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2001-2020年山东省花生生产地域格局变化及影响因素

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中国油料作物学报 2024年第4期46卷 737-746页

作者：张晓艳殷芳杨丽萍王兆华山东省农业科学院农业信息与经济研究所山东济南250100

基于2001-2020年统计数据,运用数理统计和区域差异法,分析了山东省花生生产地域格局的变化特征及其影响因素,为山东省花生生产的可持续发展提供科学决策依据。研究表明,近20年来,山东省花生生产呈“两减一增”局面,面积和产量分别下降33... 详细信息

基于2001-2020年统计数据,运用数理统计和区域差异法,分析了山东省花生生产地域格局的变化特征及其影响因素,为山东省花生生产的可持续发展提供科学决策依据。研究表明,近20年来,山东省花生生产呈“两减一增”局面,面积和产量分别下降33.00%和22.34%、单产增加15.93%;花生生产区域向以临沂为中心的鲁西南地区和烟台、威海、青岛所处的胶东东部地区集中;20年中有4年花生面积贡献率大于单产贡献率,有16年小于单产贡献率。研究发现,鲁东和鲁西南地区经济作物面积占比减少,是导致山东省花生种植面积下降的直接影响因素;山东花生净利润和成本利润率降低,特别是近年来的“断崖式”下跌,是导致花生种植面积和总产量逐年下降的根本原因;国内外贸易市场不稳定带来的风险,也制约了花生产业的发展。

关键词：山东省花生生产特征地域格局变化影响因素

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基于多元相似度融合的中文命名实体消歧方法

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 56-64页

作者：石水倩金晶沈耕宇王宝佳任妮江苏省农业科学院农业信息研究所南京210014

【目的】解决文本中多个不同含义的同名实体在映射到知识库时产生的歧义问题,提高实体消歧的准确率。【方法】提出一种多元相似度融合方法,考虑实体上下文的语义相似度、实体属性的背景相似度和主题词的主题相似度,对实体进行刻画。【... 详细信息

【目的】解决文本中多个不同含义的同名实体在映射到知识库时产生的歧义问题,提高实体消歧的准确率。【方法】提出一种多元相似度融合方法,考虑实体上下文的语义相似度、实体属性的背景相似度和主题词的主题相似度,对实体进行刻画。【结果】在维基百科农业方向数据集上的实验结果表明,本文所提方法准确率为89.7%,优于传统方法。【局限】方法仅在特定领域适用。【结论】本文所提多元相似度融合方法较传统方法和主流消歧方法具有更高的实体消歧准确率,能够解决特定领域的实体消歧问题,未来可将其应用于更广泛的实体消歧场景中。

关键词：实体消歧相似度上下文词向量实体属性主题词向量

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四川省大豆生产格局变化及驱动因素研究

中国生态农业学报（中英文） 2024年第3期32卷 476-489页

作者：常洁林正雨高文波杜兴端四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所成都610066

四川省是我国13个粮食主产区之一,也是我国大豆种植的新兴地区和西南产区的重要组成,研究大豆生产格局对四川省落实粮食安全战略、推动西南地区大豆产业发展具有重大意义。文章基于2000—2020年四川省183个区市县的面板数据,运用空间基... 详细信息

四川省是我国13个粮食主产区之一,也是我国大豆种植的新兴地区和西南产区的重要组成,研究大豆生产格局对四川省落实粮食安全战略、推动西南地区大豆产业发展具有重大意义。文章基于2000—2020年四川省183个区市县的面板数据,运用空间基尼指数、地理集中度系数、空间转移系数、探索性空间数据分析、最优地理探测器分析了大豆生产的时空格局变化及驱动因素。研究结果发现:1)2000—2020年,四川省大豆产能波动上升,空间分布极不均衡,聚集水平逐步上升,并逐步向川中丘陵区集中;2)大豆生产存在较强的正向空间相关性,总体表现为高-高聚集和低-低聚集;3)资源要素、比较收益、地理气候、经济社会等因素对大豆生产格局变化的影响均高度显著,且呈现非线性增强、双因子增强的交互效应。资源要素投入、比较收益、海拔高程长期以来对大豆生产格局的影响较为显著且呈波动上升趋势,气温、乡村家庭规模的影响力提升较快,交通条件、地区GDP的影响力则总体呈下降趋势,耕作制度长期以来驱动力最弱。基于此,四川省大豆生产应着力破解耕地资源细碎化与劳动力短缺等资源环境约束,大力发展生产性服务业,全面提升大豆生产机械化水平。通过强化科技创新提升川豆单产,并进一步优化大豆生产、农机、服务、保险等环节的政策保障。同时,应重点关注气候变化引发的干旱等自然风险,健全农业领域自然灾害风险预警与防范机制,以进一步强化大豆产业的综合风险抵御能力。

关键词：大豆产量粮食安全时空格局驱动因素四川省

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农业灌溉和施肥在陆面过程模型中的参数化方法研究进展

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应用生态学报 2024年第2期35卷 543-554页

作者：王菲周梓涵韩冬锐王猛魏清岗骆秀斌高瑞张卓然方经春山东省农业科学院农业信息与经济研究所济南250010 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学北京100049

全球气候变化和人口激增背景下,灌溉和施肥成为保证粮食产量的重要途径,同时也深刻改变着陆地生态系统水循环、能量流动和物质循环过程。在陆面过程模型(LSM)中耦合灌溉和施肥方案对清晰把握陆⁃气相互作用、保障全球粮食安全有重要意义... 详细信息

全球气候变化和人口激增背景下,灌溉和施肥成为保证粮食产量的重要途径,同时也深刻改变着陆地生态系统水循环、能量流动和物质循环过程。在陆面过程模型(LSM)中耦合灌溉和施肥方案对清晰把握陆⁃气相互作用、保障全球粮食安全有重要意义。本文分别回顾了灌溉和施肥(氮肥)在LSM参数化过程中的3个关键参量(方式、用量和时间)的表达方法,指出了当前受到灌溉和施肥关键参量高时空分辨率数据匮乏的影响,LSM中的灌溉和施肥方案与实际农业生产方式有所偏离,难以充分反映灌溉和施肥对粮食产量、生态环境和局部气候的影响。最后,提出了LSM中灌溉和施肥方案的未来优化方向:1)考虑作物间的水分需求差异,对灌溉阈值进行差异化设置,正确评估不同作物的水资源消耗总量和强度;2)充分利用施肥灌溉的地面观测记录和日益丰富的区域格网数据,发展更加贴合实际农业操作的参数化方案,准确揭示灌溉和施肥的经济、生态和气候等效应;3)综合作物类型、物候阶段、土壤基础肥力等因素,发展施肥诊断方案作为模型的补充方案,提升模型在氮肥数据匮乏地区的应用性和模拟准确性。

关键词：陆面过程模型灌溉氮肥参数化方案

基于无人机高光谱遥感与机器学习的小麦品系产量估测研究

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农业机械学报 2024年第7期55卷 260-269页

作者：齐浩吕亮杰孙海芳李偲李甜甜侯亮河北省农林科学院农业信息与经济研究所河北省农林科学院粮油作物研究所

为快速、准确地估测小麦产量，有效提高育种工作效率，本文以小麦品系为研究对象，收集小麦灌浆期无人机高光谱数据和产量数据。首先基于递归特征消除法筛选出特征波长作为模型输入变量，然后利用岭回归（Ridge regression, RR）、偏最... 详细信息

为快速、准确地估测小麦产量，有效提高育种工作效率，本文以小麦品系为研究对象，收集小麦灌浆期无人机高光谱数据和产量数据。首先基于递归特征消除法筛选出特征波长作为模型输入变量，然后利用岭回归（Ridge regression, RR）、偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLS）、多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）3种线性算法和随机森林（Random forest, RF）、梯度提升回归（Gradient boosting regression, GBR）、极限梯度提升（eXtreme gradient boosting, XGB）、高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、支持向量回归（Support vector regression, SVR）、K最邻近算法（K-nearest neighbor, KNN）6种非线性算法构建单一算法产量估测模型并进行精度比较，最后基于Stacking算法构建多模型集成组合，筛选最佳集成模型。结果表明，基于不同算法的产量估测模型精度差异显著，非线性模型优于线性模型，基于GBR的产量估测模型在单一模型中表现最优，训练集R2为0.72,RMSE为534.49 kg/hm2,NRMSE为11.10%,测试集R2为0.60,RMSE为628.73 kg/hm2,NRMSE为13.88%。基于Stacking算法构建的集成模型性能与初级模型和次级模型的选择密切相关，以KNN、RR、SVR为初级模型组合，GBR为次级模型的集成模型有效提高了估测精度，相比单一模型GBR,训练集R2提高1.39%,测试集R2提高3.33%。本研究可为基于高光谱技术的小麦品系产量估测提供应用参考。

关键词：小麦品系产量估测无人机高光谱遥感机器学习 Stacking算法

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花青素对植物反射特性的影响及遥感估算:叶片尺度

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 275-282页

作者：梁守真隋学艳王猛王菲韩冬锐王国良李洪忠马万栋山东省农业科学院农业信息与经济研究所山东济南250100 中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所广东深圳518055 生态环境部卫星环境应用中心生态保护红线监管中心北京100029

花青素是植物三大色素之一,与植物的生长发育、生长状态以及生长环境状况密切相关,花青素动态变化对生态环境的监测和预警具有重要意义。对叶片光学特性与色素关系的深入理解是估算色素浓度的前提,然而花青素对叶片光学属性的影响并未... 详细信息

花青素是植物三大色素之一,与植物的生长发育、生长状态以及生长环境状况密切相关,花青素动态变化对生态环境的监测和预警具有重要意义。对叶片光学特性与色素关系的深入理解是估算色素浓度的前提,然而花青素对叶片光学属性的影响并未能得到系统地分析,极大地限制了植物花青素的反演和监测。该研究从机理出发,采用包含花青素参数的新一代植物叶片辐射传输模型PROSPECT-D,结合改进的Sobol’算法,获取输入参数协同变化条件下叶片的光学表现,计算模型参数的全局敏感性指数,全面分析花青素对叶片光学属性的影响,探索花青素的光学敏感波谱区间,在此基础上,以地面实测的叶片波谱和色素数据为样本,发展并探讨叶片尺度花青素的遥感反演方法。结果表明,Sobol’全局敏感性分析结果受样本量变化的影响,总敏感性指数在样本数为3 000时达到稳定;花青素主要影响400~689 nm波谱范围的叶片反射特性,叶片对光子的反射能力随花青素含量的增加而降低;叶绿素、类胡萝卜素与花青素对叶片的反射存在协同作用,在467~589 nm波谱区间,花青素对叶片反射的贡献高于其他参数,花青素总敏感性指数在509 nm处最高(86.64%);基于叶绿素、类胡萝卜素对叶片反射能力的贡献程度,花青素的波谱敏感区间可分为三个部分:467~505 nm(花青素、叶绿素、类胡萝卜素共同影响区)、 506~541 nm(花青素、类胡萝卜素影响区)、 542~589 nm(花青素、叶绿素影响区);叶片花青素含量与敏感区间的高光谱窄波段、波谱指数之间存在显著的线性关系。在所有的窄波段中,样本花青素含量与560 nm的叶片反射率的相关性最好,相关系数为0.948,但由于花青素与叶绿素、类胡萝卜素光谱吸收波段重叠,考虑其他色素干扰的波谱指数ARI、 mARI(Sentinel-2波段参考)与花青素表现出了好的相关性(相关系数分别为0.953 2, 0.953 6),但由于波段设置的差异,不同卫星的波谱指数表现并不一致。该研究可为未来更大范围的花青素遥感估算奠定重要的理论基础。

关键词：花青素敏感性分析辐射传输模型遥感

基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习建模与预测

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中国农业科学 2024年第4期57卷 679-697页

作者：李乾川许世卫张永恩庄家煜李灯华刘保花朱之洵刘浩中国农业科学院农业信息研究所

【目的】在世界气候变化加剧和气象灾害频发的背景下，探究气象因素对玉米单产的重要性并准确预测玉米单产对于促进农业生产和田间管理具有重要意义。本文旨在量化分析玉米各生育阶段气象因素对单产的重要性并建立高精度、高可靠性的玉... 详细信息

【目的】在世界气候变化加剧和气象灾害频发的背景下，探究气象因素对玉米单产的重要性并准确预测玉米单产对于促进农业生产和田间管理具有重要意义。本文旨在量化分析玉米各生育阶段气象因素对单产的重要性并建立高精度、高可靠性的玉米气象单产堆栈集成学习估测模型来预测单产。【方法】利用HP滤波法和移动平均法确定各县域趋势单产模型并分离出各县气象单产。采用轻量级梯度提升机（LightGBM）、Bagging和Stacking 3种集成学习方法，通过对中国12个省份596个县级行政区域和气象观测站跨度34年的日度气象数据和玉米产量数据进行分析，建立3种基于不同集成学习框架（LightGBM、Bagging和Stacking）的玉米气象单产预测模型。【结果】适用HP滤波法作为趋势单产模型的县域主要集中在陕西、河南、江苏和安徽地区。相较于HP滤波法，更多县域适用于移动平均法，且多数县域R 2分布于0.8以上。基于5年滑动预测和模型精度评价指标，3种模型对玉米单产的平均绝对百分比误差（MAPE）指标均低于6%。Stacking模型MAPE值达到4.60%，预测精度高，泛化性强。结果表明玉米气象单产堆栈集成学习预测模型（Stacking）具有更高精度和更强鲁棒性，并能有效利用各基学习器特点与优势，提升预测精度，是根据气象因素预测玉米单产的最优模型。此外，基于12省玉米生育阶段27个气象因素的随机森林特征重要性评分对玉米单产的定量分析，对作物监测和田间管理有借鉴和参考意义。【结论】3种集成学习方法，尤其是堆栈集成学习模型（Stacking）预测效果能够详细反映出玉米单产的时空分布变化情况。基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习模型可为田间管理和精准预测玉米单产提供新方法。

关键词：玉米气象单产集成学习单产估测县级数据特征重要性

基于改进YOLO v7-tiny的玉米种质资源雄穗检测方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 290-297页

作者：马中杰罗晨骆巍王利锋冯晓李会勇河南省农业科学院农业信息技术研究所农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室河南省农业科学院农作物种质资源研究所

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异，无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低，以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题，提出了... 详细信息

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异，无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低，以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题，提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块，以及添加ECA-Net模块的方式，增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集，训练并测试改进模型。结果表明，改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%,相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点，相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点，显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生，有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8 MB,推理速度为231 f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度，为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。

关键词：种质资源玉米雄穗目标检测无人机可见光影像 YOLO v7-tiny

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面向技术创新过程表征和描述的技术要素关联概念模型

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图书情报工作 2024年第10期68卷 53-65页

作者：邬金鸣胡智杰姚茹林巧张学福中国农业科学院农业信息研究所北京100081 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所北京100097

[目的/意义]构建一种技术要素关联概念模型,以解决技术创新过程有效表征和描述的问题,为通过文本挖掘探测技术创新过程与规律、研判预测未来发展趋势奠定基础。[方法/过程]首先梳理技术创新与技术创新要素概念,其次基于技术范式与技术... 详细信息

[目的/意义]构建一种技术要素关联概念模型,以解决技术创新过程有效表征和描述的问题,为通过文本挖掘探测技术创新过程与规律、研判预测未来发展趋势奠定基础。[方法/过程]首先梳理技术创新与技术创新要素概念,其次基于技术范式与技术轨道模式下技术创新机理的分析,归纳技术创新要素及其关联,在此基础上进一步聚焦与技术本身直接相关的要素,设计技术要素关联概念模型,并进行应用案例分析。[结果/结论]技术要素关联概念模型,包括4种技术要素、2种要素属性和6种要素关联关系,支持通过分析技术要素及其关联随时间的动态变化、要素跨领域相互作用等,在微观层面揭示技术创新过程与规律,特别是可以支持揭示前沿交叉领域技术创新过程与规律,为技术融合机会发现奠定基础。

关键词：技术创新创新要素创新要素关联技术创新机理融合创新