基于气候生产潜力的云南人粮关系及其未来变化

基于云南117个气象站1961?2015年观测实况及全球气候模式模拟的2016?2055年年平均气温、降水量数据,使用Thornthwaite Memorial模型计算并分析云南各地气候生产潜力（Tspv）的时空变化特征,构建并计算Tspv的人口承载力（Tspv-人口承载力）和气候承载力指数。结果表明：（1）云南Tspv呈现明显的纬向分布及垂直分布特征,总体表现为南部高于北部,低海拔地区高于高海拔地区,降水是云南Tspv主要限制因子;（2）1961-2015年全省Tspv仅滇西的部分地区显著增加,滇中局部等地显著减少,其余地区变化不显著,全省平均Tspv年际波动大,在2009年前后发生突变;（3）2006-2015年云南人均粮食供应稳定增长,接近或超过小康型粮食需求,耕地的人口承载力（耕地,人口承载力）逐年增加,但远低于Tspv-人口承载力,即使在极端减产年,Tspv-人口承载力水平仍能满足当前人口、耕地规模下富裕型粮食需求,人粮关系状态为盈余;（4）如果保持现有稳定的人口、耕地及生产力水平增幅,未来不同的排放情景下,云南Tspv及Tspv-人口承载力都将稳定增加,人粮关系状态以粮食盈余为主,且高排放情景下承载力和人粮关系状态水平均优于低排放情景。     

土壤微生物生物地理学：国内进展与国际前沿

土壤微生物生物地理学是研究土壤中微生物空间分布格局及其随时间变化的一门科学,是土壤微生物学和微生物生态学等领域的研究前沿。近年来,尽管土壤微生物生物地理学研究取得了巨大进展,目前仍面临诸多难题与挑战。本文简要回顾了土壤微生物生物地理学的发展历程,重点介绍近年来我国在森林、草地和农田生态系统中土壤微生物生物地理学研究的主要进展。同时进一步阐述了目前土壤微生物生物地理学研究的国际前沿方向,包括微生物群落空间分布及其驱动机制、群落构建过程与共存网络、微生物地理分布与生态系统功能的关联以及预测微生物群落对全球变化的响应。最后,对土壤微生物生物地理学未来的研究方向进行了展望,强调了清晰的微生物物种定义、微生物群落的时间动态、多组学与合成生物学技术以及高精度的预测模型在土壤微生物生物地理学研究中的重要性。     

基于绿色荧光蛋白的冷鲜猪肉中大肠杆菌预测模型的构建

为了预测和监控冷鲜猪肉储存过程中腐败细菌大肠杆菌的变化规律,评估产品货架期,建立微生物生长预测模型。该研究将绿色荧光蛋白质粒pGFP转入大肠杆菌DH5α,构建GFP的标记大肠杆菌。基于绿色荧光蛋白报告基因和氨苄青霉素抗性,采用稀释平板法定量追踪检测0～24℃条件下冷鲜猪肉中DH5α生长变化。采用Gompertz模型、平方根模型和响应面方程进行数据拟合,构建数学预测模型。结果表明Gompertz模型拟合效果良好,0～20℃条件下决定系数R2为0.96～0.99。温度与最大比生长速率平方根、延迟期倒数平方根模型R2分别为0.862、0.948。响应面模型揭示时间、温度对大肠杆菌的生长影响显著(P0.05),二者交互作用明显,响应面模型R2为0.815。模型能够有效拟合冷鲜猪肉中与温度、时间相关的大肠杆菌的生长变化规律,研究结果为产品储存过程中细菌变化预测提供理论依据。     

大尺度采样下不同模型方法预测土壤全氮空间分布研究——以海南岛为例

在大区域尺度、有限土壤样点情况下,为探索准确预测土壤属性的方法,以海南岛为研究区,采用近似网格采样方法,采集130个样点,用多元线性回归(MLR)、普通克里格(OK)和回归克里格(RK)3种模型方法进行土壤全氮预测,并以29个验证点比较了预测精度。结果显示:1)对较大区域进行土壤全氮的空间分布的预测精度为OKRKMLR;2)3种模型对土壤全氮含量空间预测分布趋势基本一致,总趋势为岛内自东向西方向逐渐降低;3)0~5 cm土壤全氮含量与土地利用方式呈极显著相关关系,0~20 cm土壤全氮含量与归一化植被指数呈显著相关,20~40、40~60 cm土壤全氮含量与归一化植被指数、坡度呈极显著或显著相关。     

民勤绿洲地下水埋深影响因素分析及其变化趋势预测

水是民勤绿洲环境保护和经济发展的关键,对影响民勤绿洲地下水资源变化的主要因素及其未来变化趋势进行预测,可为绿洲地下水资源合理开发和利用提供科学依据。利用相关性分析法,找出与民勤绿洲地下水埋深观测值相关性较好的影响因素,然后运用主成分线性回归法确定地下水埋深观测值与其主要影响因素的定量关系,并利用灰色预测法对影响绿洲地下水埋深变化的主要因素（包括人口、粮食产量和上游来水量）及地下水埋深进行趋势预测。结果表明：民勤绿洲的人口、粮食产量、上游来水量、GDP、蒸发量和大牲畜存栏量与地下水位变化密切相关;人口和粮食产量的增加会导致地下水埋深的下降,且人口增加对地下水埋深的影响远大于粮食产量增加对地下水埋深的影响;未来6年中,民勤绿洲人口和粮食产量总体呈增长趋势,上游来水量呈逐年减少趋势,地下水埋深呈下降趋势。     

基于神经网络方法的土壤流失量预测研究

生产建设项目土壤流失量的预测直接关系到建设项目的水土保持分析、评价和防治措施体系的布局,目前常用的预测方法因其局限性、不合理性以及精度差等问题往往难以实现准确预测。将人工神经网络的BP算法引入到土壤流失量预测中,将降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、水土保持措施作为影响土壤流失量的主要因子,并以17个生产建设项目水土保持监测实例作为学习样本和检测样本,建立了基于神经网络方法的土壤流失量预测模型。预测结果表明,该模型拟合和预测精度高,具有很强的应用价值,能够满足工程应用需要。     

土壤水分对黄土丘陵区演替序列种种间竞争的影响

种间竞争是不同物种为争夺资源发生的相互关系,对群落植被演替、恢复有重要意义。同时水分是黄土丘陵区植物生长的限制因素,该区多物种种间水资源竞争研究较少,为此选取该区6种演替序列种,采用种对试验法研究其对土壤水分变化的竞争响应。结果表明:(1)除狗尾草外,其他5种植物的生长指标和土壤水分变化趋势基本一致,地下部分变化程度大于地上部分。不同植物最适水分条件不同。(2)单位竞争能力与总竞争能力相似地反映植物种间竞争状况。狗尾草和白羊草在中高水竞争力均高于同组的猪毛蒿、达乌里胡枝子,低水反之。铁杆蒿随着水分减少,竞争力低于茭蒿。受水分胁迫时,达乌里胡枝子、白羊草的竞争力茭蒿、铁杆蒿猪毛蒿、狗尾草,即演替后期种竞争能力演替中期演替初期,符合演替生态位理论。竞争的不对称随着环境生产力的增加而降低。随着演替中土壤水分的减少,物种耐水分胁迫的能力逐渐增强,从而促使演替的继续。     

中尺度土壤预测制图中地形变量提取的适宜分辨率探讨

地形变量是土壤预测制图中重要的预测变量之一,为了满足中尺度土壤预测制图的精度要求,又能够减少数据的冗余,需要选择合适分辨率范围的地形变量。基于ASTER GDEM数据,对不同地形起伏状况的3个样区,通过重采样得到30 m、60 m、90 m、120 m、150 m共5组不同分辨率的DEM数据,分别选取土壤预测制图中常用的高程、坡度、平面曲率和剖面曲率4组地形变量,通过地形信息熵、局部方差均值以及比例尺和空间分辨率的关系,选取巢湖流域用于土壤预测制图的地形变量提取的适宜分辨率范围。研究表明:对于特定比例尺的土壤预测制图,地形变量的提取需要综合考虑两个因素:一是土壤预测制图的比例尺,二是地形变量提取的分辨率。中尺度土壤预测制图地形变量提取的适宜分辨率为30m,既能保留有实际意义的地形信息,又能满足土壤预测制图的精度要求。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

金纹细蛾幼虫在陇东苹果树冠层的空间分布研究

为掌握金纹细蛾幼虫在苹果树冠层不同部位的发生规律,为科学防治提供技术支持。以长富2号10年生富士苹果园为研究对象,通过对不同时期金纹细蛾幼虫发生规律、树冠分布特征和集聚性分析,研究了陇东金纹细蛾幼虫在苹果树冠上的空间分布结构。结果发现,金纹细蛾幼虫1 a发生5代。在世代重叠现象和苹果生长期药剂防控的双重影响下,第2代以后各世代之间未出现明显的高峰,在9月上旬之前幼虫数量虽有增长,但增长非常缓慢,而进入9月下旬之后越冬代数量成倍数骤增。从幼虫在树冠上的空间分布看,存在东向和北向＞南向和西向、下部 ＞ 上部、内膛 ＞ 外围的趋势,但是在统计学上却没有显著差异;幼虫在苹果树冠中的分布呈一定的聚集性分布,但聚集度比较小。在前期防控的基础上,加强9月下旬以后的防控,是减少翌年虫源的关键。药剂防控中,在保证树冠全方位防控的同时,树冠下部、内膛、南向和西向为重点防控的空间部位。