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随着新型农村建设的不断完善,近几年国家的新农村建设已经取得了良好的效果。与城市相比,乡村在经济、交通、技术以及意识等方面均比较落后,若想将"美丽乡村"理念贯彻到位,就需要针对景观规划要点进行分析。结合南京乡村景观建设现状,提出高效的景观规划设计,能在根本上提高"美丽乡村"的规划成效。 相似文献
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为解析春限一水条件下盐碱地改良措施对小麦耗水和产量调控作用,于2015—2018年连续3个冬小麦生长季,设置耕层掺黄河泥沙(SS)、配施生物有机肥(FF)和掺黄河泥沙配施生物有机肥(SF) 3个处理,以不作处理为对照(CK),研究不同处理下农田土壤水分变化和冬小麦干物质积累规律。结果表明:连续3年产量水平为3 317. 77~5 449. 52 kg/hm~2,各处理间以SF处理的籽粒产量最高,该处理与CK相比,籽粒产量提高35%~51%;总耗水量变幅为352. 85~394. 89 mm,不同处理间总耗水量均以CK最低,以SF处理最高(361. 81~394. 89 mm);农田水分利用效率变幅为9. 01~13. 96 kg/(hm~2·mm),以SF处理最高(12. 02~13. 96 kg/(hm~2·mm)),比CK高33%~48%,其次为FF处理和SS处理,分别比CK高9%~32%、9%~18%。SS或FF处理可增加冬小麦拔节前0~200 cm土层贮水量,增大拔节至成熟阶段的耗水量及其占总耗水量的比例,促进冬小麦对土壤贮水和深层土壤水分的利用,最终提高冬小麦的生物量和籽粒产量。冬小麦籽粒产量与干物质积累量、总穗粒数呈显著正相关;水分利用效率与冬小麦耗水量、产量呈二次曲线关系。在本研究条件下,随着籽粒产量提高,水分利用效率快速增加;而随耗水量增加,各处理间水分利用效率增减表现不同。综合考虑产量、收获指数和水分利用效率,确定掺黄河泥沙配施生物有机肥处理(SF)是本研究条件下的最佳处理。 相似文献
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不同气候区参考作物需水量计算方法对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索不同气候区适宜的参考作物需水量计算方法,基于全国不同气候区典型区域9个气象站多年日气象资料,分别利用8种常用计算方法计算参考作物需水量,并以Penman-Monteith公式计算结果为标准,对不同计算方法计算结果进行评价,结果表明,Hargreaves公式在各气候区的精度表现均比较理想,Mc Clound公式和Brockamp and Wenner公式在温度大陆气候区和温带季风气候区表现较为理想,根据不同气候区典型气象站60年(2013年以前)的实测气象资料,率定了不同气候区Hargreaves公式及Mc Clound公式的适宜参数,2014年实测资料验证结果表明,与PM公式计算结果相比,中国不同气候区Hargreaves公式计算结果的RMSE、PE和R2值分别为0.42~0.95 mm/d、0.81%~10.69%和0.66~0.94,在温带大陆气候区和温带季风气候区Mc Clound公式计算的RMSE、PE和R2值分别介于0.80~1.23 mm/d、1.36%~14.52%和0.60~0.87,在温带大陆气候区Brockamp and Wenner公式计算结果的PE值普遍偏高,而在温带季风区(TMZ)Brockamp and Wenner公式计算结果的RMSE、PE和R2值分别为0.95~1.29 mm/d、1.14%~7.87%和0.59~0.81。 相似文献
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结合环艺景观设计活动开展要求来看,融入茶元素,不仅能够丰富设计元素,同时更重要的是其能够实现整个设计活动开展的最佳效果。茶元素中包含了丰富的内涵,应用茶元素体系,其必然能够实现有效传承。本文拟从环艺景观设计活动开展过程中存在的问题和不足分析入手,结合环艺景观设计活动开展的具体要求,通过融入茶元素的具体内涵分析,探究茶元素与环艺景观设计的具体结合点,并尝试性提出融入茶元素的环艺景观设计活动开展思路。 相似文献
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基于贝叶斯最大熵和多源数据的作物需水量空间预测 总被引:4,自引:3,他引:1
作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。 相似文献
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科学合理地确定适宜的试验小区规格,对于经济、高效地获取具有较高精度和代表性的试验数据具有重要现实意义.该研究以确定滴灌条件下适宜的试验小区规格为目标,采用幂函数建立土壤含水率方差与不同小区面积之间的相关关系,计算土壤水分异质性指数以表征试验小区内土壤含水率的相关程度;利用土壤含水率异质性指数,采用Hatheway法确定小麦滴灌试验小区适宜的面积和重复数;根据不同方向上土壤含水率异质性指数研究形状对试验结果的影响,确定试验小区适宜的长宽比.结果表明:增大试验小区面积可以提高试验数据的准确性,但不同面积区间数据离散程度的降低幅度变化较大:面积由1 m2增大到50~100 m2,灌水定额30 mm处理田块间土壤含水率方差降低77.4%~82.6%,灌水定额45 mm处理降低78.6%~83.7%,面积从100 m2增加到500 m2,方差降低幅度显著变小,灌水定额30 mm处理降低17.4%,灌水定额45 mm处理降低16.3%;增加试验重复数可以增加试验对处理间土壤含水率差异的区分能力,试验小区面积在50~100 m2时,重复数由2增加到3能检测出的处理间土壤含水率差异由23.2%~26.5%提高到13.1%~15.0%,表明增加试验重复数可以检测出试验处理间更小的土壤含水率差异,提高试验精度.通过研究滴灌试验小区土壤水分异质性指数与滴灌试验小区规格之间的关系,综合考虑试验精度、代表性和田间实际操作得出以下结论:若试验为高、低水2处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为50 m2,可在80%的概率下检测出15%的真实差异;若试验为高、中、低3处理时,试验布设宜为3重复,每重复小区面积为100 m2,可在80%的概率下检测出12%的真实差异.滴灌试验小区适宜的形状为沿滴灌带方向布设的长方形,长宽比在1:1到5:1之间可使试验小区所得数据更具代表性. 相似文献
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基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。 相似文献
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节水灌溉管理与决策支持系统 总被引:4,自引:3,他引:1
基于灌区灌溉用水过程的复杂性和实时性,研制了节水灌溉管理与决策支持系统软件。系统根据采集到的气象、土壤水分、作物、水资源状况等信息,运用作物系数法进行作物需水量的计算,根据土壤墒情决策模型,作出灌溉预报,确定精确的灌溉时间和最佳灌溉水量,利用决策结果对灌溉设备进行自动控制与监测,从而达到高效、节水的目的。该系统不仅具有数据录入、编辑、查询、统计、输出等信息处理功能,而且能够根据采集到的信息为灌区管理和用水户提供灌溉优选和水资源优化分配的决策支持,制定精细灌溉的作业方案。该系统立足田间,面向农户,可以为用户提供节水灌溉模式咨询、具体方案优选、指导灌区优化灌溉等功能,具有较强的推广应用价值。 相似文献