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。     

Genome-wide detection of selective signatures in a Jinhua pig population

The aim of this study was to detect evidence for signatures of recent selection in the Jinhua pig genome. These results can be useful to better understand the regions under selection in Jinhua pigs and might shed some lights on groups of genes that control production traits. In the present study, we performed extended haplotype homozygosity(EHH) tests to identify significant core regions in 202 Jinhua pigs. A total of 26 161 core regions spanning 636.42 Mb were identified, which occupied approximately 28% of the genome across all autosomes, and 1 158 significant(P0.01) core haplotypes were selected. Genes in these regions were related to several economically important traits, including meat quality, reproduction, immune responses and exterior traits. A panel of genes including ssc-mir-365-2, KDM8, RABEP2, GSG1L, RHEB, RPH3AL and a signal pathway of PI3K-Akt were detected with the most extreme P-values. The findings in our study could draw a comparatively genome-wide map of selection signature in the pig genome, and also help to detect functional candidate genes under positive selection for further genetic and breeding research in Jinhua and other pigs.     

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.     

基于MOOC的阿坝州藏汉双语"一类模式"地理教师继续教育研究

藏汉双语“一类模式”已经成为阿坝州最具地方特点和民族特色的教育模式,但藏汉双语地理老师极度缺乏,传统的培训模式存在诸多不足。MOOC的出现正好弥补了这些不足,在阿坝州藏汉双语“一类模式”地理教师继续教育中具有明显优越性。结合阿坝师范学院对汶川县水磨中学地理教师培训的经验,梳理了现有的MOOC地理资源,最终构建了“学用结合,以用促学”的新型继续教育模式。     

爱媛28’香橙砧与枳砧在南平市引种表现与评价

2017年引进早熟杂柑品种‘爱媛28’香橙砧和枳砧苗分别在大棚设施和露天进行试种，栽培4年调查比较两个砧木组合的生长表现、丰产性与果实品质，结果表明：‘爱媛28’香橙砧树表现生长势强，冠幅、树高、茎粗、结果枝、秋梢等生长量指标显著大于枳砧树，3a树初产1436 kg/667㎡，4a树2523kg/667㎡，显著高于枳砧4a树初产1809kg/667㎡；大棚种植香橙砧4a树果实10月下旬TSS11-12%，12月中旬TSS可达15%，与枳砧相当，可滴定酸比枳砧略高，两者固酸比均达18以上，口感风味极佳，两者单果重、果形指数、果皮厚度、可食率无显著性差异；未密封大棚4a树体经受2020年寒冬极端低温考验无明显冻害，抗旱抗寒能力中等，易感黑点病和流胶病，大棚种植能很好预防黑点病。综合评价爱媛28枳砧和香橙砧均适合在南平市种植，香橙砧比枳砧早期丰产性稳产性好，收益更高，香橙砧‘爱媛28’设施种植较枳砧更具优势。     

基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施，而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型，是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题，该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System，PPK-GPS），获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列，并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理，使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系，使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列，消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后，根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度，共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明，本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm，表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较，本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

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。