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1.
【目的】药食兼用百合为湖南栽培较广的药用植物,其绿色生产是目前百合产业转型升级的要求。养牛场污水直接排放将引发环境污染,但其经无害化处理后是营养丰富的有机肥。采用大田试验考察了养牛场污水在百合绿色生产中的应用效果。【方法】将养牛场污水进行无害化处理后,替代化肥用于百合种植,研究了养牛场污水对百合的农艺性状和产质量及土壤理化性状的影响。【结果】结果表明:在施足有机肥当基肥的基础上,于百合生长旺盛期追施经无害化处理的养牛场污水两次(每次20.2 m3/hm2)比追施化肥处理的百合生长发育情况更好,收获期根长更长,产量达24.1 t/hm2,比等量化肥处理增产12%,且其商品率和总糖含量显著增加。不同处理间土壤的养分含量差异不显著,但施用牛场污水(每次20.2~31.3m3/hm2)处理有利于土壤中微生物量碳氮的增加。【结论】可见,药食兼用百合绿色生产中可施用经前处理的养殖场污水来替代化肥,既充分利用污水中养分,又能提高百合的品质,增加土壤的微生物量。 相似文献
2.
在山地丘陵区,耕地质量等级调查评价中的分等因素属性值估算受到大、中型山体阻隔影响,造成分等单元各分等因素属性赋值结果的失准。以青海省平安区为研究区,研究基于阻隔因素的分等因素属性值估算方法,并与反距离权重插值、样条函数插值方法进行了交叉验证。结果表明:不同的插值方法对3个分等因素空间分布趋势的模拟基本一致;由于插值原数据的特征与插值原理的不同,导致基于阻隔因素的插值方法对不同的土壤性质表现不一致。土壤有机质和有效土层厚度最适宜的插值方法是基于阻隔因素的样条函数插值,而在土壤pH值插值中,基于阻隔因素的反距离权重插值精度最高;研究区内的土壤有机质含量和有效土层厚度的插值精度比不考虑阻隔因素的样条函数插值的平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差、相对均方根误差分别提高了11. 23%、10. 98%、7. 54%、9. 20%和15. 08%、11. 74%、17. 41%、9. 40%;采用基于阻隔因素的样条函数插值方法对有机质含量和有效土层厚度进行插值,二者实测值与预测值之间的决定系数分别为0. 927和0. 901。 相似文献
3.
黑龙江是北方重要稻作区,稻瘟病是影响水稻产量的主要病害之一。依据稻瘟病测报调查规范,基于近5年黑龙江稻瘟病乡村监测点调查数据,利用空间分析技术的方法,分析黑龙江稻瘟病重点发生区县和核心发生区域,提取稻瘟病重点发生乡村监测点。结果表明,近5年黑龙江稻瘟病发病面积占调查面积的7.3%,发病等级以1级为主,整体发生较轻,稻瘟病重点发生区域主要分布在松花江上游地区哈尔滨市的阿城、尚志、方正、延寿、通河、依兰沿线和松花江下游三江平原地区佳木斯市的富锦、同江一带,以及嫩江流域大庆市的肇源县和齐齐哈尔市的讷河市以及呼兰河流域绥化市北林区,并提取了98个叶瘟和47个穗颈瘟重点监测点。上述结果为黑龙江稻瘟病调查监测区域和监测点的布局优化提供了重要依据,为稻瘟病测报防控工作提供重要的支撑。 相似文献
4.
《灌溉排水学报》2019,(6)
【目的】监测渭-库绿洲土壤盐渍化的空间分布特征,探究驱动因子作用机理,对当地因地制宜进行土壤盐渍化调控。【方法】采用决策树、克里金插值和灰色关联度分析研究了渭-库绿洲土壤盐渍化的剖面分布特征,着重分析了样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TWI(地形湿度指数)、地下水矿化度5个驱动因子对土壤盐渍化的影响。【结果】①研究区表层土壤(0~10 cm)属于重度盐渍化土壤,10~20、20~40、40~60 cm各深度剖面土壤属于中度盐渍化土壤。土壤EC_(1:5)有强的空间变异性,其分布格局受灌溉等人为驱动因素的影响较大。②绿洲内部(即耕作区)表层土壤属于非盐渍化区域,绿洲东部10~20、20~40、40~60 cm土层有轻、中度的盐渍化现象。绿洲内部表层以下土壤盐分高于表层,绿洲存在潜在的盐渍化风险。耕作区外围绿洲-荒漠交错带区域各剖面层均属于盐渍化区域,随着剖面深度的增加,盐渍化程度在不断减弱。③样本点海拔、植被覆盖度、地下水位、TWI、地下水矿化度与土壤EC1:5的灰色关联度大小次序为:0~10 cm土层:地下水矿化度>TWI>样本点的海拔>植被覆盖度>地下水位;10~20、20~40 cm土层:地下水矿化度>样本点的海拔>TWI>植被覆盖度>地下水位。【结论】渭-库绿洲土壤盐渍化主要分布在绿洲-荒漠交错带区域,土壤盐分表聚强烈,地下水矿化度是造成该研究区土壤盐渍化问题的首要原因。 相似文献
5.
6.
基于GIS与分区Kriging的采煤沉陷区土壤有机碳含量空间预测 总被引:1,自引:1,他引:0
中国煤炭产量占世界煤炭总产量的46.9%,年塌陷的耕地面积约为200 km~2,对农田土壤有机碳库扰动十分剧烈。由于农田的土壤有机碳库是减少陆地生态系统碳排放的最大潜在因素,中国以及世界上的其他煤炭开采大国必须更好地对煤炭开采区的土壤有机碳库进行科学管理,这也是煤炭低碳开采的重要途径。而预测精度好的煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量空间预测方法是科学管理煤炭开采沉陷区土壤有机碳库的前提。该文以徐州九里煤炭开采沉陷区作为研究区,通过普通Kriging插值法和以结合沉陷积水情况为辅助变量的分区Kriging插值法这2种方法来对研究区的土壤有机碳含量进行了空间预测,并通过比较验证样点的预测值与实测值来对比2种方法的预测精度,确定每种方法的可行性。研究发现,结合区域内部积水情况来进行的分区Kriging插值法求得到的预测值与实测值的相关系数为0.7564,远高于直接进行Kriging插值得到的预测值与实测值的相关系数0.5086,并且两者的均方根误差分别为0.35和0.55,说明前者的预测精度更高。因此结合沉陷积水情况的分区Kriging插值模式是更适宜煤炭开采沉陷区土壤有机碳含量的空间预测模型。 相似文献
7.
[目的] 探究耕地土壤养分含量空间格局及与环境因子的空间相关性,为区域耕地土壤施肥管控及农业生态环境保护等相关工作提供理论依据。[方法] 以湖北省枣阳市耕地为研究对象,选取土壤有机质、全氮、速效钾、缓效钾和有效磷5种土壤养分指标,并收集整理成土母质、土壤类型、土壤pH值、高程(DEM)、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数(NDVI)、平均气温、平均降水量和土地利用方式10种环境影响因子,利用普通克里金插值和信息熵原理,分析每种土壤养分的空间分布特征以及每种土壤养分空间分异特征与环境因子的相关性。[结果] 枣阳市土壤缓效钾空间异质性不明显,全域含量水平较高;其他4种养分均表现出不同程度的空间异质性。信息熵结果表明,5种土壤养分含量空间格局与成土母质、土壤类型和气候因子相关性均较强但相关程度存在差异;地形因子与全氮和有机质含量空间相关性较强,土壤pH值与土壤速效钾、缓效钾和有效磷相关性较强。[结论] 枣阳市土壤养分格局受自然因素影响较强,但相关性指数K值都较低,说明受到人为施肥与农作物消耗以及灌溉排水导致的土壤水化学反应及养分流失的影响。 相似文献
8.
为实现大型农机零部件的快速修复与更换,该文针对3D打印协同数控成形大型零件中的折线拐点金属过堆积、工件翘曲变形、层厚难以实时调整等问题,提出数控系统与电子束成形相结合的3D打印切片算法与分区扫描策略。为提高切片速度,实现成形过程中的层厚实时调整,采用反向光线追踪算法对三维模型渲染切片,通过MS(marching squares)算法提取二值图像的坐标序列,快速获取指定层的轮廓坐标;为避免成形过程中电子枪运行速度不均匀引起的金属过堆积现象,选用B样条基函数对轮廓数据进行曲线插值,结合数控系统的曲线插补命令,实现恒定线速度成形。针对大型零件在成形过程中的变形问题,采用六边形分区与平行线变角度扫描技术,根据各分区图案的形心欧式距离规划扫描顺序,实现变形控制。结果表明:采用非均匀有理B样条曲线和直线分段插值后,拟合曲线对原始多重曲面截线的逼近误差范围与切片数据相比减少了30%。选用网格数量为1 483 132的STL(stereolithography)模型进行效率测试,该算法切片用时90 s,与商用软件Magics15.01切片相比用时减少了34.6%,与开源软件Cura15.06切片相比用时减少了31.4%,研究结果可为大型零件成形过程中的层厚动态调整及变形控制等提供新的思路。 相似文献
9.
基于不同密度LiDAR数据DEM构建研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步提升数字高程模型构建效率,同时降低数据获取成本,以机载LiDAR数据为基础,通过对机载LiDAR数据进行处理得到地面点并对地面点进行抽取操作以获得不同密度地面点数据并插值生成DEM,最终获得不同抽取率下DEM数据生成的精度。结果表明,对于城区而言,随着点云密度的下降DEM生成精度RMSE从0.109 m逐渐增大到0.691 m;对于草地而言,RMSE则从0.065 m逐渐增大到1.096 m;对于林地而言,RMSE从0.088 m逐渐增大到2.201 m。对于3种地物类型而言,DEM生成精度均随抽取率的增大而逐渐降低,且不同地物类型RMSE的变化范围不同。 相似文献
10.
BP神经网络和支持向量机在积温插值中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
积温插值是分布式积温获取的重要途径。为了提高积温插值的精度,应用BP(Back Propagation Learning Algorithm)神经网络模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型建立甘肃省及周边地区的积温插值模型。结果显示:1)从积温插值的空间分布来看,SVM模型比BP神经网络模型能够体现出更多的细节;2)SVM模型的插值精度总体上显著高于BP神经网络模型;3)在平均相对误差(MRE)最大的西区,相比BP神经网络模型的7.19%,SVM模型将误差降低到了5.47%;4)东区两种模型的MRE最小,BP神经网络模型为2.97%,SVM模型为2.03%;5)与分区建模前相比,分区后的插值精度有所提高,BP神经网络模型将MRE降低了0.04%,SVM模型降低了0.11%。 相似文献