气候变化情景下流苏香竹潜在分布区预测

流苏香竹（Chimonocalamus fimbriatus）是云南特有珍稀竹种，主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主，运用最大熵模型（MaxEnt）同时结合地理信息系统（ArcGIS），基于19个气候因子，预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明：当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地，除迪庆州、丽江市和昭通市外，云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段，基于2种不同共享社会经济路径（SSP1-2.6和SSP5-8.5），流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势，尤其是SSP5-8.5路径下，高适生区面积仅为当前的12.51%（2050s）和18.63%（2070s）；中、低适生区在SSP1-2.6路径下，显著扩张（2050s）或略微扩张（2070s），在SSP5-8.5路径下，则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主，可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感，根据其野外分布状况，建议以就地保护为主、迁地保护为辅，在其潜在适生区内适当引种栽培。     

商品化猪丹毒疫苗分类及特点

文章介绍了5种商品化猪丹毒疫苗的种类、毒株组成、抗原含量及相应免疫程序,为了解各种类型的猪丹毒商品化疫苗提供参考。     

湖北省杉木人工林立地类型划分及评价

以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。     

中国杜鹃花品种分类问题与思考

杜鹃花具有极高的观赏价值，是世界级名花。经过数百年的人工选育，全球杜鹃花品种已超过3万个。我国虽然拥有丰富的杜鹃花资源，但园艺化程度与国外差距明显，其中一个重要原因就是国内杜鹃花品种分类及品种名称较为混乱，阻碍了其进一步应用和发展。文中综述了近年来中国杜鹃花品种分类研究的成果与存在的不足，并展望了研究方向。分析认为，综合植物系统分类学研究及品种亲本来源信息是建立科学品种分类体系的基础，同时运用分子生物学技术和形态性状数量分析等方法进行归类将是重要的研究方向。     

不同地下水埋深土壤水分入渗规律研究

【目的】分析农田土水势的分布对作物的生长状况和农田水分循环的影响。【方法】采用观测室内层状长土柱(土柱长L=335 cm)在上边界条件为薄层积水、下边界控制不同地下水埋深时的水分入渗及蒸发过程的试验,分析了不同地下水埋深时土水势与零通量面的变化特征。【结果】入渗率随时间总的变化趋势是减小,入渗率随时间的变化一般经历3个阶段:迅速减小、缓慢减小和稳定阶段;累积入渗量随时间增加,与时间呈幂拟合关系;入渗初始阶段湿润锋运移速率较快,之后随着时间的推移,湿润锋运移速率逐渐减小,至某一时间后趋于稳定。【结论】湿润锋运移距离与时间的平方根呈线性关系     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

半干旱牧区天然打草场生产力时空变化及对气候响应分析

【目的】 定量评估半干旱牧区天然打草场的生产能力,分析天然打草场的退化程度,明确气候因子对打草场生长过程的影响。【方法】 利用Miami和Tharnthwaite Memorial模型计算2000—2017年半干旱牧区天然打草场气候生产潜力,并结合近18年的中分辨率成像光谱仪（MODIS）净初级生产力（NPP）产品（MOD17A2H）进行分析。【结果】 2000—2017年半干旱牧区天然打草场实际生产力与潜在生产力均随降水增加呈上升趋势,天然打草场18年平均实际生产力和潜在生产力分别为295.24和557.79 g C·m^-2·a^-1。按不同草地类型分析,气候生产潜力与实际生产潜力均以草甸草原最高,分别为589.68 g C·m^-2·a^-1和349.78 g C·m^-2·a^-1,山地草甸的气候生产潜力最低,为518.72 g C·m^-2·a^-1,而实际生产潜力以典型草原最低,仅为269.52 g C·m^-2·a^-1。从变异系数来分析,气候生产潜力与实际生产力均以草甸草原最稳定。从年际变化率分析,草甸草原的气候生产潜力的上升速率最高,为6.30 g C·m^-2·a^-1,实际生产力以山地草甸上升速率最高,为4.44 g C·m^-2·a^-1。实际生产力对降水的响应高于温度,其中95.88%的打草场与降水呈显著正相关关系,与温度呈负相关的区域仅占总面积的5.70%,且不同草地类型的实际生产力均与降水在P<0.001水平呈显著正相关关系。【结论】 天然打草场气候生产潜力呈由西向东递增的地带性规律,而实际生产力受水热条件的影响,以大兴安岭为中心向东西两麓逐渐递减,其对降水的响应高于温度,水分条件是该区植被生长的限制因子;年均气候资源利用率的分布规律与实际生产力相同,平均气候资源利用率为55.09%;以草甸草原打草场的气候资源利用率最高,高达60.34%,同时也是退化速度最高的草地类型。     

Weed seedling emergence in contrasting fodder crop systems following 30 years of cultivation in the lowlands of Northern Italy

Five fodder crop systems of different intensity (ranging from a double annual crop of Italian ryegrass + silage maize to a permanent meadow) were adopted for 30 years in the lowlands of Northern Italy under two input levels, differing mainly in their provision of organic fertiliser (manure). Herbicides were used in the maize crops included in all systems, except the meadow. After 30 years, the weed seedbank of all systems and input levels were assessed by the seedling emergence technique on soil samples from each plot. The cropping systems determined the abundance and composition of the weed assembly. Relatively few, frequent species made up the majority of the emerged seedlings in all systems, and there was no relationship between the total number of emerged seedlings and the mean number of species recorded in the different systems. Arabidopsis thaliana and Oxalis corniculata were abundant in the annual double crop and in the 3- and 6-year rotations that also comprised the annual double crop. These weeds, however, were unlikely to represent a major threat to the crops, due to their vigour and growth period. The permanent meadow tended to greater weed biodiversity than the other systems. The application of manure favoured the seedbank of species such as Lolium multiflorum, Digitaria sanguinalis and A. thaliana. Weed communities in the different systems were mainly determined by herbicide application, (through the ability of weeds to avoid its effects, determined by the weed life history and emergence period) and manure application (with its possible dual effect of spreading weed seeds and favouring nitrogen-responsive weeds).     

沙漠蝗生物学特性及防治技术研究进展

历史记载中,沙漠蝗Schistocerca gregaria(Forsk.,1775)主要在北非发生,对当地农作物构成严重威胁。大规模发生时,可向西亚等地继续扩散为害。2020年初沙漠蝗在巴基斯坦、印度大量发生,肆虐为害,对粮食安全和生态安全构成了严重威胁。因其具有迁飞性,周边多个国家面临重大入侵风险。因本次沙漠蝗发生规模与破坏程度堪比1985年非洲蝗灾,2020年2月11日,联合国粮农组织(FAO)向全球发布预警:"高度戒备正在肆虐的蝗灾,防止被入侵国家出现粮食危机"。本文介绍了沙漠蝗分类地位、形态学特征,概述了沙漠蝗生物学特性、监测预警与防治技术研究进展,为科学防控沙漠蝗提供理论支撑。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。