中国昆虫文化简论

中国昆虫文化是在历史过程中创造并发展起来的,保留在中华民族中间,具有稳定形态,并对现代社会仍有影响的与昆虫相关的精神文化现象的。它是在一定历史条件下,国人及其生存环境辩证地互相影响的结果,是由劳动创造和生活提炼的精神产品。它包含在国人思想观念、思维方式、价值取向、道德情操、生产生活方式、礼仪制度、风俗习惯、宗教信仰、文学艺术、教育科技等领域之中。它具有神秘性、功利性、民族性、地域性、综合性等特征,以及满足需要、认知、规范、凝聚和娱乐等功能。     

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。     

新型农业经营主体开展农产品电子商务的现状及问题探析

文章首先对家庭农场（专业大户）、农民专业合作社以及农业产业化龙头企业等新型农业经营主体开展农产品电子商务现状进行梳理,归纳总结了各类主体开展农产品电子商务的特点以及采用的电子商务模式。其次,从客观条件和主观意识2个方面,分析了制约新型农业经营主体开展农产品电子商务的关键因素。最后,从政府管理层面和新型农业经营主体层面分别提出了促进农产品电子商务采纳的对策建议,即在政府管理层面,要从人才培养、智慧物流、精准施政、第三方服务等方面扫清障碍;在新型农业经营主体层面,提倡品牌定位精准化、生产流程标准化、生产过程可视化、营销模式多元化、产品包装规格化,充分发挥新型农业经营主体在推动农产品电子商务发展和农业现代化建设中的示范引领作用。     

墨脱县农田土壤养分现状与分布特征

本研究利用2017年墨脱县农田测土配方项目土壤调查数据,运用地统计学方法研究了墨脱县耕层土壤有机质(SOM)、碱解氮(AN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)养分含量现状及分布特征,以期为墨脱县耕地土壤科学合理施肥提供理论依据。结果表明:当前墨脱全县土壤SOM、AN、AP和AK平均含量为89.18 g/kg、201.25 mg/kg、11.23 mg/kg、313.17 mg/kg;90%的土壤样本有机质含量处于丰富水平;83%的土壤样本碱解氮含量处于丰富、稍丰等级;84%的土壤样本速效磷含量在中等及中等以下肥力水平;46%的土壤样本速效钾含量处于中等及以下水平。从空间分布来看,土壤SOM、AK总体上呈现西高东低,AN含量由北至南呈升高趋势,土壤AP整体上没有明显的空间变化规律。墨脱县耕地土壤养分整体表现为有机质含量丰富,氮素养分较丰富,磷素养分缺乏现象普遍,钾素养分部分区域缺乏。为提升墨脱县耕地土壤肥力水平,各乡镇应该因地制宜进行土壤培肥。     

云南不同气候带农业气候资源变化特征研究

为分析全省平均以及各气候带光能、热量、水分资源的时空变化特征,使用云南115站及6个气候带代表站1961—2018年的气候要素计算各地农业气候资源统计量。结果表明,光能资源变化以减少趋势为主,出现显著突变,各气候带太阳辐射变化可能会引起云南太阳辐射高低值中心发生变化,2009年以来辐射明显增加可能会导致太阳辐射出现新的变化趋势和突变点;热量资源一致显著增加,喜凉及喜温作物的活动积温、积温持续时间及无霜期长度均显著增加,并且呈现初日提前、终日推后的趋势,对作物生长有利;水分资源总体呈现减少趋势,尤其21世纪以来下降趋势明显,亚热带地区暖干化现象突出,干旱风险等级较高。     

茶树花青素形成分子机理的研究进展

花青素是由类黄酮合成途径产生的次生代谢产物,含量高时会使茶树新梢呈现红色或紫色。同时,花青素相比儿茶素等具有更明显的抗氧化、预防肿瘤等药理保健作用。文章就茶树花青素合成途径、转录及转录后调控等方面进行综述,以期更好地为高花青素茶树的育种研究提供理论依据。     

基于格网的GCM数据修订分析未来海南岛农业水热资源的变化特征

以海南岛为研究区域，选用5个大气环流模式（GCMs）1970−1999年的逐日输出数据和同期地面气象观测数据，使用空间插值降尺度到0.5°×0.5°格网。以格网单元为基础，应用系统误差修订（修正值法或比值法）和多模式集合平均方法（贝叶斯模型平均法BMA或等权重平均法EW），训练与验证GCMs输出值并进行综合修订。在此基础上，分析RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下，未来海南岛近期（2020−2059年）和远期（2060−2099年）农业水热资源，包括年平均气温、1月平均气温、≥10℃积温、≥20℃积温、年降水量、1月降水量和≥20℃界限温度生长期间降水量的变化特征。结果表明：GCMs输出值的系统误差和BMA权重系数在格网间存在较大的空间差异，且GCMs输出值低估逐日最高气温约3.55℃，高估逐日最低气温约1.19℃，逐日降水量仅为观测值的54.35%。基于格网的综合修订，可有效降低GCMs输出值在空间上的不确定性，BMA与EW的修订结果相似，均优于单一GCM模式。通过格网BMA综合修订后，最高气温、最低气温和降水量在验证期的相关系数r分别约提升0.10、0.07和0.06；均方根误差RMSE分别约降低2.38℃、1.01℃和1.01mm；较单一GCM相对观测值的偏差平均约减少3.25℃、1.13℃和25.67mm。未来海南岛农业热量资源在空间上主要表现为从中部向外围逐渐升高，高温主要分布在南部至西部沿海地区，年平均气温的增幅全岛较为接近，1月平均气温、≥10℃积温和≥20℃积温的增幅分别表现为由东向西、由北向南和由中部向外围递减。在时间上，RCP8.5情景下所有农业热量资源均为极显著增加且增温最快，RCP4.5情景为先增加后平缓，RCP2.6情景较为平缓，远期无显著增温。未来海南岛降水资源在空间上转为由东向西逐步递减的格局，南部和北部沿海地区降水变率增加，西部和中部降水变率减少，在时间上无显著变化趋势。随着未来海南岛气候变暖和降水格局的改变，农作物适宜种植面积扩大，会对农业生产带来巨大挑战，应提前布局，做好趋利避害。     

吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应

吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明：（1）植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。（2）区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。（3）区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。     

内蒙古锡林郭勒盟典型草原固碳量及固碳潜力估算

为了评价不同放牧强度对草原固碳量及固碳潜力的影响，本研究采用系统动力学建模方法耦合CASA光合利用率模型、Shiyomi放牧模型、Raich土壤呼吸模型等模型，建立了基于系统动力学库-流思路的碳循环模型，该模型包含3个子系统、4个碳库。结果表明：1998至2015年，在内蒙古锡林郭勒盟的温度降低、降水量增加的背景下，净初级生产力呈现升高的趋势，典型草原土壤固碳量呈现下降趋势；放牧强度在3羊·公顷^-1下净生态系统初级生产力最低，固碳潜力最大，分别为-16.2 gC·m^-2和24.84 TgC。因此，建议内蒙古锡林郭勒盟典型草原西部（阿巴嘎旗、那仁宝力格站）的放牧强度不宜超过1.5羊·公顷^-1；东部（多伦县、东乌珠穆沁、西乌珠穆沁、锡林浩特站）不宜超过4.5羊·公顷^-1。     

Impact of climate change on maize yield in China from 1979 to 2016

Climate change severely impacts agricultural production, which jeopardizes food security. China is the second largest maize producer in the world and also the largest consumer of maize. Analyzing the impact of climate change on maize yields can provide effective guidance to national and international economics and politics. Panel models are unable to determine the group-wise heteroscedasticity, cross-sectional correlation and autocorrelation of datasets, therefore we adopted the feasible generalized least square(FGLS) model to evaluate the impact of climate change on maize yields in China from 1979–2016 and got the following results:(1) During the 1979–2016 period, increases in temperature negatively impacted the maize yield of China. For every 1°C increase in temperature, the maize yield was reduced by 5.19 kg 667 m–2(1.7%). Precipitation increased only marginally during this time, and therefore its impact on the maize yield was negligible. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by an insignificant amount of 0.043 kg 667 m–2(0.014%).(2) The impacts of climate change on maize yield differ spatially, with more significant impacts experienced in southern China. In this region, a 1°C increase in temperature resulted in a 7.49 kg 667 m–2 decrease in the maize yield, while the impact of temperature on the maize yield in northern China was insignificant. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by 0.013 kg 667 m–2 in southern China and 0.066 kg 667 m–2 in northern China.(3) The resilience of the maize crop to climate change is strong. The marginal effect of temperature in both southern and northern China during the 1990–2016 period was smaller than that for the 1979–2016 period.