高次指数组合非线性模型在土壤侵蚀中的应用

土壤侵蚀是全球性的严重环境问题。揭示土壤侵蚀过程，建立土壤侵蚀模型将为土地合理利用规划、水土保持措施优化配置、水土流失监测及水土保持减水减沙效益评价等生产实践提供重要科学依据和技术工具。土壤侵蚀预报模型按建模方法可分为经验模型与物理模型等，其中，经验模型主要是基于土壤侵蚀观测资料，采取统计分析的方法模拟侵蚀产沙量与降雨、植被、土壤、地形等影响因子之间的关系。自1953年刘善建在国内首次建立了坡面土壤侵蚀预报方程以来，不同学者根据各地的实际情况，建立了诸多不同的土壤侵蚀经验模型。由于国内土壤侵蚀物理模型研究起步晚，还很不成熟，而经验模型在侵蚀预报中一直处于重要地位，继续强化对它的研究，无疑可以进一步满足水土流失定量评价及水土保持决策等不同生产实践的迫切需求。     

单时相双极化ENVISAT ASAR数据水稻识别

许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是，以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的，对单时相双极化的ENVISAT ASAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节，获取了覆盖江苏洪泽县的ASAR APP时间序列数据。首先，分析比较不同地物的后向散射系数，选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据；然后，采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来；最后，利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明，利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENVISAT ASAR APP图像能较好区分水稻与非水稻， 水稻识别精度可达86％以上。     

Distribution of light and heavy fractions of soil organic carbon as related to land use and tillage practice

Mass distributions of different soil organic carbon (SOC) fractions are influenced by land use and management. Concentrations of C and N in light- and heavy fractions of bulk soils and aggregates in 0–20 cm were determined to evaluate the role of aggregation in SOC sequestration under conventional tillage (CT), no-till (NT), and forest treatments. Light- and heavy fractions of SOC were separated using 1.85 g mL⁻¹ sodium polytungstate solution. Soils under forest and NT preserved, respectively, 167% and 94% more light fraction than those under CT. The mass of light fraction decreased with an increase in soil depth, but significantly increased with an increase in aggregate size. C concentrations of light fraction in all aggregate classes were significantly higher under NT and forest than under CT. C concentrations in heavy fraction averaged 20, 10, and 8 g kg⁻¹ under forest, NT, and CT, respectively. Of the total SOC pool, heavy fraction C accounted for 76% in CT soils and 63% in forest and NT soils. These data suggest that there is a greater protection of SOC by aggregates in the light fraction of minimally disturbed soils than that of disturbed soil, and the SOC loss following conversion from forest to agriculture is attributed to reduction in C concentrations in both heavy and light fractions. In contrast, the SOC gain upon conversion from CT to NT is primarily attributed to an increase in C concentration in the light fraction.     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。     

3ZT-3型中耕追肥机受力分析及运动仿真

针对3ZT-3型中耕追肥机进行受力分析,确定牵引角对整机稳定性的影响;在ADAMS/View中建立基于3ZT-3型中耕追肥机的虚拟样机仿真模型,根据各构件运动状态,添加相应的约束,并对仿真模型进行检验。在仿真分析结束后选取相关点,观察分析其运动轨迹图。仿真分析结果表明:牵引角的变化量在-100~+1 00之间,仿形效果能够满足中耕农艺要求,该研究可为中耕追肥机的优化及后续动力学仿真分析奠定理论基础。     

聚天冬氨酸强化植物修复重金属污染土壤的研究

为了探究PASP作为螯合剂在植物修复过程中的强化作用,采用土柱淋滤实验,研究不同浓度的聚天冬氨酸(PASP)对重金属铅(Pb)、镉(Cd)的活化能力（加入淋出量和空白对比）。结果表明,在一定浓度范围内,PASP对Pb和Cd的活化能力随PASP浓度的增加而增加。在盆栽模拟实验中发现,PASP对玉米修复重金属污染土壤有明显的强化作用。施用11 g/L PASP的玉米株高为114.4 cm,大于施加EDTA的植株(110.9 cm)。确定了PASP的最佳施用浓度为3 g/L和7 g/L,吸收重金属量分别为Pb 114.829 μg和84.662 μg、Cd 54.447 μg和66.915 μg,与EDTA相比对Cd的吸收量提高约10倍,对Pb的吸收量提高约3倍。进一步用水合肼和乙醇胺对PASP进行衍生化,淋洗实验证明用乙醇胺改性的PASP对重金属的活化效果得以提高,为修复被重金属污染的土壤提供了一种较好的络合剂。     

安徽省水稻条斑病菌种群的分离及其致病型监测

为了探明安徽省水稻条斑病菌种群的致病类型及分布情况,采用平皿稀释法对采自安徽省不同地区的水稻条斑病叶进行了病原细菌分离,通过PCR专化性检测方法对细菌分离物进行分子鉴定,并利用IRBB5、IRBB14、IR24、IRBB4、IRBB21和‘金刚30’等6个水稻鉴别品种,对获得的水稻条斑病菌种群进行了致病型监测。结果表明,从安徽省11个不同县市的水稻条斑病样中共获得72株水稻条斑病菌,来源于不同地区的水稻条斑病菌种群存在明显毒力分化,强毒性菌株和弱毒性菌株并存,且多数菌株与水稻品种间表现为弱互作关系,部分菌株与寄主存在强互作模式。依据其毒力差异可将其划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ等6个致病型。从本研究结果可以看出,安徽省水稻条斑病菌种群致病型分化明显,且水稻条斑病菌种群的毒力与地域分布具有一定的相关性。     

陆稻苗期抗旱性鉴定指标筛选与评价

为筛选出陆稻苗期抗旱性鉴定指标,以24个云南陆稻品种为材料,采用反复干旱存活率作为标准,分析各测定指标与抗旱性的相关关系并对供试品种的抗旱性进行综合评价。结果表明,心叶下倒1叶长、心叶下倒2叶长、心叶下倒2叶宽、根干重和根冠比等5个形态指标的相对值与反复干旱存活率呈显著或极显著的相关性,可作为苗期抗旱性鉴定的形态指标。以反复干旱存活率为因变量,5个综合指标为自变量建立的回归方程对24个供试品种的抗旱性进行预测,其结果与芽期抗旱鉴定呈显著相关关系。     

玉米杂交组合主要农艺性状与产量的灰色关联度分析

为了探讨玉米杂交组合产量与其他主要农艺性状间关联的主次关系,应用灰色关联度分析法研究13个玉米杂交新组合8个农艺性状对产量的影响及各性状间的相互关系,结果表明与产量的关联度大小依次为单穗粒重>株高>穗位高>穗行数>百粒重>秃尖>生育期>穗长,在育种实践中,应注重对单穗粒重、株高和穗位高的选择,同时结合其余农艺性状的综合表现进行育种,将对产量有一个比较大的提升。     

利用SSR标记鉴定桂单22号杂交一代种子纯度的研究

以桂单22号玉米杂交种及其亲本和10对玉米SSR位点引物为材料，筛选出了适合该杂交种纯度鉴定的SSR引物；并对利用嫩芽和干种子为材料提取DNA的效果进行了比较，建立了一套利用SSR标记技术快速，简便进行玉米杂交种纯度鉴定的技术规程。