基于地形梯度的皖南地区土地利用分布特征

以安徽省皖南地区为例,利用GIS空间分析技术,通过计算高程、坡度和地形位指数等地形梯度上的土地利用分布指数,分析了3种地形梯度上不同土地利用类型的分布特征,探讨了该区土地利用分布特点与地形间的关系。结果表明:(1)研究区在高程0~600 m、坡度0~21°和地形位指数0~1.575 0区域内的面积占皖南地区总面积的93.10%、83.11%和93.89%,影响着该区的土地利用类型分布;(2)土地利用类型分布分层明显,耕地、水域和建设用地主要分布在海拔较低、坡度平缓和地形位指数较小的区域,相应的土地利用分布指数随地形梯度的增大而减少直至趋于0;林地、草地分布则与之相反;(3)依据土地利用和地形的关系,皖南地区土地利用格局趋于合理,但不合理的土地利用方式仍然存在,需要加强其土地利用的规划管理。     

实际地形下地表太阳总辐射的简化算法及应用

为快速准确估算实际地形下地表太阳总辐射,针对辐射观测资料不足现状,通过考虑天文、大气和地理地形等因子对地表太阳总辐射的影响,构建了融合起伏地形天文辐射模型、地表太阳总辐射气候学公式和日照百分率优化插值方案的太阳总辐射简化算法。并以安徽省为例,对简化算法实施参数化和应用,采用2个辐射站观测资料统计回归得到气候学公式参数,参数化后的公式计算相对误差为7.65%。利用80个站点的日照百分率数据分析了不同插值方法适用性,逐点交叉检验结果表明,薄盘样条法对安徽省日照百分率具有更好的插值效果。基于简化算法计算得到实际地形下安徽省地表太阳总辐射平均为4500MJ·m~(-2)·a~(-1),总体呈北部高、南部低,山区南坡高、北坡低的分布特征,部分开阔南坡的太阳辐射超过同纬度水平地面。季节特征上地形对太阳辐射的影响随月份而异,在冬半年影响幅度更为明显,夏半年地形影响相对较弱,并多以削减为主。安徽省太阳能资源以3级为主,大别山和皖南山区的北坡多为4级,而在皖北低山丘陵的南坡存在零星的2级资源区。近年来由于日照百分率的下降,导致全省地表太阳总辐射普遍减少。     

江浙皖地区农用地污染现状及治理途径

基于江浙皖地区农用地污染概况,从政策法规、人口、技术、经济等方面分析了农用地污染的影响因素。针对江浙皖地区,结合全国实际,从政策、市场、技术3个方面设计出了合理的农用地污染治理途径,提出了合理化的政策建议。     

1980—2010年安徽省耕地表层土壤养分变化特征

本研究利用安徽省第二次土壤普查数据和2010—2011年土壤调查数据，运用统计方法从省级和县级两个尺度研究1980—2010年安徽省耕地表层(0 ~ 20 cm)土壤有机质(SOM)、全氮(TN)、全磷(TP)和全钾(TK)等养分含量的变化特征。结果表明，1980—2010年全省耕地土壤养分变化趋势不同，SOM平均含量由20.65 ± 11.78 g/kg增加到23.30 ± 8.81 g/kg，TP平均含量由0.58 ± 0.43 g/kg增加到0.71 ± 0.29 g/kg，TN含量总体保持不变，TK平均含量由19.00 ± 5.33 g/kg减少到14.28 ± 3.27 g/kg，四种养分含量的变异程度均降低。从养分含量的等级分布来看，全省耕地肥力总体上提高，SOM、TP和TN的高值比例均有不同程度的增加，TP含量的等级提升较大。在空间上，不同土地利用和地理区域的养分含量变化差异较大。淮北平原和沿江平原的SOM和TN含量增加较多，淮北平原和皖南丘陵区TP含量增加较多，各地理区域TK含量减少程度相似。三个典型县土壤养分变化趋势与全省变化趋势一致，除TK含量减少外其余养分含量均有不同程度的增加。典型县耕地土壤养分变化与相应的地理区域养分变化趋势基本一致。     

淮北地区小麦主栽品种对低温胁迫的响应及抗寒性评价

为给安徽淮北地区小麦安全生产提供指导,以当地主栽品种为材料,研究不同播期条件下小麦植株对低温胁迫的响应,结合自然低温下田间冻害情况及产量表现等,对主栽品种的抗寒性进行初步评价。结果表明,返青期-12℃以下时品种的抗寒性急剧下降;播期间小麦植株的抗寒性表现为:晚播适播早播;电解质渗出率均随温度的降低逐渐增大;地域间抗寒性差异明显;不同区域育成品种抗寒性强弱表现为山东省河南省安徽省;筛选出一批抗寒高产品种,如‘良星66’、‘山农20’、‘济麦22’、‘烟农19’等,可作为安徽淮北地区早播条件下种植的理想品种。     

南京国民政府前期安徽农业推广探析

1927年南京国民政府成立后，为了发展农业，提高农业产量，安徽省设立各级农业推广机构进行农业推广。这一时期农业推广的内容是多方面的，在农业调查与农业推广宣传、农作物的改良、病虫害的防治、新式农具的推广等方面做了有益的探索。南京国民政府前期安徽农业推广工作取得了一定的成绩，但是由于经费短缺、各级机关对农业推广不重视等原因导致农业推广的成绩有限。     

华南6水系与澜沧江-湄公河攀鲈线粒体ND2基因的遗传多样性分析

测定了中国华南6水系及澜沧江(云南勐腊)-湄公河流域(柬埔寨洞里萨湖)的125尾攀鲈(Anabas testudineus)线粒体部分ND2基因1 010 bp序列,分析发现39个变异位点和12个单倍型,总遗传多样性较低(h=0.369,π=0.003 8),推测可能经历过严重的瓶颈效应;中国攀鲈群体遗传多样性更低(h=0.282,π=0.000 4),处于边缘区的中国攀鲈群体是造成低遗传多样性的主要原因。在单倍型网络图中柬埔寨和中国攀鲈各自聚类,具有明显地理结构和谱系结构,推测地质运动和气候变化导致基因交流受阻所致。核苷酸错配图和中性检验表明中国群体经历过种群扩张,时间约为(5.94~4.13)万年前。华南水系群体间基因交流通畅,不存在明显分化;但与云南澜沧江群体间分化大而显著(FST=0.775,P0.01),AMOVA分析显示变异主要来自组群间(77.41%),推测二者分化时间约为(4.0~2.8)万年前,云南群体受末次冰期的影响,基因交流受阻而出现分化。中国群体和柬埔寨群体可作为2个管理单位进行保护;就中国群体而言,韩江水系群体遗传多样性最高,建议优先保护;澜沧江与华南水系间群体分化显著且遗传多样性极低,建议对澜沧江水系群体进行保护,以避免种质资源灭绝。     

安徽省早稻小满寒及高温逼熟时空分布特征

利用安徽地区均匀分布的国家常规气象观测站1960—2012年逐日气象观测数据,结合前人研究的双季早稻生长季低温及高温致灾临界气象指标,运用Matlab软件统计分析了安徽地区各气象站点小满寒及高温逼熟历年发生次数的多时间尺度特征,并进行了相关的检验。结果表明,小满寒灾害高值区主要位于安徽北部的砀山和宿县,而高温逼熟重灾区主要在皖南的安庆地区。从时间变化上看,安徽省双季稻区小满寒具有明显的下降趋势,高温逼熟发生次数相对较为稳定。小波分析结果表明,在2012年以后,小满寒和高温逼熟等值线处于偏多年且未闭合,表明未来一段时间安徽地区仍处于小满寒及高温逼熟重灾年。     

长期绿肥与氮肥减量配施对水稻产量和土壤养分含量的影响

为探明湘南双季稻区绿肥还田下的氮肥适宜施用量,设计了始于2008年冬季开展的长期田间定位试验(2009-2017),研究绿肥与氮肥减量配施对双季稻的产量、氮肥农学效率、氮肥偏生产力以及2017年稻田耕层土壤养分含量的影响。共设计6个施肥处理:不施氮肥空白对照、仅紫云英、习惯施肥、紫云英与100%无机氮配施、紫云英与80%无机氮配施、紫云英与60%无机氮配施。结果表明:与习惯施氮量相比,绿肥结合习惯施肥以及绿肥与化肥氮减量20%~40%配施均能保持甚至提高2009-2017年稻谷周年产量,显著提高早、晚稻氮肥偏生产力和氮肥农学效率。绿肥与化肥氮减40%时,产量变异系数最低和产量可持续指数最高。试验9 a后,与2008年相比,稻田土壤有机质和全氮含量呈上升趋势。与习惯施肥相比,绿肥与化肥氮减量20%~40%能维持土壤磷素与钾素的供给。综合考虑,紫云英还田下,化肥氮减施40%仍能获得高产稳产,且氮肥利用率最高,产量稳定性最好,并可缓慢提高土壤肥力,是湘南双季稻种植区较好的施肥模式。     

安徽省作物养分供需分析及化肥减施潜力研究

有机-无机相结合的农田养分管理模式是现阶段中国发展绿色农业的必由之路,因而开展有机、无机养分和作物养分需求的比较研究对促进养分资源的合理分配和施用具有重要的参考价值。本文采用文献调查和统计分析的方法,评估了安徽省16市2010—2016年主要有机肥(包括秸秆、粪便、绿肥和饼肥)的养分资源,明晰了安徽省农业生产中有机、无机养分投入现状,并根据农业种植结构开展了有机、无机养分和作物养分需求的差异和关系研究,最后探索了安徽省的化肥减施潜力。结果表明:安徽省2010—2016年平均有机肥养分资源为287.70万t,N、P_2O_5和K_2O分别为104.49万t、39.60万t和143.61万t,可基本满足作物的养分需求;但有机肥的当季利用率低,N、P_2O_5和K_2O的当季利用率分别为21.44%、19.91%和52.61%,有机肥N、P_2O_5和K_2O实际还田量仅占作物养分需求的20.74%、25.38%和63.61%,占农田养分总投入的比重分别为11.87%、10.27%和51.35%。全省N、P_2O_5、K_2O养分实际投入量(包括有机肥和化肥)是作物养分需求的1.75倍、2.47倍和1.24倍,有7个市的N和13个市的P_2O_5养分施用量超过作物需求的2倍,存在较高的环境污染风险。通过控制农业总养分输入,安徽省的化肥减施潜力为35.12%,N、P_2O和K_2O的减施潜力分别为21.28%、23.97%和78.61%。提高有机肥的当季利用率和发展冬季绿肥资源可进一步促进化肥减施。本研究可为安徽省化肥零增长和农牧业的绿色可持续发展提供数据参考。