菲律宾农作物保险的经验与启示

一、引言 作为农业支持政策之一，目前发展中国家都在开办或准备开办农作物保险计划。我国的农作物保险和牲畜保险在1950年代曾经开展得轰轰烈烈，但是，随着人民公社体制确立而最终停办。虽然1980年代在部分地区曾有所恢复，但由于政策和资金以及很多技术问题没有解决，且农村人口多，地域过大，很难整齐划一，所以。除部分地区如新疆和上海这项业务取得发展外，几乎所有的作物保险和保险试验都归于沉寂。而作物保险支付在WTO《农业协议》“绿箱”中属于无需削减承诺项目，我国今后对农业支持的重点之一，无疑要考虑重建全国性的作物保险计划。     

剖线强度梯度变化的作物软硬变化区精确划分

[目的]软硬变化区的划分是进行遥感变化检测技术识别农作物的基础。为解决人工判读方法中存在人为主观因素影响以及自动判别和交互式判别方法对不同研究区的适用性问题,该文提出基于剖线梯度变化(Profile based Gradient Change Magnitude,PGCM)进行软硬变化区划分的方法。[方法]该研究选择破碎农业景观种植区域为研究区,计算拔节期Quick Bird影像和播种期模拟影像两个时相的变化强度,从作物地块内部向外绘制剖线,利用剖线强度的梯度变化确定硬变化区(Hard change region,HCR)、软变化区(Soft change region,SCR)和未变化区(Non change region,NCR)3者间的划分阈值。[结果]从识别结果来看,PGCM能够有效在地块边界处探测到软变化像元,进而确定HCR、SCR。像元分辨率在5~60 m不同尺度下,识别HCR区混入比例为11%~16%,混入比例随着分辨率下降而降低;NCR区混入比例为3%~4%,受分辨率尺度影响不大;SCR区识别比例为74%~86%,识别精度较高,识别结果与冬小麦空间分布结果保持一致。[结论]PGCM方法能够自动、便捷地确定阈值,摆脱人工判定的主观性,有效地划分出HCR、SCR和NCR 3个区域,为进一步HCR、SCR区内的作物识别提供基础。     

《齐民要术》与林业和林业碑

一、《齐民要术》是中国现存最早最完整最系统的古代农学专著，也是世界科技史上最宝贵的农学文献之一（农业史上最早最有价值的名著之一）。该书的作者是后魏贾思勰，山东益都（今山东寿光县南）人，曾任高阳太守，经营过牧业。该书编纂成书于公元六世纪30-40年间（533-544）。引用《诗经》、《周礼》、《尔雅》、《管子》、《吕氏春秋》、《汜胜之书》、《四月民令》、《广志》等先秦至魏晋古籍100余种，农谚20余条，亦有询访老农和实践经验方面的资料。全书11万多字，共十卷，九十二篇。所记述反映的主要是黄河中下游地区，而以山东地区为中心。贾氏除原籍山东外，还到过今山西、河南、河北等省，足迹遍布黄河中下游。所论涉及农作物栽培、耕作技术、农具、牧畜、兽医、食物加工、蔬菜、果树、茶竹木等方面，较系统地总结了六世纪以前黄河中下游地区丰富的农业经验。书中所载旱农地区的耕作和谷物栽培方法、梨树提早结果的稼接技术、树苗的繁殖方法、家禽家畜的去势肥育技术、以及多种农产品加工的经验等都显示出当时中国农业生产已达到了相当高的水平。书中《杂说》、《货殖篇》为后人掺入。本书北宋于禧四年（1020）初刻。今见最早刻本为日本高山寺所藏北宋崇文院刻本，只残存五、八两卷。国内通行的《四部丛刊》本为影印明抄本。1956年，中华书局排印本。今人石声汉《齐民要术今释》，缪启愉《齐民要术校释》（1998年8月中国农业出版社出版），管义达译注《齐民要术今译》（2003年，内部刊印）等。从明代以来，共刊行20余种。     

农业部提出重要农作物春播春管指导意见

<正>东北四省区大豆——选早熟品种科学防控病虫害今年东北大豆春播既有雨雪多、墒情好的有利因素,也面临气温低、播期迟的不利局面。记者了解到,农业部大豆专家指导组会同全国农业技术推广服     

七小麦主产省旱情

河南：小麦受旱面积达4150多万亩,5077亩麦苗枯死。 山西：全省受旱面积达5274．4万亩,其中农作物受旱面积818．45万亩,占冬小麦播种面积的78％。 安徽：全省受旱面积2591万亩,直接经济损失已经近16亿元人民币。     

从供应弹性的视角看我国主要农作物种植结构变化原因

本文通过建立Nerlove模型,利用1978—2011年的数据分析了我国稻谷、小麦、玉米、大豆、油菜籽和棉花等六种农作物种植结构变化的主要影响因素及原因。结果表明,上期供应和上期自身价格是影响主要农作物种植结构的主要因素,价格变动对农产品供应具有正向影响,但影响程度因品种、地区及时间跨度而异;大部分农作物在主产区的生产短期内对价格变化的反应不如全国总体显著,粮食作物短期供应弹性小于经济作物。在上期供应、作物自身上期价格等因素的长期交互作用下,小麦、玉米和油菜籽的长期供给表现出更大的弹性,而稻谷、大豆和棉花的长期供应弹性较低。不同作物的供应弹性差异从供应反应的视角对我国农作物种植结构的变化提供了解释。     

美国农业收入保险的成功经验及其对中国的适用性

经过70多年发展,美国创造了品种多样的农业保险产品,总体可以分为两大类,即产量保险产品和收入保险产品。实际上,美国农业保险在以产量保险为主的发展阶段(1996年以前)一点也不成功,农业保险参保率不高,保险公司也不愿经营等问题突出,直到农作物收入保险发展成熟后,美国农业保险才真正走上正轨。我国对美国农业保险产品和运行机制的研究已有大量文献可查,但由于美国农业保险体系复杂且处于不断的改革创新中,     

从古代农书看公元前一世纪西汉与罗马的农业生产水平

古代中国与罗马,都是以农为本、以农立国的典型的农业国家。在公元前一世纪,两国的农业生产水平有着明显的提高,许多农业与文化传统在那时就已被确立。比如农业耕作技术、田间管理、农业生产工具、农作物品种、农业时令以及农学思想等等。在农业生产水平方面,西汉在许多地方都大大超过了罗马;在农业思想上,双方都有着自己独特的方面,但是不同的传统习惯与政治导致了东西方的差异：中国长时期实行的是主谷制农业,而罗马却无意识地做到了植物生产（农）与动物生产（牧）之间的基本平衡,从而奠定了欧洲以后农业发展的方向,为西欧由传统农业向近代农业的转型提供了突破口。     

基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究

目的 卫星遥感技术具有覆盖范围广、探测周期短、调查成本低等优势而广泛应用于大区域农作物分类。然而在种植结构复杂区（如城乡结合部）,因其地块破碎、同期生长的作物种类多且分布分散,利用传统的统计分类或机器学习方法进行农作物分类时仍存在精度不高的问题。为提高种植结构复杂区农作物分类精度。方法 文章选取河北省廊坊市广阳区为研究区,以GF-1 PMS全色多光谱融合影像为数据源,采用U-Net、PSPNet及DeepLabv3+,3种深度学习模型进行农作物分类研究。分析模型参数对农作物分类精度的影响,评价3种深度学习模型的农作物分类精度,优选农作物精细分类方法。结果 （1）学习率与3种深度学习模型的分类精度呈正相关关系,较大的学习率（0.01,0.001）下,3种模型收敛速度快,分类精度高。批样本量与模型分类稳定性相关,批样本量设为100时,3种模型的分类稳定性最好。（2）相比PSPNet、DeepLabv3+模型,U-Net模型分类效果最好,总体分类精度为89.32%。（3）GF-1 PMS影像结合U-Net模型可有效提升种植结构复杂区农作物分类精度,大宗作物春玉米、夏玉米的分类精度在80%以上,花生、红薯、蔬菜小宗作物分类精度在60%以上。结论 该研究可为准确获取种植结构复杂区的农作物类型、面积及空间分布信息提供参考依据。     

大旱中的艰难生计

3月底,在云南曲靖市已是仲春时节。火辣辣的太阳烘干了大地,走在干燥无雨数月的乡间路上,狂风吹来卷起阵阵尘土,让人无法躲避。由于连续数月的干旱,云南曲靖市