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1.
本研究以乌鲁木齐郊区3个养鸡户为测试地点,不同类型和饲养方式下的鸡舍空气中氨气(NH3)和二氧化碳(CO_2)等有害气体进行了监测。结果表明:封闭式鸡舍内空气中NH_3和CO_2高于半开放式鸡舍内空气。无论不同饲养方式,还是不同鸡舍类型NH_3和CO_2含量没有超出各自环境卫生标准,农户鸡舍空气质量良好。  相似文献   
2.
不同含盐量土壤盐分对蒸发的影响试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
土壤地表蒸发是一个复杂的过程,它的正常进行受到诸多因素的影响,其中土壤盐分是蒸发的主要影响因素之一。以内蒙古河套灌区永联试验站含盐土壤为例,通过室内试验盐分含量分别为0.2%、0.6%、1.0%、5.0%的土壤水分、盐分的变化以及对蒸发的影响进行了分析。试验结果表明:实验进行的初始阶段土壤剖面中含水率变化是比较显著,地下水补给对土壤蒸发的影响较大,实验持续到第15天之后随着土壤含水率的稳定变化,土壤蒸发量慢慢下降,这个时间段土壤水分迁移主要被土壤盐分控制。实验开始的前一段时间土壤水分对盐分的影响不太明显,实验持续到15天之后,尤其是,土壤表层形成盐壳之后,土壤水分对含盐量的影响以及盐分对水分的相应反馈比较明显。同一个时间来看,盐分含量高的土壤水分比较低。不同盐分含量的土壤中随着含盐量的增加,土壤蒸发速率减小。通过分析可知土壤含盐量与蒸发量具有很好的相关性,盐分越高,相关性越好。  相似文献   
3.
<正>随着我区甜菜种植时间的增长,甜菜黑脚病、白粉病、根腐病等病害发生日趋严重。一、黑脚病1.发病症状从种子萌发到2~3对真叶前均可发病,4对真叶后病害即停止扩展。其症状大致可分为两类,出土前被侵染造成烂种烂芽,或幼苗出土后发病,在子叶  相似文献   
4.
蒸散发的研究对于绿洲的生态安全、农业生产及水资源合理配置等问题具有重要意义。利用Landsat-8遥感影像获取于田绿洲2011年5月17日与2016年5月15日的地表温度和植被指数信息,根据地表能量平衡原理,构建三角形特征空间,基于一定的假设条件,并根据其"干边"和"湿边"方程系数计算研究区蒸散指数,同时采用MOD16-ET产品数据和研究区土壤含水量数据对地表温度与不三种不同植被指数计算出的蒸散指数进行对比分析。结果表明:基于三角形法的蒸散指数能够很好地估算陆面蒸散发,且与MOD16-ET产品的精度验证相关系数较高,R~2均大于0.7;而通过对比三种常用植被指数与地表温度计算的蒸散指数,采用ET-Ts/EVI计算出的蒸散指数精度较高,R~2大于0.8;同时,该方法与土壤含水量拟合结果同样,表现出ET-Ts/VI具有更高的精度(R~2大于0.7)。  相似文献   
5.
社会大环境的进步,促使我国国民经济发展很快速,刺激了各个行业的发展,尤其是这些年基础养殖业发展的很开,为基层人民开辟了一条致富的道理,但是随着基层养殖业的发展,逐渐的暴露出许多的问题,其中最主要的问题就是动物疾病检疫体系不完善,造成动物疾病频发,为养殖者的经济和健康带来了很大的威胁,本文主要对基层动物检疫过程中存在的缺陷问题进行探究,并提出相关的应对办法.  相似文献   
6.
基于高光谱特征和偏最小二乘法的春小麦叶绿素含量估算   总被引:8,自引:4,他引:4  
叶绿素含量是影响作物生长及产量的主要因素。该研究以2017年6月小型试验田获取的抽穗期春小麦叶绿素含量及其对应的光谱反射率为数据源,对红边(627~780 nm)、黄边(566~589 nm)、蓝边(436~495 nm)、绿边(495~566 nm)、吸收谷和反射峰的最大反射率及反射率总和等16个高光谱特征参数与叶绿素含量之间的相关性进行了分析,并结合偏最小二乘回归法(partial least-squares regression,PLSR)对叶绿素含量进行高光谱建模及验证。结果表明:1)对特定的16个光谱特征参数而言,光谱特征参数绿边最大反射率与春小麦叶绿素质量分数之间的决定系数最低(R~20.5);决定系数较高(R~2≥0.5)的光谱特征参数包括蓝边最大反射率、蓝边反射率总和、黄边最大反射率、黄边反射率总和、红边最大反射率、红边反射率总和、绿边反射率总和、820~940 nm反射率总和及最大反射率、500~670 nm归一化吸收深度和560~760 nm归一化吸收深度,其中820~940 nm反射率总和决定系数达到最高(R~2为0.8);2)利用16个特征参量进行PLSR建模后,发现波段范围在820~940 nm的最大反射率及反射率总和所建立的PLSR估算模型为最优模型,其精度参数R~2p=0.8、RMSEp=2.0 mg/g、RPD=3.2。因此,该模型具有极好的预测能力。该研究为相关研究及当地精准农业提供科学支持和应用参考。  相似文献   
7.
基于WorldView-2影像的土壤含盐量反演模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对WorldView-2影像高空间分辨率评价其定量反演土壤含盐量的能力,以盐渍化现象较为明显的新疆克里雅河流域为研究对象,基于WorldView-2影像和实测高光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP人工神经网络(back propagation artificial neural networks,BP ANN)方法建立定量反演该流域土壤含盐量模型并做出研究区高空间分辨率土壤含盐量分布图。结果表明:1)利用实测高光谱数据和影像数据分别建立的2种模型中BP神经网络模型预测精度都高于PLSR模型,其中基于影像数据建立的6:8:1结构的3层BP神经网络模型决定系数R2、均方根误差RMSE、相对分析误差RPD分别为0.851、0.979、2.337,模型的稳定性和预测能力都优于PLSR模型(R2、RMSE、RPD分别为0.814、1.139、2.007)。2)利用WorldView-2影像提高了土壤含盐量制图的空间分辨率,归一化植被指数NDVI和比例植被指数RVI较有效降低了植被覆盖与土壤水分对预测精度的影响。该文建立的考虑植被覆盖与土壤水分定量反演土壤含盐量的模型不需要复杂的参数,一定程度上满足了干旱、半干旱地区的盐渍化监测需求,可以促进WorldView-2等高空间分辨率卫星在盐渍化监测中的进一步应用。  相似文献   
8.
利用美国国家航空航天局(NASA)提供的MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,探讨了2003-2013年10 a间塔里木河流域NDVI的时空动态分布情况,辅以根据GRACE重力场恢复与气候实验重力卫星和TRMM热带降雨测量使命卫星数据所反演的陆地水储量和降水量数据,研究了10 a间塔里木河流域植被覆盖变化对陆地水储量变化的响应。结果表明:(1)春季NDVI最大值为0.033 67,最小值为-0.010 13,夏季NDVI值最大值为0.617 39,最小值为-0.111 72,秋季NDVI最大值为0.563 38,最小值为-0.047 11,冬季NDVI最大值为0.281 61,最小值为-0.078 64;植被NDVI呈现出夏季秋季冬季春季的规律,离河道越近,植被覆盖度也就越高,同时,植被覆盖度指数会随着越靠近沙漠、戈壁而逐步降低。(2)10 a间NDVI呈现大范围的降低趋势,只有少许范围内具有显著的增加趋势;陆地水储量和降水量的变化趋势,从西北向东南方向呈现出由急剧降低逐步递增为急剧增加。(3)区域A、B、C、D 10 a间NDVI的变化趋势分别是较为复杂、微弱降低、微弱增加和非常显著的增加。(4)降水量与NDVI之间呈现正相关关系,但影像有明显的时滞性,降水量与NDVI之间呈现负相关,植被NDVI与陆地水储量呈负相关,但是对NDVI的影响明显比陆地水储量对NDVI的影响更为显著。  相似文献   
9.
基于高光谱的ASTER影像土壤盐分模型校正及验证   总被引:6,自引:4,他引:2  
快速准确地获取土壤盐分信息是监测和治理土壤盐渍化现象的重要前提.该文以新疆维吾尔自治区典型盐渍化区域——艾比湖流域为研究区,analytical spectral devices(ASD)光谱仪采集的土壤高光谱数据和advanced space borne thermal emission and reflection radiometer(ASTER)影像为数据源,结合实测土壤盐分含量信息,对遥感定量反演土壤盐渍化现象进行研究.再经过光谱反射率数学变换后,结合相关性分析,利用多元回归方法分别建立基于重采样后的高光谱和影像光谱的土壤含盐量估算模型,对遥感影像光谱盐分估算模型进行校正,以提高遥感定量监测盐渍化土壤的精度.结果表明:ASTER影像光谱反射率二阶导数变换和ASD重采样光谱的对数的二阶导数变换所建立的盐分估算模型最佳,决定系数R2分别为0.59和0.82.经ASD重采样光谱模型校正后的ASTER影像光谱的盐分估算模型精度R2为0.91,有效地提高大尺度条件下土壤盐渍化反演精度.研究为大尺度土壤盐分定量遥感监测提供了一种有效方法.  相似文献   
10.
灰色评估模型定量评价于田绿洲土壤盐渍化风险   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对土壤盐渍化这一干旱区重大生态环境问题,以新疆维吾尔自治区于田绿洲为研究靶区,在野外踏探、室内试验的基础上,将土壤电导率作为评价盐渍化风险生态终点,选择地面蒸散发、地表温度、地表反照率、地面高程、地下水埋深、地下水电导率、地上生物量、叶面积指数、归一化植被指数、表层土壤pH值、表层土壤含水率、土地利用/覆被类型、人口密度和人均耕地面积共14个评价指标作为主要盐渍化风险源,通过遥感与GIS技术获取这些评价因子空间数据集,同时进行数据标准化、叠加并生成相应的栅格图层集,采用Pearson相关性分析法确定评价因子风险权重,引入灰色系统分析法构建研究区盐渍化风险灰色评价模型,构建了土壤盐渍化风险评价模型,并对研究区的盐渍化风险进行定量评价与分析。结果表明:整个研究区盐渍化风险值介于0.053~0.747之间,平均值达到0.190。总体以一般风险为主,盐渍化高度风险占23.37%,虽然分布面积不大,但对绿洲北部区域的生态环境和农业生产影响深远。研究可为干旱区绿洲的土地资源管理、农田系统的合理布局及农业可持续发展中的风险决策提供数据基础与参考依据。  相似文献   
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