黄土高原地区水资源承载力动态变化分析——以山西、陕西、宁夏、甘肃4省为例

水资源承载力对地区经济可持续发展和群众生活的物质基础具有重要影响,是达到地区社会、经济和环境不断优化的关键.采用模糊综合评价方法,选取水资源利用率、降水量、人均占有水量和生态用水量为评价指标,对黄土高原4省1994-2004年的水资源承载力进行了综合及分区评价.结果表明:黄土高原4省水资源承载力在1994-2004年总体上呈缓慢上升趋势,说明水资源有向良性发展趋势;陕西和山西省水资源承载力较高,2省水资源开发利用有较大空间,甘肃和宁夏水资源承载力已趋于饱和,实施跨流域调水和节水措施势在必行.     

极干旱地区玉米节水灌溉制度的研究

本文根据阿拉善盟地区水资源严重紧缺的现状，对玉米进行了为期３ａ的非充分灌溉试验。经方差分析确认试验成果是可靠的。对国外几种有代表性作物──水模型，进行拟合检验，确认当地条件下，玉米适合于Ｊｅｎｓｅｎ模型。由此用随机动态规划方法进行优化灌溉制度的制定，为指导我国西北极干旱地区的农业生产提供理论依据和技术方法。     

高毒有机磷农药慢性危害评估方法研究

为探索高毒有机磷农药残留对人群慢性危害的评估方法,本文以江苏省甲胺磷、甲拌磷、对硫磷、甲基对硫磷以及氧乐果在蔬菜中残留的实测数据和文献中相关参数为基础资料,采用饮食暴露模型(DEEM)估算江苏省人群对蔬菜中这5种有机磷农药残留的暴露水平,分别采用参考剂量百分比、暴露边缘以及日允许摄入量百分比3种评估方法从不同角度对其慢性危害进行分析。危害分析结果表明:江苏省人群对蔬菜中这5种有机磷农药的暴露水平目前仍属于安全范围。3种评估方法同时对慢性危害进行评估,可以避免遗漏高风险农药,同时量化农药的慢性危害。     

系统工程在畜牧业中的应用

本文主要从畜牧业发展战略与规划、遗传育种、营养、养猪、养禽、养羊、养牛等方面阐述了系统工程近二十年来在畜牧业的应用。     

温度与昆虫内禀增长率关系模型的比较

数学模型可用于反映温度对昆虫生长速率的动态变化,为选择一个对害虫发生预测具有重要意义的通用性模型,选择Beta、Briére、Ratkowsky和Lobry-Rosso-Flandrois(LRF)4个非线性模型分别对8组不同温度下昆虫和螨类内禀增长率数据集进行拟合,并比较模型拟合效果的优劣。结果表明:Ratkowsky模型对8组数据的拟合优度总体表现最好,其次为LRF模型和Beta模型,而Briére模型表现欠佳;Ratkowsky模型对低温阈值和高温阈值的估计较其它3个模型更为可靠。Ratkowsky模型不仅可以用于描述温度对细菌种群增长速率的影响,还可应用于描述温度对昆虫和螨类内禀增长率的影响。     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...     

Estimates of Breed Average Direct,Maternal and Heterosis Effects for Some Pre-weaning Traits of Zebu Breeds and Their Crosses in Southeastern Mexico

Information on 936 birth weights (BW), adjusted weaning weights (AWW) and average daily gains (ADG) from Brahman (B), Indubrazil (I), Gyr (G) and commercial Zebu (C) cattle and their crosses were obtained from the records of a farm in the State of Yucatan, Mexico. Two statistical models were used to analyse the data: the first included the effects of year and season of birth, sex of the calf, cow's parity number and breed group. The other model included the same environmental effects as the previous model and the genetic components of breed group (breed additive, breed maternal and heterosis effects). Additive and maternal effects were expressed as deviations from those for the B breed. The means of BW, AWW and ADG for the B breed were 33.3 ± 0.64 kg, 204.0 ± 4.9 kg and 760.06 ± 19.24 g/day, respectively. Both models gave similar results in terms of the variance explained. Additive effects were significant (p < 0.05) for AWW and ADG but not for BW. The minor additive effect was for the C breed (−10.75 kg and −40.77 g for WW and ADG, respectively). Maternal and heterosis effects were not significant (p > 0.05) for any of the traits. The correlation between the breed group means and the means estimated by the prediction equation was r = 0.88. Finally, there was no significant genetic effect on pre-weaning calf performance among the genotypes evaluated. The genetic model can be used to predict the genotype means with a high degree of accuracy. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

外来入侵植物意大利苍耳在我国适生区预测

意大利苍耳是20世纪90年代入侵我国的检疫性杂草,近年来呈快速扩散趋势。明确其适生区对科学监测和控制该杂草意义重大。本研究采用生态位模型预测了其在我国的适生区。首先利用原产地北美洲的分布点构建GARP生态位模型预测其在全球适生区,然后利用全球已知入侵点为独立检验数据通过ROC曲线检验模型的准确性。分析显示原产地数据构建生态位模型具有很强的预测能力(AUC=0.91)。进而将该模型投影到中国,结果显示除青海、西藏、新疆天山山脉以南和内蒙古北部地区外的区域都是意大利苍耳在我国的适生区。针对于意大利苍耳在我国广阔的适生区以及繁殖能力强、种子具钩刺等易于扩散的生物学特性和多样化的扩散途径,意大利苍耳在中国即将进入一个快速扩散阶段。建议对新入侵的地区采取早期根除措施,加大对适生区内港口、机场、旅游区等极易传入区域的监测力度,以预防其再度入侵和控制其在我国进一步的扩散。     

西藏草地净初级生产力的时空格局演变及其驱动机制分析

本研究基于遥感和气象数据,采用净初级生产力(Net primary productivity,NPP)作为草地指标,辅以模型模拟和野外观测等方法探究西藏草地N PP的格局演化特征,并探究其潜在驱动因素.结果表明:研究期内西藏草地NPP年均值为136.46 gC·m-2·a-1,并以1.57 gC·m-2·a-1的变化率...     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。