基于辐射和温度的ET0模型在吐鲁番地区的比较与修正

利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。     

小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果评价

2018年在江苏、陕西、河南、湖北、安徽共18个县(市)安装了小麦赤霉病预报器,在周边设置未防治麦田进行赤霉病调查,并与预警软件平台预测结果相比较,评价小麦赤霉自动监测预警系统的准确性。评价结果表明,2018年该系统预测的准确性达71.8%。结合陕西省植保总站、西安市植保站、渭南华州区植保站、商洛洛南县植保站、安徽凤台县植保站2016年-2018年对该系统的评价结果,证实该系统预测准确性较高,系统工作稳定,自动化程度高,可为小麦赤霉病的科学防控提供重要的参考依据,具有一定的应用前景。     

Comparison of selection methods among and within full-sibling progenies in Urochloa humidicola

Hybridization in the Urochloa humidicola breeding programme allowed to explore the genetic variability of the apomictic sources and, thus, to obtain new sexual and apomictic parents with compatible ploidy and/or superior progenies. However, given the high variability arising from crosses, there is a need to adopt efficient selection strategies among and within progenies. The aim of this study was to compare the selection methods among U. humidicola progenies with (t-BLUP) and without (BLUP) the weighting based on prediction error and subsequent selection within progenies by individual simulated (BLUP_IS) or optimal individual BLUP. We evaluated seventy-one U. humidicola full-sib progenies from biparental crosses between nine sexual and ten apomictic parents. The experiment was set up in an incomplete block design with 64 blocks of 15 plots each, consisting of individual plants. Seven consecutive cuts were made and the traits total dry-matter, leaf dry-matter and regrowth scores were measured. Genetic variance was expressive for all traits. The selection procedure among progenies of U. humidicula based on t-BLUP proved to be more advantageous regarding the use of BLUP not weighted by the prediction error, resulting in higher selection gains, taking as reference the optimal procedure of the individual BLUP. Furthermore, the use of BLUP_IS allowed an optimized selection of hybrids, allowing the breeder to explore with variable selection intensity the genetic variability within the selected full-sib progenies based on relative genetic merit.     

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法，使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感，对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测，进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析，最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明，该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响，又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息，变化检测的精度较高；主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化，能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性，适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。     

基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型

针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。     

张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

基于公共天气预报的三江平原ET0预报模型比较及敏感性分析

为了提出适合我国三江平原的高精度ET0预报方法,基于该区6个气象站点的天气预报数据和实测气象数据,以FAO56-Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算值为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)和Blaney-Criddle(BC)3个ET₀预报模型的效果,对最优模型进行敏感性分析。结果表明:3个模型1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.66、0.65、0.65 mm/d,均方根误差分别为0.93、0.96、0.95 mm/d,相关系数分别为0.857、0.828、0.840。1~5 d预见期最优预报模型为HS模型,6~7 d为TH模型。总体上预报精度由高到低为HS、TH、BC模型,建议采用HS模型在三江平原开展ET₀预报,HS模型预报对最高温预报的敏感性大于最低温。其预报值在夏季受温度预报误差影响最大,冬季最小,4季整体误差较小。研究可为灌溉预报提供较准确的数据基础。