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1.
花期渍害胁迫下冬油菜生长及产量模拟研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
渍害是长江流域油菜生产中的多发性气象灾害,为了定量研究花期渍害影响下油菜生长及产量,预报及防控油菜花期渍害影响,以浙平四号和华油杂16为试验材料,通过分析花期渍害对浙平四号油菜生长及产量的影响规律,提出了油菜地上部单株干重、产量及产量构成渍害影响因子,初步建立了花期渍害影响下油菜地上部单株干重、产量及产量构成模型,渍害干物重影响因子为一元二次方程,渍害产量影响因子则呈对数方程。经利用水分控制盆栽试验资料检验,结果表明华油杂16油菜地上部单株干重及单株产量实测值与模拟值相关系数(r)、绝对误差(da)、绝对误差占实测值比率(dap)以及RMSE值分别为0.949 9、0.89 g/株、4.55%及1.09 g;0.920 1、7.89 g/株、39.02%及8.58 g/株。花期渍害下油菜地上部单株干重模拟精度较高,而单株产量的模拟精度较低,说明花期渍害在盆栽试验条件下的表现与田间试验有明显不同。所建模型可与本项目组先期研制的油菜生长模型结合,在进一步检验并获得区域和地点尺度天气预报、模型参数后可用于花期渍害发生时油菜生长及产量预报。  相似文献   
2.
安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为:轻度灾损率5%~10%、中度10%~20%、重度20%~30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高(88%~100%),重度和特重准确率相对较低(65%~70%)。  相似文献   
3.
利用基于作物潜在蒸散建立的相对湿润度指数和作物灾损率指标,分析1980—2009年合肥地区6个气象台站的常规观测资料和作物产量数据,研究合肥地区地表干湿状况变化和典型作物受旱的灾损情况,通过分析作物灾损率以及其与相对湿润度指数的关系,建立合肥地区两种典型作物(小麦和水稻)关于相对湿润度指数的旱灾风险等级标准。结果表明:30年间合肥地区相对湿润度指数均属正常偏湿状态,南部地区较北部偏湿,同时地表湿润状况存在0.048/10年的变干趋势。冬小麦关于相对湿润度指数累计值的不同干旱等级(轻、中、重旱)指数界限值为-2.0983和-3.4281,水稻为-0.9371和-2.5660。合肥地区水稻对土壤水分胁迫的耐受力较冬小麦弱,因受旱导致减产的风险较大。  相似文献   
4.
分别采用还原力测定法、Fenton法、2,2-二苯基-1-苦肼基(DPPH)分析法和改良邻苯三酚自氧化法,对猴头菌子实体水提物和醇提物的总还原力,清除.OH、DPPH.和O2-.自由基的能力进行测定。结果表明:醇提物还原力较强,且还原力大小与浓度成正比;猴头菌水提物和醇提物均有清除.OH、DPPH.和O2-.自由基的能力,且水提物的效果比醇提物好;水提物和醇提物对.OH、DPPH.和O2-.的清除能力依次为DPPH.、.OH和O2-.,并且在一定浓度范围内,清除率与浓度成正比。  相似文献   
5.
为了给淮北平原冬季农业生产提供科学依据。利用1955—2010年淮北平原代表站宿州市冬季(12月—次年2月)逐日气候监测资料,采用数理统计方法,研究揭示了冬季农业气候基本要素和相关农业气候指标的演变特征及其对农业的影响。结果表明:(1)55年间,淮北平原冬季气温明显升高,≥0℃的积温明显增多,1986年为冬季气温升高的跃变点,但冬季日照时数减少,年际间冬季降水量波动增大,气象干旱是冬季小麦生产中的主要气象灾害;(2)冬季增暖后,致使冬小麦处于缓慢生长状态,但是冬小麦完成春化阶段的最适宜和适宜的低温天数呈"一少一多"变化态势,以及暖冬促进小麦生育进程相应提前的事实增加了小麦顺利完成春化阶段和后期遭受春霜冻害的风险;小麦育种和引种宜选择春化阶段温度指标范围较宽的品种;(3)虽然冬暖对设施农业生产有利,但是不利于设施农业生产的弱光照天数在增加;同时,现有结构的设施农业生产,在冬季增暖背景下仍然存在较大的低温冻害风险,生产中应注意防范强低温,并科学设计温棚结构来应对日照时数不足。安徽淮北平原冬季气候增暖趋势明显,冬季光、热、水等农业气候基本要素和积温、极端低温、弱光照等农业气候指标呈现诸多变化,对冬季农业生产的影响有利有弊。  相似文献   
6.
安徽省春季连阴雨分布特征及其对油菜产量影响评估   总被引:3,自引:2,他引:1  
依据安徽省春季连阴雨灾害指标,采用统计学方法,分析了安徽省近50年连阴雨空间变化规律;进一步利用近40年(1961-1999年)历史气象数据及油菜产量数据,分区域建立了油菜灾损率与连阴雨致灾因子的定量关系,并用近10年(2000-2009年)油菜产量资料验证了该模型的准确性。结果表明:(1)安徽省连阴雨过程、持续降水量和连阴雨频率空间分布,自北向南呈台阶状增加,淮河以北连阴雨出现频率和强度最低,沿江江南连阴雨出现频率和强度最高,尤其是皖南山区南部地区;(2)江淮地区,模型能够较好地反映该区域连阴雨对油菜产量的影响,相对误差为13.4%;沿江地区,实际灾损率在20%~25%之间模拟效果较好,相对误差为13.0%;皖南山区,在实际灾损率较大的情况下,模型可较准确地反映油菜的减产情况,相对误差为15.8%。此方法建立的连阴雨灾害指标与油菜产量的定量关系,可用于定量评估连阴雨灾害发生时,油菜产量损失状况。  相似文献   
7.
旱涝灾害是影响农业丰产增效的主要灾害之一。目前广泛应用的旱涝指数,多以旬、月、季尺度的旱涝指数为主,其时效性与精准性水平与农业旱涝灾害绿色应对和防控服务需求还有差距。本文选取位于南北气候过渡带的安徽省,应用78个地面气象观测站数据,通过对日尺度前期降水蒸散差值指数(antecedent precipitation evapotranspiration index,APEI)序列值进行三参数log-Logistic概率分布拟合,构建日尺度的标准化前期降水蒸散指数(standardized antecedent precipitation evapotranspiration index,SAPEI),并在沿淮淮北、江淮之间、沿江江南不同干湿性区域选取代表站,对SAPEI在安徽省旱涝监测评估中的适用性进行分析。结果显示:不同区域代表站APEI序列的经验概率分布曲线与log-Logistic理论概率分布曲线高度拟合,有无降水时逐日SAPEI曲线能反映农田水分收支状况;2011年6月8日、6月28日旱涝急转应用案例中,SAPEI旱涝等级与变化趋势,与同期土壤水分监测的旱涝等级与演变趋势具有很好一致性。基于SAPEI的小麦全生育期累年平均旱涝积空间分布,符合安徽省实际旱涝分布型;全生育期SAPEI累年平均值(ISAPEI)的0值线以北、以西为负值、偏干区域,与安徽省小麦主产区一致。研究表明,日尺度的SAPEI及其旱涝积指数,可以反映降水时间分布及日雨量大小对旱涝的影响,精准刻画安徽省不同区域日尺度的旱涝变化及旱涝过程累积效应,可在安徽省旱涝逐日动态监测与农业旱涝影响评估服务中应用。  相似文献   
8.
9.
利用开顶式气室(OTC)开展了大田实验条件下地表臭氧浓度增加对冬小麦干物质(DM)生产和产量构成的影响。结果表明,与对照组相比,100nL·L^-1臭氧熏气下干物质量略有降低,150nL·L^-1臭氧熏气下显著降低;100nL·L^-1和150nL·L^-1臭氧熏气下叶面积,净同化速率(NAR)变化规律不明显;100nL·L^-1和150nL·L^-1臭氧熏气都使抽穗期的叶/总干重增加,根/总干重下降,抽穗后根/总干重上升,而成熟期的各器官干重分配均没有达到显著性水平;100nL·L^-1臭氧熏气使单位面积穗数和空秕率显著降低,150nL·L^-1臭氧熏气使空秕率、单位面积穗数、穗粒数、穗粒重出现了显著或极显著降低,臭氧熏气对千粒重没有显著性变化。以上结果表明,NAR是影响干物质累积速度的关键因子,在不同生育阶段,通过干物质的分配,对小麦生长发育起关键作用的器官在一定程度上能够抵抗臭氧对其的损害。臭氧通过影响粒数和粒重使冬小麦减产。  相似文献   
10.
【目的】探究不同香菇菌株各出菇性状间的关系,以期得出可推及香菇菌株性状间联系的一般性结论,为香菇栽培提供参考。【方法】以68支香菇菌株进行栽培出菇管理,测定20个性状指标,采用SPSS 17.0对数据进行因子分析和通径分析。【结果】对20个出菇指标的方差分析表明性状指标间差异极显著(P<0.01)。通过因子分析将出菇性状指标按照因子得分归纳为6个因子成分,包括产效因子、单菇质量因子、结构因子、着生及潮次因子、营养生长因子和菌丝菌棒互作效应因子,可以解释73.223%的性状变量信息。通过通径分析得到单棒菇数、菌盖直径、污染率等3个出菇性状指标对单棒产量有直接作用和间接作用的量化结果,分析结果表明自变量与因变量关联程度大小为单棒菇数>菌盖直径>污染率。【结论】68支香菇菌株出菇性状的信息可以用6个因子成分表征,性状指标与单棒产量之间关系的多元回归方程为y=-96.616+5.389x1+3.087x2+131.744x3。  相似文献   
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