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1.
  【目的】  研究冠层光谱技术在蔬菜氮素营养诊断中应用的可行性和提高其准确性的方法,为推进蔬菜氮素营养管理与施肥推荐提供快速无损检测技术。  【方法】  以茎菜类蔬菜—莴苣 (Lactuca sativa L.) 为研究对象进行田间试验。设置5个化肥年施用梯度:0、108、162、216、270 kg/hm2,在莴苣幼苗期、莲座期、茎形成期和收获期,利用GreenSeeker冠层光谱仪获取冠层光谱特征值—植被归一化指数 (NDVI) 和比值植被指数 (RVI),并测定植株生物量和含氮量。评估用生育期NDVI和RVI值预测蔬菜生物量和氮素营养的可行性与准确性,并验证用移栽天数校正提高全生育期光谱值预测精度的可行性。  【结果】  NDVI和RVI与莴苣地上部生物量 (AGB)、根冠比 (RTS)、植株吸氮量 (PNU) 和植株氮浓度 (PNC) 等指标间均存在显著相关关系,尤其以NDVI相关性更高。相关性分析结果表明,NDVI与AGB和PNU呈正相关,相关系数分别介于0.779~0.945和0.819~0.938;与RTS和PNC呈负相关,相关性系数介于–0.367~–0.844和–0.328~–0.732。对比不同时期,莲座期和茎形成期的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养指标预测的准确性较高,对AGB、RTS、PNU和PNC预测准确性分别为0.76~0.92、0.37~0.71、0.77~0.88和0.34~0.54。利用两年NDVI值建立各时期莴苣生物量和氮素营养状况统一预测方程,莲座期方程最为准确,对AGB、RTS、PNU、PNC预测准确性分别为73%、48%、52%、31%。综合全生育预测方程,冠层光谱仪测定的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养预测指标的准确性较高,基于NDVI值的AGB、RTS、PNU和PNC预测方程准确度分别为54%、43%、57%和26%。引入移栽天数 (DAT) 对该预测方程进行校正后,AGB、PNU和PNC预测方程的准确度分别提高至62%、71%和34%。  【结论】  基于冠层光谱仪测定的各生育期的植被归一化指数 (NDVI) 可准确预测莴苣的生物量和氮素营养状况,尤以莲座期的预测结果最为准确。经移栽天数 (DAT) 校正后,基于全生育期的NDVI值建立的预测方程对AGB、PNU的预测准确度可分别提高到62%和71%,基本满足莴苣类低覆盖度蔬菜作物的氮素营养管理。  相似文献   
2.
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   
3.
文章旨在研究不同饲养水平对瑶山鸡生产性能和胴体特征的影响。试验将400只平均体重一致的1日龄瑶山鸡随机分为2组,每组4个重复,每个重复50只。2组分别饲喂代谢能水平为3155 Kcal/kg、粗蛋白质水平为225 g/kg的高能高蛋白日粮和代谢能水平为2965 Kcal/kg、粗蛋白质水平为195 g/kg的低能低蛋白日粮。试验共开展10 w。同时将240只产蛋高峰期瑶山鸡随机分为2组,每组4个重复,每个重复30只,饲喂上述日粮4 w,试验结束后收集受精蛋进行孵化。结果:高能高蛋白组种鸡在8和10 w的体重和采食量均显著高于低能低蛋白组(P<0.05),而料重比显著降低(P<0.05)。高能高蛋白组种鸡受精率和孵化率显著高于低能低蛋白组(P<0.05),而残次率、胚胎死亡率和出壳前死亡率显著降低(P<0.05)。1~10 w时高能高蛋白组种鸡体重均显著高于低能低蛋白组(P<0.05),与低能低蛋白组相比,高能高蛋白组屠体重、可食用部分显著升高(P<0.05),腿肌占比显著降低(P<0.05)。结论:中等生长速度的瑶山肉种鸡可以更有效地利用高能量高蛋白(代谢能:3155 Kcal/kg,粗蛋白质:225 g/kg)饲料。  相似文献   
4.
基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892~0.913和28.01%~31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。  相似文献   
5.
综述宽甸地区自然条件和林业资源概况,介绍林业特色产业的规划布局和建设现状。基于生态文明的发展理念,根据林业资源的特点和优势,提出进一步发展特色林业产业的可行性建议,为充分发挥宽甸地区林业资源潜力提供借鉴。  相似文献   
6.
为量化农田裂隙发育程度,考虑脱湿过程中土壤孔隙在基质域、沉降域和裂隙域间转化,该研究提出基于土壤收缩特征和收缩各向异性的裂隙体积比率(裂隙率)关于含水率的预测模型。该模型包括3个子模型:改进VG型式的基质域收缩特征VG-PENG模型,描述收缩各向异性的几何因子Logistic模型,基于上述VG-PENG收缩特征模型和几何因子模型的裂隙率预测模型。通过土壤收缩试验和裂隙演化监测试验,采用图像处理技术提取裂隙数据,评价了该模型的优度及适用性。结果表明,VG-PENG收缩模型具有较好的连续性和明确的物理意义,可精确描述土壤收缩特征(R~20.98);该研究引入Logistic曲线描述土壤收缩几何因子,揭示了收缩过程中土壤横向开裂和纵向沉降的各向异性机理,提出了脱湿初期纵向沉降(几何因子趋近1)、中期主沉降-副开裂(几何因子处于1~3之间)、后期趋于稳定3个阶段,Logistic模型可精确描述收缩几何因子随含水率变化;基于VG-PENG收缩模型和Logistic几何因子模型,构建了裂隙率关于含水率的演化模型,该模型呈"S"型曲线,取决于土壤收缩属性及其各向异性特征,裂隙率模拟值和实测值吻合较好,呈显著水平(R~20.90,P0.001)。该研究裂隙率预测模型修正了土壤收缩各向异性在裂隙率估算中造成的误差,并突破性地将VG-PENG收缩特征曲线进一步推演并应用于裂隙率模拟,可方便、快捷地通过土壤收缩数据预测农田裂隙率随含水率演化规律,为膨缩土裂隙流研究提供理论依据和参数基础。  相似文献   
7.
TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2~1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。  相似文献   
8.
为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R2)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R2仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。  相似文献   
9.
化学打顶是指利用植物生长调节剂来打破作物顶端优势,进而保障作物的正常生长和生产。本文为探究化学打顶对作物的影响,利用摇钱素和棉花打顶剂处理新陆中70和新陆中82不同品种,同时测定不同化学打顶剂处理条件下,棉花的净光合速率、气孔导度、蒸腾速率、胞间CO2浓度及棉花冠层叶面积指数指标。研究发现:不同化学打顶处理条件下,与人工打顶相比化学打顶的棉花的五种指标变化均不明显,但新陆中70和新陆中82品种的净光合速率平均值与对照相比分别高出3 μmol/(m2.s)和2 μmol/(m2.s),且冠层叶面积指数值比人工打顶的略高。试验结果表明化学打顶处理后没有造成棉花疯长,提高了光能利用率,进而增加作物群体的光合作用。  相似文献   
10.
针对轴向柱塞泵效率特性模型难以保证全工况下模型预测精度的问题,提出利用定常能量损失因子对现有的轴向柱塞泵总效率计算模型进行优化.首先,利用能量守恒定律对轴向柱塞泵的能量损失构成进行了研究,分析了轴向柱塞泵总效率计算模型误差产生的原因;其次,建立了全工况下轴向柱塞泵效率特性模型,并验证了其有效性;最后,对变排量工况下轴向柱塞泵的效率特性进行仿真分析与试验验证.研究结果表明:在变转速、变压力与变排量工况下,考虑定常能量损失因子的效率特性模型均可准确预测轴向柱塞泵的总效率,且在全工况范围内,模型的效率预测最大相对误差仅为4.8%;考虑定常能量损失因子的柱塞泵总效率模型能够完成全工况范围内轴向柱塞泵总效率的精确预测,这为柱塞泵的节能优化设计与节能控制提供了基础.  相似文献   
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