基于机器学习与气象灾害指标的苹果相对气象产量预测

为及时准确地预测我国黄土高原苹果产量，首先选取黄土高原苹果产区86个基地县的气象观测数据，分别提取出苹果生长季内不同月份的气温、降水量、太阳辐射等气象特征变量，花期冻害时间、连阴雨时间和标准化降水蒸发指数(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)等气象灾害特征变量，以及气象站点经度、纬度和高程等空间特征变量，再根据斯皮尔曼相关性分析确定影响苹果产量的最重要气象特征变量。然后，采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree, GBDT)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularization back propagation artificial neural network, BRBP)和多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)算法，建立苹果相对气象产量的预测模型，并确定最佳模型输入特征变量组合。最后，基于不同生育期和生长季内各月份最佳模型输入特征变量...     

苹果树腐烂病菌含cupin结构域蛋白Vmcupin1的鉴定及功能分析

由苹果黑腐皮壳(Valsa mali)侵染引起的苹果树腐烂病是严重威胁我国苹果产业健康发展的重大枝干病害。揭示病菌致病机理有助于制定病害防控新策略。含cupin结构域蛋白是一个大的蛋白家族，广泛参与植物发育和逆境胁迫响应等多种生命活动。有关植物病原真菌中该类蛋白的研究报道很少，其参与菌丝生长和侵染致病的生物学功能尚不明确。基于V.mali与苹果树皮互作的转录组分析，发现一个在病菌侵染过程中显著上调表达的基因。蛋白序列特征分析发现，该蛋白含有1个典型的cupin结构域，且与其他物种含cupin结构域蛋白高度同源，将之命名为Vmcupin1。实时荧光定量分析发现Vmcupin1在病菌侵染过程中显著上调表达。创制了Vmcupin1缺失突变体和回补菌株，发现该基因缺失后，病菌生长速率在一定程度上降低，其致病力和适应H₂O₂和NaCl胁迫的能力显著降低，表明Vmcupin1在病菌营养生长、侵染致病，以及逆境胁迫中发挥重要功能。研究结果丰富了真菌含cupin结构域蛋白功能的认知，有助于全面解析腐烂病菌致病机理。     

节水灌溉与有机肥配施对关中地区夏玉米氮肥利用的影响

为寻求更适合关中地区夏玉米的灌溉施肥管理措施，本研究通过田间试验，采用充分灌溉(W1)与减少灌溉量50%的非充分灌溉(W2)两种灌溉方式，设置3种不同的施肥处理，F1(化肥)、F2(24%有机肥+76%化肥)、F3(48%有机肥+52%化肥)，研究减少灌溉水量和配施有机肥对夏玉米产量及氮肥利用效率的影响。结果表明，节水灌溉和有机无机肥配施可提高植株对氮素的吸收、累积和转运水平。有机无机肥配施与不同灌溉量的交互作用对作物0～100 cm土层硝态氮含量影响显著。节水灌溉和有机肥配施处理均提高了夏玉米的子粒产量以及氮肥利用效率，W2F2处理的产量达到最高为6 287.3 kg/hm²。综上，节水灌溉(W2)和配施24%有机肥+76%土肥(F2)相结合的处理对应的氮素利用效果最好。     

旱区垄膜沟灌不同灌水量对土壤水盐及春玉米产量的影响

为了研究垄膜沟灌系统下不同灌水量对河套灌区土壤水盐运移规律及春玉米生长特性的影响,于2019年4—10月在河套灌区曙光试验站开展田间试验,通过布设5个典型灌水量(T1,200 mm; T2,275 mm; T3,350 mm; T4,425 mm; T5,500 mm),深入研究垄膜沟灌土壤水盐运移特征及其对春玉米产量和水分利用效率(WUE)的影响,尝试寻求轻度盐渍化农田的垄膜沟灌适宜灌水量。结果表明:T4与T5处理0—120 cm土层的土壤贮水量接近,T5处理的玉米耗水量显著高于其他处理。T1～T5处理垄上平均储盐量分别为48.37,26.84,19.34,21.38,22.79 t/hm~2。T1、T2和T5处理垄体储盐量较播种前分别增加27.33,1.54,5.88 t/hm~2,T3和T4分别减少10.04,3.42 t/hm~2,积盐量呈先减少后增加的"V"形变化;200,275 mm灌水量下土壤严重缺水,储盐量高,350 mm处理的土壤水盐环境适宜,WUE最高,且产量与T4和T5处理无显著差异,425,500 mm的深层渗漏大,积盐量有逐渐升高的趋势。因此,在引黄水量减少前提下,河套灌区使用垄膜沟灌350 mm的灌水量可达到节水控盐增产的目标。     

基于Sentinel-2遥感影像的黄土高原覆膜农田识别

及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期(播期、生长旺盛期和收获期),在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段(B2、B3和B4)和短波红外波段(B11和B12),指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)、归一化水体指数(NDWI)、裸土指数(BSI)、归一化建筑物指数(NDBI)和改进的归一化水体指数(MNDW...