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随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,人们对居住生活环境质量要求也越来越高,如何为人们提供一个安全舒适、健康、和谐、高效并具有良好景观效果的居住空间是景观设计师在做规划设计时首要解决的问题。 相似文献
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异质光环境中旱柳的光截取和利用反应 总被引:1,自引:1,他引:1
比较了不同光环境中旱柳枝,叶的生物量分配,形态特征,光能利用和水分特征。(1)阳性枝的枝重比显著大于全不遮荫枝;阴生枝的枝重比显著小于全部遮荫枝,而叶重比恰好相反。(2)阳生枝与全不遮荫枝的形态特征无显著差异。阴生枝的叶面积比率,比枝长和单位枝长叶数都显著大于全部遮荫枝,因而阴生枝的截光潜力大于全部遮荫枝。(3)阳性枝和阴生枝的植冠生产力指数分别显著大于全不遮荫枝和全部遮荫枝,因此,异质光环境中旱柳植株对光资源的利用效率大于同质光环境,(4)阳生枝的水分饱和亏缺和失水系数都显著小于全不遮荫枝,这暗示,前者的抗旱保水性大于后者。 相似文献
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通过对2000~2004年黑龙江省夏季森林火灾进行研究分析发现,该地区夏季林火呈现明显的空间、时间分布特点。(1)黑龙江省夏季林火只在121°12′~130°16′E和46°53′~53°25′N之间发生过。(2)大兴安岭和黑河地区是黑龙江省夏季林火的主要发生地区,大兴安岭地区的夏季林火火因基本都是雷击火,黑河地区的夏季林火火因主要是烧荒。(3)大兴安岭及黑河地区各个县区夏季林火状况有很大不同。(4)6月是大兴安岭雷击火发生最多的时期,6月15~25日是烧荒引发夏季林火的重点时期。黑龙江省6月15~20日间发生的夏季林火次数最多,明显高于其他时间段,过火面积也最大。7月1~5日及8月20日以后均没有夏季林火发生。(5)黑龙江省夏季林火日变化规律较为明显地分为三个阶段。 相似文献
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秦巴山区核桃种质的形态特征和生化特性 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以秦巴山区33份优良单株为材料,分析比较了核桃的形态特征、核桃种仁的物理特性和生化特性。结果表明:秦巴山区核桃坚果重量在10.48 g至12.72 g之间,最重的区域是广元市朝天区;核桃核仁重量在4.94 g至6.62 g之间,最重的区域是南江县;核桃仁坚比率在0.45至0.54之间,比率最大的区域是南江县;核桃壳厚在1.11 mm至2.00 mm之间,最薄的区域是广元市中区;核桃坚果平均直径在31.99 mm至33.70 mm之间,最长的区域是通江县;果面都较光滑,风味以香甜为主,核桃取仁都容易,大部分核桃的内褶壁退化,果形以近圆形、椭圆形和圆球形为主。南江县、青川县和万源县核桃的仁色浅,而朝天区、广元市中区和通江县核桃的仁色较深。秦巴山区各个区域核桃的丙氨酸、缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、蛋氨酸、脯氨酸、丝氨酸、甘氨酸、苏氨酸、酪氨酸、胱氨酸、精氨酸、天门冬氨酸、赖氨酸、组氨酸和氨基酸总量差异显著(P<0.05),而谷氨酸差异不显著(P>0.05)。说明各种氨基酸的形成除与外部环境条件密切相关外,还与核桃种质自身特性有关。秦巴山区各个区域核桃的棕榈油酸、油酸、亚油酸和花生四烯酸含量差异显著(P<0.05),棕榈酸、硬脂酸、亚麻酸和花生酸含量差异不显著(P>0.05)。秦巴山区不同区域核桃的粗脂肪含量、饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸含量、多不饱和脂肪酸和单不饱和脂肪酸含量差异显著(P<0.05)。综上所述,秦巴山区核桃的种质资源非常丰富,不同区域核桃种质的形态特征和生化特性差异都较大,可针对不同类型核桃深加工产品的需要,选用不同区域的核桃,同时也为进一步筛选优良核桃种质和特异种质提供了可能性。 相似文献
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在全球变化背景下,揭示土壤养分系统对气候和人类耕地利用活动变化的响应对于农业可持续发展至关重要。基于焉耆盆地的气候、耕地利用强度(LUI)和土壤养分数据,采用敏感性、贡献率和GIS方法分析了土壤养分系统对气候和人类耕地利用活动变化的敏感性及其空间分异特征。结果表明:焉耆盆地气候暖湿化趋势明显(气温倾向率为3℃/(10a),降水量倾向率为39 mm/(10a)),LUI微幅上升;土壤养分系统对气候和LUI变化的敏感性存在显著的空间差异和响应差异。土壤养分系统对气温变化敏感性的空间异质性更高,对LUI变化敏感性更具有响应深度;气候和LUI对土壤养分系统变化的贡献率空间分异明显,并且LUI的贡献率大于气候;土壤养分系统的敏感性及其空间布局是自然环境和人类耕地利用活动相互调节和空间分异的综合结果。研究结果可为提高区域土壤养分系统应对气候变化的能力和耕地精准高效管理提供科学依据。 相似文献
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准确、快速、无损估测叶面积指数(LAI)对于冬小麦生产管理具有重要意义。利用无人机搭载Prime ALTUM多光谱相机获取冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期多光谱图像,利用LAI-2200C型植物冠层分析仪获取地面LAI数据。通过Pearson相关性分析筛选出25个植被指数,并提取植被指数影像中8种纹理特征:对比度(CON)、熵(ENT)、方差(VAR)、均值(MEA)、协同性(HOM)、相异性(DIS)、二阶矩(SEM)和相关性(COR),以及3种颜色特征:一阶矩(M)、二阶矩(V)和三阶矩(S),再分别利用多元逐步回归模型(MSR)、支持向量回归模型(SVR)和高斯过程回归模型(GPR)构建冬小麦LAI估测模型。结果表明:相对于考虑单一类型变量,考虑结合纹理特征和颜色特征进行估测时模型精度更高;3类模型中,GPR模型估测冬小麦LAI的精度最高;所有模型中,基于纹理-颜色特征与植被指数融合的GPR模型估测冬小麦LAI精度最高(决定系数R2为0.94,均方根误差(RMSE)为0.17 m2/m2,平均绝对误差(MAE)... 相似文献
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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献