蒙古野生沙棘的分布区域、形态及应用前景

沙棘是一种具有多种功能的植物,可以作为药品、水果、饲料,还可以作为固土固沙植物.受到研究者、生产商、制药商的关注,沙棘在蒙古广泛分布在其他植物不能生存的地方,其分布广泛,种类较多.     

基于VG-PENG收缩特征曲线与收缩各向异性的裂隙率估算模型

为量化农田裂隙发育程度,考虑脱湿过程中土壤孔隙在基质域、沉降域和裂隙域间转化,该研究提出基于土壤收缩特征和收缩各向异性的裂隙体积比率(裂隙率)关于含水率的预测模型。该模型包括3个子模型:改进VG型式的基质域收缩特征VG-PENG模型,描述收缩各向异性的几何因子Logistic模型,基于上述VG-PENG收缩特征模型和几何因子模型的裂隙率预测模型。通过土壤收缩试验和裂隙演化监测试验,采用图像处理技术提取裂隙数据,评价了该模型的优度及适用性。结果表明,VG-PENG收缩模型具有较好的连续性和明确的物理意义,可精确描述土壤收缩特征(R~20.98);该研究引入Logistic曲线描述土壤收缩几何因子,揭示了收缩过程中土壤横向开裂和纵向沉降的各向异性机理,提出了脱湿初期纵向沉降(几何因子趋近1)、中期主沉降-副开裂(几何因子处于1～3之间)、后期趋于稳定3个阶段,Logistic模型可精确描述收缩几何因子随含水率变化;基于VG-PENG收缩模型和Logistic几何因子模型,构建了裂隙率关于含水率的演化模型,该模型呈"S"型曲线,取决于土壤收缩属性及其各向异性特征,裂隙率模拟值和实测值吻合较好,呈显著水平(R~20.90,P0.001)。该研究裂隙率预测模型修正了土壤收缩各向异性在裂隙率估算中造成的误差,并突破性地将VG-PENG收缩特征曲线进一步推演并应用于裂隙率模拟,可方便、快捷地通过土壤收缩数据预测农田裂隙率随含水率演化规律,为膨缩土裂隙流研究提供理论依据和参数基础。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。     

老挝凯山丰威汉市土地资源的空间优化配置

[目的] 通过土地资源的空间优化配置,提高土地利用效率,促进各类产业和基础设施的合理布局,为区域社会经济综合发展提供理论依据。[方法] 将GIS空间分析技术、Logistic回归分析方法与CLUE-S模型相结合,以老挝凯山丰威汉市为研究区域,开展土地资源空间优化配置研究。在空间适宜性和数量结构的约束下,以用地需求、限制因素、转换规则和空间特征为基础进行模型运算,对凯山丰威汉市土地资源进行空间优化配置。[结果] 城市建设用地和水田在原有基础上向适宜区域扩张,分布较为稀疏的林业用地因得到开发利用而相应减少,其他用地类型在数量上和空间上的变化均不明显。[结论] 城镇化建设和农业发展能够为凯山丰威汉市的经济发展提供基础和支撑,同时需要兼顾生态保护,促进土地资源的统筹协调可持续利用。     

新疆棉田耕后土壤模型离散元参数标定

为提高耕后分层施肥开沟覆土过程离散元仿真模拟的准确性,采用EDEM离散元软件对分层施肥作业土壤的堆积和滑落过程进行仿真模拟,来标定土壤接触参数。通过通用旋转中心组合试验,采用 Design-Expert 软件对试验数据进行回归分析,以实测土壤休止角、土壤与65 Mn钢滑动摩擦角为优化目标,获得最优的离散元接触参数组合为：土壤间恢复系数0.48、土壤间滚动摩擦系数0.56、土壤间静摩擦系数0.24、土壤与65 Mn钢间恢复系数0.5、土壤与65 Mn钢间滚动摩擦系数0.1、土壤与65 Mn钢间静摩擦系数0.31。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,对土壤堆积试验和滑落试验进行仿真试验与实际试验对比,两者相对误差分别为1.7%和2.5%;并在最优标定参数组合条件下,采用离散法仿真模拟分层施肥装置的开沟覆土过程,获得分层施肥装置5、6和7 km/h作业速度下,仿真试验和田间试验的工作阻力相对误差分别为10.2%、7.95%、7.04%,误差在可接受范围内。仿真试验和田间试验开沟覆土效果基本一致,验证了土壤参数标定的准确可靠,可为后期分层施肥装置减阻研究提供理论基础和技术支持。     

不确定场景下无人农机多机动态路径规划方法

在现代化农业中,越来越多的龙头企业或农村合作社提供一系列的农业作业专业化服务,引入多台农机进行规模化作业,不仅提高效率,而且可以实现抢种抢收,减少自然灾害的风险。目前,多台农机并行作业仍以预先计划的固定农机和静态的固定路线为主,但在实际耕种、收割等作业中,常会出现农机突发故障、农机临时增加、农机工作效率不一致等不确定场景,这些不确定性给多台农机集群控制带来巨大挑战。因此,研究不确定场景下多机动态路径规划方法具有十分重要的理论意义和实用价值。该研究以总作业时长为综合优化目标,综合各种不确定场景,针对轮式自动驾驶拖拉机,提出了改进的迭代贪婪（Improved Iterated Greedy, IIG）方法进行多机动态路径规划,解决以往传统方法在不确定情况发生后路径规划结果低效甚至失效的问题。试验表明,该方法在不确定场景下可及时、高效的动态调整路径规划方案,能够为不同数量、不同性能的农机迭代找到当前最优路径。与传统的并排作业方法相比,IIG优化的矩形农田作业路径总作业时间平均下降约35%,且随着农机性能差异越大,节省时间越多;与迭代贪婪（Iterated Greedy, IG）方法相比,IIG在一般播种作业中总掉头时间平均减少约17%。该方法在不确定场景下路径优化效果较好,且具有很好的鲁棒性及环境适应性,可为农田无人作业多机路径规划提供参考。     

稻-麦轮作条件下不同施肥模式土壤水溶性氮的变化与籽粒产量的关系

肥料用量、肥料种类和施肥方式直接影响土壤供氮强度和作物的正常生长发育。通过田间试验,研究减量施用氮、磷肥,增加钾肥投入时土壤水溶性氮含量的变化与水稻、小麦籽粒产量的关系。试验设置5个处理:不施肥(CK)、习惯施肥(FP)、推荐施肥(LRF)、商品有机肥部分替代化肥(RF-OM)、秸秆部分替代化肥(RF-S),各处理重复4次。结果表明,水稻幼穗分化期有机肥部分替代化肥处理(RF-OM和RF-S)土壤水溶性总氮、硝态氮含量显著高于LRF处理(P<0.05),与FP处理相当;返青期土壤水溶性总氮、硝态氮、铵态氮含量稍低于FP和LRF处理,差异不显著。小麦拔节期和齐穗期有机肥部分替代化肥处理土壤水溶性总氮、硝态氮含量显著高于LRF处理(P<0.05),小麦主要生育期各施肥处理土壤水溶性铵态氮含量均无显著差异。在减氮减磷增钾条件下,RF-OM处理水稻籽粒产量显著高于LRF处理(P<0.05),有机肥部分替代化肥处理水稻籽粒产量与FP处理差异不大;与LRF处理比较,RF-OM处理小麦籽粒产量较高,RF-S处理小麦籽粒产量有所降低,但差异均未达到显著水平。水稻籽粒产量与返青期土壤水溶性总氮、铵态氮含量均呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.932和0.974;与幼穗分化期土壤水溶性总氮、铵态氮和硝态氮含量也均呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.888、0.961、0.776。小麦籽粒产量与主要生育期土壤水溶性总氮、铵态氮、硝态氮浓度均呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.928～0.960、0.827～0.968、0.574～0.929,土壤水溶性总氮供应对水稻、小麦籽粒产量的影响尤其值得关注。有机肥部分替代化肥能保持或提高土壤水溶性氮含量,在减少养分总投入量的基础上稳定水稻、小麦籽粒产量,其中商品有机肥部分替代化肥模式的效果     

小麦面条和面过程不同阶段面絮的划分与自动识别

和面是小麦面条加工过程中重要的一道工序,主要依据人工经验判断和面终点,缺少基于客观分析的自动化评价方法。为了实现和面过程的自动化,该研究依据小麦面条和面过程中面絮颗粒宏观状态,通过面絮状态图像的数据分析,并且从面条质构、水分状态及分布、蛋白质分子特性及微观结构揭示和面阶段划分的依据。结果表明,和面过程可以划分为初始面粉（阶段1）、润湿黏连（阶段2）、聚集成形（阶段3）、破裂分散（阶段4）和稳定平衡（阶段5）5个阶段,阶段5占和面总时间的50%左右;从阶段2到稳定平衡阶段初期（阶段5-1）,面片的硬度、弹性和咀嚼性逐渐增加并达到最大,在稳定平衡阶段中后期（阶段5-2、5-3）,面片硬度等指标数值下降;低场核磁共振与核磁共振成像分析结果表明,阶段2的水分自由度高,和面过程加速了水分在固、液、气三相之间的交换,并在阶段5达到稳定;所有和面阶段中氢键、离子键的强度明显低于疏水相互作用的强度,游离巯基含量在阶段5-2、5-3逐渐降低至稳定,二硫键含量在此阶段逐渐增多并保持稳定,蛋白质实现充分交联,决定了面条微观结构和宏观状态。构建基于深度学习的Transfer-ResNet50网络模型,实现和面阶段面絮图像的自动识别,模型识别准确率达98.5%,具有良好的可靠性,可以实现和面终点的自动判断。综上所述,面絮宏观颗粒状态可以作为和面过程划分的可靠依据,深度学习也为小麦面条和面过程自动控制提供新的思路。     

稳定同位素指纹分析在蚕茧产地溯源中的应用研究

蚕茧产地溯源是丝绸原产地溯源的基础.本研究为了探究蚕茧产地溯源最适方法,以不同产地的蚕茧为研究对象,利用不同产区蚕茧的13C、15N、18O和2H同位素组成,通过单因素方差分析、多重比较分析、Fisher线性判别分析留一法交叉验证,最后建立蚕茧产地溯源模型.单因素方差分析结果表明,不同产地蚕茧的δ13C、δ15N、δ1...     

台湾省植被NDVI随海拔高度的变化及其气候响应

[目的]揭示台湾省陆地植被生态系统随海拔高度的变化趋势及其响应程度,为区域可持续发展、生态环境保护提供理论依据。[方法]基于台湾省1998—2018年SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据、气象及DEM数据,结合相关分析法、回归分析法等数理统计方法,对气候变化下的台湾省植被归一化植被指数(NDVI)变化趋势及区域响应进行了分析。[结果] 1998—2018年台湾省植被NDVI均值增长率为5.09%;台湾省不同高程范围所占的面积比例差异较大,500 m区域的面积比例高达52.49%,3 600 m区域的面积比例仅为0.01%,且NDVI均呈现较低值,分别为0.72和0.73;1998—2018年台湾省海拔除3 600 m外,其他海拔高程范围NDVI均值增长明显(p0.001);在500～3 600 m高程范围内,NDVI年均值与气温、降雨相关关系显著(p0.05)。[结论]海拔越高,植被生长状况对降雨的变化较气温更为敏感。