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。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。     

我国食用菌产业发展现状及产业升级路径分析

对我国食用菌产业发展现状进行梳理,指出我国食用菌行业主要存在的问题不仅是开发规模小、科技含量低,而且品种质量参差不齐、销售渠道不畅、食用菌产品存在滞销等。构建面板数据模型探究影响我国食用菌产业升级的主要影响因素,结果表明,食用菌年度生产总量、食用菌行业从业人员总数、出口贸易总额、固定资产投资、居民消费支出水平与食用菌产业结构升级之间为显著的正相关关系,基于此提出了助力我国食用菌产业升级的政策。     

城市池塘水质时间变化特性--以扬州大学江阳路南校区池塘为例

城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。     

不同释放期控释肥和水氮用量对冬小麦产量的综合影响

为揭示不同释放期控释肥及其水肥用量对冬小麦产量的影响，优化冬小麦水氮管理措施，采用裂区设计进行田间试验，以灌水量为主处理，施氮量和控释肥类型分别为副处理和次副处理，其中，灌水量设30、60和90 mm；施氮量设0、75、150和225 kg/hm2的施肥梯度；控释肥类型包括释放期分别为60、120 d的聚氨酯包膜尿素（PCU60，PCU120），以普通尿素作为对照（U）。结果表明：灌水量、施氮量、控释肥类型单一因素均对冬小麦有效穗数、千粒质量、干物质质量、籽粒产量有显著影响。各因素两两之间的交互作用对籽粒产量有显著影响。相较于U处理，增加灌水使PCU60产量平均提高308 kg/hm2，PCU120产量平均下降270 kg/hm2；增施氮肥刚好相反，使PCU60产量平均下降289 kg/hm2，PCU120产量平均提高118 kg/hm2。根据所构建3种肥料的水氮生产函数可知，在U处理取得最高理论产量6 823 kg/hm2时的水氮用量下，2种释放期的控释肥PCU120和PCU60可分别获得14.31%和12.08%的增产效果。利用水氮生产函数和频率分析法得到不同控释肥类型获得较高产量的水氮用量区间，以PCU120产量最高、所需灌水量最低，分别为7 744～7 826 kg/hm2、47.72～52.28 mm；PCU60所需施氮量最低，为145.42～187.91 kg/hm2。综合考虑增产节肥节水效果，推荐PCU120为冬小麦季适宜的控释肥类型，其适宜水氮用量区间分别为47.72～52.28 mm、159.23～199.47 kg/hm2。     

安徽省花生产量与气象因素的关联度分析及预测模型研究

为分析气象因子对安徽花生产量的影响,构建适用于本地的花生单位产量预测模型,以期为探讨花生经济效益、应对气象灾害风险管理提供参考。对安徽各市2000—2017年花生气象产量和气象因子进行灰色关联度分析,筛选出关联度较大的气象因子,并采用逐步回归法建立产量预测模型。结果表明：安徽花生产量与生育期气象因子关联度5月份平均气温>7月份光照时数>5月份光照时数>6月份光照时数>7月份平均气温>8月份光照时数>8月份平均气温>6月份平均气温>8月份降水量>7月份降水量>5月份降水量>6月份降水量,应用建立的花生单位产量预测模型对历年产量进行回测,结果显示预测值与实际值均方根误差为815 kg/hm²、拟合指数为0.81,总体较好,具有一定的应用价值。     

10 kV浇注支柱式电流互感器电场有限元分析及结构优化设计

浇注支柱式电流互感器是电力系统中用于测量、控制和保护的重要设备.以LZZBJ9-10B型浇注支柱式电流互感器为例,通过ANSOFT Maxwell软件对互感器内部进行三维电场仿真分析.研究结果表明,互感器内部电场集中分布区域在一次绕组的4个端角和二次绕组的左右两端,对一、二次绕组电场进行局部二维分析,得到绕组电场强度最大值和最小值的分布点的位置,提出通过改变绝缘挡板的厚度避免主绝缘材料因电场分布不均匀而发生局部放电的有效措施,并运用ANSOFT Maxwell软件进行电场分析得到验证.研究结果为10 kV浇注支柱式电流互感器的结构优化设计和安全运行提供了依据.     

基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

基于无人机的水肥一体化玉米出苗率估算方法与试验

出苗率是西北地区春播玉米夺得高产的前提保障。针对宁夏大面积玉米种植过程中人工统计出苗状况工程量大、耗时费力、误查漏数等现象。本文设计不同氮素处理试验,运用无人机搭载数码相机获取玉米苗期高清图像,运用MATLAB软件中ORB算法与距离加权融合算法合成无人机图像,通过二值化、腐蚀膨胀等深度优化处理技术得出玉米苗期图像轮廓,然后运用MATLAB软件八位连通域和ARCMAP 10.3计算方法自动规划路线并计算出玉米的出苗数量。结合田间人工调查数据,采用线性回归分析方法,建立了人工计数和无人机获取玉米出苗株数之间的线性关系模型。结果表明,线性回归关系模型的决定系数、均方根误差和标准均方根误差分别为0.895、4.359和2.436%。因此,基于低空无人机平台快速获取大田玉米出苗株数,是一种省时省力、高效精准的出苗率获取方法。可为后续玉米高产的准确评估提供技术支持,对于优化宁夏玉米滴灌水肥一体化精准种植技术具有积极意义。