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1.
研究了赣抚平原灌区灌溉水渠、双季稻高标准种植示范区排水、单季稻为主农民种植区排水水质氮、磷迁移时空变化规律.研究结果得出,灌溉期间灌溉用水、示范区沟、示范区塘、农民种植区沟、农民种植区塘总氮平均值分别为(1.35±0.33)、(1.21±0.67)、(0.62±0.25)、(2.62±1.57)、(2.52±1.43)mg/L,总磷平均值分别为(0.04±0.01)、(0.06±0.05)、(0.02±0.01)、(0.25±0.11)、(0.26±0.14)mg/L.灌溉水渠总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;示范区总氮峰值分别出现在5月和8月,总磷峰值分别出现在4月和8月;农民种植区总氮峰值出现在6月,总磷峰值出现在4月.稻田排水总氮、总磷与水稻种植农事活动相关,排水中总氮迁移速度和消除速度高于总磷.研究结果可以为水稻种植区农业面源污染治理、湖泊富营养化防治提供参考. 相似文献
2.
3.
4.
小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献
5.
根据美国农业部2021年1月期《世界农产品供需预测报告》,2020/2021年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年12月和2021年1月,世界谷物供需预测变化见表1。2020/2021年度世界谷物供应量将达35.24亿t,较2019/2020年度估算值增加4 521万t,比2020年12月预测值下调908万t。2020/2021年度世界谷物产量将达27.14亿t,较2019/2020年度估算值增加4 260万t,比2020年12月预测值下调838万t。 相似文献
6.
为了研究芜湖市内河(中央城水系、汇成水系和中山南路水系)水体的Pb、Cr、Cu、Zn、Mn、Ni污染现状,采用相关性分析和主成分分析对水体重金属的来源进行分析,同时采用内梅罗综合污染指数法和累积标准单位(CCU)指标对重金属污染状况进行评价.结果表明,芜湖内河水体各微量元素大小依次为:Zn>Cr>Mn>Pb>Ni>Cu.Pb、Zn、Ni分别有16.7%、16.7%、100.0%的采样点超出《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅴ类标准,说明芜湖内河水体Pb、Cr、Ni污染较严重.Cu、Mn、Pb主要来源于生产生活中Zn与Ni来源于工业生产,Cr主要来源于农业生产.根据内梅罗综合污染指数法和累积标准单位(CCU)指标评价结果,中央城水系和中山南路水系为重污染,汇成水系为中度污染,94.4%的采样点属于重度污染,芜湖内河水体水质污染较为严重. 相似文献
7.
对农业面源污染的地区进行敏感性等级划分,从而针对不同等级的地区因地制宜地开展不同标准、不同力度的治理工作.选取化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放强度作为农业面源污染敏感性等级评价的3个指标,按照不敏感(Ⅰ)、轻度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4个等级确定分级标准,采用熵权法确定各指标权重,提出了一种基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价方法,并引用某流域28个县(区、市)的数据进行实例验证与分析.结果表明,对最大隶属原则有效度属于最低效范围的结果施行加权平均原则,可提升评价结果的可信度;采用云模型进行农业面源污染敏感性等级评价,可信度达96.4%;相比GIS技术,云模型对中度、高度敏感级别的模糊评价更倾向严格,对这些地区的面源污染治理要求提出更高标准.研究结果表明该方法具有可行性,可为农业面源污染地区科学制定治理措施、配置治理资源提供有益参考. 相似文献
8.
为评价宁夏回族自治区鸣翠湖国家湿地公园水体富营养化,2020年9月布点采样设计6个采样点,通过对单因子指数法的利用,并结合以综合污染指数法和富营养化状态指数法,进一步实现了对水质的评价,运用ArcGIS10.2分析了其富营养因子空间分布特征。结果表明:鸣翠湖水体整体达Ⅱ类水质标准;鸣翠湖水体综合污染指数位于0.7~1.0之间,整体水质为“轻污染”级别;鸣翠湖综合营养状态指数位于30~41这一区间之中,为贫营养到中营养状态;鸣翠湖水体富营养指标呈明显的空间异质性。 相似文献
9.