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1.
准确预测不同区域杂交中稻开花期与自然极端高温发生期相遇的概率,有利于制定当地水稻生产避险高产稳产技术。以四川省推广的22个杂交中稻新品种为材料,在四川盆地东南部不同生态点开展品种生态适应性试验,研究了基于经度、纬度和海拔高度的杂交中稻开花期受自然极端高温伤害风险的预测方法。结果表明,杂交中稻齐穗后第5天日序与经度呈显著负相关,与海拔高度呈极显著正相关,与纬度相关性不显著。建立的基于经度(x1)和海拔(x3)预测水稻齐穗后第5天日序的回归模型,F值为13.25**~13.56**,决定程度高达0.8688~0.8715。该模型经多个品种连续2年在6个生态点的验证,实测值与预测值1∶1回归模型的决定系数高达0.8362~0.8641,实测值与预测值之间的均方根差(RMSE)值为0.83%~1.18%,预测值与实测值之间具有较好的一致性。将本研究建立的齐穗期与地理位置关系模型与作者等先期建立的基于地理位置(纬度:x2、海拔:x3)预测≥35℃最早发生期预测模型相结合,探明了不同地理位置杂交中稻开花期受极端高温伤害的机率。利用地理位置信息可准确预测杂交中稻开花期受极端高温伤害的风险程度,具有较好的生产适用性。 相似文献
2.
基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。 相似文献
3.
在江西省阳明湖国家森林公园选取马尾松林地,悬挂松褐天牛诱捕器,对诱捕效果进行观测,分析不同引诱剂与林分因子对诱捕效果的影响,筛选出适宜的引诱剂类型及松褐天牛诱捕器最佳悬挂方法.试验结果表明:试验区内5月上旬和6月上旬松褐天牛活动最密切;两种引诱剂诱捕雌性松褐天牛数量显著高于雄性;在不同引诱剂与林分因子的影响下,各松褐天牛诱捕器诱捕数量差异显著,诱捕器悬挂在松林的南坡、东南坡、西南坡等向阳面、通风处,诱捕效果最佳,不同悬挂位置诱捕效果:山脊>防火线>林缘>水域周边;在海拔高度200~300 m之间诱捕松褐天牛数量最多;两种引诱剂对松褐天牛都有引诱效果,F8增强型引诱剂每套诱捕51.44头,APF-1型引诱剂每套诱捕32.61头. 相似文献
4.
基于古树数据库,对佛山市南海区古树资源的树龄、数量种类特征、区系分布、结构特征、分布、生长环境等进行统计和分析.结果 表明,南海区有古树654株,隶属于18科24属28种,优势种包括细叶榕Ficus microcarpa、黄葛树Ficus virens、龙眼Dimocarpus longan、桂木Artocarpus nitidus、木棉Bombax ceiba.南海区古树多为常绿泛热带乡土树种,与南海区的地理位置、气候特征相符.古树多分布于城郊及城郊乡村,滨水特征明显;63%的古树为孤植;整体生长环境欠佳.针对南海区古树资源的调查结果,围绕广东省古树资源的规划利用,提出古树园与古树公园、古树廊道、风水林规划设计建议. 相似文献
5.
7.
为降低蔬菜采后体内多环芳烃(PAHs)对人体的危害风险,以豇豆为材料,利用不同浓度洗洁精、食盐、米酒、米醋、植物油及清水分别对豇豆豆荚进行浸洗,通过高效液相色谱-质谱联用法检测豇豆采后体内PAHs的含量,并筛选出豇豆体内PAHs的最佳净化方法。结果表明,米酒和米醋处理对豇豆体内PAHs的去除效果基本一致,其中米酒处理组的∑PAHs(美国环保局公布的优先监测的16种多环芳烃的含量总和)降低68.92%,米醋处理组的∑PAHs降低73.88%,且对萘、二苯并(a,h)蒽和茚并(1,2,3-c,d)芘等均有明显的去除效果;清水浸洗可有效降低豇豆体内的茚并(1,2,3-c,d)芘含量,但会使菲的含量增加;食盐处理使∑PAHs增加了77.15%,主要表现在增加了2、3环PAHs在豇豆体内的积累;植物油处理可降低个别PAHs单体含量,但会引入其他PAHs单体,同时增加∑PAHs含量。毒性当量计算结果表明,米酒能有效降低豇豆体内的PAHs毒性,同时食盐处理也使豇豆体内的PAHs毒性当量降低。米酒和米醋能有效降低豇豆体内∑PAHs和二苯并(a,h)蒽的含量及其毒性当量。 相似文献
8.
168F汽油机工作中出现冒烟是比较常见现象,针对汽油机出现冒黑烟、蓝烟、白烟这三种故障原因进行分析,提醒用户使用时注意预防和排除。 相似文献
9.
10.
基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。 相似文献