播期对冬小麦干物质积累、分配与产量的影响

为探究播期对冬小麦干物质积累、分配和产量的影响,以泰农18(T18)和济麦22(J22)为试验材料,设置10月1日、8日、15日、22日、29日(分别用B1、B2、B3、B4、B5表示)共5个播期,研究了不同播期下冬小麦阶段干物质生产及其占总干物质比例、花前营养器官干物质转运和花后干物质生产对籽粒产量的影响。结果表明,推迟播期虽然降低小麦拔节前的干物质生产量及其占总干物质生产量的比例,但当播期由B1推迟至B4时,T18和J22两品种拔节—开花期阶段干物质生产量分别增加13.80%和8.41%,占总干物质比例分别由46.81%、50.75%增加至50.92%、52.39%;开花—成熟阶段干物质生产量分别增加29.67%和56.87%,占总干物质比例由32.52%、25.92%增加至40.30%、38.75%。B4播期因拔节后较高的干物质生产能力使其成熟期干物质积累量高于其它播期,并结合较高的抗倒伏能力和收获指数获得了最高产量。而其高产的光合产物,则主要依赖于花后光合物质生产及其对产量贡献率的提升。当播期继续推迟至B5播期时,其各阶段及成熟期干物质积累量低于B4播期,进而导致产量降低。本试验研究结果可为区域小麦适宜播期的确立提供理论依据。     

基于浅层学习方法的石漠化休耕试点区作物分类

【目的】应用浅层结构的机器学习分类器和高空间分辨率影像实现休耕区绿肥、粮食及经济作物快速准确分类。【方法】利用分辨率为5 m的RapidEye影像,以云南省石林县部分休耕试点区为研究区,使用Softmax浅层机器学习分类器对研究区内绿肥作物、水稻、玉米及烟草等4种典型作物进行遥感识别与空间信息提取,并以极大似然分类法为参照,通过地面样方数据验证该方法的精度。【结果】基于Softmax方法的4种典型作物分类的总体精度和Kappa系数分别为85.98%和0.815 7,比极大似然分类高4.59%和0.061 7;绿肥、水稻、烟草的生产者精度和用户精度均达到84%以上,玉米则低于75%,原因是绿肥、水稻、烟草3种作物种植较为集中,而玉米种植地块面积小且极为分散;绿肥与烟草错分问题较明显,影响因素为"同物异谱、异物同谱"。【结论】基于Softmax的浅层机器学习分类器提高了分类精度,文章研究结果可为使用浅层机器学习方法快速准确掌握休耕情况提供参考。     

四川省水产养殖业空间格局及影响因素

[目的]探究四川省水产养殖业空间分布格局及驱动因素,为优化该省水产养殖业布局、促进产业提质增量提供参考.[方法]以四川省各县域(市辖区)为基本空间单元,借助该省渔业统计年鉴和地方统计年鉴,采用空间自相关分析方法、地理探测器及地理加权回归模型,分析该省水产养殖业的空间分布格局、影响因素及主导因子作用强度的空间异质性.[结...     

播量对冬小麦干物质积累、小穗结实性和产量的影响

为明确济麦22大面积高产的适宜播量,采用大区试验设计,研究不同播量对该品种干物质积累与分配、小穗结实性和产量的影响。结果表明,随播量增加,出苗至拔节期的干物质积累量呈递增趋势,开花期和成熟期表现为先增后减;单位面积穗数和产量也呈先增后减趋势;小播量明显促进成熟期单茎干物质在各器官的分配量,提高花后干物质积累量及其对籽粒的贡献率,获得较多的结实粒数和千粒重。本试验条件下,济麦22在鲁西南地区的适宜播量是150~225 kg/hm2,最佳播量为150 kg/hm2。     

植物造景在现代城市景观设计中的应用

传统的植物造景强调植物景观的视觉效应,但随着生态园林建设的深入和发展,赋予了其更多更广的内涵。笔者从植物造景的概念出发,探讨了现代城市景观设计中的植物造景特色,并对几种主要的造景形式进行了分析研究,提出植物造景中存在的问题并给予建议和应对措施。最后提出植物造景要走与生态保护相结合的可持续发展的道路,在有限的空间和环境资源上最大限度地发挥园林绿地的经济效益、社会效益和生态效益。     

植物造景在现代城市景观设计中的应用

传统的植物造景强调植物景观的视觉效应,但随着生态园林建设的深入和发展,赋予了其更多更广的内涵。笔者从植物造景的概念出发,探讨了现代城市景观设计中的植物造景特色,并对几种主要的造景形式进行了分析研究,提出植物造景中存在的问题并给予建议和应对措施。最后提出植物造景要走与生态保护相结合的可持续发展的道路,在有限的空间和环境资源上最大限度地发挥园林绿地的经济效益、社会效益和生态效益。     

四川盆地莲藕种植遥感提取及热点区域分析

为准确提取四川省盆地地区莲藕种植空间信息，掌握该作物种植热点区域，采用高分六号遥感影像和地面调查数据，分析藕田光谱特征，提取该地区最佳遥感时期内莲藕种植空间信息；通过Moran’s I指数和Getis-Ord G_i^*指数分析四川莲藕空间分布特征及种植热点区域。结果表明：(1)基于极大似然分类法的莲藕空间信息的提取总精度为92.35%,Kappa系数为0.9045。(2)基于遥感的四川盆地莲藕种植面积约为128.57 km²，分布于1374个乡镇，部分地区存在聚集现象；73个热点乡镇的莲藕种植面积为54.31 km²，占四川盆地莲藕面积的42.24%，空间极化现象明显，主要分布于遂宁安居区、资阳乐至县、成都简阳市等区县。研究结果可为四川省开展乡镇专业化莲藕种植及莲藕产业优化调整提供参考。