膜下滴灌在灵芝孢子粉栽培中的应用效果研究

以常规大棚模式栽培为对照,以灵芝菌盖直径、单朵鲜芝重量、孢子粉产量、灵芝孢子粉的总多糖、总三萜、蛋白质和有机锗含量为指标,开展膜下滴灌对灵芝孢子粉栽培的效果研究,为灵芝孢子粉高产优质栽培提供依据。研究结果表明:膜下滴灌栽培的单朵鲜芝重量、孢子粉产量、总三萜含量、蛋白质含量、有机锗含量分别比常规大棚模式提高了42 g/朵、90 g/m~2,1.2%、1.71%、0.001μg/100 g,差异显著。灵芝菌盖直径和灵芝孢子粉总多糖差异不显著,说明膜下滴灌技术在灵芝孢子粉栽培良好的应用效果,前景广阔。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

关中平原小麦生育期VTCI加权估算及其与产量的相关性研究

选取关中平原冬小麦主要生育期的条件植被温度指数( VTCI)遥感干旱监测结果,运用层次分析法、因子权重排序法两种主观赋权法和主成分分析法、熵值法两种客观赋权法,分别确定加权VTCI,并与关中平原5地区冬小麦年产量建立线性回归模型,研究VTCI对冬小麦产量的影响.结果表明,两种主观赋权法确定的加权VTCI与产量之间存在着...     

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%。     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

影响畜禽矿物质利用的抗营养因子

文章叙述了植酸、棉酚、单宁、硫代葡萄糖甙、草酸、粗纤维这些抗营养因子对动物体在矿物质吸收中的影响,为今后科学组织畜牧业生产提供参考。     

基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——I.因子权重排序法和熵值法组合赋权

选取关中平原冬小麦越冬后2002—2009年每年3—5月共9旬的条件植被温度指数（VTCI）遥感干旱监测结果,将冬小麦越冬后分为四个主要生育时期,分别运用因子权重排序法、熵值法及组合赋权法确定各生育时期干旱对产量的影 响权重,计算关中平原各市冬小麦每年的加权VTCI,并建立加权VTCI与冬小麦单产间的一元线性回归模型。结果表明,关中平原大部分地区的加权VTCI与小麦单产密切相关。其中,熵值法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;因子权重排序法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,咸阳、宝鸡及西安的R²值接近或高于0.6,渭南接近 0.5,铜川较差。且组合赋权法的结果中宝鸡和西安的R²值接近0.7,优于因子权重排序法和熵值法的结果。     

基于条件植被温度指数的冬小麦产量预测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、遥感作物估产等提供科学依据。在改进层次分析法的加权VTCI与冬小麦产量的相关性研究成果和VTCI的季节性ARIMA模型干旱预测研究成果基础上,对关中平原的冬小麦产量进行向前1旬、2旬和3旬的预测研究。研究结果表明,产量预测结果与产量监测结果吻合较好,预测精度随着预测步长的增大而降低,关中平原4个地级市平均产量预测结果的最大相对误差为3.27%,说明用该方法可以进行向前3旬的产量预测。     

马鼻疽和类鼻疽杆菌全细胞的气相色谱分析

本文报告用裂解气相色谱法和全细胞脂肪酸毛细管气相色谱图形法鉴别44株类鼻疽杆菌和3株马鼻疽杆菌的实验结果。借助电子计算机用聚类分析法对细菌的裂解气相色谱化学指纹图进行解析,所得树状谱显示了各实验菌株间的关系。用气相色谱-质谱-计算机联用技术分析了全细胞脂肪酸色谱图中的某些组分,发现马鼻疽杆菌细胞脂肪酸中的不饱和十八碳酸含量为类鼻疽杆菌的三倍以上。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。