我国植保工作新常态及应对策略

当前,随着经济、社会的发展,我国植物保护工作进入了发展的新常态。作者在深入调研的基础上,总结提出了植保工作新常态的基本概念、特征特点、基本态势、面临的新问题和新要求。阐述了应对植保新常态的指导思想和基本思路,即围绕建设现代植保体系总目标,夯实监测预警和疫情监管"两个基础",强化科技支撑、社会化服务、应急防控和政策保障"四大体系",促进防控重点、防控对象、防控策略、防控方式和防控器械"五大转变",实现监测预警信息化、物质装备现代化、防控技术集成化、用药管理制度化、人才队伍专业化和植保管理规范化。     

GPR、XGBoost和CatBoost模拟江西地区参考作物蒸散量的适应性研究

[目的]提高机器学习模型模拟参考作物蒸散量在江西省适应性和精度.[方法]基于江西南昌等15个气象站2001—2015年日值气象数据(最高气温、最低气温、地表辐射、大气顶层辐射、相对湿度和2 m高风速),以FAO-56 Penman-Monteith(P-M)公式的计算结果作为对照,建立了计算ET0的高斯过程回归(GPR...     

浅谈我国农业科技成果转化存在的问题及对策

农业科技成果转化是一项复杂的系统工程。为给我国农业科技成果转化的有序推进提供参考,分析了我国当前农业科技成果转化存在的问题,并提出了调整农业科研项目立项方向、强化农业科研项目分类管理和考核、加快农业科技成果转化体系建设、完善基层农技推广服务体系建设、加大农业科技成果转化人才培养和宣传力度的对策措施,以供参考。     

滴灌施肥量对棉花生长、养分吸收及产量的影响

2012年以新陆早33号棉花为供试作物,利用田间小区试验研究了大田膜下滴灌施肥条件下,不同滴灌施肥量对棉花植株氮、磷、钾养分的吸收、干物质积累及籽棉产量的影响。设置了5个N-P2O5-K2O施肥水平150-60-30、200-80-40、250-100-50、300-120-60 kg·hm-2和350-140-70 kg·hm-2(分别记为F1、F2、F3、F4和F5),灌水量为100%ETc(作物蒸发蒸腾量)。结果表明:在新疆膜下滴灌条件下,棉花干物质积累与氮、磷、钾养分吸收和吸收速率均随着滴灌施肥量的增加呈增大的趋势,施肥量达到F4时,棉花的干物质累积和氮、磷、钾的吸收和吸收速率最大;随着施肥量的增加,棉花产量有增加的趋势,但当施肥量大于F3,棉花产量随施肥量的增加(F3,F4,F5)无显著性差异;F3施肥水平下的氮肥农学效率、磷肥农学效率、钾肥农学效率和肥料偏生产力显著大于F4与F5施肥水平。从节肥和生态可持续发展角度来看,F3施肥水平,即250-100-50 kg·hm-2(NP2O5-K2O)为最佳滴灌施肥量。     

基于机器学习的遮荫设施内参考作物蒸散量估算

为高效准确地估算遮荫设施内参考作物蒸散量（Reference Evapotranspiration, ET0）,该研究通过分析三七栽培遮荫设施（四周及顶部均由黑色遮阳网遮盖,通风性较好）内及设施外气象参数的关系,采用Sobol敏感性分析方法筛选出设施外有效的气象参数,并将其作为模型输入,以Penman-Monteith（FAO-56 PM）模型计算的值为标准值,采用贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法优化机器学习方法（支持向量回归机（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest, RF）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM））中的参数,建立3种遮荫设施内ET0估算模型（BO-SVR、BO-RF和BO-ELM）。结果表明：遮荫设施内ET0对设施外平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的敏感性较高,一阶敏感系数分别为0.450、0.304、0.064和0.026,故基于4组气象参数建立模型。BO-ELM模型的测试精度整体优于BO-SVR和BO-RF,其中BO-ELM模型基于平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的气象参数组合估算精度最高,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.928、0.069 mm/d和0.046 mm/d,BO-ELM模型也能很好地适应少量气象参数（平均相对湿度和平均风速）估算设施内ET0,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.910、0.078 mm/d和0.057 mm/d。综合考虑计算精度和计算代价,可将BO-ELM模型作为气象参数缺失情况下遮荫设施内ET0的估算方法。研究为遮荫设施内ET0的估算提供有效方法。     

厦门筼筜湖大型底栖生物调查及其评价

于2007年8月至2008年5月,对筼筜湖外湖深水区（YD-Ⅰ）、内湖（YD-Ⅱ）及干渠浅水区（YD-Ⅲ）3个调查站位进行冬、春、夏、秋4个生物季节的大型底栖生物调查,调查共鉴定大型底栖生物（Macrobenthos）9种,隶属于3门3纲8科9属。其中多毛类种数最多,达5种,双壳类软体动物2种及端足类甲壳动物2种。小头虫（Capitella capitata Fabricius）和腺带刺沙蚕（Neaethes glandicincta Southern）2种多毛类是筼筜湖底栖生物群落的优势种群。筼筜湖年总生物量为59．83g/m^2,总栖息密度为1168个／m^2。三个站位四季总体上内湖（YD-Ⅱ）的多样性指数（H’）,均匀度指数（J）丰富度指数（d）和优势度指数（D2）相对较高,外湖（YD-Ⅰ）及干渠浅水区（YD-Ⅲ）的各项生态特征指数明显较低,筼筜湖底栖生物群落组成、结构、时空变化与环境密切相关,湖区生境脆弱。     

新疆棉花亏缺灌溉叶面积指数模拟研究

建立了充分灌溉和亏缺灌溉条件下新疆棉花叶面积指数的动态模拟模型。模型以基于beta函数的每日热效应为时间尺度,在考虑土壤水分胁迫效应的基础上,使用Logistic函数的一阶导数描述叶面积指数的变化速率,叶片衰老过程同样采用Logistic函数的一阶导数,并假设从初花期开始发生。该模型还考虑了土壤水分胁迫和温度对叶片衰老的加速效应。最后使用石河子棉花灌溉试验观测结果对模型进行了参数率定、验证和敏感度分析。验证结果显示:充分灌水条件下叶面积指数的均方根误差(RMSE)为0.22 m2/m2,残差聚集系数(CRM)为-0.01;20%和40%亏缺灌溉条件下叶面积指数的RMSE和CRM分别为0.37 m2/m2、-0.05和0.23 m2/m2、0。此外,叶面积指数的模拟值与实测值间R2为0.96。说明该模型准确地模拟了新疆棉花叶片全生育期的动态变化过程。敏感度分析结果表明,在充分灌水条件下,叶片潜在衰减面积、叶片日最大增加面积和衰减面积、初花期开始时间是影响模型的主要参数。     

近年来植物检疫领域技术性贸易措施通报评议情况

SPS协定是WTO框架下技术性贸易措施规范之一,对贸易伙伴发出SPS通报是WTO各成员国的义务,对SPS通报进行评议是各成员国的权利.我国入世以来,全国农业技术推广服务中心作为农业行政部门所属的植物检疫机构,承担着植物检疫领域的SPS通报评议工作.通过对该项工作的总结,分析了通报情况、通报类型、评议情况及存在的问题.     

基于数值天气预报后处理的参考作物蒸散量预报改进

针对基于数值天气预报(Numerical weather prediction,NWP)对参考作物蒸散量(Reference crop evapotranspiration,ET0)进行预报通常需要数据偏差校正的问题,基于LightGBM机器学习方法和我国西北地区9个气象站点数据提出一种对第二代全球集合预报系统(Glo...     

基于机器学习的ET0跨站适应性研究

【目的】针对气象数据缺失问题,研究机器学习方法在计算参考作物蒸散量(ET_0)中的应用,为ET_0的估算提供支持。【方法】基于已有的本地气象站与邻站数据,利用极限梯度提升法(XGBoost)模型和支持向量机(SVM)模型2种机器学习算法,结合江西省吉安和鄱阳2个气象站及对应邻站1966-2015年逐月气象资料,使用K折交叉验证法及4种统计指标(决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均偏置误差(MBE)和归一化均方根误差(NRMSE))评估2种输入模式(本地输入或与邻站数据相融合输入)下估算逐月ET_0的适用性。【结果】2种输入模式下,XGBoost模型的性能整体优于SVM模型。只使用本地资料作为输入时,以最高温度(T_(max))、最低温度(T_(min))、地表总辐射量(R_s)为参数的模型性价比最高。使用邻站结合本地资料作为输入时,XGBoost模型对应的最佳输入参数为邻站ET_0数据(ET_0-ex),其平均R~2为0.986,RMSE和MBE分别为0.195和-0.106 mm/d, NRMSE为0.079。【结论】综合精度和稳定性等因素,当存在部分气象资料缺失时,使用本地数据或与邻站数据相结合,可成功估算出目标站点的ET_0值。推荐使用XGBoost模型且2种输入模式下最实用的输入组合分别为T_(max)、T_(min)、R_s和ET_0-ex,可用于类似江西鄱阳湖地区气象资料缺乏条件下ET_0的估算。