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1.
为了了解重庆石漠化地区植被恢复以及生态环境治理状况,选取重庆石漠化地区归一化植被指数(NDVI)及气象数据,利用趋势分析、变异系数分析以及偏相关分析等方法,重点探讨了重庆石漠化地区2005-2014年NDVI的时空变化特征,并分析了NDVI变化与气候因子之间的相关性。结果表明:(1)重庆石漠化地区NDVI年际变化总体上呈增加趋势,增加速率为0.08/10 a,其中渝东北地区增长速率相对较高,达0.09/10 a,而NDVI季节变化存在一定差异性,春季增长最为显著,主要分布于渝东北、渝中和渝西地区;(2)渝东北石漠化地区NDVI呈增加趋势的区域范围较大,这对于三峡库区生态环境改善以及水土保持起着至关重要的作用;渝东南、渝中和渝西石漠化地区NDVI整体保持不变,而NDVI呈减小趋势的区域主要分布于乌江流域;(3)重庆石漠化地区2005-2014年NDVI变异系数相对较低,以稳定为主;(4)重庆石漠化地区降水和气温分别与NDVI之间正相关性都大于负相关性。总体上降水量的增加一定程度促进了三峡库区植被的生长,而温度的降低一定程度上抑制了乌江流域植被的生长。 相似文献
2.
3.
The quality and safety of agricultural products is the technique focus of the strategy of rural vitaliza⁃tion. Carbamate pesticide residues are seriously threatening the safety of agricultural product and human life and health. Nowadays, the common detection methods are instrument-based for carbamate pesticide residue, which dis⁃ satisfy the request of an on-site rapid, sensitive and simultaneous detection for multiple carbamate pesticide resi⁃ dues. Based on the home-made monoclonal antibodies against carbofuran and carbaryl respectivity, a microarray for rapid and simultaneous detection of multiple carbamate pesticide residues was developed within 30 min. Under the optimized conditions, the limits of detection(LODs)were found to be 0.11 and 0.09 ng/g, while the linear ranges were 0.33-3000 and 0.18-1500 ng/g for carbofuran and carbaryl respectively. By using spiked peanut samples, it recorded recoveries of 88.4%-98.3%, 90.1%-118.8% for carbofuran and carbaryl respectively. The RSD of intraarray were found at 9.0%, 3.5%, while the RSD of inter-array were recorded at 12.3%, 16.3% respectively. The de⁃
tection results of the microarray were highly consistent with that of HPLC-MS/MS. This proposed microarray provid⁃ ed an on-site high-sensitivity, simultaneous and rapid detection of carbofuran and carbaryl, and could be widely used in the fields of agricultural product quality safety, food safety and environmental monitoring. 相似文献
4.
为了探究贵州喀斯特区域不同土壤利用方式对土壤质量的影响,我们对该地区的林地、人工草地、天然草地、农田、弃耕地5种土地利用方式下的土壤理化性质进行研究。基于最小数据集对该区域的土壤质量进行评价,构建的最小数据集包括:土壤pH值、容重、全盐、阳离子交换量、全氮、有效铜、有效铁等指标。结果表明:全量数据集和最小数据集获得的土壤质量均表现为林地 > 人工草地 > 天然草地 > 农田 > 弃耕地;人工草地、天然草地、农田、林地的土壤质量等级为二级,位于土壤质量分级中的"较高"水平,弃耕地土壤质量为三级,位于"中等"水平。以上结果表明,人为对自然生态系统的开垦降低了土壤的质量。 相似文献
5.
气候变化条件下中国灌溉面积变化的产量效应 总被引:7,自引:7,他引:0
灌溉可以有效缓解气候变化对粮食生产的不利影响。采用中国不同区域2006-2019年实际灌溉用水量,对4个气候模式(GFDL-ESM2M,Had GEM2-ES,IPSL-CAM5-LR,MIROC5)驱动下的3种作物模型(GEPIC、PEPIC和LPJml)的灌溉用水量进行评估,优选模拟结果较好的前5个模式组合,分析RCP2.6和RCP6.0情景下,2021-2050年中国玉米、水稻、大豆和小麦产量变化,评估灌溉面积扩张的增产效应。结果显示:未来气候变化下,2021-2050年降水量的增加使得中国水稻和大豆以及北方地区玉米和小麦产量均呈现增长趋势,其中东北80%左右的地区和西北70%左右的地区玉米产量将提高0.2~0.8 t/hm~2,东北85%左右的地区水稻和大豆增产幅度分别超过1.0、0.5 t/hm~2,东北90%左右的地区和西北75%左右的地区小麦产量增幅分别介于1.0~2.0、0.5~1.0 t/hm~2之间。降水量的减少使得西南南部地区的玉米和小麦产量均下降0.2 t/hm~2左右。不同区域玉米和小麦的增产效应差异明显,由于北部地区光热条件较差、小麦基础产量较低,使得小麦灌溉增产潜力(1%~11%)以及增产效率((0.12±0.06)kg/m~3)均较高,北部地区小麦的灌溉面积扩张可有效应对气候变化的不利影响。 相似文献
6.
7.
为探究水肥耦合+滴头间距对宁夏旱区日光温室春夏茬黄瓜生长、产量、品质和水肥利用率的影响。通过3因素3水平正交试验,利用Logistic方程模拟黄瓜株高变化规律,分析了各时期生长特点;利用极差分析和方差分析,研究了水肥耦合+滴头间距影响主次顺序、显著性及变化趋势,同时结合模糊数学隶属函数法对产量和品质指标进行综合评价,筛选最优组合。结果表明:①不同处理下黄瓜株高“S”形生长过程可分为渐增期、速生期、缓增期3个阶段,可用Logistic方程拟合,且相关系数均高达0.97;②春夏茬日光温室黄瓜在采摘期前3个月产量稳定,分别占总产30.19%、29.22%、28.58%,后1个月急剧下降,占总产12%;③3因素影响产量的顺序为灌水量>施肥浓度>滴头间距,灌水量影响显著,施肥浓度和滴头间距影响不显著,产量最高处理为TR1,达144361 kg/hm2,比最低处理TR9高44.92%。采用模糊隶属函数进行综合评价,TR2表现最好,平均隶属函数值为0.70。确定因素最优水平组合为:灌水量3040.95 m3/hm2、施肥浓度200倍液(740.55 kg/hm2)、滴头间距20 cm,产量为141077.9 kg/hm2。 相似文献
8.
不同生境对野生金荞麦植物表型和营养成分的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以江西省野生金荞麦种质资源居群地百丈山30 km2范围内8份不同海拔高度和遮阳条件下的金荞麦(编号为JQ1、JQ2、JQ3、JQ4、JQ5、JQ6、JQ7和JQ8)为材料,观测其植物表型,测定营养成分,分析海拔高度、遮阳条件与金荞麦表型性状、营养成分的相关性,并采用遗传距离对金荞麦表型性状进行聚类分析。结果表明:金荞麦叶面积与遮阳条件呈极显著正相关,与株型呈显著正相关;株型与粗蛋白和干物质呈极显著正相关,与粗灰分呈显著正相关,与粗脂肪呈显著负相关;叶面积与粗脂肪呈极显著负相关,与粗纤维呈显著正相关;JQ1和JQ3均处于海拔高度700 m以上的半阴条件,株型松散,叶面积较大,干物质和粗蛋白含量较高,粗脂肪含量较低,牧草品质较好。 相似文献
9.
10.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献