不同精度的土壤数据对水质和水量模拟的影响

【背景】模型模拟是研究面源污染的重要手段,建模过程中输入数据的质量是影响模型准确度的重要因素,其中土壤数据作为流域模型的重要输入数据之一,对模型的产流过程有重要的影响。然而,以往的研究多集中于土壤数据精度对水量和水文过程的影响,对水质的研究还比较欠缺。【目的】为丰富该领域建模的先验知识,为流域模型建立过程中的数据选择提供帮助。【方法】采用SWAT(soil&water assessment tool)模型,利用不同精度(1:5万、1:50万和1:100万)的土壤数据进行建模,对凤羽河流域的水量、泥沙、总氮和总磷含量进行了模拟。并采用SWAT-CUP软件进行参数的率定,得到基于3种不同土壤数据的最佳模拟结果。在此基础上,研究不同精度土壤数据对水文响应单元划分、模型参数、水质和水量模拟的影响。【结果】(1)土壤数据对水文响应单元(HRU,hydrologic response unit)的划分数量有明显影响,HRU划分数量的敏感性与划分阈值及土壤图详细程度有关;(2)进行参数率定后模型的表现效果有明显的提高,不同精度的土壤数据对于不同指标(流量、泥沙、总氮和总磷)的模拟效果存在差异...     

中国不同地区‘富士’苹果品质评价

【目的】确定‘富士’苹果核心品质指标,建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【方法】从河北、河南、辽宁、宁夏、山东、山西、陕西、新疆等8个苹果主产省(区)68个市(县)的代表性果园采集176份‘富士’苹果样品进行品质测定,共测定单果重、带皮硬度、去皮硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、维生素C含量、山梨醇含量、葡萄糖含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度、固酸比、糖酸比、甜酸比等15项指标。通过主成分分析和聚类分析法确定‘富士’苹果核心品质指标,运用层次分析法确定指标权重,采用灰色关联度法建立‘富士’苹果品质综合评价模型。【结果】不同产区间‘富士’苹果品质指标存在差异性,新疆‘富士’苹果硬度、维生素C含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、山梨醇含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度值等8项品质指标均高于其他省(区)‘富士’苹果。维生素C含量、山梨醇含量、蔗糖含量和甜酸比的变异系数均大于30%,可溶性糖含量的变异系数最小(仅为9.8%)。‘富士’苹果某些品质指标间存在极显著的相关性,可滴定酸含量与固酸比、糖酸比之间相关系数分别为-0.844、-0.854,果糖和甜度值之间相关系数达0.963...     

Vertical Distribution of Arthropod Interactions Within Turfgrass

Arthropod predators are abundant in turfgrass systems, and they play an important role in managing pests. Understanding the vertical distribution of predation is critical to developing cultural strategies that enhance and conserve predatory services. However, little is known on how the predation is vertically distributed within the turfgrass canopy. Thus, the objective of this study was to determine the vertical distribution of predation within the turfgrass canopy. Clay models were used to emulate the general appearance of Noctuidae caterpillars, to estimate the predatory activity. The choice and no-choice experiments were conducted by placing clay models at 2.54, 5.08, and 7.62 cm from the thatch surface and denoted as lower, intermediate, and upper levels, respectively, within turfgrass canopy. The predator-mediated impressions, paired mark, scratch, deep cut mark, deep distortion, prick, dent, stacked surface impression, scooped mark, granulation, and U-shaped mark, were identified on clay models. The incidence and severity of impressions were significantly greater on clay models placed at the lower canopy level than on those placed at the intermediate and upper canopy levels in the choice and no-choice experiments (P < 0.05). Thus, predators are more likely to find their prey at the soil level. This information can be used to refine management strategies, such as mowing height and insecticide use for effectively managing soil-borne and foliar-feeding arthropod pests and beneficial arthropods.     

气候变化情景下毛竹潜在分布及动态预测

为探究毛竹的潜在分布及其动态变化,并确定对其分布起主导作用的环境变量,文章基于MaxEnt预测模型,利用环境变量图层及316个毛竹分布点数据研究毛竹地理分布的变化。结果显示：1）限制毛竹分布的主要环境变量为最干月降水量、年均降水量、最冷月最低温、年平均温、温度年较差和海拔;2）当前毛竹的潜在适生区主要位于中国东南部,与亚热带季风气候区大致重叠,高适生区主要位于总适生区的东部和西北部;3）在未来气候情景下,毛竹总适生区面积有所缩减,各不同等级适生区面积变化大,其中高适生区面积大幅度缩减。研究获得的毛竹适生区变化趋势可为毛竹培育、引种以及入侵防治提供参考。     

Use of mathematical modeling and its inverse analysis for precise assessment of pesticide dissipation in a paddy environment

The extrapolability of the lysimeter test as a dissipation simulator in an actual paddy field was evaluated using mathematical models and their inverse analyses for predicting pesticide fate and transport processes in paddy test systems. As a source of experimental data, a four-year comparative experiment in lysimeters and paddy fields was conducted using various paddy pesticides. First, the dissipations for various active ingredients in granule pesticides under submerged applications were statistically compared using simple kinetic modeling. Second, the dissipation pathways, unobserved experimental components, and effect of the experimental setting were evaluated using a higher tier mathematical model with a novel inverse analysis protocol. Finally, owing to experimental constraints, the unobtainable parameters were extracted from the laboratory container test before being transferred to compare the outdoor experimental data under different formulation types.     

基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016—2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定; ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09; ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1～3步的预...     

气候变化对藏药独一味适生区分布格局的影响

本研究通过实地调查,运用最大熵(MaxEnt)模型和环境气候数据模拟未来气候变化对青藏高原地区藏药独一味(Lamiophlomis rotata(Benth.)Kudo)适生区空间分布格局的影响,探索其适生区变迁规律.通过ArcGIS和SPSS对模拟结果分析显示,当前气候条件下独一味最适宜生长地区主要分布于青藏高原地区...     

烟台地区水面蒸发BP神经网络模型研究

运用BP神经网络模型对水面蒸发进行研究,并与多元线性回归和主成分回归2种方法的拟合结果进行比较。结果显示,多元线性回归各参数均通过t检验,拟合较好;主成分回归中,参数b2未通过t检验,拟合效果不如多元线性回归好。BP神经网络模型、多元线性回归、主成分回归建立的水面蒸发量观测值与拟合值的回归方程中决定系数分别为0.8986、0.7993、0.7984。应用BP神经网络进行分析,相对误差小于10%的样本个数超过总样本个数的40%,相对误差不超过30%的样本个数接近80%;而其它2种方法相对误差大于10%的样本个数超过总样本数的80%,相对误差大于50%的接近总样本个数的30%。可见,应用BP神经网络模型进行水面蒸发量计算,远优于其它2种方法,应用此方法进行水面蒸发量的预测是非常理想的。     

区域土壤水分监测点布设方式探讨

试验在面积为32 km2的封丘潘店乡进行,共布设39个测点,采用烘干法测定土壤含水率来确定合理监测点,通过19次土壤水吸力的监测数据分析得到时间稳定点,并与传统均匀布点进行比较。结果表明,采用时间稳定点作为土壤水吸力的监测点,无论对于研究区平均土壤水吸力值的表征,还是对于其它未布设监测点区域土壤水吸力状况的预测,误差均小于传统的均匀布点方式。为今后墒情监测网的布设提供了一定的参考依据。     

基于TM影像的黄陵县土地利用变化动态监测

以1987年和2002年两期TM影像为信息源,应用计算机自动识别分类与GIS空间分析相结合的方法,提取了黄陵县不同时期的土地利用现状信息及其动态变化。结果表明:研究区森林覆盖率高,林地占区域土地总面积的70%以上;耕地面积较小,占地比例不到7%。1987年至2002年,耕地和草地面积明显减少,园地增加突出,林地、居民点及工矿用地略有增长,其中面积变化最大的是耕地,减少111.13 km2;变化率最大的是园地,达到329.44%。