基于循环修正的灌溉用水效率综合评价方法

灌溉用水效率是最严格水资源管理制度建设中用水效率控制红线的重要组成部分,也是衡量灌区节水改造进展与效果的重要指标。针对灌溉用水效率评价中存在的单一方法评价结果不一致的难点问题,该文以12个灌区用水水平与用水效率实地调查分析为基础,首先采用突变理论评价方法、熵值法和层次分析法进行灌溉用水效率评价,再以Spearman等级相关系数作为检验标准,利用平均值法、Board法、Copeland法、模糊Borda法4种组合评价方法对单一评价结果进行组合,反复迭代,得到各灌区农业用水效率综合评价排序。最后,根据影响灌区排序的主要指标将灌区分为3类,指出了影响各灌区灌溉用水效率的主要因素及其改进措施,对灌区节水改造与农业用水效率管理具有参考意义。     

区域尺度灌溉用水效率考核指标及计算方法

随着节水灌溉尺度效应的深入研究,灌溉回归水重复利用被认为是导致农业用水效率尺度效应的重要因素之一。传统的基于田间试验或统计得到的单位面积灌溉用水量指标并未考虑回归水的重复利用。针对这一问题,考虑灌区管理部门干支渠灌溉系统管理的实际需求,分析了中等尺度区域灌溉回归水重复利用过程,首次提出了农业用水效率考核新指标"千公顷灌溉取水量"的概念,给出了相应的计算依据、方法及适用条件。经湖北省漳河灌区千公顷典型区域水平衡试验观测与模拟模型计算,论证了回归水利用在提高农业用水效率中的重要作用,表明"千公顷灌溉取水量"作为我国中等尺度区域特别是南方长藤结瓜灌溉系统农业用水效率考核指标,是必要和可行的。     

应用机器学习模型对中国云贵川区域林火风险预测

加强云贵川区域林火管理,预测云贵川地区森林火灾的发生概率,对保护森林资源和森林生态系统结构和功能具有重要意义。利用MCD64A1火灾数据集、气象数据、地形数据和可燃物含水率数据构建模型训练数据集,结合逻辑回归、随机森林与极端梯度提升等机器学习模型,对中国云贵川区域日尺度林火燃烧概率进行预测。结果表明：单独使用气象数据集对林火燃烧概率进行预测时,极端梯度提升模型表现最好,预测精度为88.6%,其次为随机森林模型与逻辑回归模型,预测精度分别为86.0%与76.7%。地形因素及植被水分指数的引入对机器学习模型有一定的优化效果,极端梯度提升模型与随机森林模型的预测精度的提升均超过1%。     

亲水交互作用/高效液相色谱-串联质谱法测定茶叶中高氯酸盐

[目的]建立亲水交互作用/高效液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）测定茶叶中高氯酸盐的方法。[方法]采用水溶液萃取茶叶中高氯酸盐，经Oasis?PRiME HLB固相萃取柱净化，用Obelisc R色谱柱分离，以高效液相色谱-串联质谱法测定，同位素内标法定量。[结果] Obelisc R色谱柱能良好地增加保留时间至4.9 min,高氯酸根在1～200 ng/mL线性良好（R²>0.999 6）,回收率为79.3%～115.3%,相对标准偏差（RSD）≤9.4%,定量限为35μg/kg。[结论]该方法操作简单、分离效果好、灵敏度能满足欧盟拟定限量的要求，适用于茶叶中高氯酸盐残留测定，为我国进一步规范茶叶安全标准提供技术支持。