夏玉米生育期内极端气候事件时空演变特征分析北大核心

基于黄淮海地区107个气象站点历史气象观测数据,以及耦合模式第六次比较计划(CMIP6)中11个全球气候模式(GCM)两种情景(SSP2-4.5和SSP5-8.5)下气温和降水逐日数据,分析了未来两个时期(2021-2050年和2051-2080年)夏玉米生育期内高温热害和暴雨的时空演变特征。结果表明:基于分位数的偏差校正方法能有效消除气候模式中存在的系统性偏差。SSP2-4.5情景下夏玉米生育期内多模式平均最高温度在未来两个时期将分别增加1.38℃和2.52℃,而SSP5-8.5情景下将增加1.76℃和3.58℃。与此同时,SSP2-4.5情景下日最高温度超过35℃的积温(Killing Degree Days,KDD)在未来两个时期将分别增加16.4℃·d和41.3℃·d,而SSP5-8.5情景下将增加23.1℃·d和75.8℃·d,其中河南省增加幅度最为突出。SSP2-4.5情景下夏玉米生育期内多模式平均降水量将分别增加12.27 mm和26.39 mm,而SSP5-8.5情景下将增加9.86 mm和39.54 mm。大于50 mm的暴雨天数同样呈增加趋势,在SSP2-4.5情景下未来两个时期将分别增加0.09 d和0.18 d,而SSP5-8.5情景下将增加0.07 d和0.29 d。     

提高农牧业劳动者素质 推进农机化事业稳步发展

要提高农牧业机械化水平,除了要有好的政策、好的环境、好的措施等条件外,还应有一个高素质的农牧业劳动者队伍。笔者以青海省为例谈些粗浅的认识。一、青海省农牧业劳动者素质的现状及形成原因。青海省地处西北五省中西部,属少数民族聚居的边疆省份,是经济落后和贫困的待开发地区,全省农牧业劳动者素质很差。主要表现为“三低”:一是文化水平低。全省300多万农牧业人口中,文盲、半文盲占25%以上,比全国平均比例高出8—10个百分点,具有初中以上文化程度的农牧民占20%左右,其余均系小学毕业或小学以下文化水平。二是技术水平低。他们的科技意识不强,对农机化新技术、新机具的接受     

基于CMIP6的长江中下游未来水稻高温热害时空变化特征

在全球气候变化背景下,高温热害频发已严重影响了中国水稻的产量和品质。长江中下游地区是中国重要的单、双季稻种植区,其产量和种植面积均占全国1/3以上。预估未来不同气候情景下水稻高温热害演变规律有助于合理制定应对气候变化策略,保障中国粮食安全和农业可持续发展。该研究基于观测数据对CMIP6中14种气候模式的日最高气温数据进行偏差校正处理,并进一步结合贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging,BMA）算法,评估了长江中下游地区当前和未来单、双季稻关键生育期的危害热积温Ha的时空演变特征。结果表明：1）偏差校正方法可以有效地减少气候模式数据的系统偏差,大多数模式与实测数据的均方误差改善40%以上,BMA集合平均方法能够有效提升气候预估结果的可靠性。2）水稻全生育期的高温热害集中发生在江汉平原、湘中丘陵区以及鄱阳湖平原等地区,并且未来这些地区Ha有着更大幅度的增长。3）随着温度的持续升高,越来越多的地区将暴露在高温热害之下。到21世纪末,在SSP2-4.5情景下,单季稻和双季早稻的Ha相较于历史时期（2001-2014年）增长超过20℃·d的区域大于1/3,而在SSP5-...     

基于SWAP-IES的旱区春小麦长势和产量模拟

基于观测数据和作物模型相同化的田块尺度作物生长监测,对于农田精准管理具有重要意义。为构建能准确模拟旱区春小麦长势和产量的同化模拟模型,该研究利用SWAP(soil-water-atmosphere-plant)模型和迭代集合平滑器算法(iterative ensemble smoother,IES),构建了适合旱区春小麦的SWAP-IES同化模拟系统,并利用2019—2020年田间观测试验数据,评估了同化叶面积指数(leaf area index,LAI)、土壤水分(soil water content,SW)及其组合在旱区春小麦生长模拟和估产中的作用。结果表明,相较于无同化情景,在吸收6次土壤水分观测数据后,模型对土壤水分模拟的R²从0.48提升到0.87。同化LAI时,各水分胁迫处理下LAI的模拟精度均最高,R²从无同化的0.35～0.62提升到0.76～0.96。同化LAI+SW时,各处理对生物量模拟的精度均最高,R²从无同化的0.40～0.67提升到0.73～0.96。轻度水分胁迫处理(T4～T5)下,仅同化LA...     

大理市农业产业化现状及发展对策

阐述大理市农业产业化的发展现状；发展目标及发展对策。     

水稻产量和灌溉需水量的气候敏感性分析及贡献量评估

以苏南地区单季稻为研究对象,基于ORYZA2000水稻模型结合去趋势的气象变量定量评估了研究区1961—2010年各气象变量对水稻产量、灌溉需水量和耗水量变化的贡献量,并进行了气象变量敏感性分析。结果表明,1961—2010年,水稻产量和灌溉需水量均呈下降趋势,其中产量下降趋势显著,而耗水量上升趋势显著;辐射的下降对水稻产量变化贡献量最大,导致了产量的显著下降,而风速和辐射的下降以及水气压的增加引起耗水量的下降,但气温升高对其贡献了更大的增加量,多变量共同作用导致耗水量显著增加,降水量的增加导致了灌溉需水量的下降;产量对辐射最敏感,其次是最高气温和最低气温;灌溉需水量和耗水量对最高气温最敏感,其次是最低气温和水气压。     

基于神经辐射场的苗期作物三维建模和表型参数获取

苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉（Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS）算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场（Neural radiance fields,NeRF）的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库（Point cloud library,PCL）中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数（R2）分别为0.971和0.907,均方根误差（RMSE）分别为0.86cm和0.017cm,对各苗期植株叶面积提取的R2为0.909~0.935,RMSE为0.75 ~3.22cm2,具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。     

中低产田地改造中的技术与机制

阐述大理市大坪地基本情况、大坪地万亩中低产田地改造实现标准化基地的三大环节、采取的三大技术、实现的三大效益、形成的三大经验和目标。     

搞好青海农机化结构调整 适应西部大开发战略

一、问题的提出实施西部大开发战略,西部各省区必然要对农业和农村产业结构进行战略性调整,而其调整的实质是对农村劳动力在现有产业和可开发产业的布局和生产力结构的合理安排,无疑,这也包括了代表先进生产力的农业机械布局及其构成结构的调整。农业和农村产业结构调整的目的是将农村的自然资源和农副产品进行有效的开发和向深度加工,发展商品经济。但仅靠手工和人力去开发自然资源和对农副产品深加工是有限的,必然要利用农业机械和新型设备才能获得较高的劳动生产率和商品率。这就必须对过去青海发展农机     

江苏省水稻高温热害发生规律及未来情景预估

基于江苏省1961—2010年历史气象资料和Can ESM2模式SDSM统计降尺度后的RCP情景数据,根据高温热害气象指标,分析了过去和未来江苏省水稻生育期内高温热害事件及其起始日期的发生规律和变化特征。结果表明,1961—2010年,各等级热害发生次数空间分布规律基本一致,均由东北向西南递增;2021—2070年3种RCP情景下,高温热害事件均呈增加趋势,以RCP 8.5情景增幅最大。高温热害事件起始时间变化不大,均在7月下旬。