水稻冠层叶绿素含量高光谱估算模型

为了寻求西北引黄灌区水稻冠层叶绿素含量的高精度估算模型,通过田间试验测定了水稻冠层SPAD和高光谱数据,运用任意波段组合的方式构建了一系列基于原始光谱、一阶导数光谱的比值、差值、归一化和土壤调节植被指数,筛选出反映水稻冠层SPAD的最佳植被指数作为自变量,应用普通回归分析方法和随机森林算法建立了该区域水稻冠层SPAD估算模型并进行了对比分析。结果表明：（1)应用普通回归分析方法,以RVI(D₁₃₁₆,D₇₃₆)为自变量建立的指数模型是估算西北引黄灌区水稻冠层SPAD的最佳单变量模型;（2)采用随机森林算法,以4个植被指数RVI(R₆₉₆,R₅₄₀)、DVI(R₇₀₀,R_{536)、SAVI(R700,R536)、RVI(D1316,D736)建立的估算模型比普通回归模型精度更高,验证结果的决定系数R²为0.873,均方根误差RMSE为3.221,平均相对误差RE为13.25%。说明通过随机森林算法建立的模型可以实现水稻冠层SPAD的精准估测,可以用于西北引黄灌区水稻冠层叶绿素含量的快速、无损获取。}     

低压滴灌小孔出流孔前压力变化研究

为了研究低压滴灌毛管压力变化规律,本试验对Φ16孔口式滴灌管在不同的入口水头（0.5-2.0 m）和不同管道铺设长度（20、406、0 m）状态下沿程压力进行了测定。结果表明,运用规范中给定的计算结果与试验测试结果进行比较,相差较大,规范中的沿程水头损失计算公式不能满足孔口式滴灌管在低压条件下的损失。在管道长度为20 m和40 m,工作水头为0.5 m时,试验测试水头损失约为规范公式计算结果的30倍多,但随着入口工作水头的增加,两者之间的比值有趋于减少的趋势。同时,Excel软件的拟合表明,低压滴灌孔口式出流沿程压力分布符合以入口水头为基本参数的指数函数关系,并给定了相关参数的经验取值范围,其中水头损失修正系数k=1.004-1.0183;指数修正系数θ的取值为0.004到0.021。     

低压滴灌小孔出流也前压力变化研究

为了研究低压滴灌毛管压力变化规律,本试验对Φ16孔口式滴灌管在不同的入口水头(0.5～2.0 m)和不同管道铺设长度(20、40、60 m)状态下沿程压力进行了测定.结果表明,运用规范中给定的计算结果与试验测试结果进行比较,相差较大,规范中的沿程水头损失计算公式不能满足孔口式滴灌管在低压条件下的损失.在管道长度为20 m和40 m,工作水头为0.5 m时,试验测试水头损失约为规范公式计算结果的30倍多,但随着入口工作水头的增加,两者之间的比值有趋于减少的趋势.同时,Excel软件的拟合表明,低压滴灌孔口式出流沿程压力分布符合以入口水头为基本参数的指数函数关系,并给定了相关参数的经验取值范围,其中水头损失修正系数k=1.004～1.0183;指数修正系数θ的取值为0.004到0.021.     

基于多植被指数模型的草地地上生物量协同估算

以青海省金银滩草原为研究区,采用Sentinel-2卫星影像结合地面实测数据进行草地地上生物量估算研究。分析了18种典型植被指数与生物量的拟合关系,通过精度评价和敏感性分析确定了不同植被指数模型的适用范围,并提出基于多植被指数模型的协同估算方案来提高草地生物量的制图精度,尝试克服传统单变量植被指数模型适用范围受限的问题。结果表明：18种植被指数与生物量的最优拟合模型呈现幂函数和指数函数两种类型,其中幂函数模型中CI_green (Green chlorophyll index)所对应的估算精度最高,且当生物量高于0.65 kg·m^-2时适用性最强;指数函数模型中NDII（Normalized difference infrared index）所对应的估算精度最高,且当生物量低于0.65 kg·m^-2时适用性最强,且NDII与CI_green模型的适用范围具有互补性。提出的多植被指数协同估算模型对应的R²_cv达到了0.61,RMSE_cv为0.226 kg·m^-2,相对于单植被指数模型精度明显提高,R²_cv增加7.0%以上,RMSE_cv减小超过3.8%。综上,提出的多指数模型协同估算方案充分考虑了不同指数模型的适用范围,提高了牧草生物量的估算精度。     

一维代数模型在砂质盐碱土改良中的适应性研究

为探讨一维代数模型在砂质盐碱土改良过程的适应性,以PAM和旱地龙改良剂为材料,各设3种施量（PAM 0.01%、0.04%、0.08%;旱地龙75、150、375 g·m^-2）进行室内垂直一维积水入渗试验。结果表明,施加化学改良剂对砂质盐碱土起减渗作用;由试验实测资料推求出一维代数模型中的土壤水分运动参数：土壤饱和导水率K_s随着改良剂施量的增加呈先降低后升高的趋势,与对照处理相比,其平均降低比率PAM和旱地龙处理各为36.9%和35.71%;模型中综合形状系数α变化趋势随改良剂施量的增加均呈增大-减小趋势;而吸力系数β随改良剂的种类及施量的增加变化趋势不明显;模型适应性检验中PAM、旱地龙处理中最大相对误差分别为-4.66%、-9.81%,其余处理的相对误差均小于5%,表明使用该模型能够有效地描述改良剂施加条件下砂质盐碱土的入渗过程,且该模型在PAM施加过程中适用性较好。     

地埋式橡塑渗灌滴头的研制及其性能测试

针对橡塑渗灌管变异系数高、在线源式灌溉过程中水头损失大等问题,本文以橡塑渗灌管为柱状出流面,再结合迷宫流道技术设计了一种点源式灌溉的地埋式橡塑渗灌滴头。通过水力性能测试、短周期抗堵塞试验以及土壤入渗试验对滴头性能进行了分析。结果表明,滴头流量变异系数为4.17%,压力-流量关系式为q=0.6435h^0.4161,符合国家生产标准,并具备一定的压力补偿性能;在3种泥沙浓度(W1=0.5 g·L^-1,W2=0.1 g·L^-1,W3=1.5 g·L^-1)、100 kPa工作压力下,滴头有效灌溉次数分别为15、11、5次,达到灌水器抗堵塞性能平均标准;将滴头深埋30 cm进行土壤入渗试验,在100 kPa工作压力下,未出现深层渗漏现象,湿润锋在580 min后到达土壤表面,可有效减少灌溉水蒸发,节约水资源。该地埋式橡塑渗灌滴头水力性能优秀,抗堵塞性能良好,湿润体体积大,土壤含水率分布均匀,可广泛适用于果园灌溉以及科研试验等。     

基于气象参数的内陆干旱区作物生育期ET0预测

为实现大田作物灌溉的精细化管理,研究了基于气象因素的生育期ET₀预测模型。采用灰色理论对ET₀与日均、日最高、最低温度,日均风速,相对湿度以及日照时数进行灰色关联度分析,结果表明ET₀与温度（包括日均、最高、最低温度）及相对湿度的灰色关联度较高。在分析ET₀与上述气象因素间的相关系数基础上,采用日均温度、日均风速以及日照时数作为模型的输入,ET₀作为输出,建立了BP神经网络（BPNN）预测模型;采用日均温度、日均风速、日照时数及灰色关联度作为输入,建立了模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）预测模型。研究结果表明,BPNN模型的训练值决定系数为0.8643,平均相对误差6.29%,预测值决定系数为0.8099,平均相对误差7.83%;FLSSVM模型的训练值决定系数为0.9684,平均相对误差2.89%;预测值决定系数为0.9663,平均相对误差3.43%。BP神经网络与FLSSVM模型的精度均较高,可以用来预测ET₀日值,这为大田作物的精细化灌溉管理提供理论与技术支持。     

地表滴灌条件下滴头流量对土壤水分入渗过程的影响

在新疆林业科学院枣树示范基地进行原状土的滴灌入渗试验,研究砂壤土在不同滴头流量条件下地表滴灌湿润体特征值的变化规律。结果表明：地表滴灌条件下,当滴头流量增加时,湿润体的形状大小会随着滴头流量的增大而增大,水平、垂直方向上湿润锋的运移距离随着滴头流量的增加而不断增大;湿润锋的运移速率、入渗距离比值与水分入渗时间符合幂函数关系;湿润锋水平方向的运移速率比垂直方向上的要大,但是持续的运移时间没有垂直方向上的长;土壤含水率的变化随着滴头流量的增加而增加,距离滴头距离越近含水率变化幅度也越大,当q≥8 L·h^-1时,滴头正下方约40 cm左右的土层含水率达到最大值。     

基于随机森林回归的油菜叶片SPAD值遥感估算

以西北地区典型经济作物油菜为研究对象，利用SVC-1024i型便携式光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪测定了油菜不同生育期的叶片光谱反射率和SPAD值。通过分析油菜原始光谱及10种光谱指数与SPAD值的相关关系，基于光谱指数构建了不同生育期油菜叶片SPAD值随机森林回归（RF）估算模型，并利用独立样本对所建模型进行验证，同时结合传统的一元线性回归模型和多元逐步回归模型与其进行比较。结果表明：油菜叶片SPAD值在全生育期内呈现出先上升后下降的趋势；各光谱指数在不同生育期及全生育期与SPAD值的相关性均达到0.01水平的显著相关；基于光谱指数构建的随机森林回归模型在油菜各个生育期及全生育期建模和预测结果明显优于同期的传统回归模型，建模R²达0.90以上，验证R2达0.81以上，RMSE在1.571~5.004，RE在2.66%~13.22%，是油菜叶片SPAD值的最优估算模型。     

夏玉米叶片光合色素含量高光谱估算

为了实现夏玉米叶片光合色素含量的快速、无损检测,以陕西省关中地区夏玉米“大丰26号”为研究对象,探究了不同总色素含量水平的玉米叶片反射光谱特征。分别提取与叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素和总色素含量相关性较强的15个光谱参数,通过单变量回归、多元逐步回归和随机森林回归分析,建立光合色素含量估算模型并进行精度比较。结果表明：基于随机森林方法构建的光合色素估算模型精度最高,其中,叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素的建模R²为0.93,总色素的建模R²为0.92;叶绿素a和类胡萝卜素的检验R^{2<、sup>为0.74,叶绿素b和总色素的检验R2为0.71;各模型的均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）相差不大;拟合精度由高到低依次为叶绿素a、类胡萝卜素、总色素和叶绿素b的RF模型。证实了随机森林方法在夏玉米叶片光合色素含量估算中的优越性,并构建了高精度的光合色素RF估算模型。}     

基于连续小波变换的干旱胁迫下玉米冠层叶绿素密度估测

测定了玉米各生育时期干旱胁迫下冠层叶绿素密度及冠层光谱数据,利用原始光谱反射率与冠层叶绿素密度进行相关性分析,采用常用植被指数、波段自由组合、连续小波变换构建玉米冠层叶绿素密度估测模型,并用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)进行精度检验.结果表明:冠层叶绿素密度在抽雄期相较于正常对照,轻度、中度、重度干旱胁迫处理...     

基于高分遥感影像的亚高寒草甸土壤水分含量反演

通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号（GF-2）、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数（VSWI, vegetation supply water index）构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明：研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。     

基于无人机多光谱遥感估算西北半湿润区葡萄基础作物系数研究

为提高西北半湿润区葡萄园蒸散量的估算精度，以波文比系统实测蒸散量ET_c为基础，基于彭曼公式法计算参考作物蒸散量ET_o,得到葡萄作物系数K_c后，采用FAO-56双作物系数法计算土壤蒸发系数K_e与水分胁迫系数K_s,获得基础作物系数K_cb;同时利用无人机多光谱遥感影像获取葡萄光谱数据，提取多个波段反射率计算4种植被指数(归一化植被指数NDVI、土壤调节植被指数SAVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI),建立葡萄K_cb与植被指数的关系模型(一元线性回归、多项式回归、多元线性回归),从而计算葡萄园实际蒸散量用以验证无人机多光谱遥感估算葡萄K_cb的精度。结果表明：(1)相同建模方法下，植被指数与K_cb的模型拟合精度受到其种类与葡萄生长时期的影响。在生育前期，利用一元线性回归建模得到的K_cb-VI_s模型拟合精度表现为NDVI>RVI>SAVI...     

不同种子处理方法下长枝木霉T6菌株对小油菜促生作用及生理特性的影响

为了明确长枝木霉T6菌株(Trichoderma longibrachiatm)对小油菜(Brassica chinensis)促生效果及生理特性的影响，通过水琼脂培养法、浸泡法和灌根法进行种子处理，并测定了长枝木霉T6菌株及其孢子悬浮液和发酵滤液处理后小油菜种子活性、根系发育及幼苗叶绿素和可溶性蛋白含量的变化情况。结果表明：与对照相比，采用水琼脂培养法，接种长枝木霉T6菌株后小油菜种子发芽率、发芽指数、胚根长度、胚芽长度、幼苗鲜重和干重相对增长率分别为2.51%、20.55%、70.79%、21.98%、32.00%和30.00%,幼苗根系总投影面积、总根表面积、平均根系直径、总根体积和根尖数相对增长率分别为58.49%、58.79%、18.18%、100.00%和77.88%;采用种子浸泡法，浓度为1.0×10⁷ cfu·mL^-1长枝木霉T6菌株孢子悬浮液处理后显著提高了小油菜种子发芽率、发芽指数、胚根长度、胚芽长度、幼苗鲜重和干重，其相对增长率分别为2.06%、19.60%、82.21%、43.36%、31.58%和40.00%,根系总...     

不同湿润比下滴灌土壤入渗特性模拟试验研究

为了研究滴头流量和设计湿润比对土壤水分运移规律及湿润体特性的影响,前期利用粘壤土进行试验研究,然后依据非饱和土壤水动力学理论和滴灌条件下土壤水分运移特征,建立了土壤水分运动模型,利用HYDRUS-3D对不同湿润比下滴灌土壤入渗模型进行求解。通过所建模型,对11个观测点的模拟结果与实测结果进行了对比,得出灌水结束时各观测点模拟与实测含水率的相对误差均小于10%,实测与模拟湿润比的相对误差为4.75%~11.78%。利用所建模型对不同情景下湿润体运移规律进行了模拟,获得了湿润体特征变化规律:滴头流量主要影响水平湿润锋的运移距离,而设计湿润比对垂直湿润锋运移距离的影响较大;滴头流量相同时,设计湿润比越大,湿润体内平均含水率越大,高含水区(含水率0.410 cm~3·cm~(-3))半径也越大;设计湿润比相同时,湿润体内含水率高于0.410 cm~3·cm~(-3)的湿润半径随流量增大而增大。     

基于随机森林算法构建白眉野草螟监测预警模型

为科学防治白眉野草螟Agriphila aeneociliella,以16种气象因子为自变量,以白眉野草螟发生程度为因变量,采用随机森林算法构建白眉野草螟的监测预警模型,并利用构建的模型对2010—2016年影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子进行分析。结果表明,当特征值为9,决策树数量为400时,白眉野草螟监测预警模型的袋外估计错误率最低,为17.88%,轻度发生和重度发生的错误率分别为17.58%和18.18%。利用测试数据检验模型,模型错误率为20.00%。通过所构建的模型分析显示影响鲁东地区白眉野草螟发生程度的关键气象因子为平均水汽压、日最低气温、平均气温和日最高气温,其Gini值分别为18.82、14.84、13.67和9.30。     

Canopy height‐to‐row spacing ratio as a simple and practical onsite index to determine the time for terminating Ipomoea coccinea control in the Japanese soybean‐growing systems

In order to determine the time for terminating Ipomoea coccinea control in Japanese soybean‐growing systems, the relationship between the relative photosynthetic photon flux density at the emergence time of I. coccinea seedlings and their fate in competition with a Japanese determinate soybean cultivar, “Hatayutaka”, was investigated. A 2 year field study was conducted, in which I. coccinea was seeded at 0, 5 and 7 weeks after seeding of the soybean in 2010 and once per week between 0 and 7 weeks after seeding in 2011, while soybean was seeded in six plots at three different seeding times and two different row‐spacing arrangements with the same intrarow spacing. The results showed that the I. coccinea seedlings that emerged at a relative photosynthetic photon flux density of <49% grew weak or died. At this value, the canopy height‐to‐row spacing ratio of soybean was very stable, regardless of the row spacing, in both study years. This ratio was also stable when tested on 11 different soybean cultivars that covered all cultivation areas of Japan and had various growth speeds during the early growing period. A canopy height‐to‐row spacing ratio of 1.0 could be a simple and practical onsite index for determining the time to terminate I. coccinea control in Japanese soybean‐growing systems.     

Comparison of empirical models depicting density of Amaranthus retroflexus L. and relative leaf area as predictors of yield loss in maize (Zea mays L.)

The outcome of crop-weed competition should be predicted as early as possible in order to allow time for weed control measures. Maize grain yield losses caused by interference from Amaranthus retroflexus L. (redroot pigweed) were determined in 1991 and 1992. The performance of three empirical models of crop-weed competition were evaluated. Damage functions were calculated based on the weed density or relative leaf area of the weed. In the yield loss-weed density model, values of I (percentage yield loss at low weed density) were relatively stable for similar emergence dates of A. retroflexus across years and locations. Estimated maximum yield loss (A) was more variable between locations and may reflect environmental variation and its effect on crop-weed competition, at least in 1991. The two-parameter yield loss-relative leaf area model, based on m (maximum yield loss caused by weeds) and q (the relative damage coefficient) gave a better fit than the single-parameter version of the model (which includes only q). In both relative leaf area models, the values of q varied between years and locations. Attempts to stabilize the value of q by using the relative growth rate of the leaves of the crop and weed were successful; however, the practical application of such relative leaf area models may still be limited owing to the lack of a method to estimate leaf area index quickly and accurately.