苹果和柑桔损耗与浪费的综合足迹评估

水果全产业链损耗不仅浪费了食物,还意味着生产、收获后处理、贮藏、流转消费等各环节中水、耕地、能源等各种资源的浪费。本研究采用问卷调查和"一对一"访谈的方法,在苹果和柑桔主产区和主销区进行实地调研,调查分析水果全产业链(生产、收获后处理、贮藏、流转和消费)损耗现况,主产区累计调研全产业链从业者209人,主销区调研消费者271人。通过生态足迹、碳足迹和水足迹等模型对损耗浪费产生环境和资源影响进行定量评估。结果显示,苹果和柑桔损耗浪费率分别为18.56%和17.15%,其中流转环节占比最高,约为总损耗的1/3。损耗量分别为719.86×10~4t和733.99×10~4t,损耗总量为1453.85×10~4 t。苹果和柑桔损耗浪费的生态足迹分别为13.33×10~4 hm~2和13.76×10~4 hm~2,总生态足迹为26.09×10~4 hm~2;碳足迹分别为92.37×10~4 t (CO_2 eq)和102.98×10~4 t (CO_2 eq),碳足迹总量为195.35×10~4 t (CO_2eq);水足迹分别为57.65×10~8 m~3和41.10×10~8 m~3,水足迹总量为98.75×10~8 m~3。其中生产环节碳排放占比最高,占总排放的9成以上。综上,水果损耗和浪费也产生了巨大环境影响,需要尽快采取相关措施,减损降耗,从而减轻环境资源压力,提高水果供给水平。     

机器学习用于耕地土壤有机碳空间预测对比研究——以亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(SOC)是土壤质量的重要指标,也是生态系统健康的重要表征。当前机器学习(Machine Learning, ML)用于SOC数字制图日益热门,但不同算法在高空间分辨率SOC数字制图中的对比研究尚有欠缺。本研究以福建省东北部复杂地形地貌区为例,采用10m空间分辨率Sentinel-2影像数据,选取地形、气候、遥感植被变量为驱动因子,重点分析当前常用的机器学习算法——支持向量机(SupportVector Machine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)在SOC预测中的差异,并与传统普通克里格模型(Ordinary Kriging, OK)进行比较。结果表明:基于地形、遥感植被因子和气候因子构建的RF模型表现最佳(RMSE=2.004,r=0.897),其精度优于OK模型(RMSE=4.571, r=0.623),而SVM模型预测精度相对最低(RMSE=5.190, r=0.431);3种模型预测SOC空间分布趋势总体相似,表现为西高东低、北高南低,其中RF模型呈现的空间分异信息更加精细;最优模型反演得到耕地土壤有机碳平均含量为15.33 g·kg-1; RF模型和SVM模型变量重要性程度表明:高程和降水是影响复杂地貌区SOC空间分布的重要变量,而遥感植被因子重要性程度低于高程。     

局部空间同位模式在作物种植适宜性调查中的应用

空间同位模式的局部挖掘算法存在挖掘结果无统计显著性意义、缺少领域知识介入导致挖掘结果针对性不强等问题.通过引入领域专家知识选择候选模式,构建候选模式属性的兴趣度函数作为局部空间统计量,对空间候选模式的兴趣度值聚集区域进行挖掘,进而合并聚集区域的邻域确定模式的空间区域.经过分析及验证,利用该方法对长汀县烟草种植适宜性结果数据集进行处理,发现了主要养分高但不适合种植烟草的异常模式及区域.据此,专家有针对性地提出了加大灌溉基础设施建设、施用石灰和硼肥等改善烟草种植条件的建议.     

基于大比例尺数据库的福建省耕地土壤固碳速率和潜力研究

明确土壤固碳速率和潜力是制定耕地固碳减排措施的基础。以我国典型亚热带地区—福建省不同地理位置的闽侯、浦城、同安、武平和永定5个县为研究区,运用生物地球化学过程模型DNDC（DeNitrification and Decomposition）,模拟这5个县在目前区域尺度最详细的1:5万土壤数据库下1980─2009年和2010─2039年有机碳动态变化,并运用尺度上推的方法估算出全省耕地土壤固碳速率和潜力。结果表明,福建省耕地土壤1980─2009年的固碳总量为7.37 Tg,而2010─2039年的固碳潜力为7.04 Tg,两个时段的年均固碳速率分别为：190 kg·hm-2和176 kg·hm-2,说明目前的农田管理措施有利于研究区长期固碳。其中,水稻土和盐渍水稻土分别在土类和亚类级别中固碳速率最大,不同时段均大于175 kg·hm-2·a-1;而红壤在土类和亚类级别中固碳速率皆最小,不同时段均小于3 kg·hm-2·a-1。总体来看,1980─2009年和2010─2039年水稻土的固碳总量均占全省耕地固碳总量的92%以上,是今后制定固碳减排措施的重点。     

福建烟区烤烟产值估测模型与分区

基于福建南平、三明和龙岩三大烟区代表性样点烤烟产值及相关调查资料,借助神经网络和双重筛选逐步回归2种数学模型筛选福建烟区主要烤烟品种K326、云烟87(85)的产值估测模型;并借助GIS与烤烟产值最佳估测模型集成技术,开展福建烟区烤烟产值分区.结果表明:神经网络模型对品种K326、云烟87(85)产值的模拟精度分别高达99.74%和99.72%,表明该模型可作为福建烟区烤烟产值较理想的估测模型;福建烟区烤烟K326的高产值和低产值区面积分别占全省烟区烤烟生态适宜用地总面积的26.36%和54.43%;云烟87(85)高产值和低产值区面积分别占全省烟区烤烟生态适宜用地总面积的48.77%和30.25%,表明福建烟区云烟87(85)高产值区面积明显大于K326.     

制图尺度对CO_2浓度升高情景下旱地土壤有机碳模拟的影响

基于土壤数据库的动态模型预测未来二氧化碳(CO_2)浓度升高下农田有机碳变化是实施农业固碳的基础,但目前基于不同制图尺度土壤数据库对旱地有机碳模拟结果的影响尚不清晰,一定程度上增加了农业管理措施制定的风险性。基于此,选择江苏北部(简称"苏北地区")3.90×10~6 hm~2旱地为例,运用生物地球化学过程模型(Denitrification and Decomposition,DNDC)模拟未来CO_2浓度升高下该地区1:5万、1:25万、1:50万、1:100万、1:400万、和1:1000万制图尺度的土壤有机碳变化。结果表明:2010—2039年间CO_2浓度在目前正常增加速率(1.9ppm a~(-1))的基础上提高0.5倍、1倍和2倍,苏北旱地数据最详细的1:5万尺度年均固碳速率分别为357 kg hm~(-2)、360 kg hm~(-2)和365 kg hm~(-2)。但进一步从其他制图尺度来看,由于使用的土壤数据库不同导致有机碳模拟结果差异很大。以1:5万尺度年均固碳速率为基准,3种CO_2浓度情景处理下1:25万~1:1000万尺度的模拟误差分别在0.89%~60.55%、0.81%~60.71%和0.15%~61.02%之间,这说明未来CO_2浓度升高的大背景下我国旱地土壤有机碳模拟中选择适宜的制图尺度非常重要。     

福建省土壤有机碳储量估算的尺度效应研究

土壤有机碳储量的准确估算对于研究全球碳"源/汇"动态变化至关重要,但目前使用大、中、小系列比例尺土壤数据库对我国亚热带土壤有机碳储量估算的影响并不清楚。基于此,选择位于亚热带地区的福建省作为研究区,系统分析1∶5万、1∶20万、1∶50万、1∶100万、1∶400万、1∶1 000万6种目前我国常用制图尺度土壤数据库对有机碳储量估算的影响。结果表明:6个制图尺度下表层土壤(0~20 cm)的有机碳储量为:552、637、573、573、614和549 Tg C;剖面土壤(0~100 cm)的有机碳储量为1 396、1 502、1 321、1 395、1 508和1 532 Tg C。不同土壤类型下受制图尺度影响最大的是粗骨土,表层和剖面的有机碳储量相对偏差分别达到8.88×10~5%和8.13×10~5%。不同行政区下表层和剖面受制图尺度影响最大的分别是厦门市和福州市,表层和剖面的有机碳储量相对偏差分别为26.44%和27.97%。总体而言,制图尺度的不同将会对福建省土壤有机碳储量估算造成很大影响,这也进一步说明了亚热带地区选择适宜的制图尺度是十分必要的。     

基于GIS 技术的福建省豆科主要 珍贵树种用地优化布局研究

以福建省现状林地、园地、草地和部分未利用地为研究对象,根据花榈木、红豆树、降香黄檀3个豆科珍贵树种生长的立地要求,从地形、气候、土壤和社会经济4个方面选取评价因子,借助GIS技术和修正的加权指数及模型对福建省豆科主要珍贵树种进行用地适宜性评价。在此基础上,屏蔽不适宜用地,基于"适地适树"的用地优化布局理念,采用优势适宜性指数和K均值聚类分析相结合的方法,开展福建省豆科主要珍贵树种用地优化布局研究,将花榈木、红豆树和降香黄檀适宜用地分别划分为优先种植区、次优先种植区和一般种植区3个等级,制作福建省豆科主要珍贵树种用地优化布局图,并进行分区评述。     

亚热带耕地土壤酸化程度差异及影响因素

准确揭示区域耕地土壤酸化程度及其原因对于耕地质量提升和农业可持续发展具有重要意义。本研究利用地处亚热带的福建省1982年36 777个和2008年236 445个耕地表层土壤调查样点属性建立的1∶25万耕地土壤数据库,借助GIS技术与灰色斜率关联分析模型探讨了26年间全省耕地土壤酸化程度及其原因,为省域耕地土壤酸性调控提供科学依据。结果表明:1982—2008年间福建省67.60%的耕地土壤发生不同程度酸化,其中强度、中度和弱度酸化面积分别占全省耕地总面积的0.83%、18.26%和48.52%。就行政区域差异而言,强度酸化耕地主要分布在龙岩市,占全省强度酸化耕地总面积的86.88%,其次为泉州市,占比为8.39%;中度酸化耕地主要分布在南平市、龙岩市和泉州市,分别占全省中度酸化耕地总面积的29.88%、18.10%和16.94%,弱度酸化耕地则遍布全省各县市区。从土壤类型差异来看,潜育水稻土、渗育水稻土和酸性紫色土亚类的酸化面积比例较大,分别占相应亚类总面积的82.87%、72.37%和69.20%;但渗育和潴育水稻土亚类的酸化程度较为严重,强度、中度和弱度酸化的渗育和潴育水稻土面积分别占全省耕地相应酸化程度总面积的98.94%、84.51%和87.36%。从土地利用类型差异分析,水田和水浇地的酸化面积比例较高,分别占相应利用类型总面积的70.35%和60.78%。灰色斜率关联分析模型分析表明,1982—2008年间酸雨、高温多雨气候及化肥大量施用是引起福建省耕地土壤酸化的主要外因,故严控工业含硫等酸性废气排放进而控制酸雨和合理调整施肥结构是减缓全省耕地土壤酸化的必要途径。     

基于时空扫描统计的耕地质量等级变化监测——以福建省闽侯县为例

[目的]分析福建省闽侯县多年耕地质量等级的时空变化及布局,为东南丘陵区复杂地貌地带耕地质量的时空格局演变研究提供新思路与新助力。[方法]将时空统计扫描法引入多时序耕地质量监测中,结合传统空间分析方法,对县域耕地质量的连续变化趋势及空间分布进行研究。进一步地,将引入时空扫描模型产生的试验结果与运用传统空间自相关分析法中的局部自相关模型的试验结果进行比对。[结果](1)在挖掘高值的聚类特征上,时空扫描模型优于局部自相关模型;(2)2018—2019年闽侯县耕地质量等级在变化幅度和空间分布广度上均大于2019—2020年的耕地质量等级变化与分布状况;(3)2018—2020年闽侯县整体的耕地质量逐年稳定并呈现上升趋势。(4)根据闽侯县耕地质量的时空格局变异情况将耕地划分为高级优质提升区、低级优质提升区、首要重点整治区、次要重点整治区、适度改良区5个区。[结论]补足养分因子、兴建水利和平衡土壤pH值是防止并逆转耕地质量劣化和保持农田高质量、高产出的重要实施方案。此外建立耕地保护区,防范耕地非农化也有助于耕地质量的稳固和提升。