems, with significant contribution from its central and southern regions. The Embrapa was the main publishing institution, present in over one‐third of the studies. Crop–livestock was the most common integrated system, Ferralsols was the most common soil group, and most of the studied soils were clayey. No tillage was the main tillage system. Most studies focused on the topsoil, assessing physical and/or chemical soil quality indicators. More emphasis on biological indicators of soil quality is required, as well as assessments integrating biological, physical and chemical indicators of soil quality. Future works should compare different integrated systems, including assessments deeper in the soil profile, especially in systems with the forest component, and also in sandy and silty soils. Soil quality indicators that have been rarely used should be further tested. Novel indicators should be added to better understand the promotion of soil quality by integrated crop–livestock–forest systems.