随动式秸秆还田与残膜回收联合作业机设计与试验

针对新疆棉田秋后残膜捡拾率低、膜杂分离效果差等问题,设计了一种随动式秸秆还田与残膜回收联合作业机,整机主要由秸秆粉碎装置和残膜捡拾装置组成。根据新疆棉花种植模式与作业要求对整机的关键部件进行了设计,确定了粉碎刀轴、甩刀、链板总成和起膜齿等零部件的结构参数。选取甩刀转速、机器前进速度和起膜齿入土深度为影响因素,秸秆粉碎长度合格率、残膜捡拾率和膜杂分离率为响应指标,进行了三因素五水平正交旋转中心组合试验。通过Design-Expert V8.0.6.1软件进行方差分析,建立了影响因素与评价指标的数学回归模型,分析了显著因素对响应指标的影响,优化试验参数,确定最优参数组合为:甩刀转速1200 r/min,机器前进速度4.5 km/h,起膜齿入土深度100 mm。根据最优参数组合进行田间试验,结果表明:在优化参数组合下,秸秆粉碎长度合格率的均值为89.37%、残膜捡拾率和膜杂分离率的均值分别为90.31%和93.16%,表明该联合作业机满足秸秆粉碎还田与残膜回收的技术要求。该研究成果有利于提高残膜捡拾机作业效果,解决新疆棉田残膜污染问题。     

Exclosure on CT-measured soil macropore characteristics in the Inner Mongolia grassland of northern China

Purpose

Grassland exclosure is a widely-used option to prevent from grazing in degraded grasslands for restoration. However, the influence of exclosure on soil macropore of grassland remain scarce. The objective of this study was to quantify the pore architecture of grassland soils under exclosure.

Materials and methods

Two treatments, 9E (grassland enclosed for 9 years) and 5E (grassland enclosed for 5 years), were designed, with grazing as a control in the experiment. Nine soil columns (0–50 cm deep) were taken at the three sites with three replicates. At each site, three soil columns were from the grassland, and cores were scanned with a Philips Brilliance ICT Medical Scanner. Numbers of macropores, macroporosity, network density, length density, and node density within the 50-cm soil profile were interpreted from X-ray computed tomography to analyze soil pore architecture.

Results and discussion

The results indicated that exclosure significantly influenced CT-measured soil macroporosity in the Inner Mongolia grassland of northern China. Soils under enclosed grassland had greater macroporosity, length density, total volume, and node density than that of under freely grazed grassland. Macroporosity increased as the enclosure age increased. For soils under enclosed grassland, macropores were concentrated at 0–300-mm soil layers, and macropores were mainly present at 0–100-mm soil depth under freely grazed grassland. The large number of macropores found in soil under enclosed grassland can be attributed to greater root development.

Conclusions

Exclosure increases soil macroporosity and improve soil structure.

     

水土保持边坡固化植草技术研究

通过建立4种形式的边坡植草护坡处理试验小区,并对每种处理各设2组重复试验小区,对边坡防护效果及草籽出芽生长情况进行对比试验。研究结果表明,结合土壤固化剂和撒播草籽进行边坡表土处理后,草籽能够正常萌芽及生长,而且边坡表土层的抗冲刷能力明显增强,坡面侵蚀细沟显著减少。实践证明,边坡固化植草是一种行之有效的护坡绿化技术方法。     

基于多时相OLI数据的宁夏大尺度水稻面积遥感估算

为客观获取宁夏水稻面积空间分布信息,也为区域农作物遥感监测奠定技术基础,该文以宁夏回族自治区为研究区域,选择美国LandSat-8携带的陆地成像仪(operational land imager,OLI)数据,采用2016年3月11日-7月01日间的15景影像,基于水稻田耕地与水体特征反射率随着季节变化规律的分析,采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、近红外波段反射率(infrared reflectance,IR)、短波指数(short waved index,SWI)3个指数,以及多时相NDVI最大值、IR最小值、SWI最小值3个衍生指数,共6个指数为基础进行决策分类树构建,对全区水稻进行识别与提取,采用该区水稻面积本底遥感调查结果进行精度验证,水稻种植面积提取误差仅.4.22%,Kappa系数为0.83,水稻空间分布的用户分类精度分别为85.11%,制图精度为81.67%;同时与监督分类方法提取的水稻面积进行对比,该文方法提取水稻的用户精度提高了8.13个百分点,制图精度更是提高了20.01个百分点。研究结果表明,利用中高分辨率的OLI遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,构建分类决策树,可以准确地提取大宗农作物种植面积,是区域农作物面积遥感监测业务运行中具有潜力的方法。     

罗非鱼养殖池塘水和表层沉积物中蓝藻的群落结构及影响因素研究

为了研究罗非鱼养殖池塘水和表层沉积物中蓝藻(蓝细菌)的群落结构、多样性状况和影响因素,采用高通量测序技术平台对细菌16S rRNA基因进行测序,对其中的蓝藻组成进行分析。结果表明:水和表层沉积物中的蓝藻群落结构存在显著差异,但其中的优势目是相同的,为聚球藻目、Cyanobacteria_norank和色球藻目;水中的蓝藻群落结构受到月份变化的影响比较大,并且与系统中氮净输入量有关。表层沉积物中的蓝藻群落受到池塘差异的影响更大,且与系统中磷净输入量有关。试验条件下,罗非鱼对系统中蓝藻群落多样性的影响主要来自于直接或间接的营养物质输入。     

基于机器学习的棉花叶面积指数监测

为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative,FDR)、二阶导(Second Derivative,SDR)、S...     

栽植密度对不同种源芡实生长的影响

对不同栽植密度条件下,不同种源地芡实的生长情况进行了调查研究,结果表明:不同栽植密度间芡实的叶均直径、叶最大直径、果径、果长、果质量、粒数、粒质量均无明显差异,不同栽植密度间产量存在差异;不同种源地间8项物理性状指标均无明显差异;除果长与栽植密度的交互作用对产量无影响外,其余6种性状与栽植密度的交互作用均存在差异,表明交互作用对产量有影响。7种性状与种源地的交互作用下,种源地与产量间的关联不大。     

不同光质对朝鲜淫羊藿生长、生理和黄酮类成分积累的影响

为了研究不同光质对朝鲜淫羊藿生长、生理和黄酮类成分积累的影响,确定适宜朝鲜淫羊藿栽培生产的光质条件,使用4种LED光源(白光、红光、黄光、蓝光)对盆栽朝鲜淫羊藿进行处理,以白光处理作为对照(CK),测定了各光质处理下朝鲜淫羊藿的株高、茎粗、叶面积、叶鲜重、叶干重等生长指标,叶绿素含量、光合作用参数、抗氧化酶活性等生理指...     

基于Sentinel-2A的棉花种植面积提取及产量预测

及时、准确预测棉花产量在棉田经营管理、农业决策制定等方面具有重要的价值和意义。为了提高棉花产量预测精度并确定估产的最佳生育时期,该研究利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）获取2020年Sentinel-2A的3个时间段影像,采用随机森林（Radom Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Classification and Regression Tree, CART）进行棉花种植区域提取,利用顺序向前选择（Sequential Forward Selection, SFS）和偏最小二乘算法（Partial Least Squares Regression, PLSR）确定棉花产量预测最佳生育时期,最终形成莫索湾垦区棉花产量预测分布图。结果表明,1）RF分类效果最佳,农田与非农田分类总体精度为0.94,Kappa 系数为0.89;棉田与非棉田分类总体精度为0.92,Kappa 系数为0.83。2）红边波段（B6）在3个生育时期中与产量相关性较好,相关系数随着生育时期的递进而增加,分别为0.37、0.47、0.53。3）基于PLSR构建的产量预测模型中,铃期预测效果最佳（决定系数R2=0.62,均方根误差RMSE=625.5 kg/hm2,相对误差RE=8.87%）,优于吐絮期（R2=0.51,RMSE=789.45 kg/hm2,RE=11.06%）和花期（R2=0.48,RMSE=686.4 kg/hm2,RE=9.86%）,铃期为棉花产量预测的最佳生育时期。该研究利用GEE和Sentinel-2A影像数据,为新疆莫索湾垦区棉花种植面积提取及产量预测提供一种新的思路,可为合理水肥配置、精准种植、农作物生长过程监测提供数据支撑。     

光照强度对朝鲜淫羊藿生长、光合和叶绿素荧光参数特征的影响

以朝鲜淫羊藿(Epimedium koreanum Nakai)为试验材料,采用遮阳网遮光方式设置透光率100%(CK)、70%±3%(T1)、50%±3%(T2)、30%±3%(T3)4种处理,测定朝鲜淫羊藿生长状况和光合、叶绿素荧光参数,探讨朝鲜淫羊藿对光照强度的响应。结果表明:朝鲜淫羊藿株高、茎径、叶面积、单叶干质量均表现为遮阴处理显著高于全光照,比叶面积70%透光率下最高;随透光率下降,叶绿素a、叶绿素b、叶绿素(a+b)质量分数,叶绿素a/叶绿素b均升高,类胡萝卜素质量分数则表现为50%、30%透光率显著高于100%、70%透光率;6、8月份,各处理蒸腾速率(Tr)呈先上升后下降的趋势,随透光率下降,净光合速率(Pn)呈下降趋势,70%透光率下净光合速率最高;高透光率和低透光率对朝鲜淫羊藿叶片叶绿素荧光参数影响显著,且100%透光率下影响最大。综合表明,朝鲜淫羊藿有较强的耐阴能力,且对光环境适应性较宽,但强光照环境下不利于其生长和光合生理特性。