摘要：采礦后地區(qū)受到大規(guī)模和嚴(yán)重的干擾，會(huì)對周圍生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生重要的影響。原本的生態(tài)系統(tǒng)被破壞，而植樹造林可以恢復(fù)這些生態(tài)系統(tǒng)。但其成功和速度取決于所挖出棄土基質(zhì)的特性。熱紅外遙感為棄土基質(zhì)的標(biāo)測和分類帶來了優(yōu)勢，從而確定了其特性。棄土基質(zhì)庫包含光譜發(fā)射率（Designs and Prototypes Model 102便攜式FTIR光譜儀）和化學(xué)性質(zhì)，可以促進(jìn)遙感活動(dòng)。該研究提供了從捷克共和國褐煤開采場提取的棄土基質(zhì)發(fā)射率的光譜庫。通過干燥和篩分將提取的樣品均質(zhì)化。每個(gè)樣品的光譜發(fā)射率通過光譜平滑算法來確定，該算法適用于傅立葉變換紅外（FTIR）光譜儀測得的數(shù)據(jù)。同時(shí)測量了每個(gè)樣品的化學(xué)參數(shù)（pH、電導(dǎo)率、Na、K、Al、Fe、灼燒損失和多酚含量）和毒性。本文中光譜基因庫以地理坐標(biāo)的形式提供了獲取位置的有價(jià)值的信息，呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是唯一的，可以在長波紅外電磁頻波中為許多遙感活動(dòng)提供服務(wù)。1總結(jié)露天采礦過程中，煤層上方大量的基質(zhì)被清除并重新堆放，覆蓋了廣闊的區(qū)域，這些從幾百米深處挖出的材料被稱為棄土基質(zhì)。其物理和化學(xué)特性會(huì)發(fā)生變化，異質(zhì)性很大程度上受地質(zhì)及采礦和堆放方法的影響，由于這個(gè)原因，基質(zhì)與最近的土壤有很大的不同。它們有極端的pH值，高濃度的重金屬、多酚（即煤分解產(chǎn)物）和鹽含量。這些性質(zhì)會(huì)影響采礦后地區(qū)植被發(fā)展的成功和速度。因此，在土地...
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植被冠層的光合特性是基于地球系統(tǒng)模型進(jìn)程的重要參數(shù)，可用于理解全球碳循環(huán)。然而這些地球系統(tǒng)模型缺乏光合特性連續(xù)的時(shí)空信息，導(dǎo)致了很大的不確定性，無法解釋碳的源和匯以及大氣層與陸地生物圈的交換。此外，光合速率的準(zhǔn)確表征對于重設(shè)光合作用途徑以提高作物產(chǎn)量至關(guān)重要。選擇新品種需要在給定環(huán)境中將基因型與表型聯(lián)系起來，但尚未以高通量方式實(shí)現(xiàn)，這成為植物育種的主要瓶頸之一。為此，作為全球糧食安全問題解決方案的一部分，迫切需要光合特性高通量表征技術(shù)的進(jìn)步，這對于深刻理解全球環(huán)境變化至關(guān)重要?；诖?，作者研究了安裝在移動(dòng)平臺(tái)上的高光譜成像相機(jī)是否能解決這些問題，重點(diǎn)研究三種主要方法-基于偏最小二乘法回歸（PLSR）的反射光譜，光譜指數(shù)以及數(shù)值模型反演，以從11個(gè)煙草品種冠層高光譜反射率估算光合特性。結(jié)果表明，基于PLSR建立的反射光譜和光譜指數(shù)模型預(yù)測Vcmax和Jmax的R2為~0.8，高于數(shù)值反演的預(yù)測結(jié)果（R2為~0.6）。與反射光譜的PLSR相比，光譜指數(shù)的PLSR預(yù)測Vcmax（R2 = 0.84 ± 0.02, RMSE = 33.8 ± 2.2 μmol m?2 s?1）的結(jié)果更好，預(yù)測Jmax（R2 = 0.80 ± 0.03, RMSE = 22.6 ± 1.6 μmol m?2 s?1）的結(jié)果相似。...
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摘要：本研究旨在理解不同缺水脅迫下10個(gè)水稻基本型的表現(xiàn)。記錄了不同脅迫水平下植物的相對含水量（RWC）以及在350-2500 nm范圍內(nèi)的高光譜數(shù)據(jù)。通過光譜指數(shù)，多元技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)確定最佳波段，并建立預(yù)測模型。建立了新的水敏感光譜指數(shù)，并就RWC評(píng)估了現(xiàn)有的水帶光譜指數(shù)。這些基于指數(shù)的模型可以有效地預(yù)測RWC，R2值為0.73至0.94。在350-2500 nm范圍內(nèi)的所有可能組合中，使用比率光譜指數(shù)（RSI）和歸一化光譜指數(shù)（NDSI）繪制等高線，并量化與RWC的相關(guān)性以確定最佳指數(shù)。光譜反射率數(shù)據(jù)（ASD Field Spec3 spectroradiometer測量）還用于建立偏最小二乘回歸（PLSR），然后進(jìn)行多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），支持向量機(jī)回歸（SVR）和隨機(jī)森林（RF）模型來計(jì)算植物RWC。在這些多元模型中，PLSR-MLR被認(rèn)為是預(yù)測RWC的最佳模型，校正和驗(yàn)證的R2分別為0.98和0.97，預(yù)測的均方根誤差（RMSEP）為5.06。結(jié)果表明，PLSR是鑒定作物缺水脅迫的可靠技術(shù)。盡管PLSR是可靠的技術(shù)，但如果將PLSR提取的最佳波段饋入MLR，則結(jié)果會(huì)得到顯著改善。使用所有光譜反射帶建立了ANN模型。建立的模型未取得令人滿意的結(jié)果。因此，使用PLSR選擇的最佳波段作為獨(dú)立x變量開發(fā)了模型，發(fā)現(xiàn)PLSR-ANN模型比單獨(dú)的ANN模型...
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土壤有機(jī)碳（SOC）源和匯之間的平衡會(huì)影響溫室氣體以及全球氣候。SOC儲(chǔ)量的微小變化會(huì)影響碳循環(huán)，并可能顯著增加或降低大氣中的碳濃度。土壤碳的變化受氣候和土地利用的影響，并且在不同土壤中也會(huì)發(fā)生變化。為了更好地理解土壤有機(jī)碳的動(dòng)力學(xué)及其驅(qū)動(dòng)因子，作者收集了華北和東北地區(qū)1980年代和2000年代的數(shù)據(jù)，其中2000年代的樣品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光譜儀進(jìn)行了漫反射光譜的測定用于土壤碳的預(yù)測，并對各個(gè)時(shí)期土壤有機(jī)碳的空間變化進(jìn)行了數(shù)字土壤制圖。在1980年代，在30公里的方格中采集了585個(gè)土壤樣品，并在2003年和2004年對該區(qū)域進(jìn)行了重新采樣（1062個(gè)樣品）。該地區(qū)土地利用類型主要是農(nóng)田，森林和草地。土地利用，地形因素，植被指數(shù)，可見近紅外光譜和氣候因素作為預(yù)測因子，使用隨機(jī)森林預(yù)測土壤有機(jī)碳濃度及其時(shí)間變化。1985年平均土壤有機(jī)碳濃度為10.0 g kg-1，而2004年為12.5 g kg-1。在這兩個(gè)時(shí)期中，土壤有機(jī)碳變化相似且從南到北增加。據(jù)估計(jì)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量在1985年為1.68 Pg，在2004年為1.66 Pg，但是不同土地利用下土壤有機(jī)碳變化是不同的。在過去的20年中，平均氣溫升高，大面積森林和草原轉(zhuǎn)化為農(nóng)田。農(nóng)田土壤有機(jī)碳增加了0.094 Pg（+9％），而森林和草地土壤有機(jī)碳分別損失了0.089 Pg（?25％）和0....
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摘要：氣候變化和人類活動(dòng)的加劇使管理農(nóng)業(yè)水資源變得更為困難，特別是與作物類型和生長階段有關(guān)的水吸收模式的變化。因此，在華北平原，作者利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(tǒng)（LI-2100）將植物木質(zhì)部和土壤樣品中的水分提取出來，利用LGR水同位素分析儀（WIA-35d-EP，912-0026）測量各水體中δ18O和δ2H以研究冬小麥和夏季玉米輪作田的水分吸收模式。根據(jù)土壤含水量，利用層次聚類分析將土壤層分為0-20 cm，20-40 cm，40-120 cm和120-200 cm。夏季玉米在三葉期（77.8%）和拔節(jié)期（48.6%）主要吸收0-20 cm土壤水，孕穗期（33.6%）和抽雄期（32.6%）主要吸收20-40 cm土壤水，吐絲期（32.0%）和乳熟期（36.7%）主要吸收40-120 cm土壤水，成熟（35.0%）和收獲期（52.4%）轉(zhuǎn)為吸收0-20 cm土壤水。冬小麥在越冬期（86.6%），幼苗期（83.7%），拔節(jié)期（45.2%），孕穗期（51.4%），抽穗期（28.8%）和成熟期（67.8%）主要吸收0-20 cm土壤水，在開花期（34.8%）和乳熟期（25.2%）主要吸收20-40 cm土壤水。冬小麥干根重密度與水分吸收的貢獻(xiàn)呈正相關(guān)。然而，夏季玉米中未發(fā)現(xiàn)類似相關(guān)性?；貧w分析表明冬小麥（CWU=-2.03×SVWC+92.73）和夏季玉米（CWU=-0.91&...
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摘要：氫氧穩(wěn)定同位素作為水分子的組成部分，可以用來描述區(qū)域水循環(huán)，因?yàn)樗麄兛梢越沂鞠嚓P(guān)水文過程的信息，包括降水，滲透，蒸發(fā)和蒸騰作用。盡管自然豐度低，但其重同位素對氣候和水文變化敏感。不同水體的穩(wěn)定同位素可用于研究水汽輸送，植物水源和水分利用模式，土壤水輸送和補(bǔ)給機(jī)制，徑流的形成和匯合，補(bǔ)給源和地下水機(jī)制等。因此，穩(wěn)定同位素在水文和氣候研究中很受關(guān)注。水文過程會(huì)對內(nèi)陸多山地區(qū)的水資源產(chǎn)生影響。為全面調(diào)查水循環(huán)的重要部分，作者以祁連山為研究對象，于2016年植物生長季（5-9月）采集降水，植物，土壤，河水和地下水。每次降雨事件后采集降水，其他樣品每月采集一次。利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(tǒng)（LI-2100）將植物和土壤樣品中的水分提取出來，利用LGR液態(tài)水同位素分析儀DLT-100測量δ18O和δ2H以追蹤干旱山區(qū)水循環(huán)的一系列關(guān)鍵參數(shù)，提取基線信息，以及研究降水和其他水同位素特征的變化。結(jié)果表明：“溫度效應(yīng)”很明顯，說明氣候干燥；表層土壤水δ18O變化很大，深層土壤水趨于相似，隨著土壤深度的增加同位素值逐漸減小。土壤水同位素對降水脈沖的響應(yīng)具有不同邊界。在無降水發(fā)生的月份，檸條主要水源為0-30 cm的土壤水，發(fā)生降水事件時(shí)吸收水源則不同?？傊?，穩(wěn)定同位素的研究結(jié)果為認(rèn)識(shí)水文過程提供了新的見解，并為了解干旱地區(qū)山區(qū)的水循環(huán)提供了新的手段。1.本研究的目標(biāo)（1）與最常用的方法（普通最小二...
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點(diǎn)擊下載：廣州市秋季氣溶膠光學(xué)特性日變化.pdf
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LICA LI-2100全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(tǒng) 技術(shù)文獻(xiàn)：斷陷盆地高原面典型巖溶洼地旱季土壤水氫氧同位素時(shí)空差異特征 以云南省蒙自斷陷盆地東山山區(qū)典型巖溶洼地為研究區(qū),通過野外采集土壤樣品與實(shí)驗(yàn)室測試分析相結(jié)合的方法,運(yùn)用穩(wěn)定同位素技術(shù)研究旱季不同深度土壤水氫氧同位素組成,揭示區(qū)內(nèi)土壤水氫氧同位素時(shí)空變化特征,為進(jìn)一步研究云南斷陷盆地山區(qū)土壤水分運(yùn)移機(jī)制和當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)合理利用和管理水資源提供科學(xué)依據(jù)。 結(jié)果如下：1. 土壤水δD、δ18O同位素值的變化范圍分別為-128.3‰～-27.6‰和-17.5‰～2.5‰,平均值分別為-96.1‰±20.7‰和-12.3‰±3.7‰，降雨轉(zhuǎn)化為土壤水和水分在土壤中重新分布時(shí)發(fā)生一定程度的氫氧同位素分餾。2. 旱季兩個(gè)月份土壤水氫氧同位素組成發(fā)生變化，4月份土壤水δD、δ18O同位素平均值分別為-86.3‰±23.83‰和-10.6‰±4.3‰，顯著高于2月份(δD:-106.1‰±9.5‰;δ18O:-14.1‰±1.6‰)(p＜0.05)，主要和4月份土壤水的蒸發(fā)作用強(qiáng)烈有關(guān)。3. 在空間上，坡地與洼地之間土壤水氫氧同位素組成存在差異，2月份坡地與洼地之間土壤水δD、δ18O值差異顯著(p＜0.05)，洼地土壤水δD、δ18O比坡地偏輕；4月份坡地與洼地之間土壤水...
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ASD 地物光譜儀FieldSpec 4 技術(shù)文獻(xiàn)：不同干旱條件下，夏玉米全生育期冠層吸收光合有效輻射比的高光譜遙感反演 冠層吸收光合有效輻射比(fAPAR)是植被生產(chǎn)力遙感模型的重要參數(shù)，但關(guān)于不同干旱條件下作物全生育期的fAPAR遙感反演研究仍未見報(bào)道。本研究利用2015年夏玉米5個(gè)灌水處理模擬試驗(yàn)的高光譜反射率和fAPAR觀測資料，分析了不同干旱條件下夏玉米關(guān)鍵生育期fAPAR和高光譜反射率變化特征，探討了fAPAR與反射率、一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率和植被指數(shù)的關(guān)系。 輕度水分脅迫和充分供水條件下，fAPAR較高；重度水分脅迫和重度持續(xù)干旱條件下，fAPAR較低。冠層可見光、近紅外光和短波紅外光區(qū)的反射率與fAPAR分別呈負(fù)相關(guān)、正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系。fAPAR與可見光和短波紅外光區(qū)的383、680和1980 nm附近的反射率的相關(guān)性最強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)均達(dá)-0.87。一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率與fAPAR相關(guān)性強(qiáng)且穩(wěn)定的波段為580、720和1546 nm，相關(guān)系數(shù)分別為-0.91、0.89和0.88。9個(gè)常用植被指數(shù)與fAPAR呈線性或?qū)?shù)關(guān)系，其中，增強(qiáng)型植被指數(shù)、復(fù)歸一化植被指數(shù)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)和修正的土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)與fAPAR的關(guān)系模型最好，決定系數(shù)(R2)均在0.88以上，平均相對誤差分別為16.6%、16.6%、16.7%和16.2%；基于一階導(dǎo)數(shù)光譜反射率與...
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