面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

活化铁尾砂与镁改性生物炭配施对水稻幼苗生长及盐碱土性质的影响

为探究活化的高硅型铁尾砂与镁改性生物炭配施材料对水稻幼苗生长及盐碱土壤理化性质的影响以及改善盐碱地水稻生产力的可行性,本研究应用电子扫描显微镜对生物炭材料进行形貌结构观察,应用傅里叶变换红外光谱仪对生物炭材料进行官能团表征;开展盆栽实验,探究活化铁尾砂与生物炭材料配施对水稻幼苗的形态学和生理学的影响及对盐碱土的改善效果。结果表明,相比于其他生物炭材料,活化铁尾砂-镁改性生物炭材料孔隙较大,表面更加粗糙,对于养分的吸附能力强,表面的官能团丰富。盆栽实验中活化铁尾砂-镁改性生物炭配施组中水稻幼苗株高、根长、根冠比和干质量分别较对照组提高12.61%、191.49%、42.93%和100.00%;叶片的丙二醛和活性氧含量分别降低65.76%和46.46%;过氧化氢酶、超氧化物歧化酶、叶绿素和可溶性蛋白值分别升高117.35%、44.75%、55.00%和19.31%。施用活化铁尾砂-镁改性生物炭材料后,盐碱土的电导率降低,p H、总碳、总氮、土壤有效硅、总磷和总钾含量升高。研究证明活化铁尾砂-镁改性生物炭材料性能优越,并且活化铁尾砂与镁改性生物炭配施改善了盐碱土壤理化性质和养分含量,使水稻幼...     

土壤微塑料影响植物生长的因素与机制研究进展

土壤中的微塑料可通过多种方式影响植物生长,并且其在植物体内积累会最终通过食物链进入人体,厘清微塑料对植物生长的影响及机制,有助于系统掌握其在土壤-植物体系中的环境行为。微塑料的赋存状态和理化特征均可影响其对植物的作用效果,本文从粒径、形状、浓度、种类、塑料添加剂和老化程度等方面,梳理了土壤微塑料影响植物生长的主要因素及作用机制,并对未来研究的重点内容提出展望,以期为进一步明晰微塑料对土壤生态系统的影响提供参考。     

添加剂对堆肥过程中挥发性有机物（VOCs）的减排效果

为明确添加剂对堆肥挥发性有机物（Volatile organic compounds,VOCs）排放的减排效果和影响因素,通过文献筛选出吸附类添加剂（活性炭和沸石）与有机酸类添加剂（柠檬酸和草酸）开展实验研究。在鸡粪-玉米秸秆堆肥实验中,设置5个处理,分别为对照（CK）、添加活性炭、添加沸石、添加柠檬酸和添加草酸处理。研究对象包括115种VOCs、三甲胺和6种含硫有机挥发气体（二甲硫醚、二甲基二硫醚、二甲基三硫醚、甲硫醇、乙硫醇、乙硫醚）。结果表明：在28 d的好氧发酵中,所有处理均达到50 ℃并维持7 d,满足无害化标准。检出110种VOCs、三甲胺和3种含硫有机挥发气体（二甲硫醚、二甲基二硫醚,二甲基三硫醚）。VOCs的排放集中在前9 d,在第3天时VOCs达到峰值。5个处理在堆肥第3天检测到的VOCs浓度范围为169.22~548.26 mg·m^-3。4种添加剂对各类VOCs均有减排效果。在第3天,活性炭、沸石、柠檬酸和草酸对烷烃类的减排效率分别为79%、26%、77%和46%,对卤烃类的减排效率分别为96%、38%、93%和97%,对芳香烃类的减排效率分别为28%、11%、24%和53%。从堆肥第6天开始只有沸石对各类VOCs有减排效果,最高减排效率为30%。针对含硫有机挥发气体减排,减排效果依次是草酸>柠檬酸>沸石>活性炭。4种添加剂对含硫有机挥发气体均有减排效果,但是对三甲胺没有减排效果。综合堆肥前9 d VOCs的减排情况,4种添加剂中沸石对各类VOCs减排效果最好。堆肥过程中添加沸石有利于VOCs和其他气体的协同减排,并且对土壤和农作物不存在风险,所以沸石在堆肥工程中有广阔的应用前景。     

减氮对麦玉轮作农田土壤反硝化细菌群落结构和多样性的影响

探究减氮对华北地区麦玉轮作农田土壤反硝化细菌群落结构和多样性影响,为华北地区麦玉轮作农田氮肥管理提供技术支持,本研究以不施氮为对照（CK）,设置 2个施氮量,分别为常规施氮量（纯氮 300 kg·hm^-2,N2）、减氮 20%（纯氮 240 kg·hm^-2,N1）,提取土壤DNA,用nirS（细胞色素cd1-亚硝酸还原酶）、nirK（Cu-亚硝酸还原酶）引物扩增后采用MiSeq PE300测序技术,研究施氮量对麦玉轮作农田土壤性状及nirS、nirK反硝化细菌群落结构及多样性的影响。结果表明,3个处理nirS、nirK反硝化细菌α-多样性指数无显著差异,nirS反硝化细菌α-多样性高于nirK。减氮显著影响nirS、nirK反硝化细菌物种组成。减氮对nirS、nirK反硝化细菌门水平及nirK纲水平物种组成无显著影响,但显著降低了nirS反硝化细菌Deltaproteobacteria（δ-变形菌纲）相对丰度;减氮显著影响nirS、nirK属水平物种组成。硝态氮、速效磷、pH值是影响土壤nirS反硝化细菌属水平群落结构主要环境因子;pH值是影响土壤nirK反硝化细菌属水平群落结构的主要环境因子。研究表明,适量减氮不影响反硝化细菌α-多样性,但显著影响反硝化细菌属水平群落组成和群落结构,减氮主要是通过影响土壤性状及微生物群落结构进而影响农田土壤N₂O排放。     

基于称量反馈的设施番茄灌溉系统的构建与应用

为提高设施番茄灌溉的精准性,该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统,该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻,结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律,把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段;根据温室内温湿度信息及排液电导率（electrical conductivity,EC）值反馈的番茄植株根部信息,制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水（或低浓度营养液）。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照,分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%,用肥量减少7.3%,排液比降低7.9%,排液EC值降低9.3%;与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%,用肥量减少20.0%,排液比降低17.9%,排液EC值降低4.9%。栽培效果显示,使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异（P>0.05）,但株高增加4.8%;与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异（P>0.05）。预计使用该称量反馈灌溉系统,园区15栋日光温室（1.22 hm²）相比基于辐射累积控制灌溉,应用效益月节约0.276万元,与定时灌溉方式相比,园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程,实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

型钢拱架日光温室结构稳定性能及参数分析

型钢拱架日光温室结构的主要受力构件长细比大,暴雪等极端灾害天气下易引发结构失稳灾变。针对此问题,该研究利用弹塑性力学理论和非线性有限单元法,建立型钢拱架日光温室结构精细化有限元模型,开展雪荷载下日光温室稳定性能分析;通过对型钢截面类型（平椭圆形截面、箱形截面和几字形截面）、温室跨度（8、10和12 m）、雪荷载分布形态（分布厚度不均匀和分布区域不对称）等参数下进行日光温室失稳全过程分析,分别确定日光温室稳定承载力,揭示雪荷载分布对日光温室稳定承载力的量化影响;结合日光温室的荷载系数-位移全过程曲线和不同加载时刻点的变形图、应力图、轴力图与弯矩图,从直观现象和内在本质两个层面深入探明日光温室的静力失稳机理。分析结果表明：在保证不发生平面外整体失稳的前提下,当型钢截面面积和翼缘宽度相同时,相较于箱形截面型钢、几字形截面型钢,采用平椭圆形截面型钢拱架的日光温室稳定承载力分别提高了19.2%和44.2%;跨度对日光温室稳定承载力的影响较大,与8 m跨度相比,10、12 m跨度的日光温室的荷载系数分别下降了27.1%和57.9%;相较于均匀分布雪荷载,在非均匀分布雪荷载下日光温室的稳定承载力最大下降63.8%;相较于不设置拉杆和撑杆的情况,单独设置拉杆的日光温室稳定承载力最大可提高9.0%,单独设置撑杆的日光温室稳定承载力最大可提高66.8%。该研究得出的结果和给出的建议可为型钢拱架日光温室结构抗雪设计、稳定性研究和防灾分析提供技术指导和理论参考。     

虹鳟倍性鉴定SSR标记筛选与应用研究

虹鳟(Oncorhynchus mykiss)是我国冷水性鱼类的主要养殖品种。与二倍体相比,虹鳟三倍体具有生长速度快、肉质好和不育等优点。目前,鉴定虹鳟倍性主要是通过流式细胞术进行DNA含量分析,但这种方法需要采集鱼类血液或组织样本,会对其造成伤害。为了实现利用微创方法收集样本鉴定虹鳟倍性,本研究利用PCR扩增以及电泳分离技术对153个微卫星标记(SSR标记)进行分析,其中139个SSR标记能够在二倍体和三倍体中成功扩增,筛选出132个SSR标记具有多态性,最终鉴定出7个标记在三倍体中表现出较高的变异性。通过在52个已知倍性水平的参考样本和48个未知倍性的样本上进行验证,进一步从中筛选出3个SSR标记(SSR1054、SSR1056和SSR1468)足以区分倍性水平,并且根据3个标记序列重新设计了3对具有良好稳定性的引物序列进行倍性分析应用。本研究所筛选的SSR标记解决了现有虹鳟倍性鉴定中存在的技术流程复杂、耗材昂贵的问题,并有助于不同倍性虹鳟的遗传多样性研究。