Exploring tree diversity and stand structure of savanna woodlands in southeastern Sudan

Savanna woodlands in Sudan host great biodiversity, provide a plethora of ecosystem goods and services to local communities, and sustain numerous ecological functions. Although the importance of the Acacia trees in these areas is well known, up-to-date information about these woodlands' diversity is limited and changes in their woody vegetation composition, density, diversity and relative frequency are not monitored over time. This study explored tree diversity and stand stage structure in Nuara Reserved Forest, a typical savanna woodland ecosystem in southeastern Sudan. A total of 638 circular sample plots (1000 m² for each) were established using a systematic sampling grid method. The distance between plots was 200 m. In each plot, all living trees with diameter at breast height (DBH) ≥5.00 cm were identified and counted, and their DBH values were recorded. From these data, tree composition, diversity, density and stage structure were assessed. There were 12,259 individual trees representing four species (Acacia seyal, Balanites aegyptiaca, Acacia Senegal and Acacia mellifera) that belong to two families. The dominant species was Acacia seyal. Average tree density was 191 trees/hm² and the Shannon-Weiner index for trees diversity was 0.204. Overall, young trees comprised 86.30% of the forest. The state of tree richness and density in the study area was low compared to other similar environments in the region and around the world. We recommended adoption of a proper management system that includes monitoring of woody vegetation diversity in this forest, and management actions to enhance tree diversity and sustain ecosystem services to local communities. In addition to care for the dominant Acacia seyal stands, more attention and conservation should be devoted to reestablishing Acacia senegal and Acacia mellifera trees because of their high ecological and economic values for local communities.     

生物食诱剂对山东省莒南县花生田夜蛾科成虫监测与诱杀效果的初步评价

在山东莒南县花生田利用生物食诱剂和性诱剂对常见夜蛾科害虫成虫进行虫情监测,并对食诱剂防控夜蛾科害虫的效果进行研究。食诱剂和性诱剂监测结果表明,花生田棉铃虫、甜菜夜蛾、斜纹夜蛾、黄地老虎、小地老虎等夜蛾科害虫成虫的发生高峰期均出现在7月12日;性诱剂仅能诱捕到雄性成虫,食诱剂可同时诱捕到雌性和雄性成虫,其诱捕到的棉铃虫、甜菜夜蛾、斜纹夜蛾、地老虎雌雄比分别为1∶0.68、1∶5、1∶3和1∶1.4。食诱剂撒施、化学防治、食诱剂诱捕盒技术与化学防治组合处理后第10天花生叶片受害率分别为9.51%、6.73%、6.24%,百株虫量较对照降低68.68%、76.39%、85.87%,食诱剂诱捕盒技术与化学防治组合应用防控效果优良。     

4种不同性诱剂对玉米草地贪夜蛾诱集作用

为准确掌握草地贪夜蛾成虫发生动态,筛选对当地种群专一性强、灵敏度高的性诱剂,对深圳百乐宝生物农业科技有限公司(BLB)、宁波纽康生物技术有限公司(NK)、江苏宁录科技股份有限公司(NL)、南京新安中绿生物科技有限公司(XAZL)4个厂家生产的草地贪夜蛾性诱剂在江苏盐城市大丰区进行田间诱捕效果试验,探讨草地贪夜蛾性诱剂的使用技术。结果表明:4种不同性诱剂诱芯对草地贪夜蛾的诱集效果存在明显差异。BLB诱芯和NL诱芯可以有效监测草地贪夜蛾成虫田间发生动态,羽化高峰期明显,且峰值日期一致,NK诱芯诱集的成虫虫峰不明显,XAZL诱芯零星诱到成虫,无明显成虫高峰;BLB诱芯监测期内日均诱蛾量、最高单次诱蛾量、总诱蛾量均显著高于其他3种诱芯,其总诱蛾量达136.75头,分别是NL诱芯、NK诱芯、XAZL诱芯的1.47倍、4.76倍、10.52倍;通过对BLB诱芯进行持续30 d和持续60 d的诱捕对比试验,发现BLB诱芯1~30 d内诱捕性能稳定,诱蛾量大,31~60 d内日均诱蛾量、最高单次诱蛾量、总诱蛾量均有所下降且达显著水平,尤其是50 d后诱捕量下降明显。结果表明:BLB诱芯的诱蛾量大,能够明显反映出草地贪夜蛾的羽化高峰期,符合测报要求,更适合本地区草地贪夜蛾的监测,使用该诱芯时建议30 d更换1次。     

小麦赤霉病自动监测预警系统应用效果评价

2018年在江苏、陕西、河南、湖北、安徽共18个县(市)安装了小麦赤霉病预报器,在周边设置未防治麦田进行赤霉病调查,并与预警软件平台预测结果相比较,评价小麦赤霉自动监测预警系统的准确性。评价结果表明,2018年该系统预测的准确性达71.8%。结合陕西省植保总站、西安市植保站、渭南华州区植保站、商洛洛南县植保站、安徽凤台县植保站2016年-2018年对该系统的评价结果,证实该系统预测准确性较高,系统工作稳定,自动化程度高,可为小麦赤霉病的科学防控提供重要的参考依据,具有一定的应用前景。     

3种引诱剂对松褐天牛成虫引诱效果比较

为了更好地对松褐天牛成虫进行监测和诱杀,在遂昌地区的马尾松林及贮木场内利用3种不同引诱剂对松褐天牛进行诱捕对比试验。结果表明,3种引诱剂对松褐天牛都有较好的引诱效果,但差异显著。其中,APF-Ⅰ型引诱剂的效果最好,F1型引诱剂次之,ST-2型最弱。试验期共诱捕到松褐天牛成虫4 979头,其中雌成虫4 134头,雄成虫845头,雌雄比为1∶0.204。所诱捕到的雌虫数量是雄虫的4.89倍,差异显著(P=0.045,t=-4.551)。引诱剂捕获松褐天牛的高峰期为6月中旬至8月中旬,6月至8月份降雨量及气温对松褐天牛成虫诱捕规律产生较大影响。本研究为遂昌地区松褐天牛成虫的防治提供了科学依据。     

基于物联网的玉米病害环境监测系统研究与实现

为研究和实现基于物联网的玉米病害环境监测系统,笔者设计了包括感知层、传输层、云服务层和应用层的4层架构。在感知层,利用传感器技术实时采集玉米病害环境的温湿度、降雨量、风向风速、光照强度和土壤温湿度等数据;在传输层中使用4G移动通信网络实现数据的远距离传输;云服务层中,基于四川农畜育种攻关云服务平台,应用数据库技术、云服务技术实现数据的存储和管理;最后,在应用层采用B/S模式实现数据展示服务。结果表明,该系统能够准确采集、稳定传输和安全存储数据,降低了人工成本。因此,它能够为玉米病害研究课题组提供有效的信息化服务,具有一定实用价值。     

蜂群箱体关键参数在线监测系统与性能测试

随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。     

农业种植养殖传感器产业发展分析

传感器技术是智慧农业建设中的一项关键技术,目前我国农业传感器的应用存在诸多问题,严重制约着农业产业化的进一步发展。本文对比了国内外农业物联网技术应用与集成的现状,并提出了相应的发展策略,最终提出了关于农业种植养殖产业的未来研究重点与发展方向的观点。     

基于landsat8的贵州省2015年农业干旱监测研究

在全球气候变暖背景下,干旱普遍发生,而农业干旱对国民经济发展的影响尤为明显,同时农业干旱还威胁着国家的粮食安全和生态安全。基于贵州省2015年不同季节的landsat8 OIL遥感数据,利用影像数据所获取的植被覆盖指数和地表温度数据,拟合植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的特征空间,设计得到贵州省2015年春、夏、秋、冬四个不同季节的不同的土壤湿度,将TVDI作为监测农业干旱状况的指标,得到贵州省2015年的农业干旱时空分布图。结果表明,土壤含水率的高低与植被覆盖和地表温度有关,且TVDI更适宜中等植被覆盖的土壤湿度反演。贵州省2015年全年旱情较缓,各地区均不存在春旱或伏旱,只有冬季绝大部分地区土壤含水率较低,更有力地促进了农业干旱的发生。因此,对农业干旱的监测研究为贵州省农业干旱的监测管理提供有力依据,为今后减少农业干旱的影响和进一步促进农业社会经济可持续发展具有重要的现实意义。