理加联合参加香山生态高峰论坛2024.9.7      2024年9月7日，中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室主办，北京生态学学会、Journal of Plant Ecology、《植物生态学报》协办的香山生态高峰论坛在北京举办。此次研讨会论坛以“创新植被与环境变化研究·服务美丽中国建设”为主题，吸引了来自全国88家科研院所的430余名专家学者，交流植被与环境变化领域的最新进展。更好地服务于“美丽中国建设”等国家重大需求。    论坛邀请中国科学院院士方精云、傅伯杰、康乐、于贵瑞等19位专家学者，分别围绕陆地生态系统碳汇及若干机制、社会生态系统相互作用及可持续性、蝗灾与信息素、中国陆地生态系统碳通量及碳汇功能时空格局等前沿问题作大会特邀报告。        与会人员就植被动态及其对极端气候事件响应、不同菌根类型植物的生存策略、陆地生态系统碳汇与生态系统多功能性权衡关系、土壤有机质分解温度敏感性的驱动机制等方面进行了深入交流和热烈讨论。应主办方邀请北京理加联合参加此次盛会，工作人员在现场详细的向参会人员介绍了我司最新设备与应用，吸引了众多人员前来参观交流。    本次会议通过与各学者和同行业者的深入交流，进一步加强了公司在植被与环境变化监测设备和技术的宝贵经验，理加联合未来将持续关注植被与环境变化、全球变化生态学等领域的发展，不断提升服务“美丽中国建设”等国家重大战略需求的能力。

 江西农业科学院高安基地SF 3500安装案例      用户单位江西农业科学院 高安基地          科研设备 SF 3500          研究背景和意义为解决土壤气体通量的时空变异性，SF-3500可以与各种气体分析仪，以及各气态类稳定性同位素分析仪连接使用，测量多种气体的土壤通量；还可以实现多个通量箱顺序切换依次测量，通量箱内浓度能自动恢复至背景值，对多点土壤气体通量进行长期、连续监测。      设备应用介绍1.可以与各种气体分析仪联合使用，除CO2 外，还可以测量N2O、CH4、CO2、NH3 等气体通量，也可以测量13CO2，12C18O16O,15N14NO 等同位素气体通量。2.可同时连接多套分析仪，进行多参数通量同步测量，消除多系统测量系统误差。3. 液晶触摸屏、Android手机APP控制和显示，无需电脑。4.自动计算气体通量，无需后期数据处理。5.远程控制和数据传输功能，使得仪器维护更加容易简单，更适合野外长期测量。      培训现场                    

 广东省农业科学院农业生物基因研究中心 LabSpec 4 Standard-Res安装案例      用户单位广东省农业科学院农业生物基因研究中心      科研设备 LabSpec 4 Standard-Res          研究背景和意义地物光谱仪是一种可以测量地表物质光谱特性的高精度仪器。它能够有效地收集地表植被、土壤和水体等物质的光谱信息，通过对这些信息的分析，可以为农业生产、生态环境保护以及资源勘查等领域提供科学依据。      设备应用介绍1.作物生长和健康评估:地物光谱仪可以测量植物的光谱特征,根据光谱数据分析,可以了解作物的生长和健康状况。通过监测叶绿素含量、水分含量、叶片覆盖度等指标,可以及时发现植物的营养不良、病虫害和缺水等问题。2.施肥管理:地物光谱仪可以用于评估土壤中的养分含量和作物对养分的吸收利用情况。      培训现场            

         对地表入渗和蒸发通量的分配，以及准确量化不同空间尺度下土壤与大气之间的质量和能量交换过程，都需要了解土壤的水文性质（如土壤水分特征曲线和导水率特征曲线）。土壤水分特征曲线（SWRC）描述了在基质势下土壤水分含量的平衡情况，是重要的水文特性，与土壤孔隙的大小分布和结构密切相关，受土壤结构、质地、有机物和粘土矿物等因素的影响。传统测量SWRC的实验室方法繁琐，数据往往不完整，且只覆盖有限的水分含量范围。近年来，近程和遥感技术得到了广泛关注，特别是在光学域内的土壤反射光谱已被用于获取土壤矿物学和化学成分、有机物含量、粒度分布及水分含量等信息。这些研究为卫星遥感提供了大尺度测绘的基础。传统方法主要依赖光谱转移函数，尽管能有效推断土壤水力特性，但需大量数据进行模型校准。本文提出了一种新的实验室方法，通过水分含量依赖的短波红外（SWIR）土壤反射光谱直接估计SWRC，利用最近开发的前向辐射传输模型，仅依赖水分含量-反射率数据对，计算更高效，无需反演流动方程，简化了测量过程。为了测试提议的新实验室方法，作者使用了21种亚利桑那州土壤，这些土壤的质地（表 1）和矿物成分（即高岭石、云母/伊利石、蒙脱石、蛭石、绿泥石和黑云母含量）有很大差异。下面提供了实验确定的 SWRC 和干燥土壤的反射光谱的描述。表 1. 亚利桑那州土壤的质地特性      使用ASD LabSpec®2500 地物光谱仪测量不同含水量水平的土壤反射光谱。波长范围：350-2500nm。将烘干的土壤样品通过2mm筛子，然后装入直径为40mm、高度为1.5mm的黑色金属容器中。反射率测量采用与SWRC测量相同的目标填充密度。样品经过仔细平整（即不压实以尽量减少阴影效应）。土壤样品最初用2毫升注射器浸透，在土壤从浸透到风干的过程中，每3分钟自动获取一次反射光谱。      图 2. (a) 假设 θo= 0.18, log|hm| = 0.7和σ=1.3的毛细管水和吸附水贡献的土壤水分保持模型。(b) 构成土壤总水分含量的毛细管水和吸附水成分。      图 3. Lebeau 和 Konrad (2010) 模型参数的变化及其对土壤水分特征曲线（上行）、吸附水分量（中行）和毛细管水分量（下行）的影响。在每个图中，其他两个参数保持不变，等于图 2 中的参考值。      图 4. Lebeau 和 Konrad (2010) 模型与四种具有不同粘土含量的 AZ 土壤的测得土壤水分保留曲线数据的最佳拟合。      图 5. (a) 在不同短波红外波段测量的 AZ3（壤土）和 AZ18（粘土）土壤的转换反射率与土壤水分含量的关系。(b) 转换反射率对水分含量的一阶导数（实线）及其对应的全局最大值（空心圆）。(c) 与全局dr/dθ 最大值相关的水分含量绘制为所有 SWIR 波长的密度分布（Eilers and Goeman，2004）与吸附和毛细管水分成分的关系。      图 6. 利用所提出的逆方法获得的毛细管水和吸附水成分，与通过 Lebeau 和 Konrad (2010) 模型对 21 种 AZ 土壤的测得的土壤水分保留曲线进行最佳拟合获得的相应成分进行比较。      图 7. 使用新提出的模型获取的 21 种 AZ 土壤的 SWRC 与直接测量结果的比较。      图 8. 使用新实验室方法从短波红外反射获得的土壤水分含量与所有被调查土壤的直接测量值的比较。本文介绍了一种基于物理的实验室的新方法，该方法可以直接从土壤水分含量 SWIR反射率数据对中检索土壤水分特征曲线 (SWRC)。所得结果为本研究的假设提供了强有力的支持，即 SWRC 的毛细管和吸附水成分的光学特性存在显著差异，因为它们在土壤孔隙系统中的分布不同。这种差异是从水分含量相关的反射率数据成功检索 SWRC 的关键。考虑到从饱和到风干的干燥薄土样的短波红外 (SWIR) 反射率可以在几个小时内测量，与通常需要数周时间的标准实验室方法相比，所提出的新方法具有很高的时间效率。以计算效率为代价，用 Richards 方程约束所提出的反演方法可能会提高 SWRC 检索的准确性。      

                   理加联合参加中国生态系统研究网络第二十六次工作会议2024年8月28-30日“中国生态系统研究网络第26次工作会议”在成都召开，该会议由中国科学院科技基础能力局和中国生态系统研究网络(CERN)主办，中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所主要承办。会议主要围绕生态系统观测与研究的核心领域“土壤、水、碳、氮”等关键生态参数的研究，探讨生态监测技术的发展、数据管理以及如何通过科技创新提升生态系统研究的能力。    中国生态系统研究网络（CERN）1988年开始筹建，经过20余年的建设和发展，逐步现形成了一个由42个生态站、5个学科分中心和1个综合研究中心构成的生态网络体系，已经成为我国野外科学观测、科学实验和科技示范的重要基地、人才培养基地和科普教育基地。目前，CERN已是中国国家生态系统观测研究网络（CNERN）的骨干成员，也是与美国长期生态研究网络（LTER Network）和英国环境变化网络（ECN）齐名的世界三大国家级生态网络之一，在引领我国和亚洲地区生态系统观测研究网络的发展方面做出了国际公认科技贡献，在全球地球观测系统中发挥着不可替代的重要作用。        本次会议主旨为中国生态系统研究网络各成员单位和各台站对水、土、气、生四大要素的监测过程中，新设备、新技术和室内相关分析仪器的更新、发展和应用情况的了解。应主办方邀请北京理加联合参加此次盛会。现场我司工作人员详细的向参会人员展示了最新的水、土、气、生四大要素的监测设备与应用介绍。    本次会议通过与各位同行业者的深入交流，公司进一步加强了在水、土、气、生四大要素的监测设备和技术的宝贵经验，并获得了关于前沿技术和行业趋势的宝贵见解。

           中国科学院遗传发育所（石家庄）SF3000多通道土壤气体测量系统安装案例  01用户单位中国科学院遗传发育所（石家庄）02科研设备多通道土壤气体通量测量系统                              安装现场                                - END -

   水资源在粮食生产和生态修复中的关键作用，特别是在频繁出现的高温、干旱等极端天气条件下，威胁粮食生产，加速土地退化。研究指出，中国作为人均水资源低于世界平均水平的国家，农业用水已占全国总用水量的60%以上，但整体用水效率较低且区域差异显著。尤其在山区和丘陵地区，土壤侵蚀和厚度减少严重影响了蓄水能力，加剧了干旱频发和作物减产的风险。为应对这些挑战，本文强调了通过优化农业管理实践，提高用水效率，以缓解干旱胁迫，维持作物产量的重要性。本次田间试验在中国科学院盐亭紫色土农业生态站进行，该站位于中国四川盆地中北部，海拔400-600m（东经105° 27’，北纬 31°16’）（图 1）。该地区属于中亚热带季风气候，平均气温 17.3℃。年平均降水量为826mm，蒸发量为680 mm。降雨分布不均，约70%的年降水发生在夏秋季，季节性干旱频繁，主要发生在春季和初夏。    图1. 研究区域位置（a）、实验地块图片（b）、地块设计图（c）、实验地块剖面图（d）。本试验土壤为钙质紫色土，来源于蓬莱镇组，属于中温土壤质地，被称为新土，占四川盆地紫色土总量的四分之一以上（图1）。钙质紫色土剖面主要发育在页岩和泥岩中，常与不透水的砂岩互层。浅层紫色土的下伏基岩限制了根系生长，入渗的大部分水分往往会因地下径流绕过根区而流失。试验土壤性质相似，平均值为：pH 值为8.37，土壤有机碳 (SOC) 为5.80 g·kg−1，全氮含量 (TN) 为0.80 g·kg−1，容重为1.14 g·cm−1，阳离子交换容量 (CEC) 为8.22cmol(+)·kg−1，含沙量为17.28%，饱和水力传导率为16.8mm·h−1。坡耕地冬小麦 (Triticumaestivum L.) 与夏玉米 (Zea mays L.) 轮作常规种植制度已持续 50 余年。现场监测共设计15个小区。小区尺寸为5mx 1.5m，坡度为6.5°，模拟长江上游坡耕地的平均梯田坡度。试验设置了5种土壤厚度处理（20 cm、40 cm、60 cm、80 cm、100 cm），每个处理重复3次。试验小区通过无缝水泥墙和基座进行水文隔离，构建不同厚度的防渗混凝土盆并重新填筑原有土层。经过8年的常规耕作（小麦-玉米轮作）后，确保土壤剖面保持原状。所有处理均采用相同的施肥管理（氮肥150 kg·hm−2，磷肥90 kg·hm−2，钾肥36 kg·hm−2）和种植模式，玉米于2020年5月移栽，9月收获，全程不灌溉。采样在干湿交替条件下进行。2020年7月9日（拔节期）、7月27日（孕穗期）、8月10日（抽雄期）、8月27日（成熟期）分别采集土壤和玉米茎样品。7月9日和8月27日为干旱期，持续7-8天；7月27日和8月10日为降雨后的湿润期。上午8-9点，从15个地块的玉米茎第一节间采集样品，同时在茎采样位置附近的不同深度（0-100 cm）采集土壤样品。部分样品用玻璃瓶密封后冷冻保存，测定氢和氧稳定同位素；另一部分样品带回实验室，在105℃烘干24小时至恒重，以确定土壤含水量。表1. 采样地块详情      本研究采用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统（北京理加联合科技有限公司）从采集的玉米茎和土壤样品中提取水分。δ2H 和 δ18O 分析采用 L2120-I 分析仪（Picarro，美国）进行分析。      图2 土壤厚度20 cm (C1)、40 cm (C2)、60 cm (C3)、80 cm (C4)、100 cm (C5)处理土壤储量及平均含水量的变化特征。      图3 不同土层雨水、玉米茎水及土壤水的δ2H与δ18O关系。(a)所有采样日期拟合δ2H与δ18O得到的线性方程；(b)7月9日拟合δ2H与δ18O得到的线性方程；(c)7月27日拟合δ2H与δ18O得到的线性方程；(d)8月10日拟合δ2H与δ18O得到的线性方程；(e)8月27日拟合δ2H与δ18O得到的线性方程。      图 4 采样日期土壤厚度为 20 厘米 (C1)、40 厘米 (C2)、60 厘米 (C3)、80 厘米 (C4)、100 厘米 (C5) 的处理中土壤水和茎水的 δ2H 和 δ18O 值的变化。      图5 采样期间土壤厚度20 cm (C1)、40 cm (C2)、60 cm (C3)、80 cm (C4)、100 cm (C5)处理不同土层土壤水及雨水对茎水相对贡献比例的变化。本研究基于天然同位素示踪技术结合现场土壤水分与生理形态特征测定，研究了西南坡耕地不同土壤厚度下夏季玉米的水分利用机制。结果表明：浅土壤（0～40cm）玉米种植对深层土壤水分的依赖性更强，土壤厚度超过60cm的玉米更倾向于利用各土层中分布较为均匀的水分。浅土壤夏玉米由于水资源有限，长期水分利用效率较高，但株高、叶面积、光合和蒸腾速率较低，尤其是在干旱条件下，导致干物质积累较少，产量降低。表明60cm以上土壤厚度具有较大的水分生态位宽度，适合亚热带坡耕地紫色土玉米生长。本研究对亚热带浅紫色土区旱地作物（玉米）的土壤-植物-水分关系提供了新的、关键的见解。未来研究应注重根系形态的年际变化及不同土壤类型或农田下垫面特征，以加强山地丘陵地区农业综合管理。

2024年8月28-30日“中国生态系统研究网络第26次工作会议”在成都召开，该会议由中国科学院科技基础能力局和中国生态系统研究网络(CERN)主办，中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所主要承办。会议主要围绕生态系统观测与研究的核心领域“土壤、水、碳、氮”等关键生态参数的研究，探讨生态监测技术的发展、数据管理以及如何通过科技创新提升生态系统研究的能力。中国生态系统研究网络（CERN）1988年开始筹建，经过20余年的建设和发展，逐步现形成了一个由42个生态站、5个学科分中心和1个综合研究中心构成的生态网络体系，已经成为我国野外科学观测、科学实验和科技示范的重要基地、人才培养基地和科普教育基地。目前，CERN已是中国国家生态系统观测研究网络（CNERN）的骨干成员，也是与美国长期生态研究网络（LTER Network）和英国环境变化网络（ECN）齐名的世界三大国家级生态网络之一，在引领我国和亚洲地区生态系统观测研究网络的发展方面做出了国际公认科技贡献，在全球地球观测系统中发挥着不可替代的重要作用。本次会议主旨为中国生态系统研究网络各成员单位和各台站对水、土、气、生四大要素的监测过程中，新设备、新技术和室内相关分析仪器的更新、发展和应用情况的了解。应主办方邀请北京理加联合参加此次盛会。现场我司工作人员详细的向参会人员展示了最新的水、土、气、生四大要素的监测设备与应用介绍。本次会议通过与各位同行业者的深入交流，公司进一步加强了在水、土、气、生四大要素的监测设备和技术的宝贵经验，并获得了关于前沿技术和行业趋势的宝贵见解。

2024年8月24日，北京理加联合科技有限公司参加了在长春召开的“中国自然资源学会自然资源信息系统专业委员会2024年学术年会”。此次会议汇聚了全国260余位专家学者，共同探讨了利用先进信息技术推动自然资源现代化治理的最新成果和实践经验。本次年会以“面向绿色发展的自然资源信息融合创新”为主题，发布了133个学术报告，内容涵盖自然资源信息化与国土空间智能感知、资源环境大数据信息融合与应用、大数据时代的自然资源与生态治理信息平台等领域。会议的讨论进一步突显了自然资源管理从“数字化”向“数治化”转型的加速进程。作为自然资源信息化领域的积极参与者，北京理加联合科技有限公司在此次会议中展示了其在数据集成、空间信息智能感知、以及生态治理信息平台构建等方面的最新技术和解决方案。通过与各领域专家学者的深入交流，公司进一步巩固了其在自然资源信息系统行业中的领先地位，并获得了关于前沿技术和行业趋势的宝贵见解。北京理加联合科技有限公司始终致力于推动自然资源管理的现代化与可持续发展，未来将继续以创新的技术和专业的服务助力我国自然资源领域的数字化和智能化转型。

2024年8月24日，北京理加联合科技有限公司参加了在长春召开的“中国自然资源学会自然资源信息系统专业委员会2024年学术年会”。此次会议汇聚了全国260余位专家学者，共同探讨了利用先进信息技术推动自然资源现代化治理的最新成果和实践经验。本次年会以“面向绿色发展的自然资源信息融合创新”为主题，发布了133个学术报告，内容涵盖自然资源信息化与国土空间智能感知、资源环境大数据信息融合与应用、大数据时代的自然资源与生态治理信息平台等领域。会议的讨论进一步突显了自然资源管理从“数字化”向“数治化”转型的加速进程。作为自然资源信息化领域的积极参与者，北京理加联合科技有限公司在此次会议中展示了其在数据集成、空间信息智能感知、以及生态治理信息平台构建等方面的最新技术和解决方案。通过与各领域专家学者的深入交流，公司进一步巩固了其在自然资源信息系统行业中的领先地位，并获得了关于前沿技术和行业趋势的宝贵见解。北京理加联合科技有限公司始终致力于推动自然资源管理的现代化与可持续发展，未来将继续以创新的技术和专业的服务助力我国自然资源领域的数字化和智能化转型。

 中国科学院南京土壤研究所 SF-3500多通道土壤气体通量测量系统安装案例      用户单位中国科学院南京土壤研究所      科研设备SF-3500多通道土壤气体通量测量系统      研究背景和意义SF-3500可以与各种气体分析仪，以及各气态类稳定性同位素分析仪连接使用，测量多种气体的土壤通量；还可以实现多个通量箱顺序切换依次测量，通量箱内浓度能自动恢复至背景值，对多点土壤气体通量进行长期、连续监测。      安装现场                            

 福建环境监测中心站 FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪安装案例      用户单位福建环境监测中心站      科研设备 FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪      研究背景和意义综合利用多平台、多传感器、多时相卫星遥感数据源和地面观测数据，通过遥感反演、数据同化和尺度转换获得时间上连续、空间尺度一致的生态参数；另一方面以这些生态参数为基础，以生态学的理论为指导，与生态模型相结合，发展新的生态监测与评估方法。      设备应用介绍1、水体污染检测：地物光谱仪可以检测水体中的重金属、有机物、营养盐等污染物，并可以精确定位污染源和污染范围。2、土壤污染检测：地物光谱仪可以检测土壤中的重金属、有机物、营养盐、挥发性有机物等污染物，并可以精确定位土壤污染源和污染范围。3、空气质量检测：地物光谱仪可以检测空气中的有机物、重金属、营养盐、挥发性有机物等污染物，并可以准确定位空气污染源和污染范围。4、环境植被检测：地物光谱仪可以检测植被的类型、数量和分布，可以准确检测植被的生长情况和变化趋势，以及植被对环境的影响。      培训现场            

 理加联合参加第八届陆地生态学青年学者国际学术研讨会理加联合        会议内容北京理加联合科技有限公司（以下简称为理加联合）于2024年8月23日至26日在武夷山参加了第八届陆地生态学青年学者国际学术研讨会。此次会议以“生态环境与永续发展”为主题，围绕生态系统碳氮水循环过程、全球变化下的生态恢复和农业永续发展等前沿课题展开，旨在促进生态学研究进展和生态文明建设。      会议概况本次会议汇聚了来自全球的200余位专家学者和研究生，参会人员来自中国科学院的多个研究所，以及北京大学、浙江大学、康奈尔大学、哥本哈根大学、多伦多大学等国内外知名高校。会议期间，共设有七个专题会场，分别聚焦“生态系统碳氮水循环过程”“植物生理与生态环境”“土壤生态健康与可持续发展”“生物多样性与生态系统功能”“生态气象与模型”“全球变化与农林水生态系统永续发展”“海峡两岸生态产品价值实现理论与实践”等领域，深入探讨了生态学的最新研究成果和未来发展方向。    在此次会议上，理加联合展示了其在生态系统监测与数据分析方面的创新技术和解决方案，受到了与会专家和学者们的高度评价。公司展示的技术涵盖了先进的传感器技术、数据采集与处理系统，以及针对生态监测的综合数据分析平台。这些技术展示了公司在生态环境监测和大数据分析领域的领先地位，为与会者提供了全面的生态监测和数据管理解决方案。    此外，公司参会人员积极参与了会议的专题讨论，与来自不同国家和地区的科研人员进行了广泛而深入的交流。在这些互动中，公司分享了在生态环境监测与永续发展方面的实践经验和最新研究成果。特别是在应对气候变化和促进生态系统恢复的技术应用方面，公司展示了多个成功案例。      总结通过此次会议，理加联合展示了在生态学研究和生态环境监测领域的技术优势和创新能力。展望未来，公司将继续致力于推动科技创新，特别是在生态监测和数据分析领域，为生态文明建设和全球生态环境的可持续发展提供更加智能化和精准化的技术支持。公司期待在未来与更多的国际科研机构和生态环境保护组织合作，共同为生态环境的保护和可持续发展作出更大的贡献。

   考古学虽然常与发掘相关，但许多遗址仍需通过地表上的文物和其他特征来进行识别。对这些地表考古记录的分析不仅可以揭示不同定居时期的信息，还能展示土地的农业、生产或仪式用途，以及景观中人、物、思想的流动模式。本文介绍了一种利用机载高光谱短波红外 (SWIR) 图像的新方法，用于记录和分析地表考古材料。SWIR 光可以区分不同类型的岩石、矿物和土壤，地质学家经常利用这一原理绘制地质图。Resonon Pika IR+高光谱成像仪能够以优于10厘米的空间分辨率收集SWIR图像，从而识别并表征地表文物。本文探讨了在NASA Space Archaeology 资助下进行的实验，展示了这项技术的潜力和挑战，特别是在成功定位和表征单个文物方面，同时指出了未来发展的关键方向。作者团队将 Resonon Pika IR+高光谱成像仪安装在 DJI M600上（图 1）。还在机身顶部安装了额外的 GPS 天线杆，并安装了一个 GPS 定位器，用于将位置数据传输到 Pika 的 IMU。    图 1. 搭载在 DJI M600 无人机上的 Resonon Pika IR+ 高光谱传感器（左）；无人机在科罗拉多州梅萨维德附近的调查中飞行（右）。      为了测试超高分辨率 SWIR 成像在考古学中的可行性，作者团队设计了一个简单的实验调查，以便确定 Resonon Pika IR+ 在定位和确定文物表征方面的有效性。首先制作仿制文物，旨在模仿考古遗址中常见的材料类型。共制作两种尺寸的仿制品：较大的版本直径为 5-7 厘米，较小的版本直径约为 3 厘米。    图 2. 本次实验中使用的人工制品类型包括（从左上角开始）：(1) 黑色/深灰色英安岩燧石薄片，(2) 白色碎裂岩燧石薄片，(3) 红色/桃花心木黑曜石薄片，(4) 黑色黑曜石薄片，(5) 釉面白陶陶瓷碎片，(6) 素红陶陶瓷碎片，(7) 铜片金属方块，(8) 钢片金属方块，以及 (9) 来自 19 世纪建筑地基的烧砖碎片。场地选择为为当地的棒球场进行实验调查（图 3），能够将人工制品放在一个有草地的区域和另一个有内场混合物（沙子、淤泥、粘土和细砾石的混合物）的区域。然后，将仿制的人工制品排成线，每种地面覆盖类型都有两条不同大小的线。    图 3. 本研究中使用的实验装置，在数据收集期间从无人机上看到的画面。在新罕布什尔州汉诺威的 Tenny Park 棒球场的砾石（内场）和草地上，摆放着人工制品。    图 4. (A) 可见光正射影像；(B、C) 两种不同波段组合的 SWIR 影像；(D) 使用 Savitzky-Golay 滤波器的平滑一阶导数。    图 5. 本研究中使用的所有人工制品的平均光谱反射率曲线以及绿草、枯草和砾石/土壤的背景值，这些值来自 Resonon 传感器处理后的图像上的 AOI。    图 6. 图 4 中实验地块的分类 SWIR 图像，图中的数字与文物类型相对应。在本例中，我们在一阶导数图像（图 5D）上使用光谱角映射器 (SAM) 分类，成功绘制出多种文物类型的位置，包括普通红陶、釉面白陶、白燧石和砖块样品。    本研究展示了高分辨率高光谱成像仪在考古学中的应用潜力。实验结果表明，尽管在大范围内以足够的空间分辨率收集图像并识别所有文物类型存在挑战，但这一技术能够精确绘制高密度文物分布图，从而为了解古代定居点的范围和特征提供了极高的洞察力。该技术还能够快速、无损且成本适中地发现和记录大面积的地表考古特征，有助于应对因农业用地集约化、气候变化以及劫掠等威胁所导致的考古遗址丧失的挑战。因此，SWIR成像为考古学提供了一种强有力的新工具，支持快速发现和保护考古遗址，并有助于遗产管理专业人员及当地社区保存文化遗产。

                   安装案例SF-3500 系列多通道土壤气体通量测量系统中国科学院城市环境研究所（厦门）                案例分享          用户单位            中国科学院城市环境研究所(厦门)科研设备            SF-3500 系列多通道土壤气体通量测量系统设备应用介绍            SF-3500可以与各种气体分析仪，以及各气态类稳定性同位素分析仪连接使用，测量多种气体的土壤通量；还可以实现多个通量箱顺序切换依次测量，通量箱内浓度能自动恢复至背景值，对多点土壤气体通量进行长期、连续监测。                  安装现场                                                                      

           安装案例FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪培训中国科学院沈阳应用生态研究所        案例分享      用户单位        中国科学院沈阳应用生态研究所科研设备        FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪研究背景和意义        综合利用多平台、多传感器、多时相卫星遥感数据源和地面观测数据，通过遥感反演、数据同化和尺度转换获得时间上连续、空间尺度一致的生态参数；另一方面以这些生态参数为基础，以生态学的理论为指导，与生态模型相结合，发展新的生态监测与评估方法。设备应用介绍        1、可以用来识别和分析地表物质，例如植物，土壤和旱地。这些物质的光谱特性可以用来监测土地利用变化，并为管理者提供重要信息。例如，可以通过测量植被覆盖度和土壤湿度来确定植被状态和水土资源变化，从而更加有效地管理水土资源。2、地物光谱仪可以用来精确测量不同地物的光谱反射率，用以研究能量平衡、光合作用以及地物的形态特征等。例如，可以根据地物的光谱反射率来识别不同地物类型，从而更加准确地评估和监测植物群落的结构变化，以及植物群落与植物类型的关系。3、植被冠层叶绿素含量反演，判断植物个体生长和营养状况，通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。          培训现场                                          

           安装案例FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪天津市气候中心        案例分享      用户单位        天津市气候中心科研设备        FieldSpec 4 Hi-Res NG 地物光谱仪研究背景和意义        ‍可以提高植被变化的准确性。它可以帮助科学家快速准确地监测植被变化，可以更好地分析植被结构和功能，可以更好地了解植被的变化对环境的影响。通过地物光谱仪，科学家可以更精确地测量植物叶绿素含量、叶绿素含量的变化、植物类型及其分布状况，从而更准确地了解植被变化的趋势。此外，还可以用于植被恢复、气候变化、土壤质量监测、植物群落研究等，这些都可以用来更准确地监测植被变化。地物光谱仪的应用可以帮助我们更好地了解植被变化的情况，从而为植被保护、植被恢复等提供重要的科学依据。地物光谱仪的应用也可以帮助我们更好地了解气候变化对植被的影响，从而更好地保护植被。‍      设备应用介绍        ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍1、植被冠层叶绿素含量反演，判断植物个体生长和营养状况，通过遥感准确监测冠层和叶片尺度的叶绿素含量是确定作物生长状态和预测产量的关键。2、对天津市植被作物的长势、旱情、涝情、灾害进行预警，也可随时根据具体需要作出某一方面的预警。经过常年的预警信息数据，几年后建立一个科学、完整、准确的天津市植被的长势、旱情、涝情、灾害预警模型。3、帮助我们更好地了解植被变化的情况，从而为植被保护、植被恢复等提供重要的科学依据。地物光谱仪的应用也可以帮助我们更好地了解气候变化对植被的影响，从而更好地保护植被。‍‍‍‍‍            ‍‍‍‍‍        安装现场                                          

       1高纬度苔原和针叶林、中纬度阔叶林和草原、高山和 高原地区普遍存在季节性、昼夜性甚至持续数小时的冻融循环。北半球近55%的陆地面积经历季节性冻融，土壤冻融循环持续时间从几天到150天不等。频繁的冻融循环改变了土壤微生物群落结构和代谢，加速土壤有机质的分解，并以温室气体（如CO2、CH4和N2O）或溶解有机碳（DOC）的形式排放。这些过程已成为生态学、冻土学和生物地球化学研究的重点。冻融循环对地表土壤CO2和CH4通量的影响备受关注。一项研究发现，积雪对冬季土壤呼吸的影响是短暂的，厚度变化对CO2通量影响小。了解活动层过程对多年冻土区土壤CO2和CH4动态的响应和反馈至关重要。冻融循环频率和持续时间对高寒地区土壤碳通量具有重要调控作用。不同生态系统在融化期具有较高的CO2和CH4通量，研究表明，在近地表土壤冻结期间CO2通量达到峰值，随后显著下降。春季融化期（20-30天）的甲烷通量占全年总量的11%。本研究在内蒙古自治区大兴安岭生态系统国家野外观测研究站（NFORS-DXAE）进行。该地区具有典型的大陆性季风半干旱气候，多年平均气温为-4.4°C，年蒸发潜力800-1200毫米，年降水量450-550毫米，其中60%集中在7月和8月，降雪期为9月至次年5月，平均降雪厚度约30厘米。实验地块位于海拔820米的北坡落叶松林，主要乔木为兴安落叶松和白桦，平均胸高10 cm，平均树高10±4.90 m。主要灌木为杜香，平均株高0.31±0.07 m，平均植被盖度39±8%。土壤为棕色针叶林土，土层厚度30-40 cm（包括10 cm的腐殖质层），有机质含量42.74±0.92 g·kg−1。根据2009-2011年地温数据，活动层厚度为0.5至2.0 m。              图1. 内蒙古自治区大兴安岭生态系统国家野外科学观测研究站研究区位于中国东北大兴安岭北部。        2由于测量系统配套设施通道数量和长度有限，样地被划分为4个子区。为保证测量的可靠性和代表性，样地被划分为16个5×5 m的子区。每个子区随机选择4个子样。在每个子区放置一个点来测定土壤呼吸速率。为此，将一个高10 cm、直径20 cm的PVC土环的一端压入土壤5cm深，并清除表面废弃物。PVC土环在土壤呼吸测量前一周铺设，整个测试过程中PVC土环保持静止。由于该区域降雪较大，为防止土壤呼吸室受到降雪和吹雪的影响，在观测点安装了1×1 m的挡雪设备，并定期或根据需要清除积雪，避免积雪对呼吸室观测的影响，确保观测点仪器环境的安全。本研究采用动态室法观测土壤表面的CO2和CH4通量，使用激光气体分析仪以及SF-3000 系列多通道土壤气体通量测量系统（北京理加联合科技有限公司）进行多通道、长期、连续土壤呼吸观测。土壤CO2通量计算的标准闭合时间为2分钟（120秒），为保证CH4通量测量的准确性，将测量时间延长至3分钟（180秒）。与其他类型的仪器和设备相比，该仪器可实现多点、长时间进行测量，测量数据可实时传输和显示，便于研究人员观察数据的稳定性，快速发现数据采集中的异常。              图2. 研究中使用的表层土壤温室气体连续观测系统。      图3. 本研究实验地块落叶松林土壤表面CO2通量的月变化。      图4. 2018年10-11月和2019年4-5月本研究落叶松林实验地块土壤表面甲烷吸收速率的日变化。      图 5. 2018 年 10-11 月和 2019 年 4-5 月本研究根河试验地块甲烷吸收率的月变化。注：(a) CH吸收率的月变化（误差线表示一个标准差）；(b) 地表土壤解冻期土壤 CH吸收率变化的箱线图（上边缘表示最大值，下边缘表示最小值）。        表1. 2018年10-11月和2019年4-5月根河试验地土壤表面CO2通量、CH4吸收速率、土壤表面温度和土壤表面水蒸气浓度的最佳拟合方程。            图 6. 2018 年 10 月至 11 月和 2019 年 4 月至 5 月土壤表面 CO2 流出和 CH4 吸收与土壤表面温度和土壤表面水蒸气浓度（气室内）的拟合图。        3本研究发现，东北大兴安岭森林土壤 CO2 通量呈现单峰型日变化。2018 年 11 月底和 2019 年 4 月初，观测到的 CO2 和 CH4 通量分别小于 100 和 −0.1 nmol·m−2·s−1。在近地表土壤融化期（4 月至 5 月），春季 CO2 释放峰值短暂。土壤冻融循环显著改变了 CO2 的释放速率和 CH4 的吸收速率，但并未显著改变土壤 CO2 和 CH4 通量的日变化模式。在春季近地表土壤冻融期观测到间歇性的土壤 CO2 和 CH4 通量羽流。土壤温度和水分含量波动显著影响近地表土壤冻融期 CO2 和 CH4 通量的变化。这些特征大部分可以通过气室内土壤温度和土壤表面水蒸气的变化来解释。此外，土壤呼吸的 Q10 值在近地表土壤冻融期最大，对土壤温度变化敏感。近地表土壤冻融期累积的 CO2 和 CH4 通量对这些冬季总量的贡献最大。考虑到持续的气候变化可能会极大地改变中国东北森林生态系统的年碳通量（汇或源），更准确地测量、预测和评估未来土壤 CO2 和 CH4 通量的时间模式非常重要。    

2024年8月16日至20日，“国家民用空间基础设施陆地观测卫星真实性检验场网2024年技术交流会”在内蒙古包头市隆重召开。本次会议旨在推动陆地观测卫星真实性检验技术的创新与发展，促进科研与应用的深度融合。北京理加联合科技有限公司作为行业内的优秀企业，有幸受邀参与此次盛会，与来自全国各地的专家学者、行业用户代表共襄盛举。此次技术交流会吸引了包括中国科学院院士、空天院院长吴一戎在内的众多权威专家、学者及行业用户代表，共计200余人参会。会上，数十位专家学者和行业用户代表就遥感技术的前沿发展及其应用前景作了详尽的学术报告。会议期间，公开发布了2024年度第二批多谱段、跨平台的遥感真实性检验共享数据集，这些数据集以高精度和广泛应用性为特点，对遥感行业的技术革新和应用推广具有重要意义。作为此次大会的重要成果之一，本次会议还在中国遥感应用协会真实性检验分会的框架下，进行了广泛的真实性检验技术交流，进一步提升了国家级真实性检验场网的运行服务能力。空天院首次在国内建成的全国覆盖的真实性检验站网与共性技术研发支撑服务基础设施，已进入业务化运行服务阶段，其中以包头场为代表的检验设施，成为真实性检验场网系统的重要节点。在本次大会上发布的2024最新空基真实性检验站辐射/植被/陆表/大气/水体子网检验数据集，涵盖了多个领域，具有类型多、范围广、持续长、精度高等特点，为我国空基陆地观测卫星的共性产品提供了高精度处理和共性技术服务的有力支持。北京理加联合科技有限公司一向重视科技创新与行业交流，此次参会不仅展示了我公司在遥感领域新技术和解决方案，也借此机会与行业同仁深入交流，进一步了解行业前沿动态。未来，公司将继续秉承“科技创新、服务社会”的理念，积极参与到遥感行业的发展浪潮中，为推动我国遥感技术的创新和应用贡献更多力量。本次会议由中国科学院空天信息创新研究院（简称“空天院”）主办，中国遥感应用协会真实性检验分会、内蒙古北方重工业集团有限公司协办，遥感卫星应用国家工程研究中心承办。

生态水文学是人类面对全球环境变化和可持续发展需求，聚集多尺度水文学与生态学相交叉的一门新兴的分支学科体系，在我国持续推进的长江流域、黄河流域、三北防护林等生态保护修复重大工程中发挥着重要的支撑作用。认识生态水文过程对评估全球变化影响水安全和生态系统功能至关重要，联合国教科文组织将其确定为未来20年的重要学科发展方向，同时也是“未来地球”“地球关键带”等前沿领域研究的热点问题。8月14日，汇聚国内500余名专家学者、261场学术报告的该领域内一次学术盛会——“第四届中国生态水文论坛”在兰开幕。此次论坛以“生态水文学促进人与自然和谐共生”为主题，由中国生态学学会生态水文专业委员会、中国科学院西北生态环境资源研究院和兰州大学联办，中国科学院西北生态环境资源研究院干旱区生态安全与可持续发展重点实验室、四川大学山区河流保护与治理全国重点实验室、甘肃临泽农田生态系统国家野外科学观测研究站、兰州大学资源环境学院、兰州大学旱区流域科学与水资源研究中心及兰州大学西部环境教育部重点实验室共同承办。中国科学院西北生态环境资源研究院程国栋、武汉大学夏军和中国林业科学研究院刘世荣3位院士莅会。在此次论坛上，北京理加联合科技有限公司作为重要参会企业之一，展示了在生态水文领域的创新技术和解决方案。公司在此次会议中不仅展示了最新的科研设备，还与多位专家深入交流，探讨了如何通过先进的技术手段推动生态水文学研究的发展。会议期间，专家学者们围绕生态水文学的关键问题达成了多项共识，并对未来的研究方向提出了具体建议。北京理加联合科技有限公司的参与为会议增添了实际应用和技术支持的角度，进一步推动了生态水文学研究与实际需求的紧密结合。此次论坛不仅为国内生态水文学研究搭建了一个高水平的交流平台，也为相关领域的技术进步和产业应用提供了宝贵的机遇。北京理加联合科技有限公司的积极参与，体现了企业在推动生态保护和可持续发展方面的责任与担当。未来，随着技术的不断创新与合作的深入，生态水文学将在促进人与自然和谐共生方面发挥更大的作用。

杂草竞争对玉米生长会产生不利影响，但适度的杂草有助于生态平衡和减少土壤流失。由于作物与杂草的竞争强度随生长阶段动态变化，需在多个生长阶段研究杂草竞争，实现科学管理。传统竞争强度指标如相对竞争强度 (RCI) 和竞争平衡指数 (CB) 不够全面。无人机 (UAV) 携带高光谱成像仪 (HSI) 和 LiDAR 技术可获取更全面的作物生长信息，因此多模态遥感方法应运而生。本研究基于Transformer和多层残差构建多模态深度融合模型（MulDFNet），通过HSI、VI和CHM三分支结构获取冠层特征，以增强对农田杂草竞争的理解和评估能力。2021年5月至9月，来自安徽农业大学、东北农业大学以及浙江大学的研究团队在中国哈尔滨东北农业大学农业示范基地进行了试验。该地区以营养丰富的黑土和年平均降雨量400-600毫米为特点，年平均有效积温为2800°C，适宜植物生长。播种于2021年5月6日进行，采用玉米品种香河88，并进行附加实验评估玉米与杂草的竞争。作者将杂草密度分为五种处理（N0至N4），分别为0、20、40、80和160株/m2。每种处理重复三次，共15个地块，每个地块面积为3×15m2，相邻地块设有防护带。杂草幼苗被疏伐以模拟不同密度。无人机数据采集使用LR1601-IRIS 激光雷达一体机（北京理加联合科技有限公司）和Resonon Pika L高光谱成像仪集成到DJI M600 Pro无人机中。数据采集涉及到高光谱数据及激光雷达数据，在一次飞行活动中完成。图 1. 田间试验设计。（a）实验地点；（b）无人机图像采集；（c）各生长阶段数据采集时间；（d）农田数据收集和 CCI-A 指数创建。表1. 高光谱成像仪和激光雷达传感器的主要技术参数‍本研究采用 SPA 算法进行光谱带选择。根据预测的 RMSE 值确定最佳光谱变量数。图2a 说明了 RMSE 值随光谱带数量的变化。当波段数量为 21 时，最小 RMSE 为 0.141。所选的 21 个敏感光谱带分布广泛，涵盖多个光谱区域，包括蓝紫色、绿色、红色和近红外。具体波段为 425 nm、434 nm、438 nm、442 nm、483 nm、516 nm、529 nm、558 nm、626 nm、677 nm、694 nm、716 nm、724 nm、733 nm、755 nm、759 nm、763 nm、922 nm、927 nm、1003 nm、1008 nm。图2. 光谱波段和植被指数筛选。（a）敏感光谱波段选择；（b）植被指数选择。对包含37个特征（21个光谱带、15个VI和1个CHM）的MulDFNet模型进行了性能评估，训练集CCI-A指数的回归精度为R2=0.968（RMSE=0.043），测试集CCI-A指数的回归精度为R2=0.903（RMSE=0.078），5个时期的R2值分别为0.201、0.902、0.891、0.878、0.851，如图3所示。三叶期模型回归效果最差，这是因为此阶段杂草竞争才处于初始阶段，不同竞争水平下植被冠层的差别尚不明显，模型无法提取足够的表达竞争的特征，导致回归效果相对较差。在五叶期，模型的回归效果最好，此阶段竞争出现明显差异，导致不同竞争水平的植被冠层发生适应性变化，使得模型的回归效果明显优于三叶期。在拔节期、喇叭期和开花期，回归效果略有下降，但R2值仍在0.85以上。总体来看，后四个阶段，多模态深度融合模型预测的CCI-A与实际计算的CCI-A具有较好的一致性。图 3. 多模态深度融合模型在不同阶段的预测效果。（a）三叶期；（b）五叶期；（c）拔节期；（d）喇叭期；（e）开花期。表2. 不同模态数据模型的精度分析本研究构建了基于Transformers和多层残差（MulDFNet）的多模态深度融合模型，利用多维玉米表型数据导出的综合竞争指数（CCI-A）评估农田生态系统杂草的竞争力。结果表明，利用SPA算法获得的21个高光谱敏感波段和15个植被指数，结合冠层高度数据，在杂草竞争评估中具有重要潜力。利用HSI、VI和CHM数据的多模态深度融合模型对杂草竞争性的预测效果最优，R2值为0.903（RMSE=0.078）。此外，融合数据不仅保留了HSI、VI和CHM数据的结构特征而且提高了数据质量，多模态数据的融合具有更好的预测效果，优于HSI、VI或CHM中任何单一模态数据。在杂草竞争预测中，作者设计的多模态深度融合模型与早期/后期堆叠融合模型和其他机器学习模型相比，实现了明显更好的预测性能。总而言之，本研究证明了开发的多模态深度融合模型在杂草竞争评估中的有效性。这对推进杂草管理和精准农业实践有着良好的前景。

澳洲坚果富含蛋白质、营养素、纤维和健康脂肪，其不饱和脂肪和抗氧化剂有益于代谢和心血管健康。但是容易出现质量缺陷，在收获后加工和处理对延长保质期和保证营养质量至关重要。高水分和湿度会导致霉菌和微生物生长，降低坚果质量和营养成分。由于坚果水分含量因农场和大气条件而异，需在供应链中持续监测水分。目前高光谱成像（HSI）可用于无损测定食品和农业中的物理和化学参数。主要应用于可见光、近红外（Vis/NIR）和短波红外（SWIR）。HSI技术已经应用于肉类、虾、大豆和树叶等复杂食品材料的水分含量，但尚未在澳洲坚果上应用。本次试验样品于2022年的 5 月、7 月和 9 月从位于澳大利亚昆士兰州和新南威尔士州收集，以确保不同品种、生长条件和水分浓度的样品。共收集了 30 袋约 1 公斤的带壳澳洲坚果，并从这些袋子中随机抽取 15 个坚果进行成像。图 1. 流程图坚果仁样本分两个阶段收集。第一阶段是直接从加工线上收集仁，由加工厂的实验室工作人员进行机械破碎，水分含量低于3%。共收集了30袋约150克的坚果仁，并从这些袋子中随机抽取15个单独样品。第二阶段是手动破碎收集的带壳坚果样本（前面所述）中的坚果仁，水分浓度在 3% 到 25% 之间，然后立即进行成像（图 1）。坚果仁采样的第二阶段是特意获取水分浓度>3%的坚果仁。本研究使用Resonon Pika XC2高光谱成像仪采集高光谱图像。样品被放置在定制的胶合板托盘上，以消除成像过程中的移动误差。首先，将带壳坚果样品随机放置在托盘上并进行成像（图 2a、b），然后旋转≈180° 并重新成像。对于果仁样品，将坚果以两个方向放置在托盘上以获取图像：1）底部朝上（图 3a、b）和 2) 底部朝下（图 3c、d）方向。图 2. (a) 澳洲坚果的伪 RGB 高光谱图像，红色框表示手动选择的单个坚果的感兴趣区域 (ROI) 的示例(b) 使用机器视觉选择的 (a) 中所示相同坚果的灰度图像，黑色圆圈表示检测到的内外轮廓，内圆表示包含从中提取平均光谱并用于模型开发像素的 ROI。图 3. (a) 澳洲坚果仁的伪 RGB 高光谱图像，底部朝上；(b) 使用机器视觉选择的与 (a) 中相同的坚果的灰度图像；(c) 澳洲坚果仁的伪 RGB 高光谱图像，底部朝下。(a) 和 (c) 中的红色框表示手动选择的单个果仁感兴趣区域 (ROI) 的示例。(b) 和 (d) 中的黑色圆圈表示使用机器视觉为每个单个果仁检测到的轮廓，内圈表示从中提取平均光谱并用于模型开发的 ROI。‍图 4. (a) 从图像 1（黄色）和图像 2（红色）方向收集的澳洲坚果带壳平均反射率，以及通过平均合并的图像 1 和 2（黑色）；(b) 图像 1；(c) 图像 2；和 (d) 图像 1 和 2 合并后的带壳坚果的主成分分析得分图；(e) 从底部朝上（黄色）和底部朝下（红色）方向收集的澳洲坚果仁的平均反射率，以及通过平均合并的底部朝上和底部朝下图像（黑色）；(f) 底部朝上；(g) 底部朝下；和 (h) 底部朝上和底部朝下图像合并后的坚果仁的主成分分析得分图。默认情况下，平均相对反射率缩放为 10,000（整数）。由于相似性，图 (a) 中坚果壳图像 2 和图像 1 和 2 的组合的反射数据分别通过添加 200 和 400 个相对反射整数进行了缩放。这项研究表明，可以使用机器视觉从高光谱图像中自动提取反射值，并利用这些值开发回归模型来预测澳洲坚果的水分浓度。使用从两幅图像中提取的数据可以提供更可靠的结果。我们的结果表明，来自不同方向的坚果图像的数据可以提供较高的预测精度，因此，该技术可以应用于坚果在传送带上运输的机械化加工。仅使用10 个波长带开发的 PLSR 模型提供了可使用的预测精度水平，同时降低了模型复杂性和计算需求。这项研究表明，高光谱成像结合机器视觉软件在收获后加工过程中预测澳洲坚果水分浓度具有巨大潜力。

在2020年9月，由美国夏威夷的Pan-STARRS1望远镜发现了一颗疑似地球的临时卫星，为地月系统带来了一颗新的天体。起初，科学家们认为它是一颗普通的阿波罗小行星科学家们发现，这颗神秘的天体每年围绕太阳公转一周，其轨道偏心率与地球的公转轨道非常相似。天体在太空中的运动非常复杂，小天体容易受到大天体引力的扰动，因此其运动规律也十分复杂。但是因为它们与地球的相似性，反而显得更加神秘。即轨道穿过地球的天体，并将其命名为2020SO。然而，模拟结果显示，它将在10月变成一个绕地球公转的小天体，成为一个迷你月球。随后的观察结果则让天文学家更加困惑。    不仅如此，2020SO的运行速度也比普通的小行星慢，这一点与其他小行星有显著的不同。由于这些原因，科学家们开始重新思考2020SO的真实身份。2020 年 11 月至 2021 年 3 月 2020 SO 绕地球和太阳的轨道澳大利亚弗林德斯大学的太空考古学家Alice Gorman表示，通过它的运行速度可以推断出其初始速度，从而推断出它的来源。现有的速度太慢，这让科学家们感到困惑。Gorman和她的同事还推测，2020SO可能是一块从月球上掉下来的岩石。对于这样的天体，速度慢一点是正常的。然而，实际观测表明，2020SO比这类天体还要慢。在排除了其他可能性后，科学家们提出了一个最不可能但又唯一剩下的猜想：2020SO是一颗人造天体！根据其轨道的反向传播，2020 SO 被认为是从 Surveyor 2 号月球任务发射时发射的 Centaur 火箭体 (R/B)。来自亚利桑那大学月球与行星实验室的研究人员使用一系列地面光学和近红外望远镜对 2020 SO 进行了研究，发现它的反射光谱与在类似时间范围内发射的其他 Centaur R/B 的反射光谱一致，并且确定了 1.4、1.7 和 2.3 μm 的吸收带与当时 Centaur-D R/B 后舱壁辐射防护屏外部使用的聚氟乙烯一致。图 1. 1962 年通用动力公司正在安装和准备的Centaur照片。照片显示了不锈钢机身和发动机，后舱壁辐射防护罩上有白色聚氟乙烯。（图片来源：NASA GRC）ASD LabSpec 4 Hi-Res 地物光谱仪为了直接比较 2020 SO 与 Centaur-D R/B 上已知的材料，作者团队获取了 PVF 样本。光谱由ASD LabSpec 4 Hi-Res 地物光谱仪获取，该光谱仪在 0.70 μm 处具有 3 nm 分辨率，在 1.40 和 2.10 μm 处具有 6 nm 分辨率。图 2. Centaur-D R/B 上发现的两种材料的端元光谱图 3. 2020 SO 和 Centaur-D R/B 的近红外光谱显示出相似的特征。两个光谱均在 1.5 μm 处归一化。PVF 的两个吸收带与 2020 SO 上的吸收带一致，用垂直箭头表示。本研究展示了对 2020 SO 进行详细表征观测活动的结果，发现它的反射光谱与在类似时间范围内发射的其他 Centaur R/B 的反射光谱一致，并且确定了 1.4、1.7 和 2.3 μm 的吸收带与当时 Centaur-D R/B 后舱壁辐射防护屏外部使用的聚氟乙烯一致。证明 2020 SO 是 Surveyor 2 任务中的 Centaur-D R/B。

祁连山脉位于青藏高原北部、河西走廊南侧，由多条平行的山脉组成，呈西北向东南延伸。石羊河流域上游是重点研究区域，海拔西南高、东北低，发源于祁连山脉北坡的冷龙岭，流经青藏高原，由西南向东北流动。该地区年降水量200~700 mm，月平均降水量24~51 mm，属于大陆性高山气候，受东亚季风、高原季风和西风影响。不同海拔对气候影响显著，山区年平均气温低于6℃，随海拔升高而降低。相对湿度随海拔增加而增加，反映了多种水汽来源的影响。图1 西北地区北麓的位置，(a)研究区采样点位置，图(a)左上：研究区水分来源（箭头大小表示重要性）；(b)山区采样点位置；(c)祁连山北坡降水量与气温月平均变化。来自西北师范大学的研究团队在祁连山北坡6个采样点共采集降水样品863个，其中雪样出现在冬季（1月、2月、12月），雨样出现在3月至11月，采样期间共采集雪样61个、雨样802个（表1）。在研究区5个采样点共采集地表水（河水）样品372个，在研究区5个采样点共采集植物水样品92个，采样时间为2016年10月至2020年9月。每次降水事件后，用雨量计采集降雨样品并立即放入50 ml聚乙烯采样瓶中，同时记录降水量，最后用封口膜盖紧封口并冷藏保存。地表水样品每次采集后也立即密封冷藏。同时利用自动气象观测仪器记录气温、降水、相对湿度、大气压等气象要素。分析时，植物水由LI-2100 全自动真空冷凝抽提系统（北京理加联合科技有限公司）提取。δ2H和δ18O测定在西北师范大学同位素实验室进行，每个水样和同位素标准样品连续进样6次。表1 采样点基本信息       通过对2016年10月至2020年9月降水稳定同位素分析，确定祁连山水线（LMWL）为：δ²H = (7.78±0.05)δ¹⁸O+ (10.97±0.52) (R²=0.97, n=863, p图2 研究区内各月份及不同采样点的LMWL。（a–l）表示1至12月祁连山带北坡LMWL，（m–r）表示研究区内各采样点的LMWL。图3 研究区域内各月当地大气降水线 (LMWL) 的斜率和截距 (a) 和不同采样点 (b) 的比较。图4 不同月份的祁连山带北坡原始后向轨迹聚类分析。图中百分比值代表来自各个方向的气团对研究区域的水汽贡献比例。图5 气象水文过程对祁连山北坡降水稳定同位素海拔效应的影响。（a）降水稳定同位素海拔效应的月变化，图中连线表示海拔梯度及误差的月变化。（b）降水中循环水比例及相对湿度的月变化。（c）降水量和气温的月平均变化。（d）雨滴蒸发残留率的月变化。石羊河上游位于青藏高原北部的祁连山北坡，降水除受当地气象水文过程影响外，还受到平流水汽的影响。祁连山北坡当地大气降水线（LMWL）为：δ2H =（7.78±0.05）δ18O +（10.97±0.52）（R2 = 0.97，n = 863，p 1、平流水分垂直于山脉，气团迁移速度较慢，加剧了海拔效应。2、当平流水分（主要来源）与山脉方向平行，气团移动距离长且速度快时，海拔效应变得不那么明显。3、尽管平流水分占主导地位，但相当一部分地表蒸发水会削弱观察到的海拔效应。4、主要来源是平流水分，表现为沿斜坡向下的反向气流，在研究区域引入了反海拔现象。

便携式地物光谱仪LabSpec 4 Standard-Res长沙理工大学交通运输工程学院    01用户单位长沙理工大学交通运输工程学院02科研设备便携式地物光谱仪LabSpec 4 Standard-Res03研究背景和意义地物光谱仪是一种可以测量地表物质光谱特性的高精度仪器。它能够有效地收集地表植被、土壤和水体等物质的光谱信息，通过对这些信息的分析，可以为农业生产、生态环境保护以及资源勘查等领域提供科学依据。04设备应用介绍1.在环境监测方面,ASD地物光谱仪可以用于检测空气、水质和土壤等环境指标, 为环境保护提供及时准确的数据支持。2.在生态研究方面,ASD地物光谱仪可以用 于监测生态系统的变化和评估生态工程的效益,为生态保护提供科学依据。3.在农业方面,ASD地物光谱仪可以用于检测农作物的生长状况和营养状况,为农业生产提供指导。    培训现场            

FieldSpec 4 Hi-Res NG地物光谱仪广东省农业科学院水稻研究所    01用户单位广东省农业科学院水稻研究所02科研设备FieldSpec 4 Hi-Res NG地物光谱仪03研究背景和意义地物光谱仪是一种可以测量地表物质光谱特性的高精度仪器。它能够有效地收集地表植被、土壤和水体等物质的光谱信息，通过对这些信息的分析，可以为农业生产、生态环境保护以及资源勘查等领域提供科学依据。04设备应用介绍1.作物生长和健康评估:地物光谱仪可以测量植物的光谱特征,根据光谱数据分析,可以了解作物的生长和健康状况。通过监测叶绿素含量、水分含量、叶片覆盖度等指标,可以及时发现植物的营养不良、病虫害和缺水等问题。2.施肥管理:地物光谱仪可以用于评估土壤中的养分含量和作物对养分的吸收利用情况。    培训现场            

   在2020年9月，由美国夏威夷的Pan-STARRS1望远镜发现了一颗疑似地球的临时卫星，为地月系统带来了一颗新的天体。起初，科学家们认为它是一颗普通的阿波罗小行星，即轨道穿过地球的天体，并将其命名为2020SO。然而，模拟结果显示，它将在10月变成一个绕地球公转的小天体，成为一个迷你月球。随后的观察结果则让天文学家更加困惑。      科学家们发现，这颗神秘的天体每年围绕太阳公转一周，其轨道偏心率与地球的公转轨道非常相似。天体在太空中的运动非常复杂，小天体容易受到大天体引力的扰动，因此其运动规律也十分复杂。但是因为它们与地球的相似性，反而显得更加神秘。不仅如此，2020SO的运行速度也比普通的小行星慢，这一点与其他小行星有显著的不同。由于这些原因，科学家们开始重新思考2020SO的真实身份。2020 年 11 月至 2021 年 3 月 2020 SO 绕地球和太阳的轨道澳大利亚弗林德斯大学的太空考古学家Alice Gorman表示，通过它的运行速度可以推断出其初始速度，从而推断出它的来源。现有的速度太慢，这让科学家们感到困惑。Gorman和她的同事还推测，2020SO可能是一块从月球上掉下来的岩石。对于这样的天体，速度慢一点是正常的。然而，实际观测表明，2020SO比这类天体还要慢。在排除了其他可能性后，科学家们提出了一个最不可能但又唯一剩下的猜想：2020SO是一颗人造天体！根据其轨道的反向传播，2020 SO 被认为是从 Surveyor 2 号月球任务发射时发射的 Centaur 火箭体 (R/B)。来自亚利桑那大学月球与行星实验室的研究人员使用一系列地面光学和近红外望远镜对 2020 SO 进行了研究，发现它的反射光谱与在类似时间范围内发射的其他 Centaur R/B 的反射光谱一致，并且确定了 1.4、1.7 和 2.3 μm 的吸收带与当时 Centaur-D R/B 后舱壁辐射防护屏外部使用的聚氟乙烯一致。      图 1. 1962 年通用动力公司正在安装和准备的Centaur照片。照片显示了不锈钢机身和发动机，后舱壁辐射防护罩上有白色聚氟乙烯。（图片来源：NASA GRC）ASD LabSpec 4 Hi-Res 地物光谱仪为了直接比较 2020 SO 与 Centaur-D R/B 上已知的材料，作者团队获取了 PVF 样本。光谱由ASD LabSpec 4 Hi-Res 地物光谱仪获取，该光谱仪在 0.70 μm 处具有 3 nm 分辨率，在 1.40 和 2.10 μm 处具有 6 nm 分辨率。      图 2. Centaur-D R/B 上发现的两种材料的端元光谱。      图 3. 2020 SO 和 Centaur-D R/B 的近红外光谱显示出相似的特征。两个光谱均在 1.5 μm 处归一化。PVF 的两个吸收带与 2020 SO 上的吸收带一致，用垂直箭头表示。本研究展示了对 2020 SO 进行详细表征观测活动的结果，发现它的反射光谱与在类似时间范围内发射的其他 Centaur R/B 的反射光谱一致，并且确定了 1.4、1.7 和 2.3 μm 的吸收带与当时 Centaur-D R/B 后舱壁辐射防护屏外部使用的聚氟乙烯一致。证明 2020 SO 是 Surveyor 2 任务中的 Centaur-D R/B。END请点击阅读原文发送消息“人造天体”获取原文链接

2024年07月15日中国地质调查局军民融合地质调查中心在西藏拉萨举办了雅鲁藏布江中游自然资源西藏自治区野外科学观测研究站（以下简称“雅江站”）的揭牌仪式，并召开了首次学术委员会会议。雅江站是中国地质调查局军民融合中心联合河海大学、西藏农牧学院等单位，于2020年开始建设的野外观测研究站。过去数年里，相关单位在雅鲁藏布江中游及其主要支流拉萨河、尼洋河、雅砻河等流域布局野外监测站点37处，实现了对冰川、冻土、河流、湖泊、植被、土壤等自然资源的实时监测及传输，为西藏的自然资源保护与合理开发提供数据支撑。雅江站主要立足多圈层相互作用及其影响效应的典型区和天然实验室——雅鲁藏布江流域，聚焦多圈层作用的自然资源变化过程与径流效应，开展大气、冰川、冻土、河流、湖泊、草原、森林、土壤及地下水等多圈层自然资源的观测与地理国情监测，旨在获取各类自然资源的数量、质量及变化过程等长时序数据，研究自然资源的变化规律与驱动机制，及其对生态环境的影响。揭牌仪式上，雅江站学委会主任、中国科学院崔鹏院士发表视频致辞，希望雅江站进一步凝练观测研究方向，聚焦雅江中游自然资源要素的演变及机制，为区域生态环境保护和服务地方经济发展作出贡献。     北京理加联合科技有限公司（以下简称理加联合）应邀参与了本次揭牌仪式。在会议现场，理加联合设立了展台，展示了公司的监测方案。同时，理加联合吴森分享了题为“涡动通量观测研究进展循环与生态系统多要素研究方法简介”的报告。此外，理加联合的技术人员也借此机会与参会人员进行了深入交流，共同探讨了各种技术问题和应用场景。 此次会议的圆满成功，不仅为雅江站的发展奠定了坚实基础，也为推动西藏乃至全国的自然资源科学研究与生态保护工作注入了新的活力。理加联合将以此为契机，继续深化科研创新与合作交流，为西藏的生态文明建设和自然资源管理提供更加坚实的科技支撑。 

2024年7月15日-19日第20届中美碳联盟年会在青海理工学院举办，年会主题为“气候快速变化与人类活动对陆地水碳循环的影响”。中美碳联盟（US-China Carbon Consortium, USCCC）成立于2003年，是由中国和美国20多家科研机构、大学的科学家组成的生态系统生态学研究团体，旨在推动陆地生态系统碳、水、能源和其他生物地球化学循环的前沿研究。USCCC在综合探索全球变化下受干扰生态系统过程机制及变化趋势的宗旨引导下，一直关注国际前沿问题，不忘初心，砥砺前行。北京理加联合科技有限公司（以下简称”理加联合”）也参与了本次盛会。会议期间理加联合与业内专家学者济济一堂，共同探讨气候快速变化与人类活动对陆地水碳循环的影响，聚焦国家“双碳”战略，推进产学研协同创新，服务国家重大战略和地方经济社会发展。同时，理加联合设立的展台也吸引了众多学者前来参观咨询。理加联合的展台成为了众多参会专家学者关注的焦点，详细的资料介绍和先进仪器的展示，展现了公司在环境生态监测领域的专业能力和技术实力，赢得了参观者的广泛好评。本次会议的召开促进了学术界和产业界之间的知识分享和思想碰撞，也加强了国际间的交流与合作，推进产学研协同创新。作为环保领域的企业，理加联合将始终关注环境保护和可持续发展，积极与国内外的科研机构、企业建立联系，促进技术交流和项目合作，推动技术创新和成果转化，为碳循环和环境保护贡献一份力量。