华北平原冬麦田土壤CH4的吸收特征研究

利用静态箱/气相色谱(GC)法,对华北平原冬小麦拔节-成熟期间麦田土壤CH₄气体通量进行了测定,得出华北平原典型冬麦田土壤是大气CH₄的弱吸收汇。试验期间土壤CH₄通量存在明显的季节变化和日变化,麦田拔节-成熟期间土壤CH₄通量日平均值为-18.3μg·m^-2·h^-1,波动范围为-4.3-24.4μg·m^-2·h^-1;在土壤CH₄通量的日变化中,观测到麦田土壤在午间和夜间都有一个吸收峰,峰值出现的时间因生育期不同而有所不同。试验期间CH₄通量日平均值与土壤温度关系不明显,而与土壤水分呈负相关(α=0.01);日变化中土壤CH₄通量与地表温度的相关性较差,而与5cm地温相关密切。麦田拔节-成熟期间土壤CH₄通量日平均值随NH4+-N施用量的增加呈递减规律,农田秸秆还田后不利于土壤对CH₄的吸收。     

ANN技术在岩溶地下水可开采量评价中的应用——以山西晋祠泉域为例

以晋祠泉域为例,分析该泉域水文地质特征。应用神经网络技术(ANN)建立泉域内县代表性的难老泉岩溶地下水位与各种补排项之间定量数学模型,对该泉域地下水可开采量进行了评价。研究结果表明,所建立的岩溶地下水位多因素神经网络模型具有较好的拟合精度,仿真程度较高,所得到的地下水可采资源量评价结果与该地区地下水开发利用实际情况较为一致。同时,还计算了不同降雨条件下地下水的可开采量,使其对地下水的开采规划更具有指导意义。     

禹州小麦吸浆虫发生程度与气象因素的关系

小麦吸浆虫的发生程度与温度、湿度、日照密切相关。适宜的气温、湿度及日照条件以及2005年土壤中虫源基数较高，是2006年禹州吸浆虫发生严重的主要原因。依据温度条件，建立了吸浆虫发生期预测方程；依据温湿条件，建立了发生量预测方法。此外，还提出了麦播期、孕穗期（蛹期）和抽穗期（成虫期）的防治方法。     

郸城小麦霜冻的危害及预防措施

根据郸城县1987--2007年小麦霜冻情况，分析了小麦霜冻害的影响因素及对小麦产量的影响；并根据观察和试验结果，提出了小麦霜冻的预测指标和预防、灾后补救措施。     

不同播期的优质小麦产量结构分析

对不同优质小麦品种不同播期的产量结构分析结果表明：河北-8901的各种产量结构表现出最为稳定的变化规律，即不同的播期处理对最后产量的影响度相对较小；郑麦-9405和郑麦-9023的产量结构在不同的播期表现出较大的波动。     

黑龙江省气候变化趋势对小麦产量的影响

利用黑龙江省1961～2003年逐日气象资料,采用世界粮食研究模型(WOFOST)和气候变化趋势分析的数学方法,分析了气候变化趋势对小麦产量变化趋势的影响.在黑龙江省中部、东部和北部相对湿润的小麦种植区域,辐射量降低趋势是小麦模拟产量降低趋势的主要气候原因;在松嫩平原西南部的齐齐哈尔市、大庆市和哈尔滨市,降水量增加的趋势是小麦模拟产量增加趋势的主要气候原因;在西北部的北安、五大连池、克山和克东4县,辐射量增加趋势是小麦模拟产量增加趋势的主要气候原因;黑龙江省小麦模拟产量变化趋势百分率的平均值为-1.57%/10a.     

凡口铅锌矿床海底热泉喷溢成矿的物理化学环境

凡口铅锌矿是发育于碳酸盐岩建造中的海底喷溢沉积矿床 ,以“一大二富三集中”的特点和典型的地质地球化学特征吸引着中外矿床地质工作者。叠层状矿体发育于同沉积断裂的旁侧 ,矿层与灰岩呈沉积接触关系。矿石具沉积碎屑组构 ,黄铁矿、闪锌矿具外生特征。稀土元素组成和硫同位素组成反映矿床与同生作用有关。铅同位素组成具有壳源和下地壳来源铅的特征。矿区主要矿层经历海底热泉喷溢沉积—成岩的演化     

小麦出苗至抽穗期土壤湿度预报及喷灌量计算

以黑龙江省８５０农场的资料进行分析,５至６月份小麦出苗、拔节至抽穗阶段,经常出现干旱,是需水关键期,对产量影响极大。所以利用麦田土壤湿度资料,建立经验公式,对土壤墒情进行预测预报,从而获得最佳喷灌时间及喷灌量,为节约用水、计划用水提供了可靠依据。     

广武新灌区春小麦土壤水分变化规律研究

通过对广武新灌区春小麦土壤水分的垂直变化、季节变化和时空变化的研究,将广武新灌区０～１００ｃｍ土层划分为活跃层、贮水层、阻隔层和无效水分层,为寻找新灌区节水途径奠定了基础。     

The role of anthropogenic activities in karst spring discharge volatility

The traditional hydrological time series methods tend to focus on the mean of whichever variable is analysed but neglect its time‐varying variance (i.e. assuming the variance remains constant). The variances of hydrological time series vary with time under anthropogenic influence. There is evidence that extensive well drilling and groundwater pumping can intercept groundwater run‐off and consequently induce spring discharge volatility or variance varying with time (i.e. heteroskedasticity). To investigate the time‐varying variance or heteroskedasticity of spring discharge, this paper presents a seasonal autoregressive integrated moving average with general autoregressive conditional heteroskedasticity (SARIMA‐GARCH) model, whose the SARIMA model is used to estimate the mean of hydrological time series, and the GARCH model estimates its time‐varying variance. The SARIMA‐GARCH model was then applied to the Xin'an Springs Basin, China, where extensive groundwater development has occurred since 1978 (e.g. the average annual groundwater pumping rates were less than 0.20 m³/s in the 1970s, reached 1.20 m³/s at the end of the 1980s, surpassed 2.0 m³/s in the 1990s and exceeded 3.0 m³/s by 2007). To identify whether human activities or natural stressors caused the heteroskedasticity of Xin'an Springs discharge, we segmented the spring discharge sequence into two periods: a predevelopment stage (i.e. 1956–1977) and a developed stage (i.e. 1978–2012), and set up the SARIMA‐GARCH model for the two stages, respectively. By comparing the models, we detected the role of human activities in spring discharge volatility. The results showed that human activities caused the heteroskedasticity of the Xin'an Spring discharge. The predicted Xin'an Springs discharge by the SARIMA‐GARCH model showed that the mean monthly spring discharge is predicted to continue to decline to 0.93 m³/s in 2013, 0.67 m³/s in 2014 and 0.73 m³/s in 2015. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.