基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。     

16个胡麻品种生产性能的综合评价

应用灰色关联度分析法对晋北干旱半干旱地区引种的16个胡麻品种的14个生物学性状进行了分析与综合评价。结果表明,16个胡麻品种中综合生产性能表现较好的品种是同亚白1号、陇亚杂1号、轮选2号、NORLIN和宁亚14号;而US1662、繁峙胡麻、US2921、定亚23号和晋亚11号综合生产性能表现较差;各项生物学性状和生理生化指标的权重大小顺序为单株粒数产量亚麻酸含量含油率硬脂酸千粒质量株高亚油酸含量木酚素含量粗脂肪含量单株秆质量棕榈酸含量单株果数单株粒质量。试验结果可为晋北干旱生态区胡麻育种和推广提供科学依据。     

土壤微生物生物地理学：国内进展与国际前沿

土壤微生物生物地理学是研究土壤中微生物空间分布格局及其随时间变化的一门科学,是土壤微生物学和微生物生态学等领域的研究前沿。近年来,尽管土壤微生物生物地理学研究取得了巨大进展,目前仍面临诸多难题与挑战。本文简要回顾了土壤微生物生物地理学的发展历程,重点介绍近年来我国在森林、草地和农田生态系统中土壤微生物生物地理学研究的主要进展。同时进一步阐述了目前土壤微生物生物地理学研究的国际前沿方向,包括微生物群落空间分布及其驱动机制、群落构建过程与共存网络、微生物地理分布与生态系统功能的关联以及预测微生物群落对全球变化的响应。最后,对土壤微生物生物地理学未来的研究方向进行了展望,强调了清晰的微生物物种定义、微生物群落的时间动态、多组学与合成生物学技术以及高精度的预测模型在土壤微生物生物地理学研究中的重要性。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。     

基于配合力和遗传距离的甜高粱杂种优势预测

【目的】对甜高粱主要农艺性状进行杂种优势、一般配合力及特殊配合力分析,同时,分析配合力、表型遗传距离以及分子遗传距离用于杂种优势预测的可行性,为甜高粱的种质创新和杂交种选育提供理论参考。【方法】采用不完全双列杂交设计,以8个甜高粱不育系为母本及8个甜高粱恢复系为父本配制64个杂交组合。对亲本及杂交后代进行2年的性状调查,包括：出苗至开花日数、生育期、株高、穗长、茎粗、分蘖、单穗粒重、千粒重、籽粒产量、单株重、生物产量和含糖量。分析不同性状的杂种优势、一般配合力、特殊配合力、表型遗传距离、分子遗传距离以及配合力、遗传距离与杂种优势的相关性。【结果】各性状的中亲优势由强到弱分别为单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、株高、穗长、千粒重、茎粗、生育期、至开花日数、分蘖和含糖量,其中,生育期、至开花日数、分蘖和含糖量等性状为负优势。不同性状的中亲优势和超亲优势由强到弱的顺序基本相同。配合力分析表明,每个性状中,不同亲本的一般配合力相差较大,且不同组合的特殊配合力也有很大差异。大多数特殊配合力高的组合,其亲本的一般配合力也较高。杂种优势与配合力和遗传距离的相关性为单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、穗长、千粒重、分蘖以及含糖量等性状的杂种优势与其亲本的一般配合力和特殊配合力均为极显著正相关。生育期的杂种优势与特殊配合力为极显著正相关,至开花日数与特殊配合力为显著正相关。亲本间的表型遗传距离为2.86—6.82,分子遗传距离为0.50—0.96。单株重、籽粒产量、单穗粒重、生物产量、株高、穗长、茎粗及含糖量等性状的杂种优势与分子遗传距离的相关性大于表型遗传距离,其中,生物产量、单株重、穗长和茎粗的杂种优势与分子遗传距离为极显著正相关。【结论】所有性状中,与产量相关性状的杂种优势较高,而含糖量和分蘖的杂种优势较低。在杂种优势预测上,利用亲本的配合力可有效预测杂种优势,预测效果优于遗传距离。与表型遗传距离相比,分子遗传距离对杂种优势的预测更有效。     

农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。     

基于“3S”技术的辽宁省某尾矿库扩容工程生态影响预测与评价

以辽宁省某尾矿库为例,基于GIS技术,利用2010年的TM遥感影像及地形图,预测该尾矿库扩容后的生态影响。分析结果显示:尾矿库扩容工程对生态的影响主要体现在土地利用、植被、生态景观和地形地貌的变化4个方面。     

草原蝗虫监测中相关问题探讨

新疆草原辽阔，畜牧业生产是新疆国民经济的重要组成部分，也是我国主要的畜牧业生产基地之一，草原蝗虫是新疆草原最主要的重大害虫之一。新疆草原蝗虫一年发生1代，主要蝗虫种为意大利蝗（Calliptamus it alicus）、红胫戟纹蝗（Dociostaurus kr aussi）、西伯利亚蝗（Gomp hocerussibir icus）以及亚洲飞蝗（Locusta migr ator ia）等[1-2]。草原蝗虫为较典型的气候型害虫，高温干旱的天气利于草原蝗虫的发生发展[3-9]。20世纪80年代后期以来，受全球气候变暖的影响，新疆气候变暖的趋势也逐年加剧，导致蝗害面积不断扩大。2006年新疆草原蝗虫发生面积已达203.1万hm2，使草地生态环境更加恶化。在大的生态环境非常难以在短时间内改变的现实情况下，必须制定出短期、中长期的应急与应需规划及策略。对蝗虫的预测预报由被动变主动，借助先进的科学技术及时准确地预测预报蝗虫发生的区域、时间、趋势是新疆防治蝗虫的关键。笔者就目前蝗虫防治中的一些理论与技术问题进行梳理，虽然不尽详细，但希取抛砖引玉之意，与广大同行及同事交流。     

广东、福建地区:整体市场平稳 年后渐入高峰期

<正>调查地点:广东省肇庆市对象:肇庆市万润农资有限公司肖军查调单位:元/吨价格行情:涨幅(周)000批发价21002400-25002600-2700出厂价1600-17001700-18002000-2100品种涨幅(周)尿素45%氯基复合肥45%硫基复合肥市场分析:目前市场进入淡季,成交比较少。今年肇庆冬储比较冷淡,整体需求不旺。菜区用肥状况较好,柑橘由于出现黄化症状和黄龙病,果农用肥谨慎。当下经销商有一定量的库存,但还是少量进一些低价位肥料,以备春节后用肥需求。公司开始转向用肥潜力较大的林木,普通的林木基地一年用肥量要在1000-2000吨。