基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

水稻遭受水分胁迫后效的研究进展

从形态、生理、生化、产量等方面综述了水稻遭受水分胁迫后效的研究进展,为节水稻作技术的完善提供了一定的参考。     

铜川市耀州区苹果林土壤水分状况研究

测定铜川市耀州区果地、果地～黄姜地和麦地不同类型土壤剖面含水量,研究其0～600 cm之间土壤含水量的变化情况.结果表明,耀州区正常降雨年份果地土层含水量从地表到地下呈现由低到高的变化,200～400 cm范围内出现了发育较弱的轻度干层;果地～黄姜地500 cm以上土壤水分得到了恢复,干层消失;500 cm以下土壤水分得到了补偿,但没有完全恢复.麦地100 cm以下土壤含水量没有明显变化,土层含水量正常.可见,轮作可以使土壤水分在一定范围内得到恢复.最后提出了土壤水分恢复的四点措施.     

土壤秸秆注孔对土壤含水量及作物生长的影响

[目的] 研究土壤秸秆注孔对土壤含水量及作物生长的影响,为旱作农田增加雨水蓄集能力及提高水分利用效率提供理论依据。[方法] 开展玉米-小麦轮作田间试验,设置常规种植(CK)、土壤秸秆注孔2孔/m²(T₁),4孔/m²(T₂),8孔/m²(T₃)4个处理。[结果] 秸秆注孔所有处理均提高了整个试验期表层土壤含水量。T₂,T₃处理提高了收获期深层土壤含水量,试验结束时两者底层土壤(60-80 cm)含水量较CK分别提高了29.19 %和28.18 %。秸秆注孔处理提高了作物株高、经济产量和生物量,以及降水利用效率和水分利用效率,T₂,T₃处理的提高效果最明显,且彼此差异不显著。[结论] 秸秆注孔具有保水性能和增产能力,根据成本和效果综合考虑,推荐秸秆注孔4孔/m²(T₂)作为优选处理。     

四川简阳地区砂岩层中水分利用研究

分析了四川简阳地区砂岩和土壤中的水分运动特性和砂岩中储存的水分对土壤水分补给量的多少。对当地的砂岩和土壤进行了水分特征曲线的测定试验、入渗试验和蒸发试验,并采用研究中常用模型对试验结果进行了拟合,通过对拟合结果的分析,得出了当地土壤和砂岩的水分特性,总结出了该地区表面土层在缺水时水分很容易被下部砂岩层补给,砂岩中的水分是作物利用的重要水资源的结论。这对于充分利用当地水资源,合理确定类似地质条件地区灌溉定额,解决无灌溉条件丘陵区作物缺水问题,实现农业节水灌溉有一定的参考价值。     

夏季覆盖盐碱地表面对土壤盐分和水分的影响

在干旱区土壤水分蒸发损失引起土壤盐分表聚是土壤次生盐碱化的一个重要原因.在夏季高温时节,采用塑料薄膜、麦草和沙子覆盖盐碱地表面,结果表明,具有较好地改良盐碱地的作用.塑料薄膜宜采用全地面覆盖,麦草的覆盖量应为2 934.8 kg/hm2;沙子的覆盖厚度以4 cm为宜.覆盖后对土壤中各离子的抑制作用顺序为:K Na ＞ Cl-＞ SO42-＞Mg2 ＞HCO3-＞Ca2 .3种覆盖材料以塑料薄膜效果最佳.     

CO2浓度升高和磷素亏缺对黑麦草气孔特征及气体交换参数的影响

为深入理解未来大气CO2浓度升高背景下草地生态系统结构与功能响应土壤磷亏缺的潜在机理,该研究利用可精准控制CO2浓度的大型人工气候室,探讨了正常CO2浓度400 μmol/mol、升高CO2浓度800 μmol/mol和磷素供应水平（0.004、0.012、0.02、0.06、0.1和0.5 mmol/L）对黑麦草气孔特征及其气体交换过程的影响。结果表明,CO2浓度升高使供磷水平0.1和0.5 mmol/L的气孔密度增加约35%（P=0.012）和25%（P<0.001）,但却减小气孔开度13%（P=0.002）和12%（P=0.005）,且导致供磷水平为0.06 mmol/L的黑麦草气孔分布更加规则。同时,CO2浓度升高还导致供磷水平0.1和0.5 mmol/L的净光合速率显著增加8.6%（P=0.002）和15.8%（P<0.001）,从而提高黑麦草的水分利用效率。另外,不同供磷水平明显改变了植株生物量及其分配,且高浓度CO2对较高磷水平时地上生长产生更强的施肥效应。研究结果将为深入理解草地生态系统对大气CO2浓度升高和土壤磷素亏缺的响应机理提供理论依据和数据支撑。     

生物炭添加对矿区压实土壤水力特性的影响

中国黄土高原大型露天煤矿开采导致土壤质量下降,生物炭作为环境友好型土壤改良剂,在改善农田土壤质量中应用广泛,但在有关矿区压实土壤改良的研究中不够深入。为此,该研究通过室内试验分析不同粒径的生物炭在不同添加量下对矿区排土场压实土壤水力特性的影响。试验采用4种粒径（>1～2、>0.25～1、0.10～0.25、<0.10 mm）与4种添加量（0、4、8、16 g/kg）的生物炭,设计5种压实条件（容重分别为1.3、1.4、1.5、1.6、1.7 g/cm3）,并利用van Genuchten模型（VG模型）拟合土壤水分特征曲线。结果表明,添加生物炭后土壤水分特征曲线的相关系数均在0.960以上,标准差均小于0.015,说明VG模型适用于拟合添加生物炭后的土壤水分特征曲线。随着生物炭添加量的增加,土壤孔隙分布明显改变,形成了大量大孔隙和中孔隙,土壤的持水能力提高。在低容重（1.3、1.4 g/cm3）条件下,生物炭粒径越大（0.25～2 mm）添加量越高（8、16 g/kg）,土壤持水、保水效果越明显;在高容重（1.5、1.6、1.7 g/cm3）条件下,小粒径（<0.25 mm）和较低的生物炭添加量（4、8 g/kg）则表现出较好的持水能力。对于不同压实条件的排土场土壤,有针对性地施用生物炭,将有效提高土壤持水保水能力,提高土壤中植物的有效利用水分。     

基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。     

基于高分遥感影像的亚高寒草甸土壤水分含量反演

通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号（GF-2）、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数（VSWI, vegetation supply water index）构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明：研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。