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1.
中国三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量 总被引:2,自引:0,他引:2
为给内蒙古高原区、黄土高原区和西北荒漠绿洲区紫花苜蓿测土施肥奠定科学基础,采用零散实验数据整合法以及养分平衡-地力差减法,开展了三大自然区域紫花苜蓿土壤速效钾丰缺指标和推荐施钾量研究。结果表明,内蒙古高原区紫花苜蓿土壤速效钾第1~4级指标依次为≥342mg/kg、89~342mg/kg、24~89mg/kg和<24mg/kg,黄土高原区第1~6级指标依次为≥171mg/kg、96~171mg/kg、54~96mg/kg、30~54mg/kg、17~30mg/kg和<17mg/kg,西北荒漠绿洲区第1~4级指标依次为≥303mg/kg、140~303mg/kg、65~140mg/kg和<65mg/kg;当目标产量9~27t/hm2、钾肥利用率50%时,第1~6级土壤的推荐施钾量分别为0、54~162kg/hm2、108~324kg/hm2、162~486kg/hm2、216~648kg/hm2和270~810kg/hm2。 相似文献
2.
为了评价塔克拉玛干沙漠腹地达理雅博依绿洲地下水水化学特征与演化规律及对当地生态环境的影响。在研究区的生态井位观测点采集了19组地下水样品进行检测。综合运用数理统计、相关性分析、Piper三线图、Gibbs模型、Schoeller图和离子比等方法,分析地下水水化学特征和克里雅河尾闾绿洲的水化学演化规律。研究表明:研究区地下水阳离子以Na+、Mg+离子为主,阴离子以Cl-、SO42-,为主,Mg+、Cl-、SO42-表现为强变异性,K+、Ca+、Na+、HCO-3表现为中等变异;TDS介于1000mg/L-18620mg/L范围内,平均值为4366.408mg/L,矿化度较高;水化学类型以Cl--Na+为主;地下水样品主要分布于Gibbs图的右上部分,表明研究区地下水主要受蒸发浓缩作用控制,岩石风化和大气降水影响较小;主要离子比表明碳酸盐、蒸发岩和硅酸盐是离子的主要来源,且处于沙漠腹地的独特地理因素,地下水中的离子交换作用较弱。 相似文献
3.
为探究宁夏南部山区自然降水条件下露地青花菜的最佳补灌灌溉方案,采用大田田间对比试验,设置5个补灌水平,在宁夏原州区冷凉蔬菜基地开展补灌水平对土壤水分分布、青花菜产量、品质、水分利用效率的试验研究。结果表明,青花菜全生育期自然降雨主要集中在7月份,且占全生育期降雨量的78.49%,此月份无需补灌即可满足生育后期对水分的需求;不同处理青花菜生育期内土层深度20 cm处土壤含水率总体表现为W5(27mm·667m-2)>W4(22.5mm·667 m-2)>W3(18 mm·667 m-2)>W2(13.5 mm·667 m-2)>W1(9 mm·667 m-2),补灌后各处理土壤含水率均达到田间持水量的85%以上;补灌灌溉水平对青花菜花球产量性状、营养品质均有显著影响,W3处理经济总产量最高,达1524.10 kg·667 m-2,显著高于其他处理6.28%~33.24%;可溶性糖和可溶性蛋白含量也最高,W3可溶性糖含量显著高于W1、W4和W5处理24.46%、12.20%、21.41%,W3可溶性蛋白含量显著高于W135.78%,且可溶性固形物和维生素C质量分数也较高,分别为6.26 g·100 g-1和9.57 mg·100 g-1。基于主成分分析的青花菜膜下滴灌最优补灌方案为补灌灌溉定额为69 mm,苗期-莲座期补灌灌水2次,灌水量为33mm,莲座期-球前期补灌灌水2次,灌水量36mm,结球前期-采收期补水主要依靠自然降雨。该结果可为本区露地冷凉青花菜夏季栽培产量的积累与水资源的合理应用提供理论指导。 相似文献
4.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
5.
生物可降解地膜对棉花产量及水分利用效率的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探求华北平原棉花可降解地膜覆盖替代普通膜覆盖的可行性,解决白色污染问题,试验设置4种处理:6 μm PE普通地膜(PE)、8 μm生物可降解地膜(M1)、6 μm生物可降解地膜(M2)及不覆盖地膜(CK),分析比较各处理对棉花出苗率、叶面积指数(LAI)、农田耗水速率、产量及水分利用效率(WUE)的影响.结果表明,与处理CK相比,覆盖地膜显著提高了棉花出苗率,但3种覆膜处理间差异不具有统计学意义;在棉花生育前期,2种生物可降解地膜处理的LAI显著低于PE处理的.3种覆膜处理之间的籽棉产量和霜前花率的差异均不具有统计学意义.3种覆膜处理间WUE的差异不具有统计学意义,但均显著高于CK的.2种生物可降解地膜处理相较于PE,对棉花的出苗率、霜前花率、籽棉产量及WUE的差异均不具有统计学意义.相较于PE,使用6 μm生物可降解膜不会造成棉花耗水量升高,而8 μm可降解膜则显著增加了棉花的耗水量.因此6 μm生物降解膜取代PE膜较好. 相似文献
6.
流苏香竹(Chimonocalamus fimbriatus)是云南特有珍稀竹种,主要分布于云南西南部。文章以野外调查获取的流苏香竹分布信息为主,运用最大熵模型(MaxEnt)同时结合地理信息系统(ArcGIS),基于19个气候因子,预测其在当前及未来气候变化情景下的潜在分布区。结果表明:当前流苏香竹的高适生区和中适生区主要分布于德宏州、保山市和临沧市等地,除迪庆州、丽江市和昭通市外,云南其他区域均有低适生区零星分布。在未来2050s和2070s的2个时间段,基于2种不同共享社会经济路径(SSP1-2.6和SSP5-8.5),流苏香竹的高适生区面积呈减少的趋势,尤其是SSP5-8.5路径下,高适生区面积仅为当前的12.51%(2050s)和18.63%(2070s);中、低适生区在SSP1-2.6路径下,显著扩张(2050s)或略微扩张(2070s),在SSP5-8.5路径下,则大幅收缩。流苏香竹野外实际分布区及其潜在分布区均以斑块状为主,可能与云南特殊的地形、地貌有关。影响流苏香竹分布的主导气候因子为最湿月份降水量、最暖月份最高温度、最干季度降水量和平均气温日较差。流苏香竹对气候变化比较敏感,根据其野外分布状况,建议以就地保护为主、迁地保护为辅,在其潜在适生区内适当引种栽培。 相似文献
7.
8.
为探索低温启动型且具有纤维素强分解能力的复合菌系HT20作用下秸秆腐解的影响因素。采用室内培养试验,通过响应曲面优化法Box-Behnken设计建立HT20添加量、温度、秸秆含水率和尿素添加量与秸秆腐解率之间的模型,结合大田微区模拟试验验证HT20实际田间应用效果,并与常用的4种秸秆腐熟剂进行比较。结果表明:秸秆腐解率受HT20添加量、温度、秸秆含水率的影响显著,且各影响因素间交互作用对秸秆腐解率影响显著,尿素添加量与HT20添加量之间交互作用对秸秆腐解率影响不显著。与不添加腐熟剂(CK)和常用腐熟剂相比,HT20腐解速率提高20.10%~81.46%,腐解时间缩短17.62~183.41d,养分提高5.44%~71.49%,微生物数量增加1.57%~76.14%。表明,低温复合菌HT20在冀东滨海稻区还田秸秆腐解中起到了主导作用。研究结果为本地秸秆还田中低温复合菌系HT20的施用提供理论指导,为我国北方稻区秸秆还田提供技术支撑。 相似文献
9.
作物叶面积测量的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
对作物叶面积测量理论和方法进行梳理,综述了基于单叶叶面积、单株叶面积、群体叶面积3个维度进行叶面积测量的研究进展,提出作物叶面积测量的物理原理、数学建模原理、光学特征提取原理的理论分类,从精确度、有损和无损测量2个角度分析了叶面积测量的研究进展,并对叶面积测量技术发展趋势进行展望。 相似文献
10.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献