逐时太阳辐照度气候学预报模型研究

基于2015—2018年徐州地区太阳辐照度观测资料和常规的气象观测资料,分析了地面逐时太阳辐照度的变化特征,建立了分月地面逐时太阳辐照度预报气候学模型,并利用2019年气象数据对模型进行检验。结果表明:徐州地区地面逐时太阳辐照度在0～560 W/m~2之间,年地面辐照度均值为299.4 W/m~2,最大值出现在夏季12:00,为613.5 W/m~2。地面太阳辐照度与天文辐射、日照时数呈显著正相关,与湿度呈显著负相关。模型拟合值与实测值之间均呈现很好的相关性,模型适用于各月,但在夏季,特别是6—8月,平均绝对误差■和均方误差S_e稍大。模型对10:00—15:00的模拟效果优于其他时刻。     

贵州省铜仁市碧江区水稻机械化直播大田试验示范研究

为探索水稻轻型栽培技术，提高水稻生产效益，贵州省山地农机所引进华南农业大学先进的水稻精量水穴直播机在铜仁市碧江区瓦屋乡司前村进行水稻精量穴直播技术试验。试验建设5.33 hm2一流水平的水稻全程机械化示范基地，探索适宜于铜仁市碧江区水稻生产全程机械化生产模式，以利全市推广。     

机械化深松在小麦抗旱增产生产过程中的重要意义

机械化深松能够从本质上提高土壤实效性,由于连年耕作土地压实,雨水径流现象比较明显,而目前旋耕深度只有12 cm左右,不能打破犁底层,制约了作物根系下扎,成为制约粮食增产的一个重要因素。所以改善土壤状况在小麦抗旱增产生产的过程中有着重要意义。     

秸秆固化成型机使用经济效益分析

1 概况 水稻和小麦是我国的主要粮食作物.近年来,随着农村经济和农业机械化的发展,农作物秸秆的有效利用率急剧下降.除少部分用作牲畜饲料和燃料外,大部分秸秆被散弃到田间地头、沟旁路边、家前屋后或在田间被焚烧.这不仅浪费了秸秆资源,污染了环境,也对土壤造成了破坏,加剧了土壤熟化和干旱的进程,严重影响了农作物的生长.     

张杂谷8号高产配套栽培技术

张杂谷8号是夏播杂交谷子新品种。经过在邢台市巨鹿县几年试验示范推广,表现出了高产、稳产、优质、高效、省工的特点。张杂谷8号一般亩产稳定在500公斤左右,最高产量可达700公斤以上,该品种米质金黄,清香可口,效益与棉花等同,但比棉花省工、省力、省水、省肥,是发展旱作农业适选的粮食作物。其栽培技术如下：     

金银花产量与质量的影响因素分析

介绍了金银花的检测项目与方法,并分析了不同种质、肥料组合、施氮量、土壤环境、采收期、冬剪方式、产地加工方法对金银花产量与质量的影响,以供参考。     

基于脆性分析的西安城中村改造系统评价

以西安市城中村为例,对其城中村改造系统进行评价。基于脆性理论分析影响城中村改造的因素并在此基础上进行多层次矛盾分解,建立评价指标体系;结合模糊数学理论,利用突变理论建立数学模型,求解突变隶属函数,得到评价结果;解读西安城中村改造政策并探讨新方向。实际应用表明,突变级数评价法客观有效,为城中村改造的评价和调控提供了新的思路,而应用复杂系统脆性理论对城中村改造进行研究探索,对当前城市建设具有一定的指导意义和借鉴作用。     

光合微肥在二氧化硫污染水稻上的应用效果

用光合微肥对大面积受二氧化硫污染危害的水稻进行补救，获得了理想的效果。为二氧化硫污染危害水稻作物找到一条有效的补救措施。     

山地小型玉米播种机粒距变异系数的试验分析

山地小型玉米播种机是丘陵山地玉米全程生产机械化的一个重要装备,玉米播种机的播种粒距变异系数是衡量玉米播种器播种精确性的重要指标。运用GB/T 6973—2005单粒（精密）播种机试验方法,在田间进行生产性试验播种,获得几组粒距数据,通过图形分析和数据分析并计算,验证播种器性能,这一研究方法对丘陵山地如何选择小型玉米播种机具有一定的指导意义。     

冬小麦产量结构要素预报方法

为优选出最佳的冬小麦产量结构要素预报方法,该研究选择冬小麦成穗数、穗粒数及千粒质量为预报目标,综合考虑种植品种、密度及地区因子,并对气象因子进行膨化统计,得到126个自变量因子,分别采用多元线性回归、因子分析-线性回归及BP(Back Propagation)神经网络等3种方法进行建模分析。结果表明,直接采用各因子进行回归分析无法解决不同自变量间存在的多重共线性问题,而因子分析虽然消除了不同自变量间的多重共线性,但采用因子优化后的10个综合因子分别对3个产量结构要素进行线性回归,得到的预报模型决定系数(R^2)均不足0.500。运用BP神经网络对冬小麦3个产量结构要素进行预报,结果发现,当输入层为126、隐含层为16、输出层为3时,BP神经网络结构最佳,在此结构下,模型的决定系数为0.644,明显优于多元线性回归及因子分析-线性回归法。同时,基于BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素的预报精度平均达85.3%。因此,推荐采用BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素进行预报。