排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
夏玉米产量的形成受气候、栽培、施肥等诸多因素的影响,为找到产量、氮肥效率的变异特征和产量差异在土壤养分和管理措施上的响应,提出科学的优化方案,本研究以河北省曲周县为例,连续4年对农户田块的田间管理和土壤养分进行实时跟踪,研究农户尺度的产量、氮肥效率变异特征;同时采用边界线的分析方法对管理措施和土壤养分进行分析,找出该地区限制高产的主要因素。结果表明:2015—2018年农户夏玉米平均产量为10.26 t?hm~(-2),变异系数为15.64%,年度之间产量和氮肥效率呈波动状。2015—2018年总农户产量差为4.02t?hm~(-2),当季农户产量差的变化范围为1.96～3.68t?hm~(-2),消除产量差可实现16.46%～34.72%的增产。4年内农户获得高产或氮肥高效的次数呈正态分布,获得一次高产和一次氮肥高效的占比最大,同一个农户不同年份的产量、氮肥效率处于不稳定的状况。高产稳定型农户分别在有效穗数、千粒重、播期、密度上与低产稳定型农户有显著差异(P0.05)。产量差的形成均是由各个因素共同导致,不同年份各因素对产量差的贡献不同,总体来看,密度、土壤有机质、播期是造成该区域产量差的主要因素。区域产量的提高,农户间产量差和氮肥效率差的缩减,以及低产农户向高产稳定型农户的转变,都需要土壤养分的改善和综合管理措施的优化。 相似文献
2.
玉米当季产量预测对农民制定栽培管理方案和政府决策者制定粮食战略都至关重要,作物过程模型与天气预报策略结合实现作物当季产量预测已经被广泛应用,该方法缺少在农户实际生产中的检验。基于河北省曲周县2年(2017～2018年)农户跟踪数据和DSSAT模型,2017、2018年分别使用14个农户数据对当地主栽品种登海605的遗传参数进行校准和验证,通过动态时间规整(DTW)算法检验气象数据时间序列的相似性,筛选出与预测年份气象数据相似度最高的历史年份,使用当季实时天气数据与历史年份数据结合的天气预报策略生成完整的玉米季天气数据,实现当季玉米产量预测。结果表明,校准后的DSSAT-CERES-Maize模型能够准确模拟玉米开花期日期(ARE：2.19%,nRMSE：2.53%)、生物量(ARE：7.55%,nRMSE：9.50%)和产量(ARE：5.70%,nRMSE：6.60%),以DTW算法为基础的天气预报策略与DASST模型结合能够提前30～43 d获得准确的预测产量(±8%)。 相似文献
1