达拉特旗黄河南岸盐碱化土壤不同含盐量估算模型对比

内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗黄河南岸由于气候干旱,降水量少,年蒸发量远大于年降水量,靠近黄河地下水位高,导致土壤盐渍化问题突出。以达拉特旗黄河南岸盐碱地为研究对象,基于Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat-8和SRTM DEM多源数据,采取相关性分析和连续变量投影结合索套回归(Lasso)、随机森林回归(Random forset,RF)、轻量梯度提升机模型(Light gradient boosting machine,LightGBM)、极端梯度提升模型(Extreme gradient boosting,XGBoost)、一维卷积神经网络(One dimensional convolutional neural networks,1DCNNs)、深度神经网络(Deep neural network,DNN)6种模型进行春季裸土期与植被覆盖期土壤含盐量估算。结果表明:XGBoost模型精度最高,春季裸土期、植被覆盖期测试集决定系数(R2)为0.76、0.58;均方根误差(RMSE)为5.76、7.22 g/kg;平均绝对误差(MAE)为3.38、4.33 g/kg。多源遥感数据结合变量筛选方法利用XGBoost模型揭示研究区不同季节土壤盐分空间分布最有效,含盐量反演结果与野外实际调查分析结果基本吻合。变量重要性分析表明春季裸土期、植被覆盖期重要反演因子分别为:盐分指数(48.3%)、地形因子(33.8%);植被指数(22%)、地形因子(47.9%)。本研究为达拉特旗黄河南岸盐碱地遥感反演提供了有效方法,为春季裸土期与植被覆盖期盐碱化土壤监测及预防提供了理论依据。

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归(PLSR)、逐步回归(SR)、岭回归(RR)3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明:示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性(相关系数绝对值不小于0.32);对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R~2和均方根误差(RMSE)分别为0.546和2.687 g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。

结合无人机多光谱数据和机器学习算法的春小麦叶面积指数反演

【目的】探究基于无人机多光谱数据反演大田春小麦叶面积指数(LAI)的最优机器学习建模方法。【方法】以内蒙古沿黄流域的土默川平原春小麦为对象,利用大疆P4M无人机采集了3个关键生育时期(拔节期、孕穗期、灌浆期)多光谱影像数据,提取植被指数同实测LAI进行相关性分析,用以植被指数的筛选,筛选后的植被指数进行主成分分析(PCA),将新主成分因子作为模型输入变量结合多元线性回归(MLR)、决策树回归(DTR)、BP神经网络回归(BPNN)、梯度提升树回归(GBDT)、支持向量机回归(SVR)和随机森林回归(RFR)6种建模方法,分别构建不同生育时期LAI估算模型,经精度验证,确定LAI的最优估算模型。【结果】归一化植被指数(NDVI)、改进的简单比值植被指数(MSR)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)和归一化差异红边指数(NDRE)与LAI均存在显著相关性,但重归一化植被指数(RDVI)在孕穗期和灌浆期与LAI的相关系数仅为0.23和0.21。在反演模型方面,拔节期的BPNN模型表现最优,验证集R^(2)为0.822,RMSE为0.305,MAE为0.257。而在孕穗期、灌浆期以及整个生育期内,RFR模型表现最佳,验证集R^(2)分别为0.613、0.811和0.834,对应的RMSE分别为0.189、0.150和0.174,MAE分别为0.126、0.121和0.133,且以多生育时期数据建立的RFR模型精度大于单生育时期模型。【结论】利用无人机多光谱数据计算的植被指数结合机器学习算法可以较好反映春小麦各生育时期LAI分布情况,其中,使用多生育时期数据建立的模型估算精度大于单生育时期模型,单生育时期中,拔节期的预测精度最高,其次是灌浆期和孕穗期。在算法方面,BPNN算法构建的LAI估算模型在拔节期的反演精度最高RFR算法构建的LAI估算模型是准确估算春小麦中后期LAI表型参数的优选方法,相比之下GBDT模型在各生育时期的反演精度均较低,不推荐作为春小麦LAI反演模型。

基于NDVI与EVI的作物长势监测研究

基于2015年大气校正后的时间序列Landsat8影像,研究了归一化植被指数NDVI与增强型植被指数EVI随植被覆盖度增加的变化规律,定量分析了二者监测低、中、高植被覆盖的差异,比较分析了NDVI和EVI分布频率曲线差异及时间序列曲线差异。结果表明:地表刚出现植被时,NDVI和EVI的增加速度最快,随着地表植被覆盖度的增加,NDVI与EVI的增加速度减缓。低植被覆盖下NDVI的增加速度大于EVI,中等植被覆盖下NDVI和EVI的增加速度接近,高植被覆盖下NDVI的增加速度小于EVI,不同植被覆盖下的NDVI值始终大于EVI值。NDVI和EVI分布频率曲线能描述不同植被覆盖度像元数量和随时间的变化。NDVI和EVI时间序列曲线能清晰反映一种作物的长势变化规律及不同作物在同一时期的长势差异。在作物生长初期或低植被覆盖下,NDVI、EVI都偏高估计植被覆盖度,NDVI估计值略高于EVI的估计值。在作物生育中期或中等植被覆盖下,二者对植被描述能力相似。在作物生育高峰期或高植被覆盖下,监测作物长势变化EVI比NDVI更敏感。综上所述,监测作物时可根据作物生育期植被覆盖度变化特点合理选取NDVI和EVI植被指数,也可同时选用NDVI和EVI两种植被指数互为补充。

基于Landsat8影像时间序列NDVI的作物种植结构提取

为提高内蒙古平原灌区作物种植结构遥感监测精度和效率,提出一种基于时序NDVI曲线的作物种植结构提取方法。以内蒙古土默特右旗平原区为研究区域,以2015年覆盖作物生育期的多时相Landsat影像为数据源,根据不同地物其NDVI值范围不同,将研究区地表分为植被覆盖地表,无植被覆盖地表和水体3类。在植被覆盖区域内,根据林地和荒草地时序NDVI曲线特征,提取林地和荒草地,其余区域即为农田。根据小麦、玉米、葵花和西葫芦的时间序列NDVI曲线特征差异构建分类决策树模型,在农田区域内提取上述作物的空间种植分布信息。研究区各类地物及作物遥感提取面积与实际统计面积接近,土地利用分类总体精度达到85.71%,作物分类总体精度达到82.69%。研究结果表明该方法提取作物种植信息的精度较高,能够实现区域作物种植信息的高效准确监测。

基于高光谱的河套灌区农田表层土壤质地反演研究

以河套灌区解放闸灌域农田表层0-10cm土壤为研究对象，研究风干土样的不同粒级含量与光谱特性关系，遴选出反映土壤粘粒、粉粒、砂粒含量各自敏感的光谱波段，分别建立土壤粘粒、粉粒、砂粒含量与敏感波段的一元线性回归模型和BP神经网络模型，模型验证结果表明：土壤粘粒、粉粒、砂粒含量的一元回归模型与BP神经网络模型精度基本一致，且都在85g以上。该研究结果可为应用高光谱遥感图像大范围识别河套灌区的土壤质地提供理论依据。

不同灌溉水温对日光温室番茄幼苗生长影响

以日光温室番茄幼苗为试验材料,研究不同灌溉温度幼苗生长的影响,探讨促进番茄幼苗生长的最佳灌溉水温。结果表明:25～45℃的水温灌溉范围内均在不同程度上促进番茄幼苗生长,提高生长势。用35℃温水灌溉处理效果最佳,与对照相比,茎高、茎粗、叶面积、根系数、叶绿素含量、叶片含氮量、单位鲜重的干物质量、根冠比和壮苗指数分别提高了23.09%、44.74%、35.15%、96.64%、11.36%、8.04%、60.00%、92.31%和189.32%,效果明显。

基于ETM+遥感影像的农田土壤含水率反演研究

以河套灌区解放闸灌域为研究区域,以Landsat ETM+影像为数据源,采用土壤水分光谱法并借助回归分析建立农田土壤水分遥感反演模型并进行模型检验。结果表明,模型精度达到81%以上。可为河套灌区农田大范围的土壤水分实时、快速监测提供方法依据。

MAPGIS在农村水利规划量算图斑面积中的应用

土地图斑面积量算是土地整理项目中的一项重要前期工作,由于图斑数量大,种类多,因此量算与统计工作量巨大。以内蒙古托克托县农村水利规划为例,应用MAPGIS软件的编辑处理、属性添加、空间分析、属性输出等功能对该县的5个乡镇所有行政村的土地面积进行量算与统计,结果证明应用MAPGIS这些功能极大提高了工作的效率,尤其是空间分析功能更是起到了事半功倍的作用。应用这种方法对托克托县图斑面积量算与统计的结果可为该县的农村水利规划提供科学依据,可见这种方法是解决此类问题的一种行之有效的方法。

基于SEBAL模型的土默特右旗腾发量研究

【目的】评价SEBAL模型在估算内蒙古包头市土默特右旗腾发量时的适用性。【方法】基于2015年作物生育期内的Landsat8遥感影像,建立SEBAL模型,估算腾发量,利用FAO Penman-Monteith公式与水量平衡法估算得到腾发量进行了验证及评价,并采用多元逐步回归方法对其影响因素进行了分析。【结果】日腾发量的分布具有明显的空间差异性,呈现出"山峰型"变化趋势。SEBAL模型腾发量估算值与水量平衡法估算值相比,相对误差的平均值为6.053%;Penman-Monteith公式计算得到的日腾发量与水量平衡法估算值相差7.682%,都在10%以内,达到了精度要求,且SEBAL模型估算腾发量的精度高于Penman-Monteith公式。日腾发量与NDVI和地表温度相关性显著,由二者建立了最优的多元逐步回归方程。【结论】在缺乏数据的情况下,利用SEBAL模型可以较为准确地估算出土右旗的腾发量,且NDVI和地表温度对其的影响较大。

基于深度学习的内蒙古河套灌区2000—2021年种植结构提取与动态

河套灌区是中国重要的粮油生产基地,掌握其多年种植结构的时空演化,不但可以为探讨农田产量和灌溉用水量提供数据,还可以为未来农业结构调整提供科学依据。该研究基于Landsat-5和Landsat-8遥感影像,计算得到灌区年内时间序列归一化植被指数(normalized differnce vegetation index,NDVI)数据,对影像缺失区域则利用MODIS NDVI数据进行插补,在此基础上还计算得到了光谱特征、纹理特征等数据。构建了多层感知机(multilayer perceptron,MLP)神经网络的深度学习算法,并将模型进行年际迁移从而得到2000—2021年的种植结构,进行多年时空变化分析。结果表明,2021年总体分类精度达到89%,Kappa系数为0.87,其中玉米、小麦和蔬菜等主要作物的分类精度高于90%,与统计种植面积比较,相对误差在2%~8%之间。2000—2021年间,葵花、玉米的种植面积呈上升趋势,小麦种植面积大量缩减;研究时段内葵花种植面积发生演变较大,玉米次之,均主要由小麦转入。该模型具有较高的分类准确性及迁移效果,可为内蒙古河套灌区农业管理、资源合理利用提供参考。

土默特右旗ET0对气象因子和相关参数的响应

【目的】研究ET0与气象因子和相关参数的响应性。【方法】以内蒙古包头市土默特右旗为研究区,采用ENVI5.3软件,遥感反演相关参数,分析了参考作物腾发量(ET0)与气象因素和相关参数的相关性和主成分。【结果】(1)在年尺度上,气象因素对ET0的相关性排序为:净辐射>日照时间>最高温度>相对湿度>最低温度>风速。在月尺度上,ET0在7月对最高温度和日照时间最敏感;4月ET0对相对湿度最敏感;5月对风速最敏感;净辐射与ET0相关性在4—10月都很显著;ET0与最低温度相关性不显著。在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响。(2)3种相关参数NDVI、植被覆盖度、地表温度和ET0均显著正相关,NDVI的相关性最显著。(3)利用主成分分析得到主成分变量Z1、Z2代替了原始数据(最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间、风速、NDVI、植被覆盖度、地表温度、净辐射),使复杂的研究变得简单。【结论】在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响;在相关参数中,与NDVI的相关性最好。

非充分灌溉对地表双元覆盖黄瓜养分吸收的影响

在温室中,以地表双元覆盖条件下黄瓜为试材,探讨在常规灌水量80%、60%和40%的非充分灌溉条件下对黄瓜土壤和植株养分分布的影响。结果表明:在地表双元覆盖条件下,适度非充分灌溉提高非根际土壤全磷、全钾和根际土壤速效钾含量,同时,降低植株根和茎部氮含量,提高果实磷和茎部钾含量。在相对常规灌溉水量的80%条件下(每次灌溉量344m3/hm2)的处理效果较为明显,与对照相比,分别显著提高根际土壤全氮、非根际全磷和果实磷的含量11.36%、28.79%和19.21%,并提高果实氮含量14.86%和钾含量2.72%。

化学反应机理的考查

电化学是高考化学试题中必考的知识点,化学反应机理从微观探析角度考查物质间反应的实质,将电化学原理与化学反应机理结合起来设计问题,能更好地考查学生宏观辨识与微观探析的化学核心素养.1对原电池与化学反应机理的考查该类试题先将原电池电极附近化学反应的微观过程展示出来,然后根据反应机理图提供的信息,设计诸如电极类型的判断,电极反应方程式的书写或正误判断,电极产物成分、质量的确定,电极附近电解液pH的变化.电路中转移电子的数目等一系列问题.

内蒙古黄河南岸灌区灌溉水有效利用系数测算

以内蒙古黄河南岸灌区杭锦旗自流灌区与达拉特旗扬水灌区为研究实例,根据首尾测算分析法的有关概念和计算原理,从而求出黄河南岸灌区自流灌区与扬水灌区各灌溉水有效利用系数,最后推求到整个黄河南岸灌区。首尾测算分析法思路明确、概念清晰、计算量小、所需要掌握的计算资料也相对比较容易获得。计算结果表明符合灌区实际情况,是一种能够在实际中进行操作的测算方法。该方法在黄河南岸灌区的实际运用,为进一步提高灌区灌溉水有效利用系数,更好的发展灌区节水灌溉提供决策依据。

基于MODIS-EVI的内蒙古沿黄平原区作物种植结构分析

【目的】获取内蒙古沿黄平原区农业资源信息,提高大区域中低分辨率遥感影像上作物种植结构分类的效率和精度。【方法】利用多时相作物分类方法在内蒙古沿黄平原区构建增强型植被指数(EVI)时间序列曲线,依据不同农作物EVI时间序列曲线的差异对6种主要农作物小麦、玉米、葵花、西葫芦、番茄和苜蓿的种植结构进行了分析。【结果】小麦、玉米、葵花、西葫芦、番茄、苜蓿和其他作物的用户精度分别为:79.59%、80%、83.67%、78.18%、75.93%、82.22%、68.75%,制图精度分别为78%、80%、82%、86%、82%、74%、66%,农作物总体分类精度达到78.29%,Kappa系数为0.747。经统计沿黄灌区种植的玉米实地统计面积合计为7912.17 km^(2),文中提取出的面积为7412.75 km^(2),相对误差为6.31%。【结论】通过对MODIS-EVI时间序列的分析可以较为准确地识别大尺度测区内的主要作物,该方法能够在大区域中低分辨率影像上实现较好的分类结果。

二维洪水演进数值模拟研究

洪泛区洪水演进数值模拟是风险分析与居民防洪避险等非工程措施的重要依据。从洪泛区模拟的必要性、二维洪水演进的数学模型、对数学模型求解的数值计算方法、离散计算域采用的网格、洪水模拟程序设计、模型的率定和验证等方面对洪水演进数值模拟进行了论述。

迎战奶粉中的三聚氰胺

2008年发生的三聚氰胺奶粉事件，造成多名儿童罹患肾结石病，也因此，人们接触到了一个本来陌生的名词——三聚氰胺。那么，在奶粉中加入三聚氰胺为什么会成为乳制品制造商谋取利益的途径呢？该物质究竟有什么样的性质和用途呢？

河套灌区地下水化学时空特征及环境驱动因素

为探明内蒙古河套灌区地下水水化学特征及其环境成因,以内蒙古河套灌区乌兰布和、解放闸、永济、义长和乌拉特这5个灌域为研究区,选取72眼地下水观测井,于冻融末期(3月)、灌溉中期(7月)和秋浇末期(11月)这3个典型时间段采集地下水216个水样.综合运用统计分析、Piper三线图、Gibbs图、离子比值和主成分分析等方法研究和探讨了地下水化学环境变化规律和地下水组分形成的环境驱动因素.利用水质指数(WQI)法评价了地下水的饮用适宜性,采用USSL图与Wilcox图综合分析地下水的灌溉适宜性.结果表明,研究区地下水普遍咸化,地下水阴、阳离子总浓度排序均为:冻融末期<秋浇末期<灌溉中期,Na+和Cl-是水化学的主要贡献离子.地下水水化学类型以Cl-Na型占主导,Cl·SO_(4)-Ca·Mg型次之,SO_(4)-Ca·Mg、HCO_(3)·Cl-Na、HCO_(3)-Na和HCO_(3)-Ca·Mg型多种共存.河套灌区浅层地下水基于WQI值分类,主要为Ⅳ类和Ⅴ类,总体地下水水质较差.USSL图与Wilcox图图解综合评价结果表明,灌区浅层地下水中盐度、钠浓度普遍偏高,冻融末期、灌溉中期和秋浇末期分别有80.6%、76.1%和77.6%的水样不适宜灌溉.研究区地下水化学特征的主要控制因素为蒸发浓缩作用和岩石风化作用,其中Na^(+)和Cl^(-)主要来自盐岩的溶解和阳离子交换作用,农业灌溉和干旱是河套灌区地下水水化学演化的主要驱动因素.研究成果可为内蒙古引黄灌溉区优化农业管理措施提供技术支持,并为合理利用地下水资源提供理论参考.

内蒙古引黄灌区种植面积与种植结构的时空演变

基于遥感技术,对内蒙古4个大型引黄灌区(河套灌区、黄河南岸灌区、镫口灌区、麻地壕灌区)近30 a的种植面积及种植结构的时空演变进行分析,并利用河套灌区7 a实测调查样本,对解译结果进行检验,确定遥感方法的可行性及精度。通过遥感解译得出,灌区的控制面积为17 845.55 km2,对比官方统计数据相差-1.73%。灌区种植面积及土地利用率近30 a来变化不明显,整体呈微增加趋势。近30 a灌区的种植结构发生了明显变化,由单一小麦种植结构演变成现今小麦、玉米、葵花的多元化种植结构。