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1.
开展根系生物量的观测和研究,建立通用性的根系生物量模型对于开展生态系统生物量的监测和评估具有重要意义。为得到根系生物量的实时信息,2016年9月末利用挖土法和根系扫描系统,获取玉米根系的生物量及生态指标,分析了玉米根系生物量的垂直分布特征并建立了根系生物量与根系生态指标之间的模拟方程。结果表明:玉米根系生物量主要集中于0~30 cm,占玉米根系垂直分布量的94.44%。利用普通最小二乘法建立根系生物量模型均存在异方差问题,增加根长作为自变量建立的根系生物量模型显著提高了模拟精度,决定系数(R2)达0.91以上。采用对数转换消除方程的异方差及比较不同的模拟方程后发现,玉米根系生物量与根径和根长的组合变量(D2H)建立的指数函数是模拟玉米根系生物量的最优方程,决定系数(R2)最高,为0.90,平均绝对误差(MAE)、估计值的标准误差(SEE)、平均预估误差(MPE)均最小,满足了模拟方程的精度要求。对该方程进一步验证发现,模拟值和实测值之间的相关系数为0.92,说明此模型能较好地模拟根系生物量。利用根系生物量模型结合微根管法,可解决根系生物量实时观测难的问题。  相似文献   
2.
以先玉335为试验材料,对比研究高产栽培和一般栽培灌浆期群体内光和CO2的分布特征。结果表明:高产群体中层有较高的光强,高产群体冠层截获光的能力大于对照,在穗位处截获率达到94.67%,120 cm以上高产群体的叶面积指数大于对照群体,高产群体内CO2浓度上午大于对照,下午小于对照。高产玉米群体的光能利用率较高,光合能力较强,从而达到高产的目的。  相似文献   
3.
基于MODIS数据反演辽西地区土壤水分的研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
土壤水分的遥感监测是目前遥感技术应用研究的前沿领域。MODIS数据可快速、动态地获取大区域尺度的信息,从而为土壤水分的实时动态监测提供技术支持和精度保证。利用表观热惯量模型研究辽宁西部地区春季的土壤含水状况,通过处理2006—2009年4、5月的MODIS数据,采用经验线性模型,拟合表观热惯量与土壤含水量的关系模型,结合实测数据,得出辽西地区春季土壤含水状况分布图。由此,找到一种较适合辽西地区春季土壤水分实时监测的方法,为今后反演辽西地区春季土壤水分奠定了基础。  相似文献   
4.
先玉335适宜栽培密度与性状指标研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
[目的]寻求先玉335合理的种植密度,明确种植密度对玉米性状指标的影响。[方法]以优质高产豫凑型玉米品种先玉335为试材,采用大垄双行种植方式,设4种种植密度(6.75万、7.50万、8.25万、9.00万株/hm^2),研究不同密度对产量及其相关性状指标的影响。[结果]在大垄双行种植备件下,先玉335的产量随种植密度的加大呈降低趋势,在6.75万株/hm^2密度时,产量较高,玉米群体具有合理的株高和冠层结构,棒三叶叶绿素相对含量也较高。对株高、穗位高度以及LAI垂直分布的研究表明,该试验条件下,种植密度的增加会使玉米群体的抗倒伏能力降低,单株叶面积减少,群体LAI有所增加,LAI最大值出现的层次有所上升,玉米群体适宜高产的LAI在5.7左右。[结论]在试验条件下,先玉335适宜的种植密度为6.75万株/hm^2;IAI最大值出现的层次随着密度的增加上移。  相似文献   
5.
凋落物是连接植被与土壤的“纽带”,直接影响森林生态系统的物质循环和能量流动。基于1977年以来森林的凋落量及气象资料,分析中国天然林和人工林凋落量不同组分的气象影响状况。结果表明,无论是天然林还是人工林,叶、枝和花果凋落量之间达到显著或极显著相关(P<0.05, P<0.01)。天然林凋落量各组分与气象因子的相关系数明显高于人工林。天然林叶、枝和花果凋落量与年平均最低气温相关性较高,相关系数分别为0.51、0.45、0.58(P<0.01);树皮凋落量与年平均风速呈显著负相关,相关系数为-0.76(P<0.05)。气温明显影响着人工林叶、枝、花果凋落物的凋落,相关系数在0.26~0.37之间(P<0.05, P<0.01)。通径分析发现,年平均气温、年平均最低气温和年平均最高气温是影响叶、枝和花果凋落量的主要气象因素。森林类型来源不同,凋落物不同组分受气温的影响存在差异。  相似文献   
6.
闾山国家级森林公园负氧离子观测及其空气质量分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
为研究评价辽宁北镇医巫闾山国家级森林公园春、夏、秋三个季节负氧离子浓度及其空气质量状况,于2012年10月至2013年8月期间用DLY-3型空气离子测定仪对其大朝阳景区13个点位进行了空气正、负离子浓度测量。结果显示:森林公园内平均负氧离子浓度40,000个·cm-3,超过市区和世界卫生组织清新空气标准近40倍。其季节分布特征是,夏季负离子浓度最高,平均为104,050个·cm-3;秋季最低,平均为1960个·cm-3;春季平均为14,000个·cm-3。不同观测点位的空气负氧离子浓度有明显差异,其中位于溪涧、流水边的点位浓度最高,其次是草木茂密的阔叶林间,而以孤立于山顶且植被稀少的点位浓度最低。不同植被环境的负氧离子含量由高到低依次为:阔叶林>混交林>针叶林>草地>山石。用森林空气负离子系数(p)及其对应的评价指数(FCI)为标准对其空气质量进行评价,各季节平均,全部13个点位的空气质量FCI等级均为I级。闾山国家森林公园保持完好的茂密森林植被资源是其空气处于清洁、舒适,有益于人体健康状况的决定因素。  相似文献   
7.
以MODIS 250 m分辨率影像为基础,通过对MODIS L1B数据进行预处理,提取了2000—2009年春季同一时期MODIS影像的植被指数,对辽宁省植被覆盖的总体情况进行描述,分析近10年辽宁省春耕期年际间植被覆盖的空间变化情况。研究表明:辽宁省NDVI值在空间上具有明显的地域性,呈现出东部高、西部低的态势;2000—2004年植被覆盖基本稳定,2005—2008年植被指数呈增加趋势;2008年NDVI值达近10年最高水平,2009年植被覆盖减少的情况较为严重;通过提取NDVI值与降水量曲线特征参数,结合地面降水资料,发现NDVI对降水的响应明显,降水量对辽宁省春季植被生长具有正效应。  相似文献   
8.
利用1961—2015年国家气象信息中心沈阳站的日平均气温资料、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的多变量ENSO指数(multivariate ENSO index,MEI)资料等,在分析沈阳地区气温月际变化的基础上,结合厄尔尼诺/拉尼娜事件对其影响特征,利用线性倾向估计和非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs,NARX)神经网络模型分别对沈阳地区2011—2015年的气温进行预测。结果表明,1961—2015年共计660个月中,沈阳地区11月—3月气温的变异系数在20%以上,远大于其他月份。1961—2015年的厄尔尼诺/拉尼娜事件往往在秋冬季达到最大强度,或为导致沈阳地区11月—3月气温变异增强的原因之一。厄尔尼诺事件结束之后的春季,沈阳地区气温偏低的概率逾70%。沈阳地区气温随MEI变化的线性倾向值为0.98,决定系数为0.98且通过了0.01的可信度检验。利用MEI对沈阳地区的气温进行同期和时滞预测,NARX的预测结果均优于一元线性回归模型。当气温滞后MEI16个月时,两者的相关系数达到最大且通过了0.01的显著性检验,此时回归模型预测的相关系数为0.59,较同期预测提升了79%;NARX预测的均方误差(mean-square error,MSE)为0.49,较同期预测降低了36%,相关系数为0.86,较同期预测提升了8%。  相似文献   
9.
根据农业气候条件的地区差异,研究辽宁省玉米种植气候区划的变化,规划辽宁省玉米种植和促进辽宁省玉米产业的可持续发展。研究结果表明,1961~2018年辽宁省农业气候资源在时间上呈现“降水减少、积温升高”的暖干化趋势。空间分布上呈现地域性差异,对辽宁省玉米气候区划因子进行指标划分,通过GIS得到近58年辽宁省玉米气候区划,分为最适宜区、适宜区和基本适宜区。从1961~1990年、1971~2000年、1981~2010年,基本适宜区和最适宜区呈现先增加再减小的趋势,适宜区呈现先减小再增加的趋势。  相似文献   
10.
利用1961—2015年国家气象信息中心沈阳站的日平均气温资料、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的多变量ENSO指数(multivariate ENSO index,MEI)资料等,在分析沈阳地区气温月际变化的基础上,结合厄尔尼诺/拉尼娜事件对其影响特征,利用线性倾向估计和非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs,NARX)神经网络模型分别对沈阳地区2011—2015年的气温进行预测。结果表明,1961—2015年共计660个月中,沈阳地区11月—3月气温的变异系数在20%以上,远大于其他月份。1961—2015年的厄尔尼诺/拉尼娜事件往往在秋冬季达到最大强度,或为导致沈阳地区11月—3月气温变异增强的原因之一。厄尔尼诺事件结束之后的春季,沈阳地区气温偏低的概率逾70%。沈阳地区气温随MEI变化的线性倾向值为0.98,决定系数为0.98且通过了0.01的可信度检验。利用MEI对沈阳地区的气温进行同期和时滞预测,NARX的预测结果均优于一元线性回归模型。当气温滞后MEI16个月时,两者的相关系数达到最大且通过了0.01的显著性检验,此时回归模型预测的相关系数为0.59,较同期预测提升了79%;NARX预测的均方误差(mean-square error,MSE)为0.49,较同期预测降低了36%,相关系数为0.86,较同期预测提升了8%。  相似文献   
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