基于全球陆面数据同化系统蒸散量的GSAC模型率定

在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

黔东南州打造全域森林公园的可行性研究

指出了建设全域森林公园是经济和社会发展的必然要求。在对黔东南州发展全域森林公园进行必要性和打造条件后认为:黔东南州在打造全域森林公园方面具有明显的政策优势,有着优良的森林生态环境资源,以及良好的林业产业基础等优势条件。通过不断完善相关的配套服务体系,已具备了打造全域森林公园的可行性。     

秸秆还田深度对土壤温室气体排放及玉米产量的影响

【目的】秸秆还田是培肥地力、增加土壤有机质和改善土壤结构的重要技术手段,但以往的研究表明秸秆还田会加速土壤温室气体的排放。本研究通过对秸秆不同还田深度下农田土壤温室气体排放特征和产量的研究,明确降低温室气体排放量的最佳还田深度,以期为合理利用秸秆、提高作物产量,实现农业可持续发展提供科学依据。【方法】采用大田微区试验,以玉米为供试作物,设置4个还田深度,采用静态箱-气相色谱法测定整个玉米生长季不同还田深度下温室气体（CO₂、CH₄、N₂O）的排放特征,产量及产量构成因素。试验共设5个处理,还田深度分别为0—10 cm（T1）、10—20 cm（T2）、20—30 cm（T3）和30—40 cm（T4）,同时以不还田处理作为对照（CK）。【结果】（1）在整个玉米生长季CO₂和N₂O均表现为排放,CH₄表现为吸收。CO₂累积排放量为T3处理最高,较CK显著增加了28.6%,T4处理增加最少,较CK显著增加了17.1%（P<0.05）,但T1与T4处理之间差异不显著;而N₂O的累积排放量T2处理为最高,与CK相比,累积排放量显著增加111.3%,T4处理增加最少,与CK相比显著增加了12.8%（P<0.05）;CH₄则表现为吸收,且秸秆还田后降低了农田土壤对CH₄的吸收能力,吸收量表现为CK处理>T4处理>T3处理>T1处理>T2处理,且各还田处理与CK之间差异显著（P<0.05）。（2）秸秆不同还田深度下,与对照相比,各处理玉米产量均显著增加,增产在5.6%—20.8%（P<0.05）,但各处理之间的穗长、穗粗和行粒数差异不显著。当秸秆还至30—40 cm时,产量最高,较CK增加了20.8%,表明秸秆还田对提升土壤肥力及作物增产有重要作用。（3）从温室气体综合增温潜势（GWP）和温室气体排放强度（GHGI）来看,在100年尺度上,GWP表现为T2处理>T3处理>T1处理>T4处理>CK处理,而GHGI表现为T2处理>T3处理>T1处理>CK处理>T4处理,表明与CK相比,各处理均增加了玉米季温室气体的综合增温潜势,而T4处理则降低了玉米季温室气体排放强度,说明秸秆深还至30—40 cm可在一定程度上缓解全球增温潜势。【结论】秸秆还田会显著增加CO₂和N₂O排放,降低对CH₄的吸收能力;秸秆深还至30—40 cm可相对降低综合增温潜势,降低温室气体排放强度,同时显著增加玉米产量。因此,为实现较高的玉米产量和较低的温室气体排放强度,秸秆深还至30—40 cm是较为合理的土壤改良培肥方式。     

[CO2]升高对粮食作物影响的研究进展

自工业革命以来,由人类活动引起的大气CO_2浓度([CO_2])不断攀升,正驱动着全球气候变化,对全球农业产生重大影响。本文归纳总结了目前作物对高[CO_2]响应的主要研究技术手段,以及作物对高[CO_2]响应的机理研究,并进一步梳理了当前全球关于[CO_2]升高对作物产量和营养品质影响的研究。结果表明:相比封闭式或半封闭式环境控制试验系统,开放式试验系统(如开放式CO_2控制系统FACE)由于其能更加真实地模拟自然条件下作物对未来高[CO_2]的响应和适应情况,被公认为是目前研究作物对高[CO_2]响应的最理想手段。[CO_2]增高会增加C3作物光合速率、生物量和产量,在一定程度上缓解气候变化对农作物产生的负面影响,但是作物对大气[CO_2]的升高存在光合适应现象,当作物长期暴露在高[CO_2]条件下时,高[CO_2]对作物的促进作用会逐渐减缓。近10年的FACE试验发现,对高[CO_2]出现高应答的水稻品种,其光合速率和产量在高[CO_2]下的增加幅度比早期的主要粮食作物FACE试验结果平均高出两倍。此外,高[CO_2]会明显降低大部分非豆科C3作物中蛋白质和矿物质(如锌、铁)以及部分维生素的含量,加剧目前全球约2亿人由于维生素和矿物质元素等营养缺乏导致的健康问题。如何充分利用未来高[CO_2]实现高增产的同时,减缓粮食养分下降的负面影响,是迫切需要解决的科学问题。     

中国棉花全要素生产率的国际比较与收敛性

基于中国、美国、印度三国26个棉区1998—2017年的面板数据,运用非参数估计方法测算中美印三国棉花全要素生产率,采用Dagum基尼系数及其分解方法分析三国棉花全要素生产率的差异及其来源,并对棉花全要素生产率的收敛性进行研究。结果表明:1999—2017年,中国棉花全要素生产率具有明显的波动性,但总体呈负增长态势,落后于美国和印度;中国三大棉区棉花全要素生产率增长有差异,黄河流域棉区增长率最高,但仍为负增长,西北内陆棉区纯技术效率较有优势;中美印三国棉花全要素生产率变动的总体差异呈缩小趋势,但波动特征明显;国家间差异是三国各棉区棉花全要素生产率差异的主要来源;整体上来看,棉花全要素生产率增长率存在α收敛和绝对β收敛,不存在条件β收敛,但各国收敛性不尽相同。     

极端暴雨条件下黄土丘陵沟壑区土壤蓄水能力和入渗规律

黄土高原退耕还林还草工程实施后,下垫面环境条件的变化可能对流域水文过程、水文通量、水量平衡以及生态系统产生十分重要的影响。研究极端暴雨条件下剖面土壤蓄水能力和入渗规律,对于阐明流域产汇流过程和影响机制具有重要的科学价值。采用土壤墒情仪对陕北"7·26"特大暴雨事件下黄土丘陵沟壑区草地剖面土壤水分进行了实时动态监测,分析了极端暴雨条件下剖面土壤水分的动态变化和蓄水过程,利用Horton入渗模型模拟了剖面土壤水分湿润锋的运动过程,揭示了极端暴雨条件下剖面土壤水分的入渗规律。结果表明:(1)极端暴雨条件下,黄土丘陵沟壑区坡面草地不同深度层次土壤水分与降雨过程的响应不同,具有层次性和明显的滞后效应,其中,0～140 cm是影响该地区土壤水文过程的关键层次;(2)土壤水分再分配结束时,湿润锋最深深度达140 cm,土壤蓄水量达225.99 mm,较降雨前95.37 mm增加了1.37倍;(3)极端暴雨过程中湿润锋的运动随时间呈对数递减关系,其稳渗速率随容重增加而减小,呈指数函数递减;(4)极端降雨过程中该地区坡面草地的产流机制仍以超渗产流为主,对于揭示流域的产汇流机制和完善水文预报模型具有重要的科学意义。     

A fresh look at inland fisheries and their role in food security and livelihoods

The role of inland fisheries in livelihoods, food security and sustainable development is often overshadowed by the higher profile interest in ocean issues. Whilst inland fisheries' catch and contribution to global nutrition, food security and the economy, are less than that of marine fisheries, global‐level comparisons of fish production obscure considerable livelihood impacts in certain countries and sub‐national areas. To highlight these contributions, this paper synthesizes recent data and innovative approaches for assessing such livelihood contributions and their importance in countries with limited access to ocean resources and aquaculture. Inland fisheries are crucial for many socially, economically and nutritionally vulnerable groups of people around the world, but the challenges in monitoring inland fisheries preclude a complete understanding of the magnitude of their contributions. This situation is rapidly improving with increasing recognition of inland fisheries in development discourses, which has also encouraged research to enhance knowledge on the importance of inland fisheries. We review this work, including collated information published in a recent Food and Agriculture Organization report, to provide an up to date characterization of the state of knowledge on the role of inland fisheries.     

草带布设位置对坡沟系统水文连通性的影响

为研究坡面不同草带布设位置对坡沟系统水文连通性的影响,在模拟降雨条件下,选取地形收敛指数和地形湿度指数作为结构连通性指标、简化水文曲线和相对地表连接函数作为功能连通性指标分析了不同草带布设位置(坡面中上、中、中下、下部)坡沟系统水文连通性。结果表明:不同草带布设位置对坡沟系统的连通过程影响不同。植被布设越靠近沟坡部分产流时间越长;植被布设在中下坡位、下坡位比中坡位和中上坡位的总径流量小,对径流汇集影响大。中上坡位布置植被比其他位置有较好的结构连通性,其降雨后的地形更利于水系连通。不同格局地形收敛指数分布类似正态分布,地形湿度指数分布符合正偏态分布。中上坡位布置植被降雨后地形比其他格局更利于汇流;中上坡位布置植被降雨后的地形湿度指数均值比降雨前减少10.59%,整体变化最大,也更利于产流。植被布设越靠近坡顶部分其功能连通性越好,但对于降水的储蓄能力较差。中上坡位布置植被相比其他格局需要较少的水量达到产流,功能连通性最好。降雨停止时,中下部和下部坡位布设植被约有70%的总降雨量用于储蓄,而中上部和上部仅为50%。     

稻田转为菜地初始阶段温室气体排放特征

【目的】近年来,随着我国社会经济的快速发展和人们生活水平的提高及膳食结构的改善,越来越多的稻田被转为蔬菜种植,影响了土壤碳氮转化过程及其引起的温室气体排放。因此有必要探究稻田转为蔬菜种植,特别是该土地利用方式转变初始阶段的温室气体（CH₄和N₂O）排放特征及其关键影响因素。【方法】试验选取了长期种植水稻的双季稻田,将其中一部分转为蔬菜种植,另一部分继续种植水稻,每个处理设置了3个重复,按照当地常规模式进行管理。采用静态暗箱—气相色谱法连续3年进行田间原位观测,比较分析稻田和由稻田转变的菜地CH₄和N₂O排放特征及其年际变化差异,明确稻田转为菜地初始阶段CH₄和N₂O排放的关键影响因素。【结果】稻田是重要的CH₄排放源,其第一年的排放强度（183.91 kg CH₄-C·hm^-2?a^-1）明显低于后续两年（241.56—371.50 kg CH₄-C·hm^-2?a^-1）,这主要归功于后两年降雨量的增加引起了土壤水分含量的升高。稻田转为菜地显著减少了CH₄排放,减少量相当于稻田CH₄年累积排放量的83%—100%。菜地第一年的CH₄累积排放量（31.22 kg CH₄-C·hm^-2）显著高于第二年（0.45 kg CH₄-C·hm^-2）和第三年（0.89 kg CH₄-C·hm^-2）,表明稻田转菜地对CH₄排放的影响具有时间滞后效应。稻田是弱的N₂O排放源（1.35—3.49 kg N₂O-N·hm^-2?a^-1）,其转为菜地显著增强了N₂O排放。菜地第一年的N₂O累积排放量（95.12 kg N₂O-N·hm^-2）显著高于第二年（38.28 kg N₂O-N?hm^-2）和第三年（40.07 kg N₂O-N·hm^-2）。菜地土壤异养呼吸对N₂O排放的影响在第一年明显高于第二、三年,表明稻田转为蔬菜种植的第一年,有机质矿化对N₂O排放有重要贡献。在100年尺度CO₂当量下,稻田转为蔬菜种植第一和第二年的综合增温潜势（GWP）相对于稻田分别显著增加了390%和98%,主要是由于增加的N₂O增温潜势超过了减少的CH₄增温潜势。但是,稻田转为菜地的第三年,菜地的GWP（(16.72±3.25) Mg CO₂-eq·hm^-2）与稻田（(14.84±1.39) Mg CO₂-eq·hm^-2）相比无显著差异,主要是由于减少的CH₄ 增温潜势完全抵消了增加的N₂O增温潜势。这些研究结果表明稻田转菜地对GWP的影响主要集中在该土地利用方式转变的第一年。【结论】稻田转为菜地显著减少了CH₄排放,增加了N₂O排放,增强了菜地第一和第二年的综合增温潜势。有机质矿化过程对新转菜地第一年较高的N₂O排放有重要贡献。这些研究结果表明了评价土地利用方式转变初始阶段温室气体排放特征的重要性,便于及时采取有效管理措施缓解温室气体排放,实现环境友好型农业可持续生产。