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。     

基于电动汽车生态系统的中国电动汽车发展

电动汽车的推广依赖于整个电动汽车生态系统,只有整个健康的生态系统才能有效促进电动汽车的发展。电动汽车生态系统包括政府的推动、电动汽车用户的意愿、充电运营公司的运营方式、供电公司的运营方式和电动汽车动力电池的回收等,其中各个环节相互影响。从电动汽车的各个生态环节的目前研究现状及对电动汽车发展的影响进行研究,得出电动汽车发展需要注意的几个问题。     

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。     

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.     

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。     

河北省平原农区肉羊规模舍饲的前景分析

本文指出了当前河北省平原农区肉羊产业的发展面临瓶颈局面，理性分析了造成这一尴尬局面的原因，并提出了发展河北省平原农区肉羊规模舍饲是打破这一瓶颈局面的突破口。     

沙棘与黑加伦混交林的营林调查

对沙棘这种灌木或亚乔木同黑加伦小灌木按一定模式营造的混交林与沙棘黑加伦两种纯林进行生长发育、结实、病虫害发生率等方面调查，发现各种营林指标混交林明显优于纯林。因此可以提倡营造这样一种模式的混交林。