海拔对伊犁河谷草原苦豆子种群土壤活性有机碳特征的影响

本研究以伊犁河谷托乎拉苏大草原占据优势的苦豆子（Sophora alopecuroides）种群为研究对象,通过对不同海拔梯度下土壤微生物量碳、水溶性有机碳和易氧化有机碳含量的分布特征及其影响因素研究,解析苦豆子蔓延对土壤生态环境的影响,为了解伊犁河谷草原毒害草蔓延机制及提供草原毒害草管控措施提供理论依据。结果表明：土壤微生物量碳随着海拔的上升而增加,随土层的加深而降低;而土壤水溶性有机碳和易氧化有机碳均随海拔、土层的增加而增加。根据相关性分析可知,土壤活性有机碳的3种组分与总有机碳、全氮以及土壤湿度3个指标之间相关性达到极显著水平（P<0.01）;且3种组分之间也相互存在显著相关。研究表明海拔、全氮含量以及总有机碳3个指标显著影响苦豆子种群活性有机碳含量的变化。     

基于遥感的黑河中游绿洲区玉米物候及其动态研究

基于Savitzky-Golay滤波,利用相对阈值法和绝对阈值法,分析2001—2016年黑河中游绿洲区玉米的物候信息,对玉米的生长季开始日期、生长季结束日期和生长季长度3个物候参数开展分析。结果表明,相对阈值法与绝对阈值法相比,判断结果更加准确;2001—2016年的玉米生长季开始日期大约推迟14 d,生长季结束日期大约提前5 d,生长季长度大约缩短20 d;玉米生长季长度与生长季内积温呈负相关,随着积温的增加,生长季长度越来越短。     

小飞蓬入侵对伊犁河谷草原土壤有机碳的影响

为探讨小飞蓬入侵对伊犁河谷草原生态系统的影响,揭示小飞蓬的入侵机制,对不同入侵程度(轻度、中度、重度)小飞蓬及本地植物猪毛蒿根际土壤有机碳(SOC)、土壤容重和土壤含水量的变化规律进行研究。结果表明:随着小飞蓬入侵程度的加深,土壤SOC含量上升:小飞蓬重度、中度、轻度入侵和猪毛蒿群落土壤有机碳含量平均值分别为16.70、11.31、9.56 g·kg~(-1)和8.23 g·kg~(-1),表明小飞蓬入侵增加了伊犁河谷草原土壤SOC的含量,随着入侵程度的加深,土壤SOC含量提高更加明显,同时增加了伊犁河谷草原土壤的碳汇功能。从垂直分布剖面上看,4个群落土壤SOC含量变化一致:随着土壤深度的增加而SOC含量减少,且最大土壤SOC含量均出现在0～20 cm土层,小飞蓬重度、中度、轻度入侵和猪毛蒿群落最大土壤SOC含量分别为:20.3、15.0、13.2 g·kg~(-1)和11.5 g·kg~(-1)。小飞蓬重度、中度、轻度入侵和猪毛蒿群落土壤容重平均值分别为5.02、4.94、4.85 g·kg~(-1)和5.09 g·kg~(-1),土壤含水量平均值分别为1.22%、1.20%、1.19%和1.24%,表明小飞蓬的入侵改变了伊犁河谷土壤物理性质,随着小飞蓬入侵程度的加深不断降低土壤容重与含水量,土壤含水量与土壤容重存在极显著的正相关性(P0.01),结合土壤SOC进行分析,发现土壤容重与含水量对土壤SOC的影响一致,均呈现极其显著的负相关性(P0.01)。     

基于遗传算法优化BP神经网络的数字图像土壤含水量反演研究

快速准确地测量土壤含水量在农业、水文、生态等领域的应用至关重要,数字图像技术测量土壤含水量因其具有廉价、快速和不破坏土体的优势成为研究的热点。基于手机相机获取的数字图像,提取了R、G、B、H、S、V和DN 7种图像特征参数,并利用与土壤含水量相关性较大的图像特征参数R、V和DN构建了BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络土壤含水量反演模型,来获取高精度的土壤含水量数值。结果显示：将BP神经网络和遗传算法用于数字图像技术,均可提高数字图像技术测量土壤含水量的精度,其中BP神经网络土壤含水量反演模型的决定系数(R²)可达到0.940～0.972,均方根误差(RMSE)为0.936%～1.694%;遗传算法优化的BP神经网络土壤含水量反演模型的R2可达到0.976～0.993,RMSE为0.559%～0.878%,遗传算法优化的BP神经网络模型用于数字图像技术反演土壤含水量的R²更接近1,RMSE更小,精度更高。同类型研究中提出的多元线性模型的R2介于0.60和0.96,RMSE介于1.11%和7.00%,与其相比,研究模型的预测精度和稳定性更高...