灌区种植结构反演优化与土壤盐分空间分布协同解析

种植结构与土壤盐分的协同程度与发展关系关乎灌区水土生态质量与农业可持续发展,联动灌区种植结构提取与土壤盐分空间分析对于灌区生态环境评价与治理、保障耕地和粮食安全等具有重要意义。本文以内蒙古河套灌区永济灌域为研究区,利用2021—2022年生育期Landsat 8 OLI遥感数据与地面种植结构调查数据,分别构建决策树、支持向量机、随机森林分类模型,通过对比分析遴选出灌域适用的最优模型,准确获取灌域种植结构分布结果,同时进一步结合灌域土壤盐分实测数据及其空间异质特征,对种植结构与土壤盐分的协同关系进行深入探讨与分析。结果表明,3种模型的分类精度由大到小为随机森林、决策树、支持向量机,2021、2022年随机森林分类模型的总体精度、Kappa系数分别为92.81%、0.91,91.64%、0.89,为3种模型中精度最高,故选定随机森林模型作为最优模型;灌域内土壤盐分呈现“北部重,中、南部轻”的空间分布特征,2021、2022年土壤盐分的半方差函数适用于Gaussian模型,土壤盐分空间自相关在“中—强”等级变化;受土壤盐分制约,葵花以北部地带种植为主,玉米、小麦、小麦套种玉米(套种)和瓜菜等其他作物主要分布在中、南部地带,作物的耐盐能力由大到小为葵花、玉米、套种、小麦;2021、2022年研究区作物种植结构与土壤盐分耦合协调度D分别为0.784、0.787,为高度耦合协调,因此观测期内研究区作物种植结构与土壤盐分空间分布均衡、发展协调。研究结果一定程度上可以为灌区优化作物种植结构、改善土壤环境等提供参考依据。

双条杉天牛成虫对植物源引诱剂的选择性反应

利用"Y"形嗅觉仪、风洞法、笼养法及触角电位反应技术测定了双条杉天牛Semanotus bifas-ciatus Motschulsky对植物源引诱剂的生物活性。结果表明:双条杉天牛雌、雄成虫对侧柏木的植物源引诱剂TC-1,TC-2表现出较高的趋性。雌、雄成虫间及TC-1,TC-2间各项反应无显著差异,诱集的雌雄比例与自然基本吻合,为1∶1.1;而对侧柏叶的研制物TC-4的选择性较低。

考虑作物生长状态的农田表面温度数据精量甄别与区分

农田表面温度是土壤、作物和大气之间进行水/热交换传输的重要参数,也是灌区遥感反演模型的重要参量。在利用热红外传感器连续获取农田表面温度数据时,由于作物的生长发育处于动态变化中,农田表面温度数据往往混合了作物冠层温度和土壤表面温度。为精准甄别和区分田间海量监测数据,该研究结合Logistic作物生长模型,通过考虑作物生长状态指标叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和作物冠层高度及其关键节点,构建了农田表面温度监测数据的甄别算法。以内蒙古永济试验站玉米和向日葵实测数据对算法进行验证,并利用解放闸灌域和吉林省长春试验站的玉米和向日葵田间观测数据进行校核。结果表明:考虑LAI和作物冠层高度并利用Logistic模型模拟的关键节点来建立甄别算法,能够为农田稀疏植被表面温度数据甄别提供高效判定。与人工测量值对比,冠层温度优化幅度在10个百分点左右(相对误差),土壤表面温度优化幅度超过5个百分点;甄别方法可以明显提升冠层和土壤表面温度的获取精度。甄别算法中校正因子数值需根据作物种植密度及LAI确定,其中玉米校正因子选择作物冠层温度校正因子0.9,土壤表面温度校正因子1.1;向日葵校正因子以叶面积指数最大值4为基础,选取冠层温度校正因子0.7,土壤表面温度校正因子1.2;在不同地区应用时,向日葵叶面积指数最大值每增加1,推荐冠层温度校正因子调高0.35,土壤表面温度校正因子调低0.18。研究结果可为精量灌溉提供技术支撑,提高了农田监测数据的性能,为无人机遥感和卫星遥感数据的精量甄别提供算法和验证。