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1.
为揭示机械沙障抗拉力学特性,优选合适的阻沙固沙材料,利用TY8000系列伺服控制机对试验对象进行纵向拉伸试验。结果表明:当孔隙度为均一型(全疏型或全密型)时,不同材料沙障的试样宽度与抗拉力均呈幂函数正相关,与抗拉强度呈幂函数负相关,其抗拉力与伸长量变化曲线均为单峰曲线;当材料相同时,不同孔隙度沙障的试样宽度与抗拉力均呈幂函数正相关,与抗拉强度呈幂函数负相关,其抗拉力与伸长量变化曲线类型不同,即均一型沙障的抗拉力均为单峰曲线,而混合型(上疏下密型)沙障则为双峰曲线;当试样宽度大于4 cm时,上疏下密伸长量>全密型伸长量>全疏型伸长量,其大小分别为(141.23±2.56)、(103.46±3.20)mm和(63.50±1.20)mm;在测定过程中,试样宽度大的实测值小于试样宽度小的实测值,由于实际过程中局部丝网受力不均所致,出现了“颈缩”现象。建议在野外布设时多使用上疏下密型沙障,并根据当地的实际风况,首先应对沙障材料进行室内抗拉力学特性的预实验,避免由经验化引起的铺设问题,以达到防风固沙效益的最大化。 相似文献
2.
5种生物制剂对马铃薯种薯萌芽、极端天气下植株生长和产量性状的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
旨在满足马铃薯生产中茬口衔接、机械化生产技术应用、不利气候下稳产等对马铃薯出苗早、齐、壮的需求,以‘费乌瑞它’为供试品种,用基于有益活菌或工程菌提取物的5种生物制剂进行种薯处理,对多重性状进行了对比分析。5种生物制剂较常规化学制剂,均能够不同程度地促进种薯萌芽和芽根同生,出苗期提前2~7天,播种后49天的出苗率提高3.33%~17.78%。其中,表现最好的为酵母核苷酸衍生物和VDAL,种薯萌发和生根均显著高于对照。霜冻后,生物剂拌种处理在恢复前期促进植株生长,由此促进恢复后期的块茎发育,较常规化学处理增产8.39%~24.03%,体现了不同程度的保产效果。多马道黑、酵母核苷酸衍生物、根肽和VDAL体现出较好的保产效果,可作为种薯处理剂投入马铃薯生产。 相似文献
3.
利用fnl再分析资料、卫星资料、多普勒雷达资料及地面观测资料,对1509号台风"灿鸿"路径突变及影响南通稳定性降水进行了综合分析.结果表明:"灿鸿"移动路径与副高强度、形态、台风内力的关系密切,副高与高压脊合并后转为南北向分布是"灿鸿"路径突变的主要原因;同时,"灿鸿"有追随200hPa高空辐散区移动的倾向."灿鸿"影响期间降水以稳定性降水为主;其北部的鞍型场形势及日本海高压坝的阻挡均为南通长时间降水提供了有利的条件.南到西南风的水汽输送带稳定维持,产生深厚湿层和明显的水汽辐合;垂直于32°N纬圈的次级环流,均为降水强度的维持提供了有利条件. 相似文献
4.
气候变化下河北省宁晋县参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
《灌溉排水学报》2021,(1)
【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。 相似文献
5.
利用云南29个气象站1960-2014年的日降水数据,计算集中指数(Concentration Index,CI)、降水集中指数(Precipitation Concentration Index,PCI)、降水集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)、降水集中期(Precipitation Concentration Period,PCP)、变差系数(Coefficient of Variation,CV)5个统计指标,分析了各指标之间的关系,并讨论了各指标的空间分布。结果表明:(1)CI介于0.62~0.71之间,平均为0.67,日降水高度集中。CI与年降水量、降水日数的相关系数分别为-0.50、-0.93,具有显著的负相关关系(α=0.05),年降水量和降水日数较少的地区,CI较大。CI与经度的相关系数为0.64,具有显著的正相关关系(α=0.05)。(2)PCI介于11.95~21.48之间,其中,3%的站点降水高度集中,52%的站点降水集中,45%的站点降水中度集中。PCD介于0.30~0.74之间,滇西北和滇东南地区的PCD较小。PCP的分析结果表明,云南降水主要集中在7、8月份。(3)CI和PCI、PCD分别关注降水的等级分布和集中程度,PCP则关注集中的时间段。PCI与PCD的空间分布情况基本上是一致的,且二者的相关系数为0.90,具有显著的正相关关系(α=0.05),故二者在一定程度上可以相互替换。采用CI、PCI和PCP 3种指标可以较好地描述降水的年内等级分布、集中程度和集中时段。(4)CV介于0.11~0.21之间,降水的年际变化随着纬度的减小、年降水量的增多呈减小的趋势,相关系数分别为0.39、-0.74;而年降水量随着海拔和纬度的升高呈下降的趋势,相关系数分别为-0.45、-0.53。 相似文献
6.
本文采用统计分析方法,对2020年开鲁县国家基准气候站采集的气温、降水、日照等基本气象要素数据和相应历年值进行对比分析,并对局地大风、暴雪等重大灾害性天气进行综合分析,并根据分析结果,作出气候对生产生活影响的综合评价。结果表明,2020年气候条件对全县农业生产及人们的生活有利有弊。 相似文献
7.
基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱 总被引:1,自引:0,他引:1
以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF(Bias-corrected random forest),支持向量回归SVR(Support vector regression)和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。 相似文献
8.
针对安徽省农业气象业务服务中小麦赤霉病气象等级预报模型精度不高问题,基于安徽省中南部滁州、庐江、池州和宣城4个代表站历年小麦赤霉病病穗率、发育期及对应气象资料,采用线性相关、回归分析等方法,建立基于雨日和雨量的综合降水指数气象等级预报模型,并对模型进行拟合检验和预测检验。结果表明滁州地区小麦赤霉病发生关键为始穗前5d至始穗后25d、庐江为始穗前8d至始穗后20d、池州为始穗前7d至始穗后24d、宣城为始穗前4d至始穗后24d。对建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型进行拟合检验和预测检验发现:滁州地区预测模型的拟合准确率和预测准确率分别为86.8%和92.0%,庐江分别为87.6%和70.0%,池州分别为85.6%和88.0%,宣城分别为88.3%和84.0%。因此,本研究建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型可用于安徽省中南部农业气象业务服务。 相似文献
9.
以5个杂交中稻组合为材料,在智能人工气候室条件下,研究了极端高温对杂交中稻结实率的影响与肥水调控效果。结果表明,孕穗期和抽穗期日均温33℃以上对结实率的影响显著,38℃以上时结实率急剧下降,抽穗期遇38℃高温,参试品种的结实率均在10%以下;孕穗期受高温影响明显比抽穗期小,33℃条件下,孕穗期高温产量损失在10%以内,抽穗期高温产量损失65%左右,38℃条件下孕穗期和抽穗期高温产量损失分别在80%和90%左右。在高温条件下,植株叶绿素含量和土壤相对持水量与结实率呈显著或极显著正相关,提高植株的营养水平和稻田保持浅水层,有显著的缓解高温造成的产量损失的作用。 相似文献
10.
为了降低极端气候事件对农作物产量与经济的损失,本文基于灾害学理论,运用数理统计的趋势分析等方法,分析了1978—2017年旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾4种极端气候事件对广西区农作物成灾、受灾面积的影响。并用极端气候事件的气候因素响应频率来近似代替一定区域极端气候发生的概率,结合1978—2017年4种极端气候事件灾损评估,对广西区旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾进行时空分析,揭示其时空变化趋势。结果表明:(1)研究期内,广西区农作物因灾致损程度为:旱灾>水灾>低温成灾>风雹灾;(2)广西区由旱灾引起的农作物受灾面积与成灾面积呈下降趋势,因灾致损严重区域由中部与西部逐步变化至西南部与东北部;(3)广西区由水灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域由南部向中西部逐渐变化;(4)广西区由风雹灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈下降趋势,因灾致损严重区域由北部与南部向中部与南部逐渐变化;(5)广西区由低温成灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域主要集中在北部。 相似文献