Impact of climate change on maize yield in China from 1979 to 2016

Climate change severely impacts agricultural production, which jeopardizes food security. China is the second largest maize producer in the world and also the largest consumer of maize. Analyzing the impact of climate change on maize yields can provide effective guidance to national and international economics and politics. Panel models are unable to determine the group-wise heteroscedasticity, cross-sectional correlation and autocorrelation of datasets, therefore we adopted the feasible generalized least square(FGLS) model to evaluate the impact of climate change on maize yields in China from 1979–2016 and got the following results:(1) During the 1979–2016 period, increases in temperature negatively impacted the maize yield of China. For every 1°C increase in temperature, the maize yield was reduced by 5.19 kg 667 m–2(1.7%). Precipitation increased only marginally during this time, and therefore its impact on the maize yield was negligible. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by an insignificant amount of 0.043 kg 667 m–2(0.014%).(2) The impacts of climate change on maize yield differ spatially, with more significant impacts experienced in southern China. In this region, a 1°C increase in temperature resulted in a 7.49 kg 667 m–2 decrease in the maize yield, while the impact of temperature on the maize yield in northern China was insignificant. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by 0.013 kg 667 m–2 in southern China and 0.066 kg 667 m–2 in northern China.(3) The resilience of the maize crop to climate change is strong. The marginal effect of temperature in both southern and northern China during the 1990–2016 period was smaller than that for the 1979–2016 period.     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

郁金香新品种‘黄玉’

‘黄玉’是从郁金香‘Golden Apeldoorn’的芽变中选育的新品种。株高37 cm，花单生于茎顶，鲜黄色，外轮花瓣外侧黄绿色。生育期75 d，盛花期13 d，花朵品质高，抗寒能力强，是优良的盆栽和园林绿化品种。     

电超滤浸提土壤养分的研究 Ⅰ.石灰性土壤的电超滤特性

石灰性土壤的电超滤(EUF)特性主要是浸提时因需控制电流而必须大大降低电压。在一定范围内,降压程度与土壤 CaCO_3%有密切关系。控流限额愈低,电压需成比例地下降,但土壤EUF-值减小不多。电流控制在一定值时,离子的解吸总量亦为定值。控流主要控制了各石灰性土壤解吸/溶解份额特大的 Ca+Mg 量近于定值,对于含量小的其他养分离子则并无多大影响,仍可区辨各土壤间的差别。通过冬小麦盆栽试验和有关化学测试法等方面的相关研究,表明采用国际通用的5g 土样和控电流方法测定 EUF-K 和-P 等有效养分,对于石灰性土壤也是可行的,但其EUF-(Ca+Mg)值则毫无植物营养有效性的意义。土壤 EUF 值只是一种指数,并非真正的解吸离子量。石灰性土壤 EUF-K 值因浸提时降压控流而略低,80℃时5min 内解吸的钾不一定是非交换性钾。由于 Ca-P 和 CaCO_3在高温高电压时浸出较多,故石灰性土壤 EUF-P 和-(Ca+Mg)的80℃值/20℃值之比,与酸性土壤或非石灰性土壤相比要大得多。     

甘肃连城自然保护区的生态旅游资源及其评价

位于兰州市西北部的甘肃连城自然保护区,是一个具备丰厚的自然及人文旅游资源的国家级自然保护区.经多方位多层次的调查,在获取该保护区生态旅游资源完备材料的前提下,对其生态旅游资源作了分类描述;在作单项评价后,运用层次分析法对连城自然保护区的生态旅游资源进行了综合评价,据此提出了开发建议.     

金定鸭的性双态分化和性行为发育

金定鸭的外型分化，受自然选择和性选择的双重影响。在生长发育过程中，依羽域在适应水域环境的重要性，雌雄金定鸭的正羽都按共同的羽域顺序陆续更换生长；与此同时，一日龄外型相同的异性雏鸭，逐渐表现出性双态，包括喙色、羽色、声音、性羽、体重和行为的表型差异，以满足繁殖竞争的需要。金定鸭性行为的出现以其性双态分化为基础，而性行为的分化又是其生理成熟的前提条件。对雄鸭的观察分析结果表明，性双态分化和性行为发育速度的快慢与其生理成熟的早迟是一致的。黑色尾羽的雄鸭，体重较小，其发育速度和性成熟均快于体重较大的白喙或端白尾羽者，因此，建议将尾羽颜色、性双态分化和性行为发育速度作为雄鸭的选育指标。     

4株酸奶噬菌体的分离

从上海光明乳业股份有限公司车间发酵罐中分离出4株酸奶噬菌体。1号噬菌体头部呈六角形，平均直径为95.1nm，头部剖面平均面积为8184．8nm^2，尾部的平均直径为18．3nm，平均长度为403．4nm；2号噬菌体头部呈六角形，平均直径为85．4nm，头部剖面平均面积为8046．2nm^2，尾部的平均直径为23．3nm，平均长度为549．4nm；3号噬菌体头部呈六角形，平均直径为95．5nm，头部剖面平均面积为9792．3nm^2，尾部的平均直径为19．8nm，平均长度为450．5nm；4号噬菌体头部呈六角形，平均直径为119．3nm．头部剖面平均面积为12586．1nm^2，尾部的平均直径为23．6nm，平均长度为520．5nm。     

长翅燕蝗发生与防治初报

2001年5月末至6月上旬，在岫岩县牧牛乡河滩地上的枫杨上，发现大批蝗虫危害，每棵树上均有一千头以上蝗虫成虫在取食叶片，稍经震动即可起飞。在树冠下的草地上仍有部分蝗蝻取食杂草，经现场调查平均每平方米有幼蝻105头，多者达270多头。6月中旬枫杨树叶基本被吃光，开始转入邻近的玉米田危害，平均每株玉米有长翅燕蝗成虫38头，多者达80多头，仅一夜间邻近枫杨的玉米叶肉己被吃光，受害面积几百公顷，来势凶猛。     

芪蓝抗毒饮治疗鸡传染性法氏囊病的剂量研究

比较了芪蓝抗毒饮三种剂量和中剂量三种给药次数对雏鸡实验性传染性法氏囊病的疗效。结果表明，中剂量和发病后该剂量每天给药1次、连续4天的疗效最好。