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。     

不同辣椒种质对象耳豆根结线虫的抗性评价

近年来象耳豆根结线虫的危害日益严重.为筛选抗象耳豆根结线虫的辣椒种质,本试验利用种属特异性引物对根结线虫病原物开展分子鉴定,确定为象耳豆根结线虫.接着采用室内人工接种法,对10份一年生辣椒种质和10份中国辣椒种质进行象耳豆根结线虫抗性鉴定,计算根结指数和卵粒指数,并通过比较隶属函数,发现其中3份辣椒种质对象耳豆根结线虫表现为高抗,抗病性最强的是L518M和L525-1M,L42M次之;10份表现为中抗;7份表现为感病,抗病能力最弱的是L69-1M;未发现免疫品种.本研究发现中国辣椒种质的抗病性整体高于一年生辣椒,是重要的抗病种质来源,可用于象耳豆根结线虫抗病育种和后续抗病机理的研究.     

基于P-S-R框架模型试点研究高寒地区生态承载力——以甘肃省迭部县为例

全面客观评价生态资源承载能力,进而为区域可持续发展提供理论依据。以甘肃省迭部县为例,首先,采用压力-状态-响应(P-S-R)模型构建生态承载力评估指标体系,运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各指标权重,评估生态环境承载力现状;其次,在生态功能区层面对迭部县水源涵养功能及生物多样性功能进行评价;最后,对生态承载力状况进行成因解析。研究结果表明：（1）迭部县整体生态承载力得分为0.239,处于“较强”承载力状态,构成整体生态承载力的生态弹性力、资源和环境承载力和人类社会影响力得分分别为0.222、0.062和0.063。（2）2016年,迭部县单位面积水源涵养量为111.76 mm,水源涵养功能处于“高”状态,其中,水源涵养功能较高地区主要集中在以草地和针阔混交林为主的区域。（3）自然栖息地面积占迭部县总面积的83.67%,其自然栖息质量指数(Natural Habitant Quality Index,NHQI)处于“高”状态。（4）从自然和经济2个因素进行分析,发现迭部县生态环境条件较好,但林草地面积已呈现出逐渐减少状态,因此需要通过合理科学的开发引导,发展文化旅游事业,推动迭部县的可持续发展。     

深松施用有机肥对玉米不同器官钾含量的影响

为了明确深松结合施用有机肥对玉米不同器官钾含量的影响,在大田条件下,设常规旋耕(T_1,CK)、深松(T_2)、深松施用有机肥(T_3) 3个处理,测定了玉米大喇叭口期、灌浆期、成熟期不同器官的钾含量。结果表明:T_3处理的玉米茎钾含量在大喇叭口期和灌浆期均为最高,其中大喇叭口期指标值与T_1处理差异显著,而在收获期低于其他2个处理但差异均不显著;叶片钾含量全生育期始终高于T_1处理、低于T_2处理,其中与T_2处理差异均不显著,但在灌浆期指标值明显高于T_1处理;苞叶钾含量始终低于T_1处理,与T_2处理相比灌浆期较高、收获期较低,但差异均不显著;轴钾含量在灌浆期最高、收获期最低,与其他2个处理差异均达到了显著水平;灌浆期和收获期玉米子粒钾含量均最高,且与T_1处理差异均达到了显著水平,在灌浆期指标值也明显高于T_2处理。综合分析认为,深松施用有机肥有利于提高玉米生育前期各器官尤其是玉米子粒的钾含量。     

特早熟高糖猕猴桃新品种‘金美’

‘金美’是从云南野外美味猕猴桃资源中选育出的绿肉高糖新品种。果实为卵形，果面黄褐色硬毛，果形整齐；平均单果质量60 ~ 80 g。果肉绿色或黄绿色，质嫩多汁，风味浓甜。软熟果实含可溶性固形物24.1%，可溶性总糖16.2%，总酸1.25%，维生素C 1 180 mg • kg-1，钾 342 mg • kg-1，钙84.2 mg • kg-1。在武汉地区8月果实成熟，此时果实采后7 d开始软熟，1 ~ 2 ℃低温和95%相对湿度下可存放100 ~ 120 d。盛果期产量22 t • hm-2。     

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。     

增温加氮对两种不同来源加拿大一枝黄花子一代生长的影响

为探讨模拟气候变暖(增温2℃)和大气氮沉降(4 g·m-2·a-1)对入侵植物子代生长的影响,以中国和北美两种来源的加拿大一枝黄花子一代为研究对象,研究了子一代幼苗的生长和生物量分配的响应.结果表明:(1)增温降低中国来源加拿大一枝黄花的地上生物量,但提高其根冠比,增温降低北美来源加拿大一枝黄花的根冠比;(2)与北美来源加拿大一枝黄花相比,加氮对中国来源加拿大一枝黄花叶片数、地下生物量和总生物量的促进作用更大;(3)加氮促进加拿大一枝黄花地上生物量、地下生物量和总生物量的积累,但增温减缓了这种促进作用.这些结果表明,气候变暖可能会部分抵消氮沉降对加拿大一枝黄花子一代幼苗生长的促进作用.