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1.
为定量化描述渍水条件下芝麻的干物质积累与分配规律,以耐渍品种中芝13和渍水敏感品种郑芝13为研究对象,通过盆栽试验,研究了盛花期持续渍水不同时间[0 h(CK)、24 h(W24h)、36 h(W36h)、48 h(W48h)、60 h(W60h)]对芝麻干物质积累与分配的影响,以苗后相对天数为度量单位,对芝麻干物质积累与分配进行定量化分析。结果表明:芝麻干物质积累、蒴果分配指数随苗后天数的变化趋势均符合Logistic曲线变化规律,拟合决定系数分别在0.96、0.91以上。干物质积累拟合Logistic方程中两品种参数K值随渍水持续时间延长而减小,中芝13参数a、b受渍水影响不大,郑芝13参数a、b除W24h处理外其余各处理较CK显著降低。通过分析次级参数可知,渍水降低了2个芝麻品种的干物质积累速率,随着渍水持续时间的延长,降低幅度增大。两品种蒴果分配指数拟合Logistic方程中参数K值随着渍水时间延长而逐渐降低,其中郑芝13渍水36、48、60 h较CK显著降低;参数a、b则不受渍水处理影响。芝麻茎分配指数呈先升后降的单峰曲线,可用四次多项式拟合,各处理拟合决定系数在0.83以上。叶分配指数呈递减曲线,可用二次多项式进行拟合,各处理拟合决定系数均在0.91以上。渍水对芝麻茎、叶分配指数的拟合参数没有显著影响。 相似文献
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6.
农业企业集团大数据分析云平台设计及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了推进农业企业集团信息化对生产、经营、管理的全链数据支撑能力,不断优化重组企业生产经营流程、简化管理结构,提高效率、促进决策科学化,针对农业企业集团特点,应用大数据、物联网及信息技术,提出以云数据、云计算为核心的农业大数据分析云平台设计方案,其中,云数据采用分布式数据处理方式,以更好地处理多源异构数据,云计算由提供模糊控制等算法的基础运算层和提供生产销售等分析模型的分析模型库组成。该系统以传感器实时自动收集数据,根据企业管理及决策需要,由云计算启用相应模型及算法,调用云数据中相应数据进行计算和分析,将相关模型的计算结果加权平均,结果输出至企业管理应用层,作为数据支持,科学支撑企业管理。整个系统以数据流贯穿于企业管理链,用于企业生产经营、财务控制、人力资源管理、风险控制、决策支持等,以实现农作物生长、产品加工、仓储物流的智能控制及财务、人力资源管理的信息化、决策支持的科学化。 相似文献
7.
SPOT 5与HJ遥感影像用于冬小麦氮素监测的效果对比 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨HJ遥感影像对冬小麦氮素监测的适用性,利用同期获取的SPOT5和HJ1B遥感影像,结合同步地面取样测试,从传感器的光谱响应、监测模型精度以及叶片氮含量空间填图3个方面,对冬小麦氮素的遥感影像监测效果进行了分析与评价。结果表明,两类遥感影像的3个波段反射率及植被指数与小麦叶片氮含量均密切相关,其中,SPOT5影像的最优模型植被指数为GNDVI(绿色归一化植被指数),HJ1B影像的最优模型植被指数为NDVI(归一化植被指数),SPOT5影像在监测精度上优于HJ1B影像,但差别不大。填图结果表明,除地块较破碎地带外,利用HJ1B影像反演填图所得的小麦叶片氮含量在空间分布上与SPOT5影像结果比较一致。说明利用SPOT5与HJ遥感影像监测小麦氮素营养状况都是可行的,而HJ遥感影像在一定精度要求范围内能够替代SPOT5等遥感影像的监测效果。 相似文献
8.
为给专用型小麦优质高产栽培提供理论依据和指导,以强筋小麦品种郑麦9023、豫麦34和弱筋小麦品种太空5号、豫麦50为材料,研究了灌溉方式对小麦籽粒蛋白质和面筋含量、面团流变学特性和拉伸参数的影响。结果表明,不同灌溉方式对4个小麦品种的容重、沉降值、湿面筋含量、出粉率、面团粉质参数和拉伸参数均有显著影响,但4个品种表现有所不同。随浇水量的增加,4个小麦品种容重均逐渐降低,而湿面筋含量均逐渐升高;太空5号沉降值逐渐降低,而其他3个品种的差异不显著;郑麦9023、太空5号和豫麦50出粉率呈增加趋势,而豫麦34出粉率逐渐降低。灌溉方式对豫麦34和豫麦50面团粉质参数的影响均显著,而仅对郑麦9023的形成时间、稳定时间和弱化度以及太空5号的弱化度影响显著。除豫麦34的延伸性和拉伸面积之外,灌溉方式对4个小麦品种的拉伸参数影响显著。在本试验条件下,W4(浇越冬水+拔节水)是郑麦9023获得优质的最佳处理,W4和W5(浇越冬水+灌浆水)是豫麦34获得优质的最佳处理,而W3(浇灌浆水)和W5是太空5号和豫麦50获得优质的最佳处理。在实际生产中,应结合品种的需水特性,并统筹考虑水氮交互,制定优质专用型小麦品种的灌水方案。 相似文献
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