SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究

采用ALOS 1 PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HV & HH相干系数与TM影像融合,以支持向量机 （SVM） 的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明：分类精度由高到依次为TM+相干影像＞TM+HV/HH比值影像＞TM+SAR强度影像＞TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。     

双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响

为了明确和面速度和搅拌杆构型不同的双轴卧式和面机的和面效果及其对面条质量的影响,该研究以3种小麦粉（高筋一等粉、富强粉、上白粉）为材料,采用550型棒状杆恒速和面机和765型角度桨叶状搅拌杆调速和面机和面,比较分析和面效果和面条质量。结果表明,2种类型和面机的和面效果存在较大差异,对面条质量有较大影响。与550型棒状杆恒速和面机相比,765型调速和面机制作的面絮胚粒大小中等、大颗粒（粒径≥4 000 μm）胚粒比例明显较低;复合后的面坯色泽均匀,鲜面条拉伸特性较好,且熟面条硬度较大、耐咀嚼。765型和面机采用2种不同的和面参数,即高速和低速搅拌的时间组合不同,得到的和面效果也不相同。和面方式Ⅱ（高速和面300 s、低速和面480 s）制作的面絮颗粒相对偏小,面坯较厚、更为亮白,而熟面条的回复性弱于和面方式Ⅲ（高速和面500 s、低速和面280 s）。研究结果表明,不同品质的面粉应选择不同的和面方式,面筋质量高且颗粒度大的高筋一等粉适合高速搅拌时间较长的和面方式Ⅲ,制作的鲜面条拉伸阻力和熟面条硬度、胶着性、咀嚼性、回复性均显著大于搅拌强度较小的和面方式Ⅱ。     

酪蛋白胶束粉的陶瓷膜分离生产工艺

为尽快建立酪蛋白胶束粉(micellar casein concentrate, MCC)的中试生产线,实现MCC在国内的工业化生产,该研究通过测定牛乳蛋白粒径,选取孔径40和100 nm的中空纤维陶瓷膜进行膜分离效果的对比,并选用膜分离效果较佳的陶瓷膜进行最佳操作参数的确定及稀释过滤工艺的研究,最后将自制MCC和进口MCC进行品质特性对比并分析其工业化生产的可能性。结果表明：孔径40 nm中空纤维陶瓷膜与孔径100 nm中空纤维陶瓷膜相比,渗透液中不含酪蛋白,能够减少酪蛋白损失,更适合于酪蛋白和乳清蛋白的分离,孔径40nm中空纤维陶瓷膜的最佳操作参数为操作压力2×105 Pa,料液温度50℃;采用四段式的连续稀释过滤工艺,可使料液中酪蛋白占真蛋白的比例从69.39%提升至93.34%,真蛋白占干物质的比例从38.45%提升至88.15%;稀释过滤完毕后膜的纯水通量衰减了39.98%,经生物酶清洗液清洗后膜的纯水通量恢复至初始的98.02%;自制MCC在成分组成上与加拿大Proteinco公司生产的MCC相比差异不显著（p < 0.05）,但在溶解度和粉粒的微观形态上优于Proteinco MCC;生产1 kg MCC需要原料乳46.24 L,成本为244.58元,可实现其国内工业化生产。研究结果为实现MCC在国内工业化生产及其应用性研究提供参考。     

棉花铃病防治药剂筛选及应用

针对棉花铃病连年对棉花产量造成严重损失而无有效防控措施的问题,于2017-2018年,在河南安阳中国农业科学院棉花研究所试验地,开展了防治棉花铃病药剂筛选及应用试验。结果表明,50%(质量分数,下同)多菌灵、75%代森锰锌、75%百菌清等6种杀菌剂中,50%多菌灵和75%代森锰锌与成膜剂高脂膜桶混后喷雾对棉花铃病具有较好的防治效果,同时能够显著增加棉花的产量。该研究可为棉花铃病的有效控制提供技术支持。     

新疆兵团主要植棉区机采棉田杂草调查

采用倒置"W"九点取样法对新疆兵团北疆、东疆主要植棉师蕾期、铃期棉田杂草进行调查。结果表明:北疆第六师、东疆第十三师机采棉田杂草主要有16科31种,其中禾本科杂草占16.1%,阔叶杂草占80.7%,莎草科杂草占3.2%;1年生杂草占64.5%,多年生杂草占35.5%。北疆第六师蕾期棉田优势杂草为龙葵、野西瓜苗、田旋花、灰藜,铃期优势杂草为龙葵、田旋花、灰藜。东疆第十三师蕾期棉田优势杂草为灰藜、反枝苋、狗尾草,铃期优势杂草为龙葵、灰藜、反枝苋、田旋花。不同地区、不同生育时期棉田优势杂草有所差异。研究结果将为新疆兵团机采棉田杂草的科学可持续防控提供重要依据。     

“棉太金”对长江流域棉区不同密度麦（油）后直播棉产量形成和成铃结构的影响

研究棉太金对不同种植密度下长江流域麦(油)后直播棉产量形成和成铃结构的影响有重要生产指导意义。2011―2013年以早熟棉品种国欣12-1为材料,在安徽和湖北进行了不同种植密度(7.5、9.0、10.5株·m^-2)下,不同棉太金施用量(0、1.08、2.16 L·hm^-2)在盛蕾期(7月28日)、盛花期(8月28日)、盛铃期(9月21日)分3次施用处理试验。结果显示,2011―2013年化控和年份显著影响了籽棉产量,化控与密度之间没有互作,化控与年份之间存在显著互作。在天气正常条件下,喷施棉太金能显著增加籽棉产量。在湿润多雨的气候条件下,喷施棉太金会抑制营养生长,从而避免花铃期出现蕾铃脱落和烂铃,显著增加籽棉产量;在干旱少雨的条件下,喷施棉太金则会对产量不利。密度影响单位面积成铃数,但不影响籽棉产量。在7.5株·m^-2条件下,分3次施用棉太金1.08 L·hm^-2,利于实现长江流域棉区麦(油)后直播棉高产及机械采收。这些结果对长江流域棉花轻简化栽培具有指导意义。     

跨区域量化比较3种土壤类型坡面的拦蓄径流能力

[目的] 基于定量化数值建立一个跨区域评价不同土壤类型和管理措施坡面拦蓄径流能力的指标体系,为水土流失防治工作提供科学指导。 [方法] 在新疆维吾尔自治区伊宁市北山坡的灰钙土、棕红土坡面和贵州赤水市大石河小流域的紫色土坡面各布设了4种管理措施的径流小区,基于2019—2021年4—9月的自然降雨量和径流量观测数据,用径流系数、径流曲线数(CN值)和降雨产流阈值数据量化比较了12个径流小区的减流能力。 [结果] 不同土壤拦蓄径流能力排序为：灰钙土＜棕红土＜紫色土,其CN值分别为90.05,89.53和77.36;其降雨产流阈值分别为3.44,3.50和14.96 mm。不同评价指标结果均显示,灰钙土和棕红土管理措施坡面的拦蓄径流能力顺序为：枯草覆盖＞水平沟＞增渗孔＞对照;紫色土管理措施坡面减流能力的顺序为：园地＞草地＞耕地＞对照。对于对照小区,当径流系数增加1%时,灰钙土、棕红土和紫色土的径流深分别增加了1.73,2.61和6.79 mm;当CN值增加1时,3种土壤坡面的径流深则将分别减少1.00,1.00和0.71 mm。 [结论] 跨区域评价不同土壤类型坡面的减流能力时,推荐用CN值和降雨产流阈值指标,不宜使用径流系数。     

陕西省水土保持率远期目标值与分阶段目标值的确定与探讨

[目的] 探讨和明确陕西省水土保持率远期目标值与分阶段目标值,为准确评价该区水土保持工作成效和科学推进水土流失综合防治工作提供科学支撑。 [方法] 综合考虑陕西省社会经济条件与自然条件,分析对应年度水土流失面积变化情况及水土保持率变化情况,结合各年度水利年鉴和全国水土保持规划实施情况考核评估结果,结合土壤侵蚀分类分级、土地利用、海拔地形、植被覆盖、地理空间数据,研判现状条件下陕西省水土流失治理形势,确定陕西省2050年水土保持率远期目标值,及2025,2030和2035年分阶段目标值,并结合目标责任考核,提出陕西省水土保持率的实现途径。 [结果] ①自2011年以来陕西省水土流失面积年均减少量不断降低,治理难度不断加大,陕西省水土流失面积由72 686.00 km²降低至2022年的62 637.02 km²; ②至2050年,水土流失治理措施全部实施后,预计削减水土流失面积21 607.05 km²,水土保持率远期目标值为79.02%; ③2025,2030和2035年分阶段目标值分别为71.42%,73.97%和75.62%。 [结论] 科学合理地确定陕西省水土保持率目标值,可以满足陕西省落实生态文明建设目标评价考核与水土保持目标责任考核等工作的需求。     

结合光谱降维的IPSO-SVR水体总磷浓度预测模型

[目的] 选择最优模型对水体中总磷浓度进行预测,为准确、实时、高效检测水资源状况提供支持。 [方法] 以2021年在长江中下游武汉—安徽地区采集的水质样本作为研究对象,首先,对采集到的长江光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作以便统一数据的范围和均值点,并使用核主成分分析(KPCA)技术对预处理后的光谱数据进行降维操作。选取方差解释率为99.6%下的6个特征向量进行后续预测模型的训练,接着在原有粒子群算法的基础上引入自适应惯性权重更新公式和遗传—模拟退火变异思想,提高算法的寻优能力。使用改进的粒子群优化算法对支持向量回归模型中的超参数组合进行寻优,对支持向量回归模型使用输出的结果进行预测模型的训练,最后使用测试集数据进行总磷浓度的预测。 [结果] 提出了一种结合光谱降维的改进粒子群优化算法(IPSO)结合支持向量回归(SVR)的水体总磷含量预测模型。通过和当前预测性能较好的几种机器学习模型进行精度的比较发现,该试验模型对长江水体总磷浓度进行预测时决定系数(R²)为0.973 920,均方根差(RMSE)为0.003 012,平均绝对误差(MAE)为0.002 105。 [结论] 使用光谱数据结合降维技术、粒子群优化算法和机器学习模型的算法融合模型检测水体总磷浓度可行性强,精确度高,且拟合效果良好。