玉溪市林分植被覆盖变化及驱动力分析

林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。     

稻纵卷叶螟发生程度及发生期预测模型研究

对余庆县1982~2004年稻纵卷叶螟(Cnaphalocis medinalisGuenee)测报资料的筛选分析结果为,第三代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.1802 0.0024x1 0.0050x2 0.0185x3±Sy/12=0.6924,第四代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.2853 0.0005x1 0.0084x2 0.0112x3±Sy/12=0.6334;第三代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=13.3830 0.6823x±Sy/x=2.61,第四代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=3.1293 0.8776x±Sy/x=2.951。利用其回归模型对稻纵卷叶螟幼虫发生程度和低龄幼虫盛发期进行预测,其方法简便,结果较为准确。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

Impact of cash crop cultivation on household income and migration decisions: Evidence from low-income regions in China

This study examines the impact of cash crop cultivation on household income and migration decisions, using survey data collected from low-income regions in China. Given farmers decide themselves whether to cultivate cash crops, an endogenous treatment regression model that accounts for potential selection bias issue is used to analyze the data. The empirical results show that cash crop cultivation exerts a positive and statistically significant impact on household income, but it does not affect household migration decisions significantly. The disaggregated analyses reveal that cash crop cultivation significantly increases farm income but decreases off-farm income.     

土壤因子与小粒咖啡品质产量形成关系研究

土壤因子是影响小粒咖啡品质产量的主要因子。本研究通过对土壤因子进行相关性分析、改进的灰色关联分析、通径分析及多元线性回归分析,明确影响小粒咖啡品质和产量的主要因子,以指导科学施肥。结果表明:小粒咖啡咖啡因含量的土壤决定因子为海拔（-0.296^*）,总糖含量的土壤决定因子为有机质（0.607^**）和速效磷（-0.232^*）,蛋白质的土壤决定因子为pH（-0.387^**）和有机质（0.227^*）,灰分含量的土壤决定因子为速效磷（0.334^**）,水溶性浸出物含量的土壤决定因子为海拔（-0.494^**）,脂肪含量的土壤决定因子为碱解氮（-0.461^**）,产量的土壤决定因子为速效钾（0.339^**）和有机质（0.248^*）。研究结果可为小粒咖啡优质高产的土壤条件筛选和肥料的减施增效提供一定的理论基础,以期增强优质咖啡种质的适宜性和目的性。     

引进甘蔗种质资源杂交后代适应性评价

通过对引进甘蔗种质资源24个杂交后代的的10个农艺性状进行主成分分析、回归分析与通径分析,科学评价引种甘蔗种质资源在广西本地的农艺性状表现,探究各农艺性状间的协同制约关系,为甘蔗种质资源的精准评价和杂交育种材料的科学选配提供理论依据。结果表明:(1)主要农艺性状变异系数为6.79%~29.44%,24个甘蔗种质在分蘖和蔗糖产量上有较大的遗传改良潜力。(2)主成分分析将这10个农艺性状凝聚成4个主成分,分别为产量因子、有效茎因子、糖分因子和出苗因子,贡献率分别是35.2%、16.5%、15.3%、12.1%,累计贡献率达到79.1%;(3)通径分析中各性状对糖产量的直接通径系数大小依次为:蔗茎产量(0.927)>蔗糖分(0.399)>单茎重(0.039)。表明:甘蔗品种(系)GUC23-1、GUC15-2、GUC23、GUC34、GUC25在广西的丰产性最优,在甘蔗引种和选育中,考虑将蔗茎产量、蔗糖分、单茎重作为主要选择性状。     

基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究

为探讨利用无人机多光谱影像监测冬小麦叶绿素含量的可行性,基于北京市大兴区中国水科院试验基地的2019年冬小麦无人机多光谱影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,选取16种光谱植被指数,确定对冬小麦冠层叶绿素含量显著相关的植被指数,采用一元二次线性回归和逐步回归分析方法建立各生育时期及全生育期的SPAD值估测模型,通过精度检验确定对冬小麦冠层叶绿素含量监测的最优模型。结果表明,两种分析方法中逐步回归建模效果最佳。拔节期选取4个植被指数(MSR、CARI、NGBDI、TVI)建模效果最好,模型率定的决定系数(r~2)为0.73,模型验证的r~2、相对误差(RE)和均方根误差(RMSE)分别为0.63、2.83%、1.68;抽穗期选取3个植被指数(GNDVI、GOSAVI、CARI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.81,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.63、2.83%、1.68;灌浆期选取2个植被指数(MSR、NGBDI)建模效果最好,模型率定的r~2为0.67,模型验证的r~2、RE、RMSE分别为0.65、2.83%、1.88。因此,无人机多光谱影像结合逐步回归模型可以很好地监测冬小麦SPAD值动态变化。     

Analysis of green total factor productivity trend and its determinants for the countries along silk roads

In coping with increasing energy consumption and the consequential environmental pollution, green development is becoming an important part of social development. Since the inauguration of China’s Silk Road Economic Belt Initiative (BRI), economic cooperation between China and other countries along BRI has seen much growth. Therefore, it is of great significance to study the levels of green total factor productivity (GTFP) of the countries in the Silk Roads Economic Belt (B&R) and examine how these levels vary spatially and evolve temporally. In this paper, a panel regression analysis with DEA windows is used to study the spatiotemporal trends of the levels of GTFP. The results are: (1) The B&R countries have seen an increase in their overall levels of GTFP over time; (2) There are regional differences in the levels of GTFP, with higher efficiency in Western Asia and Central and Eastern Europe, and lower efficiency in Southeast and Central Asia; (3) The analysis of GTFP for countries in these regions shows that the efficiencies of most countries have been improving, with that of only a few countries have been decreasing; (4) By using regression analysis, we find that variables such as import, export, industrial structure, and urban affect the B&R countries with growing GTFP.     

土壤外源钴对大麦根伸长的毒害及其预测模型

选取我国11种不同性质的农田土壤,通过外源添加重金属钴（Co）,研究其对大麦（Hordeum vulgare L.）根伸长的毒性阈值及土壤性质对Co毒性的影响。结果发现,Co对大麦根伸长10%抑制效应（EC₁₀）在11种土壤中的变化范围为37.1~3 914 mg·kg^-1土（105.5倍）,50%抑制效应（EC₅₀）的变化范围为166.1~6 030 mg·kg^-1土（36.3倍）。建立土壤性质与毒性阈值的回归方程,结果表明土壤pH是影响土壤Co毒性阈值最重要的因子,作为单因子时分别可以解释77.6%、72%的EC₁₀和EC₅₀的变异（P≤0.001）。当在EC₁₀预测模型中引入土壤pH和土壤黏粒（Clay）双因子时,可以解释83.9%的EC₁₀的变异（P<0.001）,EC₅₀预测模型中引入土壤pH和总碳（TC）双因子时,可以解释86.1%的EC₅₀的变异（P<0.001）。将我国土壤中得到的Co毒性阈值预测模型和欧洲北美10种土壤的预测模型进行比较验证,结果发现基于我国土壤得到的预测模型可以较为准确地预测欧洲北美土壤中Co的大麦根伸长毒性阈值,但基于欧洲北美土壤的预测模型不能准确预测我国土壤中Co的毒性阈值。研究表明,我国土壤性质对Co毒性有显著的影响,基于土壤性质建立的预测模型可为土壤中Co生态风险评价提供参考依据。     

农业分区框架下Hargreaves-Samani公式的逐月回归修正

为验证中国农业综合分区框架下Hargreaves-Samani(HS)公式线性回归修正方案的适用性,利用中国气象数据网发布的124个站点1957—2016年的逐月有效日平均气压、平均最低气温、平均最高气温、平均风速、平均水汽压、月总太阳辐射数据及站点经纬度数据,首先,分别基于Penman-Monteith(PM)公式和HS公式计算了各站点多年逐月的参考作物需水量ET_(0-PM)和ET_(0-HS)。然后,以ET_(0-PM)为真值,基于1957—2010年的逐月ET_(0-PM)和ET_(0-HS),利用线性回归分析方法获取了中国38个农业管理子区的HS公式校正系数a、b,并以2011—2016年为验证年份,通过比较ET_(0-HS)校正前后的相对误差变化,验证了HS公式线性回归校正方法在中国农业区的适用性,并结合验证年份的具体误差结果,确定了各农业区HS公式校正系数a、b的逐月最优取值。结果表明:大部分农业区的大部分月份ET_(0-PM)与ET_(0-HS)的相关系数超过0. 6,可以进行ET_(0-HS)的回归校正;回归校正得到的系数a存在显著的季节变化规律,系数b则表现较为平稳;系数a、b的大小及变化说明了ET_(0-PM)和ET_(0-HS)彼此之间存在差异,且季节性明显;校正前后的ET_(0-HS)均存在不同程度的相对误差,但校正后的ET_(0-HS)的误差范围已经显著缩小;在具体的验证应用中,校正后的ET_(0-HS)并不完全是最优结果,实践中系数a、b的优选使用才是最佳方案。本研究验证的HS公式线性回归校正方法是实践中简便、可行的方案,对大尺度区域快速获得较高精度的参考作物需水量具有实际意义和推广价值。