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1.
结合博斯腾湖1960—2018年水位、出入湖径流以及气象站点实测资料,采用集合经验模态分解(Ensem?ble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、水量平衡和气候弹性方法,对近60 a博斯腾湖水位变化及其影响因素进行了详细分析。结果表明:(1)1960—2018年博斯腾湖水位总体呈下降态势,具体表现为“下降-上升-下降-上升”四个阶段。(2)在年际尺度上水位存在准3~4 a、准8~9 a的周期性振荡,而年代际尺度上表现出准29~30 a和准33~34 a的周期性变化。(3)1960—2018年降水、气温和潜在蒸散发对开都河、黄水沟和焉耆径流的累积贡献率分别达85.1%、42.1%和23.8%,而下垫面、其他气象变量和人为等因素累积对径流的贡献率分别约为14.9%、57.9%和76.2%。(4)对不同阶段博斯腾湖水位变化原因分析:1960—1987年水位急剧下降的主要原因同入湖径流减少和湖面蒸发量大有关;气温升高和降水量增加导致入湖水量增加是1988—2002年水位显著升高的主要原因;入湖径流减少和出湖水量增多,导致2003—2014年水位显著下降;博斯腾湖入湖水量的显著增加及对出湖水量的严格控制是2015—2018年水位明显上升的主要原因。 相似文献
2.
【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
3.
为了解nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布,利用MiSeq测序平台,对水稻根部的nirS和nirK反硝化功能基因进行高通量测序,并对测得序列进行生物信息学分析,揭示nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布特征.结果表明:nirK型反硝化细菌的种类丰富度虽高于nirS型,但种类分布的均匀度却低于nirS型.nirS和nirK型反硝化细菌隶属于3门5纲12目26属.在门水平,变形菌门是nirS和niK型反硝化细菌的共同优势门.在纲水平,α-变形菌纲是nirS和nirK型反硝化细菌的共同优势纲.在目水平,红螺菌目是nirS型反硝化细菌的优势目;根瘤菌目是nirK型反硝化细菌的优势目.在属水平,磁螺菌属是nirS型反硝化细菌的优势属;氏菌属、红假单胞菌属、慢生根瘤菌属是nirK型反硝化细菌的优势属.nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布特征与前人对其他地理环境的同类研究结果相一致.固氮螺菌属等5个类群细菌仅存在于nirS型反硝化细菌中;氏菌属等17种类群细菌仅存在于nirK型反硝化细菌中,呈现出分布特异性. 相似文献
4.
作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。 相似文献
5.
化肥施用量对中国粮食产量的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
化肥对粮食生产的影响是粮食经济研究的重要议题,文章基于1994—2018年中国粮食主产区玉米、小麦、水稻三种主粮作物化肥施用量和粮食产量的面板数据,构建分位数回归模型,分析化肥施用量对粮食产量的影响。研究表明,随着化肥施用量的持续增加,对粮食作物的单产水平具有显著的关联效应,且呈现明显的阶段性增长特征。1997年以前,化肥施用量和单位面积粮食产量浮动程度趋于水平。1998—2004年,化肥施用量呈现大幅度跳跃趋势,但其总体产量始终维持在5 000 kg/hm~2以上。2004—2015年,化肥施用量和粮食单产都呈现出逐步递增的发展趋势。2016年后,化肥施用量和粮食单产出现小幅度增长再到小幅度回落的趋势。此外,在0.1~0.9分位点上,随着分位点的升高,玉米的化肥施用量对其单产存在正向作用,但已呈现边际效用递减特征,反观小麦、水稻的化肥施用量对其单产的促进作用逐渐减弱。为此,在坚持化肥施用零增长的前提下,需注重科学施肥、结合有机肥混合施用以提高化肥利用率,便于在保障粮食安全与促进农业可持续发展之间达成平衡。 相似文献
6.
浚县是一个典型的农业县,每年可生成100多万t秸秆。秸秆已成为浚县大气污染的潜在危险。为了实现秸秆综合利用,变废为宝,笔者根据自己多年的工作实践,总结出一套秸秆综合利用技术,现介绍如下。一、秸秆深耕还田作有机肥料技术(一)概况秸秆深耕还田作有机肥料技术是在小麦、玉米收获后用秸秆粉碎机将农作物秸秆就地粉碎,均匀抛撒在地表,随即翻耕入土或在地表,使之自然腐烂分解。 相似文献
7.
为评价宁夏回族自治区鸣翠湖国家湿地公园水体富营养化,2020年9月布点采样设计6个采样点,通过对单因子指数法的利用,并结合以综合污染指数法和富营养化状态指数法,进一步实现了对水质的评价,运用ArcGIS10.2分析了其富营养因子空间分布特征。结果表明:鸣翠湖水体整体达Ⅱ类水质标准;鸣翠湖水体综合污染指数位于0.7~1.0之间,整体水质为“轻污染”级别;鸣翠湖综合营养状态指数位于30~41这一区间之中,为贫营养到中营养状态;鸣翠湖水体富营养指标呈明显的空间异质性。 相似文献
8.
2020年,突如其来的新冠肺炎疫情给蜜蜂养殖业造成了不同程度损失,广大养蜂工作者们步履维艰。总算是度过了坎坷不平的2020年,迎来了阳光灿烂的2021年。新的一年里,我们深知疫情并未结束,诸多不利因素仍在制约着我们养蜂,处处事事要谨慎,万万不可掉以轻心。就春繁而言,有相当一部分养蜂新手刚建场后只恨蜂群少,就放开手分蜂,翌年春时弱蜂成群,洋槐流蜜了只能望花兴叹,滴蜜无收。 相似文献
9.
【目的】土壤中存在着大量的分解秸秆的微生物。研究秸秆分解过程中细菌群落组成的演化规律,对了解和调控农田微生物群体组成以促进秸秆分解具有重要意义。【方法】试验于2014年10月至2015年10月在河南省农业科学院原阳试验基地进行,将成熟期玉米秸秆(茎和叶)烘干,剪成长1~2 cm、宽0.3~1 cm的碎片,称12 g样品(相当于8 t/hm^2)装入15 cm×10 cm的尼龙网包(孔径0.04 mm)内,于10月5日冬小麦出苗后埋置在小麦垄间。分别于埋置后0、1、2、4、7、10和12个月收集秸秆包和土壤样品。测定秸秆样品干物质量和碳氮含量,选择埋置了0、2、4、7和12个月的秸秆及其土壤样品分析细菌丰度及群落组成。【结果】秸秆埋入土壤后的前2个月内分解最快,然后逐步减慢,在1、2、4、7、10和12个月后分别降解了总生物量的19.2%、32.9%、44.2%、52.2%、66.8%和73.8%。秸秆埋入土壤后,秸秆和土壤中细菌丰度均显著增加,分别于第4和7个月达到最高后开始下降。秸秆细菌的丰度指标OTUs、ACE、Chao1和多样性指标Shannon随试验时间的延长逐步增加,而Simpson指数随试验时间延长逐步降低,而土壤中这些指标在试验过程中没有显著变化。与刚埋置秸秆时相比,埋置2个月后的秸秆细菌Bacteroidetes门相对丰度明显增加,主导细菌群为Bacteroidetes和Proteobacteria门。Actinobacteria丰度在埋置2个月后明显降低,然后又随试验时间延长逐步增加。Planctomycetes、Saccharibacteria、Verrucomicrobia、Acidobacteria、Chloroflexi和Gemmatimonadetes丰度在原始秸秆中较低,埋入土壤后随试验时间延长逐步增加。Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Alphaproteobacteria和Flavobacteriia主导前期细菌纲组成,而Actinobacteria、Anaerolineae和Bacilli纲丰度在后期逐步增加。秸秆分解速率主要受其碳含量影响,秸秆细菌群落组成前期与秸秆碳含量相关,后期与秸秆氮含量相关。随着试验的进展,秸秆细菌群落组成与土壤中的细菌群落组成趋同。【结论】秸秆埋入土壤后前2个月的分解速率最高,随后逐步降低。秸秆分解前期细菌群落由富营养型组分Bacteroidetes和Proteobacteria门和Sphingobacteriia、Gammaproteobacteria、Flavobacteriia和Alphaproteobacteria纲主导,随后被逐步增加的贫营养型组分Actinobacteria、Acidobacteria、Chloroflexi、Saccharibacteria门和Deltaproteobacteria、Actinobacteria纲等代替。秸秆碳氮含量变化是影响秸秆分解及其过程中细菌群落演化的主要原因。 相似文献