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关键词： 粮食产量   机器学习   气候变化   全球气候模式   埃塞俄比亚  

摘要： 对于以农业产业为支柱的埃塞俄比亚,粮食供应和安全对国家安全和人民的生计尤为重要。由于作物生长和气候因素之间的复杂耦合关系,预测气候变化对农作物产量影响具有较大难度,机器学习技术为这种复杂系统变化的预测提供了一种有效途径。本研究利用37个全球气候模式(GCM)的数据以及土壤数据,基于机器学习模型,预测了埃塞俄比亚2021年至2050年5种主要粮食作物在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的产量变化。经GCM和变量的筛选后,利用梅赫季和贝尔格季中5种主要粮食作物的10个产量数据对直方图梯度提升决策树、极端梯度提升随机森林、轻梯度提升决策树、随机森林、极限树以及K近邻6种机器学习模型进行训练。经过模型评估,选择表现良好的3个模型,采用线性回归算法进行堆叠,然后使用堆叠模型进行预测。研究结果表明,未来30年埃塞俄比亚梅赫季5种主要粮食作物产量变化以增产<2 t·hm^(-2)为主;SSP126情景下的贝尔格季将出现更明显的减产现象,这可能是由于温室效应的减缓降低了CO_(2)的施肥效应。随着人类活动造成的生态环境恶化,研究区农业生产对粮食结构改变和重新分配生产力的需求不断增长,导致农作物生产力向新的适宜地区转移。研究区在SSP126和SSP585情景下将分别因为干旱缓解和温室效应加剧而获得更高的粮食作物生产力。

关键词： 气候变化   玉米   适应性   野生种  

摘要： 气候变化为粮食生产、生态系统的稳定性带来了重要的挑战。在极端气候变化下,发展适应性物种是作物遗传育种的重要目标之一。作为重要的作物之一,玉米在经历强烈的驯化瓶颈之后,已经丢失了大量的遗传多样性,特别是一些与生物和非生物胁迫相关的位点。在野生种和农家种中寻找玉米驯化过程中丢失的遗传多样性,并将其应用于现代遗传育种中,将为适应性新品种的创制提供新的契机。本文在对大刍草(玉米野生近亲)的发现及分类研究进行介绍之后,进一步总结了大刍草和玉米的性状与基因组差异,并综述了目前基于遗传学、群体遗传学、分子生物学等对大刍草和玉米之间差异遗传机理剖析的进展,多角度表明了大刍草在玉米遗传学研究中的重要性。最后,对未来气候变化下大刍草在玉米育种中的重要性提出了展望。

关键词： 全自动多通道观测系统   土壤呼吸   气候变化   亚热带常绿阔叶林   哀牢山  

摘要： 亚热带森林是我国分布面积最大的森林类型,在调控全球气候变化和维持大气碳平衡中具有重要作用。土壤通过呼吸作用排放的碳是大气CO_(2)的主要来源,土壤碳库的细微变化也会显著影响大气CO_(2)的浓度,因此目前亚热带森林土壤碳储量的大小及动态变化特征受到广泛关注。云南哀牢山是我国重要的亚热带森林分布区。本研究依托云南哀牢山森林生态系统国家野外科学观测研究站,利用全自动多通道观测系统开展了亚热带常绿阔叶林土壤呼吸的连续测定,经过严格的数据质量控制和评估,将2010-2014年的土壤呼吸的监测数据收集与整理,包括土壤5 cm温度(Ts)、土壤10 cm含水量(SWC)和土壤呼吸(Rs),并形成日、月和年尺度三类数据集。本数据集对于揭示气候变化对亚热带常绿阔叶林土壤生态过程的影响、正确评估土壤有机碳排放和森林生态系统管理具有重要意义,也为进一步研究气候变暖等全球变化对土壤呼吸组分尤其是土壤有机碳排放的影响提供经验和理论基础。

关键词： 大气光学   多波长激光雷达   正则化方法   气溶胶粒径分布   微物理特性  

摘要： 提出一种基于正则化方法改进的气溶胶微物理特性反演算法,通过引入模式半径范围作为先验约束,并对差异最小值附近的解进行平均,以解决反演时存在的欠定问题。对1500组不同类型的气溶胶粒径分布进行仿真,测试了所提反演算法对气溶胶微物理特性参数的反演精度与稳定性。考虑在20%随机高斯噪声的影响下,90%以上气溶胶的有效半径、体积浓度和表面积浓度反演相对误差可被控制在±33%、±45%和±50%范围内。误差统计结果表明,所提算法基于多波长的气溶胶光学特性,可实现对气溶胶粒径分布的可靠反演。

关键词： 大气污染控制工程   船舶大气污染   海事特色   课程思政   教学研究  

摘要： 本文围绕海事特色“大气污染控制工程”课程建设,阐明应在教学过程中增加船舶尾气大气污染物组成与危害、大气污染中船舶分担率、船舶尾气净化、船舶大气污染物控制政策与标准、清洁能源燃料船和绿色动力船以及课程思政等教学内容,以增强学生对专业特色的认知,激发学生学习兴趣,有利于培养学生热爱专业、服务行业的远大理想。

关键词： 玉米生育期   气象要素   M-K突变检验   气象产量  

摘要： 为研究阳泉市玉米生育期气象要素变化趋势及对玉米产量的影响,采用M-K突变检验、Spearman相关性检验等方法,对2002—2021年阳泉市4—9月6个气象要素的日数据、逐年玉米产量数据进行分析,探讨玉米气象产量与气象要素之间的相关性及作用程度。分析发现,玉米生育期内平均气温、日最高最低气温均呈上升趋势,2018年后平均气温和最低气温增温显著;相对湿度、光照时数呈下降趋势,降水量呈上升趋势,变化趋势均不显著。2002—2021年阳泉市玉米实际产量总体呈现出波动上升的变化趋势,趋势产量表现为先快速增加再缓慢减少,气象产量总体呈缓慢增长趋势,但年际间差异明显。平均相对湿度和最高气温对气象产量影响最大,达到极显著相关水平;其次为降水量和平均气温,为显著性相关;最低气温和日照时数与气象产量相关性不显著。研究结果可为优化本地农业资源结构、促进地区农业可持续发展提供理论支撑。

关键词： 中国科学院院士   名誉所长   评奖委员会   冰川学   气候变化   格曼   博士生导师  

摘要： 12月24日,国际冰川学会(IGS)发布2023年度塞里格曼冰晶奖(Seligman Crystal)评选结果。鉴于中国科学院院士、中国科学院大学博士生导师、中国科学院青藏高原研究所名誉所长姚檀栋在青藏高原冰川学、气候学和环境变化领域作出的开创性突出贡献,及其在气候变化和冰芯研究领域的国际引领作用,IGS评奖委员会决定,授予姚檀栋冰川学界最高荣誉——塞里格曼冰晶奖章。

关键词： 空气质量监测   大气污染控制   环境政策   监测技术   公共健康  

摘要： 本文针对当前全球面临的大气污染问题,深入分析了空气质量监测在大气污染控制策略中的重要性。文章介绍了空气质量监测的基本概念及其在环境保护中的作用。分析了当前空气质量监测技术的发展情况以及在污染控制中的应用,特别是如何通过监测数据来指导和优化污染控制策略。本文还探讨了监测数据在政策制定、公众健康保护以及环境管理中的应用,强调了准确的空气质量监测对于制定有效的大气污染控制策略的重要性。针对监测技术的未来发展趋势及其对环境政策和公众健康的潜在影响进行了展望。本文旨在为环境科学家、政策制定者和公众提供对当前和未来空气质量监测技术及其在大气污染控制中的重要性的深入理解。

关键词： 跨学科实践   家用燃料变迁   教学模式  

摘要： 为了增强学生对家用燃料的性质、结构、用途、变化、发展等知识的掌握,本文采用了跨学科实践的形式,设计了“课前调查”“析原因”“探变化”“论发展”四个教学任务,学生进行社会调查、资料阅读、实验研究、交流讨论、宏微结合,构建了本课的知识网络,解决了多个与燃料有关的实际问题,讨论了与人类息息相关的燃料利用的社会性议题,形成了合理使用化学物质的可持续发展观念。通过教学实施,教师有效实现了化学与历史知识的双重导入,增强了学生的化学思维与素养,激发了学生的学习兴趣。

关键词： 土壤有机碳   温室效应   温度敏感性   老茶园   生物炭  

摘要： 采取室内恒温培养法,以施用炭基肥(BF)、不施炭基肥(CK)的40a茶园土壤为研究对象,设定15℃、25℃和35℃共3种不同温度场景,连续监测土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)矿化特征并分析有机碳矿化温度敏感性,为评估老茶园固碳减排及障碍消减提供参考。结果表明:(1)炭基肥提升了温变场景下茶园土壤pH值和SOC含量。15℃、25℃和35℃培养温度下,BF处理的土壤pH值较CK处理分别增加0.45、0.07和0.28个单位;BF处理的SOC含量较CK处理分别提高22.19%、16.65%和25.50%。(2)炭基肥增加了温变场景下茶园SOC累计矿化量、潜在矿化势(C_(S))及土壤呼吸强度,对SOC矿化呈现正激发效应。15℃、25℃和35℃培养温度下,BF处理的SOC累计矿化量较CK处理分别提高15.61%、46.51%和36.89%。BF处理的C_(S)值随温度升高呈现先增加后减少的变化趋势,25℃培养温度下BF处理的C_(S)值较15℃和35℃培养温度下分别提高147.11%和29.21%。(3)炭基肥降低温度升高处理下茶园SOC矿化温度敏感性。25~35℃温度范围内,BF处理的Q_(10)(土壤有机碳矿化温度敏感性)值较CK处理降低6.25%;BF处理在25~35℃温度范围内Q_(10)值较15~25℃温度范围内的Q_(10)值降低25%。说明施用炭基肥可有效改良40a茶园土壤理化性质,增加土壤固碳,并提升茶园土壤碳库应对温度变化的稳定性,炭基肥利于优化低产老龄茶园可持续生产管理。