基于文献计量分析方法,利用Citespace及Excel软件工具,通过对2012-2022年Web of Science核心数据库和知网学术期刊数据库中的文献进行分析,了解花生育种及栽培相关研究的热点和趋势。中国、印度和美国是花生研究的主要国家,其中中国的...基于文献计量分析方法,利用Citespace及Excel软件工具,通过对2012-2022年Web of Science核心数据库和知网学术期刊数据库中的文献进行分析,了解花生育种及栽培相关研究的热点和趋势。中国、印度和美国是花生研究的主要国家,其中中国的发文数量持续攀升,显示出中国花生研究在国际上的强劲势头。国际合作网络也日益密切,中国、印度和美国为合作中心,合作伙伴数量逐渐扩大,合作方式逐渐多样化。在国内方面,山东省农业科学院等机构主导了花生研究,国内机构合作网络密切,表现出活跃的合作关系,体现了全国各地花生研究的广泛分布和协同发展。研究热点方面,英文文献从基础特性和遗传抗性逐步过渡到分子水平、脂肪酸含量,最终拓展至生态系统和生长机制;中文文献则强调花生作物在特定环境下的适应性,包括对抗旱、连作等压力的关注。本文的研究结果为深入了解花生科研热点与发展趋势提供了有益参考。展开更多
为探索高分一号卫星(GF-1)估算农作物光合有效辐射吸收比率(Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场(Wide field view,WFV)传感器光...为探索高分一号卫星(GF-1)估算农作物光合有效辐射吸收比率(Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场(Wide field view,WFV)传感器光谱响应函数对地面实测冠层高光谱反射率进行重采样,获取GF-1 WFV的模拟反射率,构建宽波段植被指数,利用与FPAR极显著相关且具有较高相关系数的植被指数,建立不同生育期夏玉米FPAR的一元与多元逐步回归模型,筛选FPAR估算的最适模型,并在此基础上实现县域尺度不同生育期的FPAR动态估算。结果表明:模拟宽波段光谱反射率与GF-1 WFV光谱反射率间的相关系数|R|为0.967~0.985,决定系数R^(2)为0.935~0.969;基于模拟反射率构建3波段植被指数与FPAR的相关性优于2波段植被指数,增强型植被指数(EVI)、土壤调节植被指数(MTVI2)、可见光大气阻抗植被指数(VARI)、综合植被指数(TCARI/OSAVI)等3波段植被指数与FPAR均呈极显著相关性(P<0.01),且|R|为0.813~0.925;基于优选3波段植被指数估算FPAR的多元逐步回归模型效果优于一元回归模型,估算模型决定系数R^(2)为0.762~0.843,验证模型决定系数R^(2)为0.839~0.880,相对误差RE为7.037%~9.571%,说明多元逐步回归模型能更好地估算FPAR;以优选模型对区域尺度的FPAR进行空间分布及动态估算,并以实测值进行验证,估算值与实测值间决定系数R^(2)为0.819~0.856,相对误差RE为8.41%~13.37%,说明基于GF-1 WFV估算区域夏玉米FPAR与实际空间分布及动态变化规律一致,为基于GF-1 WFV高分辨率遥感数据估算区域玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。展开更多
文摘基于文献计量分析方法,利用Citespace及Excel软件工具,通过对2012-2022年Web of Science核心数据库和知网学术期刊数据库中的文献进行分析,了解花生育种及栽培相关研究的热点和趋势。中国、印度和美国是花生研究的主要国家,其中中国的发文数量持续攀升,显示出中国花生研究在国际上的强劲势头。国际合作网络也日益密切,中国、印度和美国为合作中心,合作伙伴数量逐渐扩大,合作方式逐渐多样化。在国内方面,山东省农业科学院等机构主导了花生研究,国内机构合作网络密切,表现出活跃的合作关系,体现了全国各地花生研究的广泛分布和协同发展。研究热点方面,英文文献从基础特性和遗传抗性逐步过渡到分子水平、脂肪酸含量,最终拓展至生态系统和生长机制;中文文献则强调花生作物在特定环境下的适应性,包括对抗旱、连作等压力的关注。本文的研究结果为深入了解花生科研热点与发展趋势提供了有益参考。
文摘为探索高分一号卫星(GF-1)估算农作物光合有效辐射吸收比率(Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场(Wide field view,WFV)传感器光谱响应函数对地面实测冠层高光谱反射率进行重采样,获取GF-1 WFV的模拟反射率,构建宽波段植被指数,利用与FPAR极显著相关且具有较高相关系数的植被指数,建立不同生育期夏玉米FPAR的一元与多元逐步回归模型,筛选FPAR估算的最适模型,并在此基础上实现县域尺度不同生育期的FPAR动态估算。结果表明:模拟宽波段光谱反射率与GF-1 WFV光谱反射率间的相关系数|R|为0.967~0.985,决定系数R^(2)为0.935~0.969;基于模拟反射率构建3波段植被指数与FPAR的相关性优于2波段植被指数,增强型植被指数(EVI)、土壤调节植被指数(MTVI2)、可见光大气阻抗植被指数(VARI)、综合植被指数(TCARI/OSAVI)等3波段植被指数与FPAR均呈极显著相关性(P<0.01),且|R|为0.813~0.925;基于优选3波段植被指数估算FPAR的多元逐步回归模型效果优于一元回归模型,估算模型决定系数R^(2)为0.762~0.843,验证模型决定系数R^(2)为0.839~0.880,相对误差RE为7.037%~9.571%,说明多元逐步回归模型能更好地估算FPAR;以优选模型对区域尺度的FPAR进行空间分布及动态估算,并以实测值进行验证,估算值与实测值间决定系数R^(2)为0.819~0.856,相对误差RE为8.41%~13.37%,说明基于GF-1 WFV估算区域夏玉米FPAR与实际空间分布及动态变化规律一致,为基于GF-1 WFV高分辨率遥感数据估算区域玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。
