33个苜蓿品种对蓟马的田间抗性比较

为了比较33个苜蓿品种对蓟马的抗性,明确苜蓿品种与受害指数、虫口密度,以及苜蓿株高与虫口密度的关系,作者在第2、3茬苜蓿的营养生长期和初花期对单株蓟马虫口密度进行了调查,并对第3茬苜蓿初花期的受害级别、株高进行了调查,用平均受害指数和模糊聚类法比较了苜蓿品种对蓟马的抗性,分析了平均虫口密度与苜蓿株高及受害指数的关系。结果表明：所有苜蓿品种有虫株率均达100%,不同品种单株平均虫口密度范围为3.15~8.55头/株。以受害指数法评价苜蓿品种的抗性,抗性最高的品种为Brarlfa 53HQ,最感虫的品种为5S43;用模糊聚类法得出抗性最强的品种为Baralfa 421Q,感虫的品种包括5S43;虽然两种比较结果有一定的差别,但总体的趋势趋于一致,模糊聚类法考虑的因素较多,能比较全面地评价苜蓿对蓟马的抗性,其评价结果更为可靠。单株虫口密度与受害指数和株高关系表明,它们均存在明显的曲线关系,虫口密度与受害指数的曲线方程分别为y=（-113.2563＋53.6489x）/x,与株高的曲线方程为y=x/（-0.0104＋0.0230x）,经χ2检验,这两个方程的拟合程度均很好。

本硕一体型大学生科研创新能力培养对策研究

本硕一体型大学生培养模式有别于传统的大众型、应试型人才培养模式，它将科研创新能力的培养贯穿于本科生、硕士生的日常学习生活之中，形成一种“双向互动”模式，并为大学生科研创新能力的提高奠定坚实的基础。文章针对大学生科研创新培养体制研究的现状、发展方向及突破的难点，结合有关理论、实践知识作出科学分析，探究本硕一体与大学生科研创新能力之间的关系，思考如何通过提高大学生的科研创新能力推动高校乃至科学研究开发平台建设。

基于伯克利模式的卓越人才科研创新能力培养探究

伯克利模式作为国外高等教育改革的一次重大突破,对于培养高素质创新型人才具有里程碑式意义。文章基于创新人才的发展需求,以卓越人才科研创新能力培养现状为出发点,结合我国高校实际,探讨在伯克利模式下通过营造创新氛围、加强创新实践引导、推行卓越化精英教育、改革教学体系、强化师资队伍建设等一系列举措促进卓越人才科研创新能力的培养与提高。

我国全民医保体系的健全研究

"全民医保"目标的提出以及城镇居民基本医疗保险制度试点工作的开展,在一定程度上缓解了我国医疗保障制度因覆盖面不足而引发的社会公平问题,但在逐步实施的过程中却面临诸多问题,如资源分布不均、制度衔接不当、监督力度不强等。笔者通过对上述问题的研究与探讨,结合发展实际提出旨在完善全民医保体系的对策建议。

基于无人机激光雷达的人工林碳储量线性与非线性估测模型比较

【目的】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标,掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源,但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题,因此,需要选择合适的林分解析变量和模型。【方法】借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据,以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象,分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测,选出最优模型并进行精度评价。【结果】研究表明:(1)模型方法而言,非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型(R2为0.66~0.86,rRMSE为23.51%~9.91%),线性模型(R2为0.52~0.85,rRMSE为27.70%~12.38%)。(2)模型使用平均高、郁闭度为基础变量,以穷举法筛选出来的变量组合,估算森林参数得出最佳模型,其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高(R2=0.86,rRMSE=9.91%)。【结论】通过激光雷达估测人工林碳储量时,加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果,非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。

基于GWR模型的贵州喀斯特山区TRMM 3B43降水资料降尺度分析

基于降水与地形起伏之间的非平稳关系,结合有限的观测降水数据,利用GWR回归模型,对贵州喀斯特山区的TRMM 3B43降水资料进行降尺度和校准,最终得到空间分辨率为1 km×1 km的降水量分布数据并进行了验证。结果显示:(1)考虑地形起伏和降水空间非平稳性的GWR模型,提高了贵州喀斯特山区TRMM 3B43遥感降水资料的空间分辨率和准确度。(2)不同时间尺度的验证结果表明,在与观测降水的相关统计中,TRMM降尺度降水具有较TRMM 3B43降水更高的统计精度和更小的误差,更接近于地面观测降水;该降尺度算法在贵州降水较少的时间尺度更加接近真实值。(3)当TRMM 3B43可以被重采样的地形起伏度(RDLS)进行准确预测时,TRMM 3B43的精度是GWR降尺度算法中的主要误差源;当区域的降水与地形起伏弱相关或无关时,应考虑引入其他影响降水的空间变量来修正这一空间非平稳性关系。

机载激光雷达亚热带森林乔木层垂直结构分类方法

森林垂直结构分类具有重要的生态学和林学意义。以广西为研究区,通过10阶多项式对样地的离散机载激光点云的高度—覆盖度频率分布进行拟合,得到反映冠层物质垂直分布的垂直冠层剖面(伪波),通过伪波提取有效峰、冠层表面高、层下高、林层高与冠层表面高比值等冠层结构参数,建立分类规则,将林分乔木层垂直结构分为6个类型,采用混淆矩阵评估分类精度,并选取一个面积为1369km^(2)的区域进行制图以检验分类规则的可推广性。结果表明:1)1147个样地的总体分类精度为93.9%,Kappa系数为0.913;2)单峰、双峰、3峰剖面的分类错误率为6.2%,7.4%和9.1%,杉木林、松树林、桉树林和阔叶林的分类错误率分别为9%,6.4%,2.4%和6.9%,说明林分垂直结构越复杂分类精度越低;3)各个林层的检测精度均高于96%,漏检率均小于4%,误检率均小于10%,表明各个林层都能够得到准确的检测;4)制图区域的分类规则的覆盖率达到99.8%。研究表明,乔木层垂直结构分类方法具有分类精度高、普适性强、可推广性好、空间信息丰富的特点,适用于大区域亚热带森林乔木层垂直结构分类制图。