农林类院校《测量学》课程思政教学改革与实践

为加强大学生的思想政治教育和提高课堂教学质量,以农林类院校专业课《测量学》为例构建专业课程思政体系,实施课程思政目标的有效教学路径,探索育才与育人相统一的教学模式,实现价值塑造、知识传授和能力培养的有机统一,可为其他专业课程思政教学改革与实践提供新思路与借鉴。      

基于N-SPECT模型的胶东半岛土壤侵蚀及泥沙入海通量研究

[目的]探讨土壤侵蚀与土地利用的关系,为胶东半岛海岸带水环境保护和治理以及流域综合管理提供必要的技术支持和参考依据。[方法]在RS-GIS技术支持下,基于N-SPECT模型,对胶东半岛2006—2010年土壤侵蚀量及泥沙入海通量进行模拟。[结果]土壤侵蚀高值区集中于半岛东部和南部,低值区主要分布于半岛中部和中南部。大沽河流域、五龙河流域和大沽夹河流域3大流域对整个胶东半岛的土壤侵蚀贡献最大。针对3大流域之外的其他半岛区域,按照汇水区划分岸段,各岸段单位长度泥沙入海通量的空间差异显著,青岛市城阳区海岸、青岛南端(胶南)海岸、莱州湾东部海岸和威海西南端海岸泥沙通量最大。[结论]土壤侵蚀和产沙与源区土地利用结构密切相关。总体而言,耕地主导型区域是土壤侵蚀严重的区域,而林地和草地具有减轻土壤侵蚀的作用。     

基于大比例尺数据库的福建省耕地土壤固碳速率和潜力研究

明确土壤固碳速率和潜力是制定耕地固碳减排措施的基础。以我国典型亚热带地区—福建省不同地理位置的闽侯、浦城、同安、武平和永定5个县为研究区,运用生物地球化学过程模型DNDC（DeNitrification and Decomposition）,模拟这5个县在目前区域尺度最详细的1:5万土壤数据库下1980─2009年和2010─2039年有机碳动态变化,并运用尺度上推的方法估算出全省耕地土壤固碳速率和潜力。结果表明,福建省耕地土壤1980─2009年的固碳总量为7.37 Tg,而2010─2039年的固碳潜力为7.04 Tg,两个时段的年均固碳速率分别为：190 kg·hm-2和176 kg·hm-2,说明目前的农田管理措施有利于研究区长期固碳。其中,水稻土和盐渍水稻土分别在土类和亚类级别中固碳速率最大,不同时段均大于175 kg·hm-2·a-1;而红壤在土类和亚类级别中固碳速率皆最小,不同时段均小于3 kg·hm-2·a-1。总体来看,1980─2009年和2010─2039年水稻土的固碳总量均占全省耕地固碳总量的92%以上,是今后制定固碳减排措施的重点。     

基于水稻物候参数及面向对象算法的稻田识别

水稻是中国主要的粮食作物之一,实时且准确获取稻田区域及其空间分布特征是指导和管理农业生产的基础,对于保障国家粮食安全具有重要意义。但传统遥感变量与基于像元的机器学习分类算法在准确识别破碎度较高的稻田方面存在较大挑战。物候参数能够反映不同植被的生长动态,在识别稻田方面具有较大的应用潜力。面向对象的随机森林分类可以有效避免“椒盐”现象,提高稻田的分类精度。鉴于此,该研究以中国南方典型山地丘陵区——福建省漳州市稻田为研究对象,基于归一化植被指数、改进归一化水体指数、土壤调节植被指数、垂直极化后向散射系数、交叉极化后向散射系数和物候参数等多个遥感变量,利用面向对象的随机森林分类算法识别稻田,验证和分析物候参数与面向对象的随机森林分类法在提高南方复杂地形区稻田识别精度方面的有效性。结果表明：1）福建省漳州市稻田的最高识别精度为94.47%,Kappa系数为0.92,传统遥感变量、物候参数及面向对象的随机森林分类算法在准确识别破碎度较高的稻田方面具有协同优势;2）物候参数在表征植被生长与植被类型差异等方面具有显著优势,相较于仅基于传统遥感变量的试验组,物候参数与传统遥感变量的组合能够将稻田识别总体精度提高8.78～9.36个百分点;3）对于复杂地形区破碎度较高的稻田,面向对象的随机森林分类方法能够清晰明确地勾勒出稻田的形状与边界信息,且能够有效避免“椒盐”现象,相较于基于像元的分类方法,面向对象的分类法可将稻田识别精度提高0.58～1.53个百分点,因此,更适用于复杂地形区破碎农田的遥感提取。该研究结果可提高福建省漳州市稻田制图产品的应用价值,也可为中国南方复杂地形区稻田识别精度的进一步提高提供参考。     

福建省漳州市水稻物候特征对稻田土壤有机碳制图的影响

高精度土壤有机碳制图是研究耕地土壤有机碳时空格局及其影响机制的基础，相关研究结果可为农田“固碳减排”措施的制定提供决策支持。农业管理活动是农田土壤有机碳发生变化的重要影响因子，但基于农业管理活动的土壤有机碳制图却较为少见。基于遥感影像提取的物候参数是农业管理活动的直接反映，在研究农业管理活动对农田土壤有机碳的影响方面有较大应用潜力。基于此，本研究以福建省漳州市水稻田为研究对象，利用随机森林算法，基于5组不同的变量组合（A组：仅自然环境变量；B组：自然环境变量+早稻物候参数：C组：自然环境变量+晚稻物候参数；D组：自然环境变量+早稻物候参数+晚稻物候参数；E组：仅早稻物候参数+晚稻物候参数），分别构建土壤有机碳含量预测模型。通过对比5组模型的预测精度、预测值的空间分布特征和相关影响因子的重要性，分析物候参数对于土壤有机碳制图精度的影响作用，挖掘漳州市水田土壤有机碳制图的主要影响因子，解析对漳州市水田土壤有机碳有重要影响作用的农业管理活动。研究结果表明：物候参数的加入能够降低预测模型的误差和提升模型解释方差的能力；对漳州市水田土壤有机碳影响作用最大的物候参数依次为早稻季的NDVI增长速率（h1）、早稻生长季节开始的时间（a1）与早稻季NDVI下降速率（i1）；三个最重要的物候参数与土壤有机碳含量分别呈正相关、负相关和负相关，因此，采取能够促使早稻苗早生快发、加快早稻分蘖速率和减缓早稻衰老速率的水肥管理措施可增加耕地土壤有机碳含量。基于物候参数构建预测模型能有效提高农田土壤有机碳制图精度，基于物候参数的农田土壤有机碳制图研究可为农田管理提供决策支持，此次研究结果可为相关研究提供理论依据。     

不同秸秆还田率情境下亚热带水田土壤的“碳汇”贡献模拟研究

明确不同秸秆还田量对土壤“碳汇”的贡献大小是合理制定农业碳中和措施的基础。以我国典型亚热带地区——福建省水田土壤为研究对象，基于2016年15833个土壤样点实测数据和目前该地区最详细的1︰5万大比例尺土壤数据库，运用农业生态系统中广泛使用的DNDC(DeNitrification and DeComposition)模型模拟了不同秸秆还田率下全省未来的土壤有机碳动态变化。结果表明，2017—2053年传统管理(15%)以及秸秆还田30%、50%和90%下水田土壤的年均固碳速率分别为173、302、478和838 kg·hm^-2，固碳总量分别为11.56、20.15、31.90和55.95 Tg。从土壤亚类来看，咸酸和盐渍水稻土的年均固碳速率最大，不同秸秆还田率下介于220～920kg·hm^-2·a^-1之间；而渗育和潴育水稻土的固碳量最大，不同秸秆还田率下合计介于9.45～45.52 Tg之间，约占研究区总固碳量的81%。从行政区来看，龙岩、泉州两个地级市的固碳速率和总量均最大，不同秸秆还田率下均分别在202～937 k...