磷指数模型在美国的应用和发展

磷是植物生长必需的营养元素之一,在农业生产中起着关键作用。然而,长期过量的磷肥投入导致土壤磷素水平增加,进而加大了土壤磷素流失风险,造成农业非点源磷污染,同时这也成为导致水体富营养化的主要因素之一。因此,识别和管理农业非点源磷的流失风险关键区,成为面源污染亟待解决的关键问题。磷指数模型起源于20世纪90年代,是评估农田磷流失潜力和指导磷管理决策的重要工具之一。根据研究区特点,美国众多学者在各州设立了不同的磷指数指标体系,优化了磷指数的组成因子、计算方法和分级标准。本文对美国各州磷指数模型评价体系进行了综述和评价,指出了磷指数模型的局限性,提出了改进方向,以期为我国磷素管理方法提供借鉴。     

新疆林业生态环境中的木垒胡杨林群落特征研究

对新疆林业生态环境中木垒胡杨林群落的多样性特征进行研究,分析胡杨林群落的相似度变 化趋势,通过个体数对数和失稳率研究胡杨林的结构与动态特征。结果表明:在多样性特征中,中、 下游区域临界点的胡杨林群落丰富度最高,中游区域的丰富度最小;生态输水前,下游区域的胡杨 林群落均匀度指数最小,中游区域的均匀度指数最大,生态输水后,中、下游区域临界点处的均匀度 指数最大,下游区域的均匀度指数最小;生态输水后的物种多样性高于生态输水前的物种多样性, 下游区域的物种多样性受生态输水的影响较小;在相似性特征中,Jaccard 指数和Sorenson 指数在 不同区域内的变化趋势相似;在胡杨林结构与动态特征中,胡杨林种群在上游区域中的数量较多, 种群的个体数与高度级呈反比。     

基于新时代文旅融合的基地场景特色研学实证研究 ——以浙江省淳安县千岛湖为例

浙江省淳安县千岛湖近年来开发了生态环保探索、农事研学活动、红色国防教育3大主题6 个典型研学基地场景,对其自然条件、师资队伍、场所条件进行分析,研究其相应课程设计、研学路 线,教育性、体验性路径和目标。结果表明,研学不仅是生态红利的新引擎,也是创新发展的催化 剂,更是文化精神的感召力。提出要以新发展理念指引研学发展,深化研学内涵认知,多样化、多层 次、多方面开展研学活动。     

基于复杂种植结构多情景分析的灌区多目标多水源优化配置

为改善多水源灌区农业用水供需矛盾,通过合理调整种植结构,优化灌区水资源配置,该研究以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究对象,将农业灌溉缺水量最小和农作物经济效益最大作为目标函数,兼顾灌区生态安全约束,构建了基于种植结构优化的多目标多水源优化配置模型,针对作物熟制、作物种类、种植制度以及灌溉方式设置了8种不同的种植结构优化情景,通过自主改进的基于精英策略并协遗传算法（NSGAⅡ-S）对模型求解,获得不同情景下的水资源优化配置方案。结果表明：应用模型进行水资源配置后,各情景配水总量均有所减少,其中水库配水量高于其他水源的配水量,水库水、引黄水和引江水均达到用水总量控制目标,民有分区的各计算单元间的配水量变化明显,总配水量高于滏阳河分区;适当压减主要依靠抽取地下水灌溉的冬小麦的播种面积,变灌溉农业为旱作雨养农业,可以极大地减少地下水用量,增加灌区经济效益;最佳的种植结构优化方案为CS₄（削减冬小麦的种植面积,种植苜蓿,灌溉方式采取管灌或喷灌）,该方案冬小麦播种面积压减17.10%,地下水开采量减少了16.42%,灌区的经济效益增加了26.41%,在保证配水总量最小的同时,具有更高的经济效益。该研究所构建的多目标多水源优化配置模型和作物配水结果可为类似地区的水资源配置提供参考。     

云南省岩溶地区石漠化草原现状及分区保护与修复策略

据最新调查数据,云南省石漠化草原主要分布于曲靖、昆明、红河等5个州( 市),总面积 37.97 万hm²,占岩溶土地面积的3.53%,其分布最广的海拔区间为1 500~2 500 m,占比47.85%, 基岩裸露度分布区间为30%~94%,以植被盖度为10%~19%的分布区间面积最广,占比37.85%, 绝大部分分布于土层薄甚至极薄区域,占比达92.10%。根据石漠化草原空间分布特征,在充分衔 接各大生态保护和修复工程建设规划基础上,统筹考虑岩溶生态系统的完整性、地理单元的连续性 和经济社会发展的可持续性,将云南省石漠化草原区划为6个分区,分区阐述石漠化草原生态保护 与修复策略。     

矿区生态监测的地理加权遥感生态指数构建及评价

矿区生态是陆地生态系统的重要组成部分,准确监测矿区生态对保护生态环境、维持生态平衡具有重要意义。遥感技术为矿区生态监测提供了有效手段,针对遥感生态指数（remote sensing ecological index,RSEI）在矿区生态监测中存在监测精度低、针对性弱和指标权重空间上均一化问题,该研究对RSEI进行了改进。首先,考虑矿区特殊的生态成因,在绿度、热度、湿度、干度的基础上加入煤尘污染因子构成矿区遥感生态指数;然后,利用地理加权主成分分析法确定各指标的空间权重,构建了地理加权遥感生态指数（geographically weighted-remote sensing ecological index,GW-RSEI）;最后,以山西省大同煤田为例,基于多期遥感影像对GW-RSEI在矿区生态监测中的有效性、适用性进行了验证。结果表明：GW-RSEI能准确捕捉矿区大气中的煤尘污染,从整体和局部尺度实现了矿区生态的精准监测,有效提高了矿区生态监测的精度;地理加权主成分分析法能够明确表征矿区生态的空间异质性和生态环境变化的空间连续性;2000—2020年大同煤田的GW-RSEI均值分别为0.51、0.48、0.46、0.59、0.56,整体生态环境经历了先恶化后改善的过程,其东南部生态环境变化趋势与整体一致,而西北部生态环境呈现先改善后恶化的变化趋势。研究成果为准确监测矿区生态提供了一种更加科学、有效的方法。     

不同声音对草鱼幼鱼负趋音性行为反应影响研究

声驱鱼技术作为辅助过鱼措施之一,承担着保证鱼类洄游顺利通过过鱼设施,继而保护鱼类资源和恢复河流连通性的重要作用。本研究采用交替播音的形式,以草鱼(Ctenopharyngodon idellus)幼鱼为研究对象进行负趋音性实验,旨在探究草鱼幼鱼面对不同声音的行为反应。实验水槽(3.6 m×1.1 m×1.0 m)布置于下牢溪周围水域,平均水深为0.5 m,平均流速为0.06 m/s。实验使用1种单频音(1 000 Hz)和5种复杂音(鱼游动声、引擎声、短吻鳄叫声、打桩声和游艇声),声压级(sound pressure level)为(117.69±2.77) dB re 1 μPa,对照组为未播放声音时草鱼的行为反应数据。结果显示,播放复杂音时,草鱼的反应次数、趋音速度、运动时间比均显著高于单频音和对照组(P<0.001),草鱼的初次反应时间、平均反应时间均显著低于单频音和对照组(P<0.001);复杂音中,受到游艇声刺激的草鱼反应次数和趋音速度最大,受到鱼游动声刺激的草鱼反应次数、趋音速度最小;复杂音中,受到游艇声刺激的草鱼初次反应时间最短,为(23.40±5.13) s;受到引擎声刺激的草鱼初次反应时间最长,为(146.00±7.82) s,显著低于其他复杂音(P<0.05);受到游艇声和打桩声刺激的草鱼平均反应时间最短,分别为(26.52±3.01) s和(28.76±4.07) s;受到鱼游动声刺激的草鱼平均反应时间最长,为(64.76±17.82) s;复杂音中,受到鱼游动声刺激的草鱼运动时间比最高,为(98.47±0.48)%;受到引擎声刺激的草鱼运动时间比最低,为(94.58±0.54)%;播放单频音时,草鱼的反应次数、初次反应时间、平均反应时间、运动时间比均与对照组无显著差异(P>0.05)。本研究表明,5种复杂音(鱼游动声、引擎声、短吻鳄叫声、打桩声和游艇声)对草鱼幼鱼具有驱赶效果。本研究在丰富鱼类负趋音性研究的同时,为实际工程中声驱鱼辅助过鱼设施的设计和优化提供了科学依据。     

48%盖灌能EC冬春两季防除加拿大一枝黄花试验

[目的]探索高效、节能的加拿大一枝黄花防除办法。[方法]设不同浓度的盖灌能EC、龙拳SG、农达AS、莎阔丹SL、使它隆EC与对照（CK）9个处理来验证防除效果。[结果]冬除药后7 d,除对照外各小区普遍表现叶片发黄、心叶萎蔫,其中48%盖灌能高、低量与20%使它隆处理中毒症状最明显,其次为46%莎阔丹处理。48%盖灌能同75%龙拳复配处理和41%农达处理中毒略轻,中毒最轻的为75%龙拳的两个处理;药后15 d,各用药处理中毒症状进一步加重;春除比冬天见效快。[结论]重发地区宜在春秋两季出苗高峰后连续两次用药,春除时采用48%盖灌能EC 3 L/hm^2或48%盖灌能EC 2 000 ml/hm^2＋75%龙拳SG 150 g/hm^2处理,冬除时除可选用春除配方外,还可使用41%农达AS 4 500 ml/hm^2。连续两次防治后,效果较理想。     

苦瓜MAP30基因的克隆与载体构建

首先提取苦瓜的基因组DNA,然后根据Genbank中已公开发表的MAP30序列,设计一对特异引物MAP301,MAP302,并增添特异定位于内质网的小肽Kozak序列。采用PCR技术,从苦瓜的基因组DNA中扩增出一分子量为800bp左右的片段,回收克隆测序,结果表明,克隆获得片段与已公开发表的MAP30序列同源性达100%,将阳性克隆进行酶切,获得的目标片段与用同样酶切所获得的植物表达载体pEV1和pEV2大片段连接,酶切鉴定重组子构建成特异表达于果实的载体。     

An aggregation index (AI) to quantify spatial patterns of landscapes

There is often need to measure aggregation levels of spatial patterns within a single map class in landscape ecological studies. The contagion index (CI), shape index (SI), and probability of adjacency of the same class (Qi), all have certain limits when measuring aggregation of spatial patterns. We have developed an aggregation index (AI) that is class specific and independent of landscape composition. AI assumes that a class with the highest level of aggregation (AI =1) is comprised of pixels sharing the most possible edges. A class whose pixels share no edges (completely disaggregated) has the lowest level of aggregation (AI =0). AI is similar to SI and Qi, but it calculates aggregation more precisely than the latter two. We have evaluated the performance of AI under varied levels of (1) aggregation, (2) number of patches, (3) spatial resolutions, and (4) real species distribution maps at various spatial scales. AI was able to produce reasonable results under all these circumstances. Since it is class specific, it is more precise than CI, which measures overall landscape aggregation. Thus, AI provides a quantitative basis to correlate the spatial pattern of a class with a specific process. Since AI is a ratio variable, map units do not affect the calculation. It can be compared between classes from the same or different landscapes, or even the same classes from the same landscape under different resolutions.