作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

杀菌方式对石榴浊汁微生物和色泽的影响

为探讨不同杀菌方式对石榴浊汁在4℃冷藏期间微生物和色泽品质的影响,本研究采用超高压技术(HPP,450 MPa/1 min、450 MPa/5 min、550 MPa/1 min、550 MPa/5 min)、巴氏杀菌技术(PT,85℃/30 s)和高温短时杀菌技术(HTST,110℃/8.6 s)对石榴浊汁进行杀菌处理,并重点研究了抗坏血酸和色泽参数变化的动力学特征。结果表明,冷藏期间,HPP和HTST处理石榴浊汁微生物在标准范围内。HPP处理能较好地保留石榴浊汁中脱氢抗坏血酸(DHAA)的含量,而PT和HTST处理后DHAA含量较未处理样品(第0天)分别降低了21%和35%;冷藏期间不同杀菌方式处理后DHAA含量均呈下降趋势;经一级动力学模型拟合发现,HPP处理组DHAA的降解速率常数k值高于PT和HTST处理组。与热处理(PT和HTST)相比,冷藏前期,HPP处理能保持石榴浊汁较高的L^*、a^*、b^*值和较低的ΔE值,保持较优的色泽品质;采用一级分数转换动力学模型对L^*、a^*和ΔE值进行拟合,发现HPP处理样品色泽参数在冷藏过程中的k值同样高于热处理样品,即随着冷藏时间的延长,HPP处理组色泽品质逐渐降低。综上所述,HPP处理能在保证石榴浊汁冷藏期间微生物安全的同时,较好地保持其色泽品质。本研究为石榴浊汁工业化生产中杀菌方式的选择提供了理论依据。     

长江经济带产业—碳排放—土地协同发展研究

[目的] 研究长江经济带产业发展、土地利用及碳排放指数间的内在响应关系及作用机理,为区域协同发展提供思路。[方法] 基于GM (1,1)预测模型对产业发展、土地利用及碳排放指数进行灰色预测后进行耦合协调度分析,并运用PVAR模型探讨三者间的响应关系。[结果] ①区域各要素间的耦合度高于协调度,耦合协调状态呈增长趋势,而区域内部则呈现自下游至上游的降低趋势。②土地利用强度对于产业发展于前两期呈正向冲击,产业发展对碳排放为滞后2期内的先负而后转正冲击的倒V型波动趋势,土地利用对碳排放呈现明显的正相关脉冲响应。③三要素主要依赖于自身的发展路径,但产业发展对碳排放强度的解释力高于土地利用强度对其的解释力,而随着期数的增加,二者对碳排放的影响趋势均呈现增长趋势。[结论] 经济发展过程中产业结构调整及土地利用的配置和保障不可或缺,而碳排放作为未来发展中的重要制约因素也不可忽视,探索三者间的响应关系,能够更好地为区域协调发展提供依据。     

科尔沁沙地不同土地利用类型土壤入渗特征比较研究

[目的] 探究科尔沁沙地不同土地利用类型土壤入渗特征的差异,为干旱—半干旱区包气带水分与物质运移等相关研究提供科学参考。[方法] 利用双环入渗仪野外实测和室内土壤物理性质分析相结合的方法,研究了科尔沁沙地具有代表性的8种土地利用类型(樟子松林地、小叶锦鸡儿林地、白柠条林地、撂荒草地、草甸草地、疏林草地、玉米农田以及裸沙地)土壤入渗特征及其影响因素,同时采用Kastiakov模型、Horton模型、Philip模型和G-P综合模型对其水分入渗过程进行了拟合,比较其拟合优度。[结果] ①不同土地利用类型土壤入渗特征存在显著差异,初始入渗率变化范围为1.595～12.020 mm/min,由大到小依次为：裸沙地>白柠条林地>玉米农田>樟子松林地>小叶锦鸡儿林地>草甸草地>撂荒草地>疏林草地;15 min入渗率变化范围为0.617～3.690 mm/min,由大到小依次为：裸沙地>白柠条林地>樟子松林地>小叶锦鸡儿林地>玉米农田>撂荒草地>草甸草地>疏林草地;土壤稳定入渗率变化范围为0.576～3.495 mm/min,由大到小依次为：裸沙地>白柠条林地>玉米农田>小叶锦鸡儿林地>樟子松林地>撂荒草地>草甸草地>疏林草地; ②不同土地利用类型入渗率与土壤容重、细砂含量呈极显著负相关,与中砂含量呈极显著正相关;稳定入渗率与非毛管孔隙度呈显著正相关; ③各模型对科尔沁沙地土壤入渗过程的拟合优度依次为：Horton模型>G-P综合模型>Kastiakov模型>Philip模型,其中Horton模型决定系数最高且相对误差最小,能更准确地模拟科尔沁沙地土壤入渗的实际情况。[结论] 科尔沁沙地不同土地利用类型土壤入渗特征存在差异,土壤性质对其入渗特征影响显著;Horton模型在科尔沁沙地拟合度较高,可应用此模型来估算水分入渗过程。     

区域尺度喀斯特区石漠化强度对土壤流失的影响

石漠化和水土流失是西南喀斯特区突出的生态问题,制约着社会经济的发展。目前,石漠化与土壤流失的耦合关系尚未系统探明,石漠化强度评价因子植被盖度、土层厚度和基岩裸露率的交互作用如何影响土壤流失知之甚少。基于石漠化现状的调查,采用RUSLE模型、Getis?OrdGi*、地理探测器等方法,测算了贵州喀斯特区土壤侵蚀状况并识别了冷热区分布,量化了石漠化强度评价因子与土壤侵蚀之间的关系,解析了因子组合对土壤流失的交互影响。结果表明：1）贵州喀斯特区土壤侵蚀以中度和微度侵蚀为主,平均土壤流失率17.69 t/(hm2·a),侵蚀热区（重点防治区）主要集中在贵州西部经济相对欠发达区,侵蚀冷区（轻微区）则主要集中在黔北遵义市和黔中贵阳市等经济相对发达区。2）土壤流失随石漠化强度评价指标植被盖度、土层厚度的增加呈降低趋势,随基岩裸露率的增加则呈增加趋势;石漠化与土壤流失之间并非简单的线性关系,而呈复杂的非线性关系,3个评价因子分别以三次曲线函数、指数函数和反正弦函数拟合优度最高。3）石漠化强度评价因子对土壤流失空间分异的解释力依次为植被盖度、基岩裸露率和土层厚度,且因子组合对土壤流失的交互影响均呈非线性增强,其中基岩裸露率与植被盖度的交互作用起主导作用,其次是土层厚度与植被盖度,基岩裸露率与土层厚度的解释力最小。研究结果可为喀斯特区水土流失、石漠化的协同防治提供理论参考。     

改进WHCNS模型模拟耕作方式对作物生长和水分利用效率的影响

耕作改变了土壤物理特性,进而影响了作物生长和水分利用,定量研究不同耕作方式下的农田土壤水分动态与作物生长过程是制定合理耕作制度的基础。该研究在土壤水热碳氮模拟模型（Soil Water Heat Carbon Nitrogen Simulator,WHCNS）的基础上耦合了EPIC模型的土壤耕作模块,构建了适用于不同耕作方式的土壤水热碳氮过程模拟模型。利用华北平原南部河南商丘试验站2015-2017年实测的不同耕作方式下（深耕、免耕和轮耕）的土体储水量、叶面积指数、地上部干物质质量和产量数据对改进后的WHCNS模型进行了校验和模拟效果评价,并模拟分析了不同耕作方式对冬小麦和夏玉米农田蒸散量、作物产量和水分利用效率的影响。结果表明,所有处理的土体储水量、叶面积指数和地上部干物质质量模拟值与实测值的相对均方根误差均小于30%,一致性指数均大于等于0.90,纳什系数均大于等于0.58,决定系数均大于等于0.90,作物产量模拟值与实测值的决定系数达到0.99。两季冬小麦,与深耕和免耕相比,轮耕的蒸散量分别降低了8.8%～10.8%和13.8%～21.0%,水分利用效率分别提高了6.7%～9.4%和15.7%～24.9%。两季夏玉米,与深耕和轮耕相比,免耕的蒸散量分别降低了12.5%～12.9%和20.7%～22.2%,水分利用效率分别提高了13.4%～15.2%和29.1%～31.3%。耕作方式对产量的影响并不明显。总体而言,改进后的WHCNS模型可以较好地模拟华北平原不同耕作方式下土壤水分与作物生长的动态过程。     

拖拉机液压传动系统特性模型修正与参数辨识

精准描述无级变速系统特性是拖拉机动力装置设计和控制策略制定的前提,是节能减排和动力提高的关键。为解决拖拉机常用无级变速系统特性随工况变化而导致原理论模型精度受限问题,该研究对受工况影响最为显著的液压传动系统的调速和效率特性进行研究。采用台架试验获取液压传动系统特性的样本数据,基于偏最小二乘法对比不同工况对调速和效率特性的影响,结合原理论模型和改进的模拟退火算法,提出液压传动系统特性的模型修正及其参数辨识方法,并分别建立调速特性和效率特性的改进半经验模型。结果表明,输入转速和输出端负载转矩对调速特性的影响程度分别为0.36和0.92;输入转速、输出端负载转矩和排量比对效率特性的影响程度分别为0.05、0.71和0.26;修正后模型参数较少,辨识容易,且精度高,估测值与实际值基本吻合（2参数调速特性半经验模型的决定系数R2为0.97、平均绝对百分比误差为7.93%,5参数效率特性半经验模型的决定系数R2为0.93、平均绝对百分比误差为2.50%）。研究以期为拖拉机等农业机械的动力传动装置的特性分析与评估、优化设计和控制策略制定提供依据和参考。     

基于MGWR的渭河流域TRMM降水产品空间降尺度分析

高分辨率降水数据有助于刻画降水的时空分异特性,对流域水文、气象和生态等过程的精准模拟具有重要作用,因此对低分辨率降水产品开展空间降尺度,提高其分辨率十分必要。鉴于此,本文在充分考虑热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM）降水产品在渭河流域适用性的基础上,引入归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、坡度、坡向和经纬度等地理环境因子,构建了多尺度地理加权回归（Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR）模型用以分析不同因子对渭河流域降水空间格局影响的尺度差异;进一步提出了一种针对TRMM降水产品的空间降尺度方法,并透过精度评价验证了降尺度结果的可靠性。结果表明：1）TRMM降水产品数据相较于站点实测数据存在一定精度误差,年尺度上R2=0.807,BIAS=2.909%,RMSE=83.477 mm,表现较好;季尺度上秋季R2最高,为0.847,夏季RMSE最大,为62.393 mm,四季的BIAS均较低;月尺度R2为0.456～0.815,BIAS介于±0%～8%之间,多数月份为正值,RMSE值域范围为3.019～37.841 mm,精度较好;总体而言,TRMM降水产品数据在年、季和月尺度上均表现出良好的整体适用性。2）不同因子在干湿年份对降水空间分异格局的影响呈现出不同的尺度特征,其中湿润年的DEM、NDVI、坡向和经纬度对降水呈现局部影响,坡度影响具有全局性,而干旱年各因子均表现为局部影响。3）流域和站点尺度上,降尺度TRMM数据相较于降尺度前产品数据精度得到一定改善,其中流域尺度上,R2整体提升3%,RMSE降低1mm;站点尺度上,各站点统计指标变化各异,但降尺度后统计指标整体优于降尺度前,并且由于时间尺度上的误差累积,站点年尺度数据精度相比月尺度数据稍差（R2由0.8～0.91变为0.4～0.95,RMSE从11～17变为32～150）。4）降尺度TRMM数据相比于降尺度前产品数据,空间分布更细腻,细节特征表现更好,且在年、月时间尺度上均具有较高的精度,可为渭河流域资料短缺地区的水文设计提供数据支撑。     

Soil texture affects the conversion factor of electrical conductivity from 1:5 soil-water to saturated paste extracts

Electrical conductivity (EC) of soil-water extracts is commonly used to assess soil salinity. However, its conversion to the EC of saturated soil paste extracts (EC_e), the standard measure of soil salinity, is currently required for practical applications. Although many regression models can be used to obtain EC_e from the EC of soil-water extracts, the application of a site-specific model to different sites is not straightforward due to confounding soil factors such as soil texture. This study was conducted to develop a universal regression model to estimate a conversion factor (CF) for predicting EC_e from EC of soil-water extracts at a 1:5 ratio (EC_1:5), by employing a site-specific soil texture (i.e., sand content). A regression model, CF=8.910 5e^{0.010 6sand}/1.298 4 (r²=0.97, P < 0.001), was developed based on the results of coastal saline soil surveys (n=173) and laboratory experiments using artificial saline soils with different textures (n=6, sand content=10%-65%) and salinity levels (n=7, salinity=1-24 dS m^-1). Model performance was validated using an independent dataset and demonstrated that EC_e prediction using the developed model is more suitable for highly saline soils than for low saline soils. The feasibility of the regression model should be tested at other sites. Other soil factors affecting EC conversion factor also need to be explored to revise and improve the model through further studies.