气候变化背景下中国主要作物农业气象灾害时空分布特征(Ⅱ):西北主要粮食作物干旱

基于中国西北地区1961-2010年149个气象站点逐日气象资料及春小麦、春玉米和夏玉米生育期资料,采用作物水分亏缺指数(CWDI)为作物干旱指标,明确了研究区域内3种作物干旱的空间分布特征和时间演变规律。研究结果表明:(1)3种作物生长季内及各生育阶段,干旱发生频繁,尤以特旱和重旱发生范围广、频率高,轻旱和中旱多发生在研究区域东部,甘肃南部和陕西南部等个别地区干旱发生频率相对较小。(2)春小麦生长季内干旱发生站次比为79.1%,春玉米生长季内干旱发生站次比为84.5%,夏玉米干旱发生站次比为77.4%;夏玉米生长季内站次比波动较小,春小麦和春玉米波动较大。总体而言,研究时段内春小麦生长期干旱发生站次比呈减小趋势,降幅为每10a减少0.55个百分点,春玉米和夏玉米干旱站次比呈增加趋势,增幅分别为每10a增加0.24个百分点和0.20个百分点。(3)研究区域东部春小麦和春玉米各生育阶段干旱强度呈增加趋势,西部呈下降趋势;夏玉米干旱强度在陕西北部、宁夏和河西走廊呈增加趋势,其它地区多为降低趋势。     

高光谱成像技术在茶叶中的应用研究进展

高光谱成像技术是一种融合了图像和光谱的检测技术,能同时获取待测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以直观反映研究对象外观纹理特征,又可以像光谱信息一样间接反映物体内部物理结构和品质成分特性。茶叶含有多种对人体有益的功能成分,具有较高的开发和实用价值。本文简述了高光谱成像技术的检测原理,分类综述了该技术在茶叶栽培管理、病虫害监测、生产加工、等级划分等方面的应用及不足,并提出了相应的解决措施,同时对其在茶叶领域的发展进行了展望,以期为促进茶叶精细化发展提供参考。     

电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

基于灰度关联-岭回归的荒漠土壤有机质含量高光谱估算

为改善高光谱技术对荒漠土壤有机质的估测效果,该文采集了以色列Seder Boker地区的荒漠土壤,经预处理、理化分析后将土样分为砂质土和黏壤土2类,再通过光谱采集、处理得到6种光谱指标:反射率(reflectivity,REF)、倒数之对数变换(inverse-log reflectance,LR)、去包络线处理(continuum removal,CR)、标准正态变量变换(standard normal variable reflectance,SNV)、一阶微分变换(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分变换(second order differential reflectance,SDR)。通过灰度关联(gray correlation,GC)法确定SNV、FDR、SDR为敏感光谱指标,采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)法和岭回归(ridge regression,RR)法,构建基于敏感光谱指标的土壤有机质高光谱反演模型,并对模型精度进行比较。结果表明:砂质土有机质含量的反演效果要优于黏壤土;基于SNV指标建立的模型决定系数R~2和相对分析误差RPD均为最高、均方根误差RMSE最低,所以SNV是土壤有机质的最佳光谱反演指标;对SNV-PLSR模型和SNV-RR模型综合比较得出,SNV-RR模型仅用全谱4%左右的波段建模,实现了更为理想的反演效果:其中,对砂质土有机质的预测能力极强(R_p~2为0.866,RMSE为0.610 g/kg、RPD为2.72),对黏壤土有机质的预测能力很好(Rp2为0.863,RMSE为0.898 g/kg、RPD为2.37)。荒漠土壤有机质GC-SNV-RR反演模型的建立为高光谱模型的优化、土壤有机质的快速测定提供了一种新的途径。     

基于近红外高光谱成像技术鉴别杂交稻品系

种子的筛选和鉴别是农业育种过程中的关键环节。该文基于近红外高光谱成像技术(874~1 734 nm)结合化学计量学方法以及图像处理技术实现杂交稻种的品系鉴别及可视化预测。采集了3类不同品系共2 700粒杂交水稻的高光谱图像,用SPXY算法,按照2∶1的比例划分建模集和预测集。基于水稻样本的光谱特征,采用主成分分析(PCA)方法初步探究3类样本的可分性。采用连续投影算法(SPA),提取出7个特征波长:985.08、1 106、1 203.55、1 399.04、1 463.19、1 601.81、1 645.82 nm。基于特征波长和全波段光谱,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型。试验结果表明,所建模型判别效果较好,识别正确率均达到了90%以上,其中,SVM模型的判别效果优于PLS-DA模型,基于全谱的判别分析模型结果优于基于特征波长的判别模型。结合SPA-SVM校正模型和图像处理技术,生成样本预测伪彩图,可以直观的鉴别不同品系的水稻种子。结果表明,近红外高光谱成像技术可以实现杂交稻的品系识别及可视化预测,为农业育种过程中种子的快速筛选及鉴定提供了新思路。     

SAR,EC与水温对辽西褐土入渗速率的影响研究

土壤入渗速率是影响灌溉水产流、侵蚀的重要因素之一。为了研究不同水温、不同SAR/EC下辽西褐土入渗速率,进行了室内变水头渗透试验。结果表明:SAR,EC一定时,渗透系数随着灌溉水水温的升高而增大,水温从15℃升至35℃,土壤渗透系数增大了1.3倍;随着灌溉水SAR增加、EC降低,土壤渗透系数会下降,水温35℃情况下SAR从0.7(mmol/L)0.5增大至12.0(mmol/L)0.5,EC从2.0dS/m减小至0.5dS/m时,土壤渗透系数由0.000 698cm/s减小至0.000 338cm/s,渗透系数下降了51.6%。相关分析表明水温、SAR/EC对渗透系数的影响显著,回归分析分别建立了沟灌土壤渗透系数与水温、SAR/EC二次函数数学模型,相关性极好。     

基于高光谱特征的土壤有机质含量估测研究

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了潮土和水稻土自然风干土壤样品的光谱。通过系统分析两种不同类型土壤的高光谱特征差异及其有机质含量的敏感波段区位,建立了土壤有机质含量的光谱估测模型。结果表明,具有相同有机质含量的两种类型土壤整体光谱变化趋势无明显差别,但反射率表现出明显差异,一阶导数变换能较好地显现谱图中的肩峰。潮土和水稻土有机质的敏感波段集中在相同区域,原始反射率在685 nm处相关性最高,而一阶导数光谱在554 nm处相关性最高。通过对整体样本的多元逐步回归分析,筛选出两种土壤有机质相同的敏感波段为800 nm、1 398 nm和546 nm。进一步以一阶导数为自变量,基于1 400nm和554 nm两个波段构建了土壤有机质差值指数SOMDI及估测模型,即Y=4.19 12.85×(R_FD554 R_FD1 400)。利用独立的样本对建立的光谱模型进行了检验,预测决定系数均达0.79以上。上述结果表明,利用高光谱技术可实现土壤有机质的快速监测与诊断。     

施用生物黑炭对新疆灰漠土肥力与玉米生长的影响

通过田间小区对比试验,研究生物黑炭作为改良剂与堆肥等其他生物质改良剂相比对新疆低产土壤——灰漠土的改良和玉米增产的效果。结果表明,施入20t·hm^-2和40t·hm^-2的生物黑炭,能显著提高土壤有机质含量,与基础土壤相比,提高了22．77％和49．80％,明显高于秸秆还田、羊粪和腐植酸有机肥等对土壤有机质的提升效果。施用生物黑炭提高了玉米单穗重、千粒重、产量以及生物量,降低了玉米的根冠比,促进玉米根系生长,而追施氮肥对玉米产量的影响差异不显著。因此,施用生物黑炭能够大幅度提高土壤有机质含量,对灰漠土土壤质量和作物产量以及农艺性状的提高具有重要作用。     

应用可见/近红外高光谱成像测定鲑鱼片脂肪含量分布(英文)

脂肪作为一种重要的品质参数,在大西洋鲑鱼片中的分布很不均匀。为寻找一种能替代脂肪化学检测的快速无损的方法,该研究应用可见/近红外高光谱成像测定大西洋鲑鱼片的脂肪含量分布。分别采用可见/短波近红外(400-1100 nm)和近红外(900-1700 nm)系统获取大西洋鲑鱼片样本的高光谱图像。提取样本图像的平均光谱并与其相应的脂肪含量化学值采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machines,LS-SVM)建立相关性模型。为降低高光谱图像的共线性和冗余度,基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)分别在可见/短波近红外和近红外光谱区间提取16个(468,479,728,734,785,822,863,890,895,899,920,978,1005,1033,1040,1051 nm)和15个(975,995,1023,1047,1095,1124,1167,1210,1273,1316,1354,1368,1575,1632,1661 nm)特征波长,并分别建立PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的性能优于全波段模型,且近红外区间的特征波长PLSR模型为最优,预测决定系数(R2p)为0.92,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.92%,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.50。最后,将最优模型用于预测高光谱图像上所有像素点的脂肪含量以展示样本上脂肪的分布。此外,还基于该技术对大西洋鲑整鱼片实现了脂肪分布可视化。结果表明高光谱成像技术结合化学计量学方法在大西洋鲑鱼片脂肪的定量和分布可视化上有一定的研究和应用前景。     

外源GA_3处理对矮秆大豆突变体光合特性的影响

矮秆品种具有改善株型、抗倒伏和高产等优点。以大豆东农42及其矮秆突变体东泽11为试验材料,于7月1日至8月20日每隔10d进行浓度为100mg·L-1外源GA3处理,探讨外源GA3对矮秆突变体与野生型株高生长、叶片光合特性以及光合产物的影响。结果表明,GA3处理均促进了矮秆突变体与野生型株高的生长,且对矮秆突变体株高的促进率高于野生型,100mg·L-1GA3处理使矮秆突变体恢复野生型植株表型。外源GA3处理,矮秆突变体叶片蒸腾速率、气孔导度、胞间CO2浓度、叶绿素、可溶性蛋白质、淀粉含量增加,光合速率、可溶性糖、蔗糖含量降低;野生型叶片蒸腾速率、气孔导度、叶绿素、可溶性蛋白质、可溶性糖、蔗糖含量增加,光合速率、胞间CO2浓度、淀粉含量降低。