关中灌区粮食生产“两高一优”机械化模式

根据关中灌区自然经济条件，提出了一种新的机械化模式。经过９年实践表明，采用该模式，无论丰年、平年、灾年均可大幅度增产，能提高抵抗自然灾害的能力，使丰、灾年间产量波幅减小，更趋稳定。     

平原沙土区不同林分类型下土壤有机碳库特征及其影响因子

目的 明晰不同林分类型下土壤有机碳库特征,以期为平原沙土区土壤碳库的提高和生态恢复提供理论依据。 方法 以江苏省平原沙土区丰县16年生杨树纯林、柳树纯林、杨柳混交林3种林分类型及相邻的撂荒地（对照）为对象,测定0～20、20～40、40～60、60～80、80～100 cm等5个土壤层次有机碳及活性组分和土壤酶活性,计算土壤碳库管理指数,并对土壤有机碳库特征和环境因子进行相关性分析。 结果 （1）3种林分类型及对照各土层有机碳含量和储量范围分别为1.03～5.88 g·kg−1和3.53～17.55 t·hm−2。与对照相比,0～100 cm土层,3种林分类型土壤有机碳含量增加了45.2%～82.2%。杨树纯林0～100 cm土层有机碳储量分别是柳树纯林、杨柳混交林和对照的1.23、1.24、1.83倍。（2）与对照相比,0～100 cm土层,3种林分类型的土壤易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物生物量碳含量分别提高了28.6%～48.0%、6.8%～9.7%和21.6%～33.4%。3种林分类型土壤碳库管理指数显著高于100%（P<0.05）。（3）林分类型显著影响土壤蔗糖酶和多酚氧化酶活性（P<0.05）,杨柳混交林0～100 cm土层多酚氧化酶活性显著高于杨树纯林和对照（P<0.05）。（4）相关性分析表明,土壤有机碳库特征受多酚氧化酶和β-葡萄糖苷酶活性显著影响,有机碳含量和储量、易氧化有机碳含量及碳库管理指数受蔗糖酶、过氧化物酶活性显著影响,微生物生物量碳受蔗糖酶活性显著影响。冗余分析表明,土壤碳氮比和细根生物量是土壤有机碳库特征的主要影响因素。 结论 平原沙土区营造人工林提高了土壤有机碳及活性组分和有机碳库稳定性,杨树纯林提高土壤有机碳储量效果最好。     

Statistical Model on the Time and Time Difference Error of Arrival in TDOA Location Estimation

Additional time delay of arrival resulted from non-line of sight(NLOS)propagation and muti-path effect in(cellular) environment is the dominant factor resulting in TDOA location error,study on the statistical property of TDOA error is useful for improving the accuracy of TDOA location.Based on the exponential distribution property of NLOS propagation delay,and considering the system error resulted from the signal detection,the authors establish a statistical model of arrival time and a model of TDOA error distribution by statistics when non-light of sight and multi-path propagation exist.The models reflect the statistical property of arrival time and TDOA error in cell network,the simulation shows that the proposed models have a good accuracy and a satisfactory behavior.     

化肥投入的环境经济分析

本文通过对化肥使用的收益成本分析及其对环境造成的影响,利用二次生产函数模型,以洞庭湖区农民的化肥投入为案例,分别考虑粮食产量最大、农民经济收益最大和净经济效益最大3种情况的化肥投入量,进而提出化肥控制和管理对策的最佳管理措施建议。     

勇于开拓，不断创新，努力提高农业综合开发水平

平江县实施农业综合开发已有12个年头了。随着形势的发展．国家对农业综合开发的在不同时期其开发的任务也有所不同。农业综合开发的现阶段的建设重点和内容由过去以改造中低产田和开垦农荒地相结合,转到以改造中低产田为主和保护生态环境上来;由过去追求增加主要农产品产量为主,转到发展优质、高产、高效农业上来。如何创新思路,提高农业综合开发水平,需要在工作实践中不断探索。     

农村土地产权非私有化改革

文章从产权的不同属性来论证中国“新土改”的农村土地产权公有(共有)性不变。通过对“新土改”政策下农村土地产权治理与制定农村土地产权制度一般原则探索,论证“新土改”政策是科学发展观一部分,是新时期具体的马克思主义中国化。     

引进温室带给中国设施园艺现代化的思考

中国引进现代化温室面积已逾２００ｈｍ＾２,对中国温室业的发展起到了积极的推动和示范作用。本在回顾和总结引进温室的基础上,通过实例分析对中国未来现代化温室的发展和建设提出了一些借鉴经验,尤其在温室节能、温室管理等方面就在地制宜发展中国设施园艺工程提出了一些具体的看法。     

基于深度学习算法的京津冀地区综合干旱评估模型构建

及时准确的干旱评估对社会经济发展和农业生产具有重要的指导意义,当前的干旱评估指标通常仅考虑植被或降水等单方面影响因素,在实际干旱评估中存在一定的局限性。本研究综合考虑降水、温度、地形等多个干旱致灾因子,以主要产粮基地京津冀地区为例,基于2007-2017年地表温度（Land Surface Temperature,LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）以及降水等多源数据,利用深度学习框架Tensorflow构建以标准化降水蒸散发指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）为目标值的综合干旱评估模型。利用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）对模型进行测试;利用站点标准化降水指数（Standardized Precipitation Index,SPI）、土壤相对湿度数据以及2016年京津冀地区的气象灾害数据,从时间和空间上对模型的可靠性进行验证。结果表明：模型的训练集和测试集在不同月份上均表现较好（R2均大于0.5而RMSE均小于0.55）。模型输出的综合干旱指数（Comprehensive Drought Index,CDI）在密云站上与SPI和SPEI接近,变化趋势基本一致,并且与站点SPI和土壤相对湿度的相关系数分别大于0.7和0.4,均通过了0.01水平的显著性检验。空间上,相较于SPEI,CDI计算的2016年3-7月京津冀地区干旱事件结果与实际情况符合度更高,表明该模型适用于京津冀地区干旱评估。     

进一步加强西藏自治区的小水电建设

在整理和分析西藏自治区40年小水电建设资料的基础上,着重总结了小水电建设和管理中存在的主要问题,并就今后如何搞好西藏的小水电建设提出了建议。     

Prediction of irrigation return flows through a hierarchical modeling approach

The quantity of water available for irrigation is getting scarce in many countries and it assumes great importance for assured crop production, especially in view of the erratic behavior of the monsoon. Thus, there is a pressing need to improve the water efficiency of irrigation systems. One-way of improving the efficiency of the irrigation system is reusing the return flow from the irrigation system. This task requires quantification of return flow, which still remains as a grey area in irrigation water management. The estimation of return flow from the irrigation system is usually obtained using thumb rules depending upon the site-specific conditions like command area conditions and soil properties. In this paper, a hierarchical modeling technique, namely, regression tree is developed for return flow estimation. Regression tree is built through binary recursive partitioning. The effective rainfall, inflow, consumptive water demand, and percolation loss are taken as predictor variables and return flow is treated as the target variable. The applicability of the hierarchical model is demonstrated through a case study of Periyar-Vaigai Irrigation System in Tamil Nadu, India. The model performance shows a good match between the simulated and the field measured return flow values. Results of statistical analysis indicated that the correlation coefficients are high for both single as well as double crop seasons.