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近年来,滇南地区红肉猕猴桃发展较为迅速,而且有潜力成为我国红肉猕猴桃的优势产区。但也存在着冷量不足、栽培技术不成体系等问题,导致红肉猕猴桃整体产量不高和品质不稳定。针对这些问题,我们开展了“云南猕猴桃促花调控技术创新”的研究,对促花调控技术、壮果技术、修剪、强制休眠技术、防风防雹等方面进行了试验示范和技术集成,形成完整的栽培技术体系。在实践中,该技术体系取得了较好的应用效果。本文是对该技术要点进行总结,供滇南地区猕猴桃生产者和科技人员参考,以促进猕猴桃产业健康有序地发展。 相似文献
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基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究 总被引:2,自引:0,他引:2
作物模型已逐渐成为干旱和半干旱地区优化农田水肥管理和实施节水灌溉的有力决策支持工具。为了探讨CERES-Maize模型模拟不同生育期受旱情况下夏玉米的生长发育、产量形成和土壤水分状况的模拟精度,进行了2013和2014年连续两季夏玉米田间分段受旱试验。试验将夏玉米整个生育期划分为苗期、拔节、抽雄和灌浆4个主要生长阶段,采用单个生育期受旱其他生育期灌水的方式,形成4个不同的受旱时段水平(D1~D4),又根据夏玉米多年生育期降雨量,设置了70和110 mm两个灌水水平(I1和I2),共形成8个处理,每个处理3次重复,在遮雨棚内按照裂区试验布设,此外设置1个各生育期均灌水110 mm的对照处理(CK)。利用两年试验数据,采用DSSAT-GLUE和PEST两种不同的模型参数估计工具,对CERES-Maize模型的遗传参数进行估计,并对该模型的模拟精度和可靠性进行验证,此外还使用交叉验证法对CERES-Maize模型的整体模拟精度进行评估。结果表明,GLUE和PEST两种调参工具所得的模型参数均有较好的稳定性和收敛性,但PEST调参工具耗时较少,效率较高;CERES-Maize模型能较好地模拟充分灌水条件下夏玉米的生长发育、产量和土壤水分变化,绝对相对误差(ARE)和相对均方根误差(RRMSE)均在6%~8%之间;但是现有CERES-Maize模型无法模拟由于不同生育期受旱造成的夏玉米物候期的差异。此外,交叉验证结果发现夏玉米生长前期(特别是拔节期)受旱处理的数据参与模型校正时,模型的总体平均模拟误差较大,精度较低。CERES-Maize模型模拟前期受旱对玉米籽粒产量的影响时结果不够准确,这可能是由于该模型低估了早期水分胁迫条件下的LAI值,进而使得ET模拟不准确所造成的。总之,CERES-Maize模型对生育期前期(特别是拔节期)受旱条件下夏玉米生长发育、产量形成和土壤水分变化的模拟还存在一定的不足,若将CERES-Maize模型应用于我国干旱和半干旱地区水分胁迫条件下玉米的生产管理和科学研究,应对模型进行相应的修正。 相似文献
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覆膜和控/缓释肥互作对春玉米生长与氮素利用的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
在陕西渭北旱塬地区永寿和长武试验站分别布设田间试验,研究地膜覆盖和控/缓释肥互作对玉米生长和氮素吸收利用的影响。设置了2种栽培方式(双垄沟覆膜、平作)和3种肥料类型(尿素、包膜控释肥和尿素配施双氰胺硝化抑制剂(DCD)缓释肥),共6个处理。通过对比分析不同处理春玉米叶面积指数(LAI)、干物质累积量、产量和氮素利用效率,评价不同互作方式对春玉米生长的影响。结果表明:覆膜可提高玉米产量14. 0%~34. 2%,减少土壤氮素的淋失,并且增加了0~40 cm土壤硝态氮含量,氮素利用效率和氮肥利用效率高于平作处理9. 5%~23. 7%。覆膜条件下,尿素基施处理的叶面积衰减速率分别高于包膜控释肥处理和尿素加施DCD处理42. 0%~51. 6%和55. 4%~66. 3%,开花期到成熟期干物质积累速率分别低于包膜控释肥处理和尿素加施DCD处理112. 7%~155. 2%和30. 3%~44. 7%。控/缓释肥延缓了覆膜条件下春玉米叶片的衰老速率和衰老时间,加快了玉米生育后期干物质积累速率,营养器官氮素转运量和转运效率均高于尿素基施处理4. 2%~78. 1%,并且氮素吸收效率和氮肥利用效率高于尿素基施处理6. 6%~24. 2%。因此,覆膜和控/缓释肥互作可以在一定程度上缓解覆膜条件下春玉米生长的早衰现象,促进玉米生长发育,提高氮肥利用效率,可以作为渭北旱塬春玉米增产的一项有效措施。 相似文献
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水电站作为优质的调峰调频电源,对保证电网安全稳定运行发挥着重要的作用,这对水电机组调节性能提出了更高要求。为提高水轮机调节系统的控制品质,在非线性水轮机模型的基础上,根据动态线性化理论以及Lipschitz条件,提出无模型自适应控制(MFAC)与离散滑模趋近律控制相结合的水电机组调节系统优化控制策略,并利用天牛须算法(BAS)结合误差积分准则函数,实现控制参数优化。仿真结果表明在不同工况下,相比于最优PID控制器,MFAC滑模控制器系统具有超调量小,上升时间短的优点,而BAS算法参数寻优效果优秀,计算耗费时间短,具有较好的应用前景。 相似文献
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基于聚类法筛选历史相似气象数据的玉米产量DSSAT-CERES-Maize预测 总被引:5,自引:3,他引:2
根据陕西杨凌、合阳、长武3个站点各2 a玉米试验,在对玉米生长模拟模型CERES-Maize进行调试、验证的基础上,探索在生育期内进行动态产量预测的方法并验证.研究将目标生育期内未知气象数据分别用试验地的多年历史同期数据代替,结合生育期实时数据对应生成多个完整的气象数据序列运行模型预测产量.随着生育期的推进,逐日在气象数据序列中融入目标年实测的气象数据,从播种至收获动态模拟玉米产量.此外该研究使用改进前后的K-NN算法从历史气象年份中筛选目标年的气象相似年份进而预测产量.通过对3种方法预测精度及预测效率对比,确定改进的K-NN算法最优.研究表明,玉米生育前期产量预测可靠性和准确率均较差,抽雄后预测精度迅速提高;利用改进的K-NN算法在3个站点全生育期预测产量的平均绝对相对误差的均值分别为9.9%、19.8%、17.9%,抽雄后预测产量的平均绝对相对误差在0.2%~12.6%之间,相比于使用全部历史年份数据进行全生育期产量预测,模拟所需时间从61 min缩短至25 min.对该方法中降雨因子的筛选进一步改进可提高预报精度,未来有望达到业务应用水平. 相似文献