基于条件植被温度指数的冬小麦主要生育时期干旱监测效果评价——I.因子权重排序法和熵值法组合赋权

选取关中平原冬小麦越冬后2002—2009年每年3—5月共9旬的条件植被温度指数（VTCI）遥感干旱监测结果,将冬小麦越冬后分为四个主要生育时期,分别运用因子权重排序法、熵值法及组合赋权法确定各生育时期干旱对产量的影 响权重,计算关中平原各市冬小麦每年的加权VTCI,并建立加权VTCI与冬小麦单产间的一元线性回归模型。结果表明,关中平原大部分地区的加权VTCI与小麦单产密切相关。其中,熵值法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性不显著,渭南、咸阳及铜川的决定系数R²值均低于0.5;因子权重排序法和组合赋权法确定的加权VTCI与小麦单产的线性相关性显著,咸阳、宝鸡及西安的R²值接近或高于0.6,渭南接近 0.5,铜川较差。且组合赋权法的结果中宝鸡和西安的R²值接近0.7,优于因子权重排序法和熵值法的结果。     

浙江省庙山坞竹种园竹子丛枝病评估

本研究采用基于视觉的评估方法,以发病率、严重度和病情指数为计量指标,测定了浙江省庙山坞自然保护区内的竹种园39种(变型及变种)竹子的丛枝病的病害强度。结果表明,竹种园内5种(变型及变种)竹子严重发病,5种(变型及变种)竹子中等程度发病,16种(变型及变种)竹子轻度发病,13种(变型)竹子未发生丛枝病。     

基于多源遥感数据的乌鲁木齐河源1号冰川平衡线高度研究

以我国天山乌鲁木齐河源1号冰川(以下简称1号冰川)为例,基于Landsat TM/ETM/OLI和Sentinel-2A MSI数据,利用归一化差异积雪指数(NDSI)和阈值法提取该冰川2002—2015年的平衡线高度,并利用站点实测的冰川ELA数据和气象数据对提取的平衡线高度进行了验证。结果表明,2002—2015年遥感获取的平衡线高度呈总体上升的趋势,与实测的平衡线具有高度相关性(r=0.9);ELA与年物质平衡序列高度相关,物质平衡波动的平均解释率可高达69%;与气象要素(温度和降水)年际变化的相关性也很高,约有59%的冰川ELA变化可以用夏季气温和降水来解释。因此,利用遥感数据可以提取高精度的冰川平衡线高度数据,对无站点数据冰川的平衡线高度以及物质平衡研究具有一定的借鉴意义。     

上海世博园区水体底泥重金属污染特征与评价

分析上海世博园区水体底泥中Hg、Cu、Zn、Cd、Pb、Cr、As、Se等重金属（类金属）含量,结果表明,№为（0．35±0．17）mg／kg,Cu为（65．86±11．33）mg／kg,Zn为（190．9±28．9）mg／kg,Cd为（0．3585±0．0611）mg／kg,Pb为（32．50±11．04）mg／kg,Cr为（180．7±68．5）mg／kg,As为（10．8±5．5）mg／kg,Se〈0．02mg／kg。运用地累积指数I。。进行评价,结果表明cr和Zn有轻度污染。同时运用潜在生态危害指数RI进行评价,结果为中等生态风险,其中Hg为强生态风险。上海世博园区水体底泥受到Hg、cr、zn等重金属污染,应引起高度重视。     

平原沙土区不同林分类型下土壤有机碳库特征及其影响因子

目的 明晰不同林分类型下土壤有机碳库特征,以期为平原沙土区土壤碳库的提高和生态恢复提供理论依据。 方法 以江苏省平原沙土区丰县16年生杨树纯林、柳树纯林、杨柳混交林3种林分类型及相邻的撂荒地（对照）为对象,测定0～20、20～40、40～60、60～80、80～100 cm等5个土壤层次有机碳及活性组分和土壤酶活性,计算土壤碳库管理指数,并对土壤有机碳库特征和环境因子进行相关性分析。 结果 （1）3种林分类型及对照各土层有机碳含量和储量范围分别为1.03～5.88 g·kg−1和3.53～17.55 t·hm−2。与对照相比,0～100 cm土层,3种林分类型土壤有机碳含量增加了45.2%～82.2%。杨树纯林0～100 cm土层有机碳储量分别是柳树纯林、杨柳混交林和对照的1.23、1.24、1.83倍。（2）与对照相比,0～100 cm土层,3种林分类型的土壤易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物生物量碳含量分别提高了28.6%～48.0%、6.8%～9.7%和21.6%～33.4%。3种林分类型土壤碳库管理指数显著高于100%（P<0.05）。（3）林分类型显著影响土壤蔗糖酶和多酚氧化酶活性（P<0.05）,杨柳混交林0～100 cm土层多酚氧化酶活性显著高于杨树纯林和对照（P<0.05）。（4）相关性分析表明,土壤有机碳库特征受多酚氧化酶和β-葡萄糖苷酶活性显著影响,有机碳含量和储量、易氧化有机碳含量及碳库管理指数受蔗糖酶、过氧化物酶活性显著影响,微生物生物量碳受蔗糖酶活性显著影响。冗余分析表明,土壤碳氮比和细根生物量是土壤有机碳库特征的主要影响因素。 结论 平原沙土区营造人工林提高了土壤有机碳及活性组分和有机碳库稳定性,杨树纯林提高土壤有机碳储量效果最好。     

终身效益指数(LPI)及近五年加拿大荷斯坦牛群性状遗传增量

终身效益指数是加拿大选择公母牛的主要依据,对提高产奶量和奶品质及牛的强壮度具有重要意义。通过指数选择2010年加拿大的荷斯坦泌乳牛单产已超过9 700kg,乳脂率3.8%,乳蛋白率3.2%,体细胞数低于20万个/mL、细菌数3万以下,真正做到了优质高产。     

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。