温度升高和干旱对农田生态系统水碳交换动态影响的研究进展

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气候变化是威胁全球农业可持续发展的重要因素之一.温度升高和干旱等极端天气频发是全球气候变化的主要体现方式.温度升高显著影响土壤-作物系统的表现和功能.深入理解温度升高和干旱对农田水碳动态的影响机理,需要揭示农田生态系统功能与环境因子间的互作关系及其尺度转化效应.本文从以下几个方面综述了升温和干旱胁迫对农田生态水碳动态的影响:①全球气候变化及其影响因素分析;②温度升高、干旱胁迫以及其他气候变化因子对农田生态系统水碳动态的影响;③存在问题与未来研究方向.文献显示,世界人口增加、化石燃料燃烧碳排放量增加等致使气候变暖,在此背景下,引发的气温上升以及干旱频率增加都会对农田生态系统水碳动态有一定程度的影响.温度升高改变农田生态系统的生物量积累,同时影响作物生长和水分利用过程.此外,温度升高加快了土壤活性有机碳的转化和固存.干旱条件下会降低植物光合速率、呼吸速率以及蒸腾速率,同时,在极端干旱条件下水分利用效率也会随之降低;干旱还显著影响土壤碳转化过程与排放通量.气候变化也会伴随降水格局变化,进一步会影响土壤呼吸作用,降水增加会抑制土壤呼吸,从而减缓农田水碳循环过程.然而,目前关于增温和干旱条件下农田水碳动态的研究等方面仍存在一些不足,如对单一环境因子的研究较多,而对多重胁迫的研究较少.在今后的研究中,需加强多因素(如水分、温度等)对农田生态系统水碳动态方面的研究,以期为深入认识温度和干旱对农田生态系统的影响机理提供理论支撑.
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近些年我国的医疗水平发展迅速,各个医院每年都会产出大量的医学数据。充分利用和挖掘这些医学数据信息,对于医学研究和临床诊断具有重要意义。如何利用好这些医学数据进行智能的分析,辅助医生进行临床诊断,是目前医学图像分析领域的研究热点。目前,深度学习方法在图像处理领域越来越成熟,尤其是近些年在医学图像分析中深度学习方法被广泛研究和推广。而数据驱动是深度学习方法的重要特征之一,更多的精标注数据可以在很大程度
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