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冬小麦叶片SPAD遥感探测的光谱尺度效应

农业工程学报 2025年

作者：池浩然李映雪吴芳邹晓晨南京信息工程大学遥感与测绘工程学院自然资源部遥感导航一体化应用工程技术创新中心江苏省协同精密导航定位与智能应用工程研究中心南京信息工程大学生态与应用气象学院兴化市气象局

叶片SPAD（soil and plant analyzer development）值表征了叶片叶绿素相对含量，是监测农作物长势和营养状况的重要参数。光学遥感是大面积无损探测叶片SPAD值的重要手段。然而，由于不同光谱尺度数据探测光谱变化存在差异，影响了光... 详细信息

叶片SPAD（soil and plant analyzer development）值表征了叶片叶绿素相对含量，是监测农作物长势和营养状况的重要参数。光学遥感是大面积无损探测叶片SPAD值的重要手段。然而，由于不同光谱尺度数据探测光谱变化存在差异，影响了光学探测作物生化参数的精度，但目前很少有研究系统评估不同光谱尺度对探测冬小麦叶片SPAD值的影响。为优化光谱尺度提升叶片SPAD探测精度,该研究通过连续4年田间试验，获取冬小麦4个关键生育期（拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期）和3种施氮水平（N1、N2和N3）条件下的冠层光谱反射率和叶片SPAD值，评估了5种光谱尺度（1、5、10、25和50 nm）下单一波段反射率和植被指数对叶片SPAD值敏感性差异及对机器学习模型估算SPAD值的影响。结果表明，红光波段反射率对SPAD值敏感性最大，光谱尺度敏感性变异系数Var为0.497。红边波段波长710 nm反射率受到光谱尺度影响最大，在全生育期敏感性变异系数Var为1.000。全生育期敏感性最佳植被指数为m ND705，在50 nm光谱尺度对SPAD的敏感性最高（R2=0.685）且光谱尺度敏感性变异系数低（Var=0.014）。在4个单一生育期中，mND705在灌浆期对SPAD的敏感性最佳（R2=0.895）且受到光谱尺度的影响小（Var=0.01）。施氮水平的增加提升了植被指数对SPAD的敏感性。优化光谱尺度提升了机器学习模型估算SPAD的能力，全生育期中以25 nm光谱尺度构建的偏最小二乘回归模型对SPAD的估算精度最佳（R2=0.816和均方根误差RMSE=4.04）。该研究为从优化光谱尺度角度优化光学传感器选择和设计、光谱植被指数波段选择和机器学习模型光谱特征构建提供了理论基础。

关键词：光谱尺度植被指数叶绿素含量冬小麦机器学习

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冬小麦叶片SPAD遥感探测的光谱尺度效应

农业工程学报 2025年第02期41卷 196-205页

叶片SPAD（soil and plant analyzer development）值表征了叶片叶绿素相对含量，是监测农作物长势和营养状况的重要参数。光学遥感是大面积无损探测叶片SPAD值的重要手段。然而，由于不同光谱尺度数据探测光谱变化存在差异，影响了光学探测作物生化参数的精度，但目前很少有研究系统评估不同光谱尺度对探测冬小麦叶片SPAD值的影响。为优化光谱尺度提升叶片SPAD探测精度，该研究通过连续4年田间试验，获取冬小麦4个关键生育期（拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期）和3种施氮水平（N1、N2和N3）条件下的冠层光谱反射率和叶片SPAD值，评估了5种光谱尺度（1、5、10、25和50 nm）下单一波段反射率和植被指数对叶片SPAD值敏感性差异及对机器学习模型估算SPAD值的影响。结果表明，红光波段反射率对SPAD值敏感性最大，光谱尺度敏感性变异系数Var为0.497。红边波段波长710 nm反射率受到光谱尺度影响最大，在全生育期敏感性变异系数Var为1.000。全生育期敏感性最佳植被指数为m ND705，在50 nm光谱尺度对SPAD的敏感性最高（R2=0.685）且光谱尺度敏感性变异系数低（Var=0.014）。在4个单一生育期中，mND705在灌浆期对SPAD的敏感性最佳（R2=0.895）且受到光谱尺度的影响小（Var=0.014）。施氮水平的增加提升了植被指数对SPAD的敏感性。优化光谱尺度提升了机器学习模型估算SPAD的能力，全生育期中以25 nm光谱尺度构建的偏最小二乘回归模型对SPAD的估算精度最佳（R2=0.816和均方根误差RMSE=4.04）。该研究为从优化光谱尺度角度优化光学传感器选择和设计、光谱植被指数波段选择和机器学习模型光谱特征构建提供了理论基础。

关键词：光谱尺度植被指数叶绿素含量冬小麦机器学习

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模拟紫外线辐射对菹草生理特征的影响

核农学报 2025年

作者：王锦旗宋玉芝南京信息工程大学生态与应用气象学院/中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室

为探究强辐射中UV-A和UV-B辐射对菹草生理特征的影响，将处于对数生长期的菹草置于4种不同辐射处理下，分别为：仅光合有效辐射（PAR)、PAR+UV-A辐射、PAR+UV-B辐射，以及PAR+UV-A+UV-B辐射，每天辐射8 h，共处理28 d，分别测定植株叶... 详细信息

为探究强辐射中UV-A和UV-B辐射对菹草生理特征的影响，将处于对数生长期的菹草置于4种不同辐射处理下，分别为：仅光合有效辐射（PAR)、PAR+UV-A辐射、PAR+UV-B辐射，以及PAR+UV-A+UV-B辐射，每天辐射8 h，共处理28 d，分别测定植株叶片叶绿素含量，过氧化物酶活性（POD）、超氧化物歧化酶活性（SOD）和丙二醛含量（MDA），并计算各指标的变异系数和表型可塑性指数。结果表明，UV-B辐射显著降低叶片叶绿素含量，UV-A辐射在短期内对叶绿素含量有促进作用，但长期无显著影响；POD、SOD活性和MDA含量在UV-A、UV-B联合处理及UV-B处理下均显著高于对照组，但单独UV-A作用下，这些指标略高于对照组；UV-B辐射还促进了变异系数和表型可塑性指数的增加。综合上述研究结果表明，UV-B辐射对菹草生长有明显的伤害作用，UV-A长期辐射的影响相对较小，且远小于UV-B辐射的伤害作用；回归分析结果显示，两者联合作用时，UV-A对UV-B辐射无显著协同和减缓作用。本研究结果为了解春末夏初菹草在强辐射下的生理变化提供了理论参考。

关键词：叶绿素含量抗氧化酶系统丙二醛活性氧自由基协同作用

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模拟紫外辐射对菹草表型特征的影响

核农学报 2025年

作者：王锦旗宋玉芝南京信息工程大学生态与应用气象学院/中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室

为评估强光照中光合有效辐射（PAR）、UV-A(320～400 nm)和UV-B(280～320 nm)辐射对菹草生长的影响，利用人工诱导光源将菹草植株暴露于4种不同的辐射条件下，分别为PAR处理组、PAR+UV-A辐射处理组、PAR+UV-B辐射处理组，及PAR+UV-A辐射... 详细信息

为评估强光照中光合有效辐射（PAR）、UV-A(320～400 nm)和UV-B(280～320 nm)辐射对菹草生长的影响，利用人工诱导光源将菹草植株暴露于4种不同的辐射条件下，分别为PAR处理组、PAR+UV-A辐射处理组、PAR+UV-B辐射处理组，及PAR+UV-A辐射+UV-B辐射处理组，观测植株形态、克隆分枝数及生物量变化。结果表明：在暴露28 d后，菹草株高、节间距、叶面积、叶片数、生物量等指标在UV-B作用下显著下降，在UV-A辐射作用下略有下降，在两者联合作用下，上述指标极显著降低，但两者协同作用较弱。在UV-A辐射作用下，植株出现少量分枝；在UV-B辐射作用下，植株出现较多分枝；在两者联合作用下，产生的分枝数最多；仅PAR作用下，植株不产生分枝。随辐射时间延长，植株各项指标的总变异系数及表型可塑性指数均逐渐增大。因此，紫外线在促进菹草分枝及表型改变方面起重要作用。本研究结果为了解菹草在春末夏季大批衰亡原因提供了理论依据。

关键词：表型可塑性分枝数株高叶面积觅食行为

海洋氧同位素三期冰盖对全球气候影响及其与千年尺度气候突变的联系

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第四纪研究 2025年

作者：范婧奇张晓邵晓华蒲阳南京信息工程大学地理科学学院南京信息工程大学大气科学学院气象灾害预报预警与评估协同创新中心

末次冰期的两类北大西洋千年尺度气候突变现象Dansgaard-Oeschger Oscillation (DO振荡)和海因里希事件(HS)在全球多处重建记录中均有体现,然而其触发机制及为何集中于海洋氧同位素第3阶段(MIS 3)发生仍处在探索阶段。本研究利用全球耦... 详细信息

末次冰期的两类北大西洋千年尺度气候突变现象Dansgaard-Oeschger Oscillation (DO振荡)和海因里希事件(HS)在全球多处重建记录中均有体现,然而其触发机制及为何集中于海洋氧同位素第3阶段(MIS 3)发生仍处在探索阶段。本研究利用全球耦合模式,模拟并分析了MIS 3背景场下冰盖变化对全球气候的影响及其与千年尺度气候突变事件的联系。结果表明:1)DO/HS间冰阶期间,高海拔冰盖使行星波振幅增大,大气向极区输送热量增加,北极变暖,北大西洋海冰面积减少,但格陵兰岛存在阻塞高压,使DO/HS间冰阶期间温度偏低。冰盖条件显著影响了北半球冬季大气环流形态且与DO/HS的发生有紧密的联系。MIS 3阶段冰盖较末次冰盛期(LGM)而言,更利于千年尺度气候振荡的形成。2)高冰盖情境下格陵兰岛有一定阻塞高压且地表气温降低,北大西洋副极地涡旋由于海洋表面风应力增加而加强,向北热量输送也相应增加。3)加入淡水强迫之后,大西洋经向翻转环流(AMOC)强度减弱,北大西洋海表温度降低,海冰增加,进入冰阶状态。此时,增强的大气向北输送热量削弱了由于AMOC减弱造成的降温,不利于格陵兰岛冰阶状态的维持,气候更容易发生突变。

关键词：海洋氧同位素第三期(MIS 3) 冰盖气候突变大西洋经向翻转环流海因里希 DO振荡

夏季西北太平洋副热带高压主模态年际变化特征及其季节预报模型

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大气科学 2025年第1期49卷 67-92页

作者：刘菲菲陶丽张俊凯南京信息工程大学大气科学学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 云南省临沧市气象局临沧677099

作为东亚夏季风环流系统的重要成员，夏季西北太平洋副热带高压（简称副高）活动对我国降水和西北太平洋上热带气旋活动有重要影响，但副高季节预测仍然具有挑战性。本文采用1979～2022年月平均海气资料和海气指数，基于信息流方法特有... 详细信息

作为东亚夏季风环流系统的重要成员，夏季西北太平洋副热带高压（简称副高）活动对我国降水和西北太平洋上热带气旋活动有重要影响，但副高季节预测仍然具有挑战性。本文采用1979～2022年月平均海气资料和海气指数，基于信息流方法特有的因果关系来挑选副高主模态变化的预报因子，并建立预报模型。本文首先利用经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分解，得到1979～2020年副高变化的前两个主模态及其对应的主成分（PCs），其分别与El Niño衰减和La Niña发展关系密切。然后利用信息流和多元逐步回归筛选1980～2015年建模期间PC1和PC2的预报因子。PC1、PC2的预报因子均为7个，PC1的预报因子主要包括了Niño 4指数、赤道中太平洋北部海表温度（SST）等。PC2的预报因子主要包括了热带中太平洋北部SST、大西洋多年代际振荡（AMO）指数等，表明由春季PMM（Pacific meridional mode）发展起来的夏季La Niña和北大西洋SST对接下来夏季EOF2模态的形成有重要影响。1980～2015年期间预报PCs和实际PCs序列的相关系数达到0.91和0.88，并用该预报模型预报2016～2020年PCs序列，相关系数分别达到0.74和0.85。1980～2022年的预报重构场与实际观测场的区域平均时间相关系数、多年平均的空间相关系数分别为0.63、0.48，均通过99%的信度检验，且预报的效果很大程度上依赖于预报上限。我们还通过PCs值进行相似年份预报，以弥补重构场异常较弱的缺陷。

关键词：西北太平洋副热带高压信息流预报模型相似年预报

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基于脑功能网络的虚拟现实晕动症检测

南京信息工程大学学报 2025年

作者：杨文清化成城殷利平陶建龙陈玥池戴志安刘佳南京信息工程大学自动化学院南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

基于对不同眩晕状态下的脑电信号（EEG）解码提出有效的检测方案，有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法。本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段，并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组，利用PLV（锁相值）方法计算EE... 详细信息

基于对不同眩晕状态下的脑电信号（EEG）解码提出有效的检测方案，有助于研究虚拟现实晕动症的缓解方法。本文采用多元变分模态分解将EEG划分为5个频段，并根据晕动症量表结果将数据划分为不同眩晕状态组，利用PLV（锁相值）方法计算EEG频段内和频段间的功能连接以构建超邻接矩阵，并基于SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）等模型进行分类识别。研究结果显示，聚类系数、局部效率和加权节点度三种具有显著性差异的拓扑特征融合后，在眩晕vs.非眩晕，高眩晕vs.低眩晕两个任务中的最高平均分类准确率分别为91.70%和96.00%。此外，本文还将超邻接矩阵直接输入CNN模型，在两个任务中得到的平均分类准确率分别达到93.40%和98.50%。结果表明本研究所提方法可用于虚拟现实晕动症的检测，并为进一步研究晕动症对各脑区功能耦合的影响提供了参考。

关键词：虚拟现实晕动症脑电信号(EEG) 多元变分模态分解脑功能连接网络拓扑特征

南京老山不同坡向土壤有机碳组分的差异及其影响因素

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森林与环境学报 2025年第1期45卷 43-52页

作者：鲁惠明李仁英刘雨霏李绍通杜鸿萱王孙雨安徽科技学院资源与环境学院安徽凤阳233100 南京信息工程大学生态与应用气象学院江苏南京210044

为了解南京老山土壤活性有机碳的分布特征及其影响因素,采集老山阳坡和阴坡不同土层(0~10、10~20、20~30 cm)的土壤样品,测定土壤样品中总有机碳(TOC)、可溶性有机碳(DOC)、易氧化有机碳(EOC)和颗粒有机碳(POC)的含量并分析土壤活性有... 详细信息

为了解南京老山土壤活性有机碳的分布特征及其影响因素,采集老山阳坡和阴坡不同土层(0~10、10~20、20~30 cm)的土壤样品,测定土壤样品中总有机碳(TOC)、可溶性有机碳(DOC)、易氧化有机碳(EOC)和颗粒有机碳(POC)的含量并分析土壤活性有机碳含量与土壤理化性质之间的相关性,探讨造成土壤活性有机碳分布差异的影响因素。结果表明:阴坡的TOC、DOC、EOC、POC含量普遍高于阳坡,但是差异不显著(P>0.05);土壤TOC、EOC、POC含量随着土层深度的增加而降低,其在0~10 cm土层的含量显著高于10~20 cm和20~30 cm土层(PDOC>EOC,表明POC是南京老山土壤活性有机碳库的主要碳库。Pearson相关分析结果表明,阳坡和阴坡的土壤密度、土壤容重、全氮含量、碱解氮含量、全磷含量和速效磷含量均与土壤TOC、POC含量呈显著相关(P<0.05)。坡向、土层和土壤理化性质是影响土壤活性有机碳含量的重要因素,坡向和土层改变了土壤活性有机碳的分布,阴坡土壤活性有机碳含量占TOC含量的比例高于阳坡,对土壤碳库的稳定性具有积极影响。

关键词：土壤有机碳活性碳组分坡向南京老山可溶性有机碳易氧化有机碳颗粒有机碳

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基于机器学习的FY-4A气溶胶光学厚度反演

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自然资源遥感 2025年第1期37卷 213-220页

作者：陈薪施国萍南京信息工程大学地理科学学院南京210044

我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶... 详细信息

我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶胶自动观测网络系统(aerosol robotic network,AERONET)站点数据,选取AGRI数据中表观反射率数据、观测角度数据、高程和MODIS的地表反射率等因子,采用随机森林(random forest,RF)、梯度增强回归(gradient boosting regression tree,GBRT)、极端梯度增强(extrme gradient boosting,XGBoost)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)4种机器学习方法反演气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。根据模型评价指标选择最优模型,实现基于FY-4A的AOD反演,空间分辨率4 km,并与时刻相近的MODIS气溶胶产品进行对比分析。结果表明:4种机器学习建立的AOD反演模型相关系数R均在0.90以上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均在0.09和0.14以下,机器学习模型对AOD反演具有一定的可行性;GBRT模型在4种机器学习中反演精度最优,验证误差中R为0.82,MAE为0.16,RMSE为0.25,47%的反演结果落在期望误差内,表明GBRT反演出的FY-4A AOD与站点观测值基本一致;将GBRT模型反演的AOD结果与MODIS气溶胶产品进行对比验证,发现FY-4A AOD反演结果与MODIS AOD在空间分布上具有较好的一致性,83.57%的网格偏差集中在[-1.0,0)之间,FY-4A AOD反演值相对MODIS AOD略高。

关键词：机器学习气溶胶光学厚度 FY-4A/AGRI数据 AERONET MODIS AOD产品