考虑植株氮垂直分布的夏玉米营养诊断敏感位点筛选

探明夏玉米氮素营养生化指标(叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片氮含量和叶片氮积累量)与叶片SPAD值垂直分布特征及两者间定量回归关系,确立基于叶绿素仪的夏玉米氮营养无损诊断敏感叶位和叶片部位,以实现氮营养时空变化的快捷和精准监测。利用2018-2019年连续2季不同氮营养水平下夏玉米关键生育期主茎各叶位(顶1叶~顶12叶,TL1~TL12)和叶片部位(每张叶片从叶片基部开始根据叶片长度每20%分为1个测试区间) SPAD值及氮营养指标数据,研究基于偏最小二乘(partial least square, PLS)回归模型的夏玉米不同位点SPAD值与氮营养指标间关系,确定可稳定指示夏玉米氮营养空间异质性变化的敏感叶位及叶片部位。结果表明,不同叶位间夏玉米叶片SPAD值和氮营养指标于植株间分布均呈典型的"钟型"特征,至TL5或TL6时达至峰值。同一叶位不同部位间SPAD值由20%至100%位点时则逐步升高,且80%~100%位点间无显著差异(P>0.05)。PLS分析结果显示,夏玉米不同叶位SPAD值与氮营养指标间模型精度决定系数(coefficient of determination, R2)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)范围分别为0.693~0.821和1.425~2.744。不同测试位点R2和RPD值范围则分别为0.660~0.847和1.607~2.451,满足模型精确诊断需求。此后,基于PLS模型中各叶位和叶片部位无量纲评价指标变量重要性投影值(variable importance for projection,VIP),确定顶4叶(TL4)完展叶60%~80%区间为夏玉米氮营养诊断的敏感区域,VIP值均高于临界值1.40,预测效果较为理想。研究可为实现氮营养的高效、快捷诊断和精准施氮提供参考。     

利用最小水分限制范围评价东北黑土区免耕和垄作的土壤水分稳定性

为明确耕作方式对黑土土壤水分稳定性的作用,提高黑土区雨养农业对气候变化的适应性,该研究基于黑土区长期免耕定位试验,利用最小水分限制范围(Least Limiting Water Range, LLWR)评价免耕(NT)和垄作(CT)管理下土壤含水率有效性及其变异特征。结果表明:1)在0～5、5～10、10～20和20～40 cm 4个土层中,NT处理显著降低了5～10 cm的LLWR,其他3个土层LLWR差异均不显著;2)在平水年(2014)、枯水年(2015)和丰水年(2016),NT管理下作物生育期内0～40 cm平均土壤含水率正常率分别为48%、72%和85%,年间变异系数为0.23;CT的土壤含水率正常率分别为56%、20%和51%,年间变异系数为0.38;3)在丰水年,NT与CT的平均有效储水量差值最小,NT比CT高8.95mm;在枯水年相差最大,NT的平均有效储水量比CT高13.99mm。因此,NT管理下土壤水分更稳定地分布在LLWR内,在极端降雨年份(枯水年和丰水年)优势尤其明显。     

2003-2017年陕西省NDVI时空变化及其影响因素

[目的] 研究影响陕西省植被覆盖主导气候类和非气候类因子,为区域生态文明建设提供科学依据。[方法] 基于2003—2017年MODIS NDVI数据,利用趋势分析和地理探测器模型等方法,研究了气候类和非气候因素对陕西省植被覆盖的影响。[结果] ①2003—2017年陕西省NDVI空间分布总体上为改善趋势,但在不同植被类型区和生态区有所差异。②降水是影响陕西省植被覆盖空间分布的主导气候类因素,其他因素对当地植被覆盖影响程度有所差异。③降水与气温、日照、风速、相对湿度的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。且气温的作用只有在和降水的交互作用下才能体现出来。④植被类型和地貌是陕西省植被覆盖空间分布的主导非气候类因素,其他因素的影响有所差异。⑤植被类型、地貌和土壤类型之间的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。人口、GDP的影响也只有在与其他因素的交互作用下才能显现出来。[结论] 气候类因素的影响大于非气候类因素,气候类和非气候类因素的共同作用能够充分的解释植被覆盖空间分布。     

采用最小二乘法计算船型因子的实施过程

研究了用最小二乘法计算船型因子的实施过程,并举例说明了用于在船模阻力换算三因次法中所涉及到的形状因子(1 k)的最小二乘法的具体计算原理和实施过程,旨在为有关船舶工程专业人员提供一定的帮助和方便。     

青岛斋堂岛海域春季双桩竖杆张网网囊网目的选择性

2014年春季,采用平行作业法,以2a=16 mm(a为目脚长度)的菱形目网囊为对照网(CN),选取30 mm菱形目网囊和20 mm、30 mm、40 mm的方形目网囊(分别以30D、20S、30S和40S表示)作为实验网囊,对青岛斋堂岛附近海域的双桩竖杆张网进行了不同网目形状的网囊和不同网目尺寸方形目网囊的选择性比较试验。以多元统计分析方法进行种间选择性分析,以Logistic曲线作为选择性模型、采用极大似然估算法进行种内选择性分析。结果显示,与对照网相比,所有实验网囊均能有效释放玉筋鱼(Ammodytes personatus)、舒氏海龙(Syngnathus schlegeli)等低值渔获以及经济鱼类的幼体。比较不同网目形状网囊的渔获数据发现,方形目网囊较菱形目网囊具有更好的选择性,其中30S网囊对玉筋鱼和舒氏海龙的释放率(以尾数计)分别比30D网囊高4.61%和16.80%,对六丝钝尾虾虎鱼(Amblychaeturichthys hexanema)和日本枪乌贼(Loigo japonica)的50%选择体长(胴长)L50分别比30D网囊大38.47%和61.29%。比较不同网目尺寸方形目网囊的渔获数据发现,当实验网为20S和30S时,六丝钝尾虾虎鱼的L50分别为6.58 cm和7.20 cm,选择范围(SR)分别为3.02 cm和0.87 cm;当实验网为20S、30S和40S时,日本枪乌贼的L50分别为2.88 cm、4.03 cm和10.49 cm,SR分别为0.74 cm、0.52 cm和2.67 cm;不同尺寸的方形目网囊对这2种渔获物的L50随着网目尺寸的增大而增大。根据实验海区各种渔获物的经济价值、低值鱼类和幼鱼的释放比例以及分拣渔获物的劳动力投入等综合分析认为,30 mm方形目网囊在保护渔业资源的同时对渔业生产不会造成显著影响,建议予以推广。     

基于最小二乘法的落叶松木粉粒径数学建模与分析

【目的】建立落叶松木粉粒径与长宽比的数学模型，通过分析数学模型和其二阶导数，揭示木粉长宽比随粒径减小的变化趋势及变化的根本原因，获得最大长宽比对应的粒径，为建立长宽比与力学性能之间的定量关系提供参考。【方法】利用光学显微镜拍摄获得木粉的显微图像，测算获得目标木粉成熟管胞的平均长度、平均宽度以及木粉粒径的大小。通过数字图像处理技术提取单木粉颗粒的矩形度、长宽比：将原始木粉显微图像由 RGB颜色空间转到Lab颜色空间，提取其b分量；对b分量图像用3×3模板进行中值滤波；用K-means算法将去噪后图像聚类为2类，得木粉的二值图像；对二值图像用5×5的结构元素进行先开启后闭合的数学形态学运算；用八连通区域法标记图像中的单木粉颗粒；对标记后图像用目标区域像素点个数统计法计算获得单木粉颗粒的几何面积，用主轴法获得单木粉颗粒的最小外接矩形的长、宽、面积；计算获得单木粉颗粒的长宽比、矩形度数据。采用最小二乘法对木粉粒径与长宽比进行数据拟合，通过分析评判多项式、高斯和傅里叶3种拟合函数后选用高斯方程表达得木粉粒径与木粉长宽比的数学模型，再根据其拟合曲线方程计算得其二阶导数，结合模型的二阶导数和测算得的木粉管胞数据对高斯模型进行分析与讨论。【结果】矩形度不随木粉粒径的减小而变化，均值在0.6～0.8之间。长宽比随粒径减小出现先增大后减小的趋势：木粉粒径在1100～576μm 时，长宽比数值从接近于1开始逐渐增大；木粉粒径为576μm时(与本文目标木粉成熟管胞的平均长度563.82μm接近)，长宽比达到最大数值4.6；木粉粒径在576～30μm时，长宽比逐渐减小；而粒径小于50μm 时(与目标木粉成熟管胞的平均宽度46.498μm接近)，长宽比数值再次趋近于1。【结论】长宽比的变化与管胞破裂密切相关：木粉粒径大于管胞长度时，木粉主要通过纵向断裂使粒径减小；粒径与管胞长度接近时，长宽比较大；粒径小于等于管胞宽度范围内，木粉主要是横向断裂，而长宽比基本不再发生变化且趋近于1。长宽比和冲击强度随粒径减小的变化趋势是一致的，长宽比是影响材料力学性能本质因素之一。     

一种恢复渠道中线测量的快捷方法

渠道是农田水利建设的一个重要工程，渠道测量在渠道兴、改、扩建中具有重要的地位和作用。仅就施工过程中如何快捷恢复渠道中线的测量方法作了探讨，并对恢复中线的精度作了相应分析。     

云南撒坝猪H-FABP基因多态性及与部分生产性能的关系

采用PCR-RFLP技术检测H-FABP基因5′上游区1125~1817区段HinfⅠ酶切位点在撒坝猪群体中的多态性分布,并采用最小二乘分析模型初步统计分析检测位点多态性与部分生产性能的相关性。结果表明,H-FABP基因等位基因H及基因型Hh在群体中占优势,频率分别为0.6022和0.4194;H-FABP基因在群体中处于Hardy-Weinberg平衡状态;H-FABP基因检测位点基因型间在生长和繁殖性状上不存在不利影响。     

2022年夏季汉江中下游水华生消驱动因子及其贡献率量化研究

2022年夏季，长江流域遭遇了罕见的“汛期反枯”极端水文事件，在此期间，汉江中下游首次发现了蓝藻水华。本研究选取叶绿素a浓度作为衡量水华的关键指标，基于偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLSR）量化了不同环境因子对2022年夏季汉江中下游（仙桃、宗关断面）水华生消的贡献率。结果表明：（1）仙桃和宗关断面叶绿素a浓度与溶解氧、pH值和水温均呈现出显著的正相关关系。溶解氧、pH值和水温对2022年夏季汉江中下游水华生消的贡献程度最高，三者对仙桃和宗关断面水华生消的贡献率分别为15.18%、13.68%、14.50%和18.06%、15.93%、15.65%。（2）基于偏最小二乘路径模型（Partial Least Squares Path Modeling，PLS-PM），本研究进一步解析了各环境因子对叶绿素a浓度变化的影响路径。结果表明气象因子是2022年夏季汉江中下游蓝藻水华暴发的诱导因子，高温无雨的极端天气导致水温和pH上升，加速了藻类的代谢反应速率。同时，河道流量减小延长了有机物和营养盐的传输和滞留时间，为藻类生长提供了稳定的营养条件。并且水华“萌发”时段可能与汉江中下游“涝旱急转”时段重叠。因此，本文建议下一步研究应结合准确的中长期气象预报信息，在“涝旱急转”时段实时优化汉江中下游水华防控调度的下泄流量与下泄时机，这将有可能大大提高水华防控的效率和效果。     

Prediction of watermelon quality based on vibration spectrum

Judging watermelon quality based on its apparent properties such as size or skin color is difficult. A non-destructive method is employed here, based on vibrational response spectrum, to determine the quality indices of watermelon (Charleston gray). The responses of samples to vibration excitation were recorded by laser Doppler vibrometry (LDV). The phase shift between input and output signals were extracted over a wide frequency range. The total soluble solids (TSS), titratable acidity (TA) and TSS/TA ratio also measured as watermelon quality characters. Stepwise multiple linear regression (SMLR) as well as partial least square regression (PLS) was applied to extracted vibration spectrums to construct prediction models of watermelon quality. The results showed that performance of SMLR models were better than PLS. The determination coefficients (R²) of SMLR validation models were 0.9976, 0.9985 and 0.9542 for TSS, TA and TSS/TA respectively. It is likely that reduction of cell wall materials to soluble solids during ripening process changes viscoelastic properties of watermelon reflected by vibrational response. This study demonstrated the feasibility of mentioned method for predicting the quality of watermelons in an industrial grading system.