河北玉田全域规范推进高标准农田建设

高标准农田建设是党和各级政府支持农业发展的重要举措之一,多年来,国家投入大量资金与人力,通过采取农业综合开发、土地整治、农田水利建设、新增千亿斤粮食产能田间工程建设、土壤培肥改良等措施,持续推进农田建设,不断夯实农业生产物质基础,提高了主要农产品粮食生产能力,构筑了粮食与农产品供给的安全防线.但因多年来管理体制的条块分...     

稀土多元螯合复混肥在马铃薯上的应用效果初报

大量的研究表明,稀土元素可以提高植物的叶绿素含量,增强光合作用,促进根系发育,增加根系对养分吸收。在总结和综合了众多稀土元素农用试验研究成果的基础上,沣田宝农业科技有限公司采用自主研发的稀土与大中微量元素螯合工艺生产了稀土多元螯合复混肥。     

WOFOST模型同化时序HJ CCD数据反演叶面积指数

为增强作物叶面积指数遥感反演的机理性并提高反演精度,在深入分析作物长势模型WOFOST机理的基础上,采用最小二乘法作为同化算法,以生长季内获取的时序HJCCD遥感数据作为外部数据源,反演冬小麦叶面积指数进行长势监测和估产应用。以河北省玉田县为试验区,以三要素法和实测LAI作为基准,模型模拟产量和LAI作为反演精度的度量指标,成熟期LAI估算误差由模型同化前的14.95%降至同化后的9.97%,产量误差由同化前的18.17%降为同化后的15.89%。叶面积指数的同化结果与实测数据具有较好的拟合度,表明该方法的具有一定可行性,为作物生长模型区域化应用提供了参考。     

利用HJ-1-A/B CCD2数据反演冬小麦叶面积指数

叶面积指数是十分重要的作物生理生态参数,为提高利用国产环境减灾小卫星CCD数据反演冬小麦叶面积指数的精度,该文以5种常用的植被指数(归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI),双波段增强植被指数(2-bands enhanced vegetation index,EVI2),比值植被指数(ratiovegetation index,RVI),土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)为基础,结合3种常用的回归模型,按生长阶段比较分析了不同植被指数和回归模型反演叶面积指数的精度。结果表明,除生殖生长阶段外,叶面积指数和5种植被指数之间均有较强的相关关系;指数模型和一元线性模型分别为全生育期和营养生长阶段的最佳拟合模型;EVI在全生育期拟合时的表现好于其他4个指数(R2=0.9348),SAVI则是营养生长阶段表现最佳的指数(R2=0.9404)。该研究为进一步利用植被指数反演叶面积指数提供了参考。     

县域尺度玉米产量信息空间变异性研究

采用传统统计学和地统计学相结合的方法,研究县级尺度作物产量信息的空间变异特征及其空间相关性.在确定合理采样数的基础上,利用传统统计学方法研究样本的统计特征,获得传统方法估计的总体产量信息分布概况,利用地统计学理论分析其空间变异性特征和克里格插值对作物产量的空间格局进行分析.传统统计学分析表明,玉米产量及其构成因子的空间变异系数均在10％ ～ 100％之间,属于中等变异性,而利用地统计学方法进行最佳半方差函数拟合发现,县域尺度上的玉米产量信息表现为强烈的空间相关性,说明产量的空间变异性主要是由其结构性因素决定的,随机性因素对该尺度下的变量空间变异性影响较小,且相关范围较大,在3 400 m左右.     

冬小麦产量分阶段预测模型

为了解决冬小麦估产的时效性和运行化问题,通过对河北省玉田县2007～2009年冬小麦的连续监测,在不同生育期（抽穗期、灌浆期和收获期）对其产量构成三因子（穗数、粒数和粒质量）进行实地抽样测定,并结合冬小麦各个生长发育期的生理生态特点,建立相应的分阶段单产预测模型。试验发现,单因子模型的应用,可使冬小麦估产的预报时间提前到抽穗期,其拟合精度可达到88%以上。双因子模型的应用可使预报时间提前到抽穗后期至灌浆期,模型拟合精度大于90%;结果表明,冬小麦分阶段预产模型可以作为县级区域农业遥感业务化运行系统的基础,增强农业遥感监测产量的预警能力。