RCPs气候情景下三江平原典型流域耕地动态模拟

选取三江平原典型流域挠力河流域为研究区,以1990、2002和2014年3期Landsat影像、DEM数据和社会经济统计资料等多源数据为基本信息源,结合3S技术,运用FLUS模型定量模拟代表性浓度路径情景系列(RCPs)下耕地动态变化特征。结果表明:24 a间挠力河流域的旱地面积变化幅度较小,水田面积持续增加,1990—2002年水田扩张剧烈,2002—2014年扩张速度趋于缓和;3个时点的旱地均沿东北-西南轴方向进行分布,主轴沿顺时针缓慢旋转,空间变化稳定,分布范围逐渐减小。水田沿东北-西南走向分布,1990—2002年其主轴逆时针旋转,后顺时针旋转至45.31°,整体分布较为离散,极化特征不明显;通过对比不同空间分辨率及时间尺度下模拟精度,确定最优模拟空间分辨率为200 m,最优模拟时间点为2038年;MESSAGE气候模式下,未来挠力河流域的旱地面积先减少后增加,水田继续维持扩张态势,2029年后面积将以2%速度逐年下降,其分布将更加聚集,主轴沿顺时针旋转,重心逐渐向东北方向进行偏移;AIM气候模式下,气候波动对水田的影响程度大于旱地,旱地面积持续缓慢增加,水田面积在波动中下降,空间分布的极化特征突出。     

华北典型区冬小麦区域耗水模拟与灌溉制度优化

以经校验Aquacrop模型模拟了不同土壤条件下冬小麦水分与产量响应关系,结合北京大兴区土壤分布及其冬小麦实际种植情况,对模型模拟结果进行区域尺度拓展,以此为基础分析了研究区不同灌溉制度下冬小麦耗水量、产量及水分生产率的变化规律,并推荐了与华北地区水资源实际情况相适宜的冬小麦亏缺灌溉制度。结果表明:应用Aquacrop模型能较好模拟冬小麦生育期内土壤墒情和冠层覆盖度的动态变化过程及其生物量与产量情况,可利用经校验后的模型进行冬小麦水分与产量响应关系研究。灌溉定额在300 mm范围内,随着灌溉量增加,耗水量增大;在灌水次数相同条件下,灌溉日期不同,因蒸腾量变化导致耗水量差异显著。在相同处理下总体上降水多年份产量较高,而不同处理之间随着灌溉量增加产量增大;在灌水次数相同情况下,灌溉关键生育时段选择对冬小麦产量形成及水分生产率提高至关重要。以冬小麦增产提效为原则,在灌1水情况下重点保障拔节-抽穗阶段的需水;灌2水情况下重点保障返青-拔节、抽穗-乳熟阶段需水;灌3水情况下重点保障返青-拔节、拔节-抽穗、抽穗-乳熟阶段需水。针对华北水资源严重短缺实际,建议北京大兴区冬小麦采用灌2水的亏缺灌溉制度,较灌4水情况下的灌溉量与耗水量分别减少140、65 mm,能确保75%产量。可见,在与华北类似的资源性缺水区域,选择适宜亏缺灌溉制度,能大幅降低区域灌溉量与耗水量,在稳定区域冬小麦产量及涵养地下水源方面具有重要的现实意义。     

基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究

以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。     

投影寻踪模型在水稻灌溉制度评价中的应用

优化水稻灌溉制度是解决粮食安全与水资源短缺两大紧迫问题的关键。从水稻灌溉制度评价方法研究出发,针对传统的水稻灌溉制度评价中指标权重赋值客观性差的问题,提出了基于粒子群优化投影寻踪模型的水稻灌溉制度评价方法,该方法通过对水稻主要生育阶段的多个状态变量建立投影寻踪模型并优化投影方向,从而根据状态变量在最佳投影方向线型投影得到的投影值大小进行水稻灌溉制度的综合评价,避免了专家赋权的人为干扰。选取水稻分蘖及灌浆2个重要生育阶段,分别建立模型并对4种灌溉模式进行综合评价,其评判结果与实际相符,验证了该方法的准确性与可行性。     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

基于DXNet模型的富士苹果外部品质分级方法研究

针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。     

基于SISM模型和畦灌技术的冬小麦最小灌水定额研究

为确定满足畦灌技术约束下的冬小麦最小灌水定额,采用地面灌溉水流运动模拟模型SISM,结合华北地区畦灌现状,考虑畦田长度、坡度、田面标准差、微地形空间分布差异及入畦单宽流量等要素,设计53.088种畦灌技术要素组合,以地面灌溉水流覆盖整个田块和最小灌水深度Zmin>0为控制条件,对不同技术要素组合下的灌水过程进行模拟,分析畦灌技术要素和灌水性能指标值的对应关系,结合畦灌数值模拟试验结果,提出3种代表性畦田长度（50、100、150 m）下田面标准差、坡度、入畦单宽流量等畦灌要素的建议范围。在不考虑畦田布置优化方案的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于84、117、148 mm;在地面灌溉技术及畦田布置方案优化的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于71、75、79 mm。     

不同播期和灌水条件下冬小麦生物量变化与产量模拟

为了阐明播期和灌水对冬小麦生物量积累动态特征的影响并实现不同播期与灌水条件下的产量模拟,在吴桥实验站2年（2017—2019年）播期水分大田试验基础上,结合2011—2017年播期水分文献资料,采用“小麦钟”模型发育指数来定量模拟冬小麦的发育期,以Logistic模型定量模拟不同播期和水分处理对地上部生物量积累动态的影响,并建立冬小麦生物量模型,进而构建冬小麦产量模型。结果表明,播期通过影响冬小麦生长旺盛期来影响生物量积累;播期推迟,冬小麦生长旺盛期缩短而使生物量减小。不同水分处理造成的地上部最大生物量的差异主要由生物量的最大积累速率决定,生物量最大积累速率随灌水量的增大呈先增加后下降趋势。基于冬前积温和生长季供水量建立冬小麦生物量与产量模型,冬小麦地上部生物量实测值和模拟值的均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSE）分别为1980.2kg/hm2和15.7%,产量实测值和模拟值的RMSE和NRMSE分别为839.7kg/hm2和10.6%。基于发育指数的Logistic模型能较好地模拟冬小麦的生物量积累,对不同播期与灌水条件下的产量具有较好的预测效果。足墒播种条件下,冬小麦适宜冬前积温为200~600℃·d,生长季适宜供水量为200~450mm。该研究为华北地区合理调控播期灌水措施提供了科学依据,为不同播期与灌水条件下冬小麦产量预测提供了思路。     

基于遥感的疏勒县植被覆盖时空变化研究

【目的】评价疏勒县生态环境质量及生态环境演变过程。【方法】基于Landsat遥感影像数据,利用归一化植被指数NDVI、像元二分模型、中心迁移模型等方法分析了1996-2017年疏勒县植被覆盖时空演化。【结果】①疏勒县植被覆盖分布总体以高植被覆盖为主成大面积片状分布,中、低植被覆盖主要以盖孜河和克孜河为轴线,相对围绕高植被覆盖分散分布;②1996-2017年疏勒县植被覆盖面积和覆盖度均呈增加趋势。2017年的植被覆盖面积比1996年增加了456.4 km²,增加率为38.3%;③疏勒县植被覆盖空间变化上存在一定的区域性和时段性差异。区域上,南部乡镇覆盖度明显增加;时段上,2009-2013年植被覆盖面积增加最明显;④1996-2017年疏勒县植被覆盖中心整体往东南迁移;⑤气候变暖对疏勒县植被覆盖度变化有一定的影响,但短期内人类活动影响更大。灌区改造高效节水、耕地开垦、农作物的种植及林带面积的增加是植被覆盖面积增加的主要因素。【结论】综上可知,气候变暖和生态治理工程等人类活动因素可能是疏勒县植被覆盖面积与覆盖度呈增加的主要原因,这表明疏勒县生态环境保护与治理是科学合理的。     

农业机械化与农民增收关系的交互动态响应分析——基于吉林省统计核算数据

为探究农业机械化发展与农民增收之间的关系,以吉林省1998—2018年的时间序列数据为例,通过灰色关联分析和构建VAR模型,利用脉冲响应函数和方差分解分别探讨农业机械化与农民增收之间的关系。结果表明:农业机械化发展与农民人均纯收入之间的灰色关联度为0.8345,关系比较密切;吉林省农业机械化发展与农民人均纯收入之间存在长期均衡关系。从长期来看,农业机械总动力每增加1%,农民人均纯收入会上涨1.4561%;吉林省农业机械化发展与农民人均纯收入之间存在双向因果关系,两者之间相互影响,而且农业机械化发展对农民人均纯收入增长的影响程度更大。最后,为更好地促进吉林省农业机械化发展提出相关建议。