基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究

精准识别农业生产环境信息和农业生产特征,对气象、土壤和作物等多源数据进行综合分类,是提高农业资源利用效率和优化农业种植结构的基础。本研究基于近20年（1998~2017年）气象数据和华北五省的玉米单产统计数据,首先构建了华北平原气候资源和玉米生产时空分布特征数据库,研究区内的降雨量、活动积温、日照时数、太阳辐射和玉米单产均存在显著的时空变化;利用作物精细种植区划方法,将华北平原夏玉米种植区分为极不适宜区、不适宜区、较适宜区、适宜区、极适宜区五大类,各类面积分别占总体的比例约为10%、11%、25%、30%、24%;进一步通过环境类别归属度分析方法,将每一大类分为5小类,概率大于75%的相对稳定区域约占总面积的63%,小于75%的波动区域约占37%;极不适宜区、不适宜区和较适宜区,三类时空分布比较稳定,隶属度为100%分别占各类面积的87.67%、70.41%和84.28%,波动区主要发生在极适宜区和适宜区,以及适宜区和较适宜区之间。本研究构建的华北平原夏玉米精细区划结果,对提高研究区资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的指导意义。     

基于Mitscherlich模型的华北落叶松人工林地位级表研究

以196块样地460株华北落叶松为素材,分析研究内蒙古赤峰市旺业甸林场的落叶松人工林地位级导向曲线模型。通过林业统计分析软件SPSS18.0对华北落叶松人工林数据进行拟合、分析比较,结果表明:从拟合精度、曲线走向与散点分布趋势、残差分布等综合考虑,Mitstcherlich导向曲线函数比较适合落叶松人工林地位指数级导向曲线模型的拟合。以回归的Mitstcherlich模型为基础,选用基础树龄为30年的落叶松人工林,按经营水平确定指数级距为2m,确定12个地位级,并绘制地位级曲线簇,编制形成内蒙古赤峰市旺业甸林场华北落叶松人工林的12级地位级表。     

基于云原生技术的土壤墒情监测系统设计与应用

该研究针对全中国尺度的土壤墒情监测需求,构建基于自动监测站原位监测与多源专题数据的土壤墒情数据获取感知技术体系,提出数据质量控制清洗策略并建立数据校正插补模型。系统基于云原生技术设计,将模块以微服务形式灵活开发部署,通过容器技术打包运行独立实例,布设了墒情数据上报采集、可视化分析和数据挖掘应用等核心模块。依托空间分析和WebGL技术开发3D WebGIS数据分析功能模块,实现协同土壤墒情、土地利用、海拔高程等多源数据可视化分析与制图,深入挖掘数据价值,实现墒情估算和基于水量平衡的灌溉决策应用服务。系统已在中国21个省份得到应用,建立自动监测站970个,采集监测数据6000余万条,为用户掌握土壤墒情现状、指导农业节水灌溉、获取可靠科研数据等应用提供数据与技术服务。     

基于综合生长评价体系的番茄亏缺灌溉制度研究北大核心

为研究亏缺灌溉对秋冬茬设施番茄生理、生长、品质和水分利用效率的影响,以“盛丰5号”为试材开展番茄亏缺灌溉试验。在番茄花果期至采收期实施0~4次灌水(分别对应处理T1、T2、T3、T4、T5)栽培试验,观测了设施内空气温、湿度及土壤含水量数据,利用层次分析法(AHP)的形式构建番茄综合生长评价体系,一级指标为生理、生长、品质和水分利用效率指标,生理指标包括净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、叶片含氮量、叶绿素;生长指标包括根冠比、生物量;品质指标包括番茄红素、Vc、总糖、可滴定酸;水分利用效率指标包括WUE_(y)、WUE_(b),利用熵权法对二级指标进行权重计算,并使用TOPSIS评价法进行排序。在生理指标评价体系中,T3的相对接近度0.769最接近理想解;在生长指标评价体系中,T1的相对接近度0.555最接近理想解;在果品品质评价体系中,T5相对接近度0.617,可认为是表现最优处理;水分利用效率指标体系中,T1为最优处理。利用模糊Borda评价法对一级评价指标的评价序值和排名信息进行组合评价,T1~T5模糊Borda得分依次为8.87、4、5.14、5.77、5.15。结果显示,定植水后除追施水溶肥时少量灌水,秋冬茬设施番茄花果期至采收期0水处理不仅可以使植株生长良好,同时显著提高了水分利用效率,在番茄综合生长评价体系中表现最优。该灌溉制度有效减少了河北地区秋冬茬设施番茄用水量,实现了农业提质增效。     

基于XGBoost的土壤含水量传感器温度补偿模型研究

土壤含水量传感器数值测定的准确性是其应用于精准灌溉实现农业节水的前提,然而土壤温度的变化对土壤含水量传感器数值采集的偏差具有显著影响.研究的目的在于分析不同土壤温度对土壤含水量传感器测定影响,进一步提出基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的土壤含水量传感器温度补偿模型,并验证和对比其预测精度.研究中分别配制土壤含水量为10％、15％、20％、25％、35％的12组梯度湿土土样基准,记录传感器在各土样中0～45℃温度变化过程的读数,并将数据集划分后用于模型训练和测试.结果表明:同一土样基准中土壤含水量传感器读数随着土壤温度的升高而增加,各土样基准类别传感器读数最大值与最小值的变幅为[3.6％,7.9％],平均读数变幅为6.25％;所提出的XGBoost土壤含水量温度校正模型能够实现对传感器土壤含水量温度影响的补偿,对测试集的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.013％、0.825％、1.165％和0.973.此外,与其他基于树和常用的机器学习模型对比结果显示研究提出的XGBoost温度校正模型具有最佳预测精度.     

气候变化背景下东北地区春玉米生育期变化分析

春玉米是东北地区主要作物,研究气候变化背景下春玉米生育期的变化具有重要意义。利用东北玉米种植区内39个农业气象试验站1981—2012年的物候期观测记录数据,系统分析1981—1999年和2000—2012年春玉米播种、拔节、开花、成熟等关键物候期以及营养生长期、营养生长与生殖生长并进期、生殖生长期及全生育期长度的变化特征。结果表明,与1981—1999年相比,2000—2012年东北地区春玉米平均播种期日序差的范围为-10～9 d,推迟站点占32.5%;平均拔节期日序差的范围为-8～9 d,推迟站点占42.5%;平均开花期日序差的范围为-6～6 d,推迟站点占62.5%;平均成熟期日序差的范围为-8～9 d,推迟站点占32.5%。营养生长期长度差范围分别是-23～16 d,增长的站点占57.5%;并进期长度差范围是-17～8.5 d,增长的站点占40%,生殖生长期长度差的范围为-8～21 d,增长的站点占75%;全生育期长度差范围是-19～15 d,增长的站点占55%。     

基于RS和GIS的北京冬小麦面积多尺度时空变化研究

为了解小麦在不同空间尺度上的时空分布特征,基于冬小麦统计和遥感监测数据,利用空间统计分析方法,分别从北京市、区县和乡镇三个尺度,评价了2009-2014年冬小麦面积空间分布变化特征。结果表明：（1）北京市冬小麦面积从2009年的61 971.02 hm下降到2014年的26 814.87 hm,减少了56.73%;冬小麦成片种植的地块数量从11 243块降低到4 914块,减少了56.29%;地块平均面积也从4.76±0.19 hm减少到1.22±0.05 hm,降低了74.29%;（2）通州区、大兴区、房山区和顺义区的冬小麦面积减少量占总减少量的87.43%;每个乡镇的平均冬小麦面积从2009年的1 066.28±153.63 hm降低到2014年的388.21±59.17 hm,且大于1 000 hm和500~1 000 hm的乡镇数分别约减少了2/3和1/2;（3）四个典型乡镇冬小麦面积也均呈极显著减少趋势,地块平均面积降低幅度均在70%以上,并且面积大于5 hm的地块数量占总体的比例减少至不足8%。这说明2009-2014年北京市冬小麦种植面积显著减少,种植区域破碎化趋势严重。     

中国主要树种通用二元材积模型与推导形数模型研究

以全国主要树种的二元材积模型、各省市一元材积表为基础材料,以取样径阶为1 cm间隔所生成的2 082组胸径(D)、树高(H)、材积(V)数据为基础数据,构建通用二元材积模型与推导形数模型。其中,通用二元材积模型利用SPSS软件进行回归建模,构建形式为山本式的1个全国通用二元材积模型、2个全国通用针/阔叶二元材积模型及6个全国分地区通用二元材积模型。结果表明,各模型的拟合决定系数R2均在0.984以上,选取6种回归模型评价指标进行模型验证,验证结果表明各模型的总相对误差和平均系统误差基本都不超过3%,在特定情况下,可以取代现有规模庞大的分地域树种一/二元立木材积模型库进行材积估算。推导形数模型采用二元材积式之一的斯泊尔式,该公式利用基础数据对形数f进行推导,得到全国六大区域总体/针叶/阔叶16个通用推导形数。结果表明,各模型的决定系数R~2在0.983以上,验证结果表明各模型的总相对误差基本都控制在±3%内,总体精度较高。