4类小麦雄性不育系育性恢复性能研究

对Ｋ、Ｌ、Ｓｈ、Ｔ型４类小麦雄性不育系杂种Ｆ１恢复度分析表明：①４类细胞质均存在不同程度的不良效应;②不育系易恢复性能为Ｋ＞Ｌ≥Ｓｈ＞Ｔ型;③Ｋ型不育系恢复度高的一个重要原因在于小穗中部小花结实性好;④４类不育系的恢复度均与穗粒数有重要相关关系;⑤４种细胞质类型对筛选高恢复度杂种Ｆ１具有各自不同的要求;⑥研究Ｋ、Ｌ、Ｓｈ型恢复度时,利用国际法表示恢复度较为合理     

融合光谱反射率与时频特征的坡垒叶绿素含量估测模型研究

【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型，探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性，为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象，设置N0（0 kg/hm²）、N1（35 kg/hm²）、N2（70 kg/hm²）3个氮肥水平，测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线，采用离散傅里叶变换（DFT）和短时傅里叶变换（STFT）方法提取光谱时频特征，采用偏最小二乘回归（PLSR）算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型，估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量，并以决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）、相对均方根误差（RRMSE）作为评价指标比较各模型精度，确定最优估测模型。【结果】（1）不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似，在可见光波段（380~750 nm）内，光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。（2）在构建的分区模型中，基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量，检验R²分别为0.626~0.816，0.662~0.797，检验MAPE分别为4.966％~9.269％，6.029％~8.181％，检验RRMSE分别为6.827％~11.593％，8.247％~9.792％；基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建的分区模型检验R²为0.913~0.951，检验MAPE和RRMSE均低于10％。（3）在构建的综合模型中，当引入哑变量时，基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建模型的检验R²为0.814，MAPE和RRMSE分别为7.212％和8.578%，二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37％和36％，较基于时频特征构建的模型分别降低了47％和45％。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征（融合特征）构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度，对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果，可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。     

砒砂岩不同类型区土壤氮磷养分特征

砒砂岩区生态环境脆弱，侵蚀剧烈，研究不同类型砒砂岩区土壤氮（N）、磷（P）养分特征，可为该区的植被恢复及生态修复提供理论依据和数据支撑。该研究以内蒙古准格尔旗什布尔太沟裸露区、二老虎沟覆土区和特拉沟覆沙区为研究对象，根据流域长度分别在什布尔太沟、二老虎沟和特拉沟的沟口至沟头处，各选5、8和4个断面，共计17个土壤断面，于各断面不同坡位，采集共计153个样点的土样，测定0～20 cm土层全氮（Total Nitrogen，TN）、氨氮（Ammonia Nitrogen，AN）、硝态氮（Nitrate Nitrogen，Ni）、全磷（Total Phosphorus，TP）及速效磷（Available Phosphorus，AP）含量。结果表明：1）砒砂岩土壤TN含量0.24～1.39 g/kg、AN含量5.07～30.70 mg/kg、Ni含量0.76～5.87 mg/kg、TP含量0.10～0.57 g/kg及AP含量0.97～7.63 mg/kg。2）覆土区土壤N、P养分平均含量最高，覆沙区次之，裸露区最低；同类型区内土壤AN、Ni和AP含量相关系数较高，整体上速效养分间的相关性相对更强。3）同类型砒砂岩区，坡顶与坡底附近，土壤TN、AN、Ni、TP和AP含量相对较高；阴坡土壤AN、Ni和AP整体养分水平高于阳坡。综上，可根据砒砂岩不同类型区不同坡位土壤N、P养分特征，因地制宜地进行植被恢复，遏制该区水土流失强度，促进砒砂岩区生态系统修复。