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1.
为了探讨甘肃省种植业系统可持续发展,本研究基于能值理论研究了2007-2017年甘肃省种植业系统的能值投入和产出动态变化。结果表明:甘肃省种植业系统总能值投入呈先增加后减少趋势,2015年达到峰值,为5.48×10~(22) sej;种植业系统总能值产出呈先增加后减少趋势,2014年达到峰值,为2.55×10~(22) sej。与全国种植业系统相比,甘肃省种植业系统的净能值产出率、能值投入率、环境承载率和可持续发展指数的年均值偏低,分别为0.71、1.54、1.50和0.48。由此可见,甘肃省种植业系统缺乏活力,发展潜力较低,属于不可持续的消费型经济系统。因此,甘肃省在今后发展过程中,应该提高资源利用率,减少不可更新工业辅助能的投入,注重生态环境保护,进一步促进种植业系统的可持续发展。 相似文献
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为了解不同生育阶段气候变化对旱地春小麦产量的影响,利用陇中地区1971-2017年逐日气温和降水量,运用APSIM模型模拟春小麦生育期和产量,对近47年来该地区气候变化特征及其与春小麦产量的相关性进行了分析。结果表明,陇中地区年降水量按4.639 mm·10a^-1的速率显著减少,春小麦全生育期降水量按1.304 mm·10a^-1的速率减少,8个生育阶段的降水变化趋势不同,其中灌浆-成熟期的降水量下降幅度最大,倾向率为-2.995 mm·10a^-1;分蘖-拔节期的降水量有明显的上升趋势,倾向率1.855 mm·10a^-1。旱地春小麦全生育期和各生育阶段的日均温、日均最高温和日均最低温都呈上升趋势,并且日均最低温的上升幅度要大于日均最高温。经相关分析,旱地春小麦全生育期降水量和日均最高温与产量分别呈极显著和显著相关;拔节-孕穗期和灌浆-成熟期降水量与产量的相关性分别达显著和极显著水平,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期日均温与产量均呈极显著相关,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期的日均最高温与产量分别呈显著相关和极显著相关。 相似文献
3.
旱地小麦产量及其构成因素灌溉效应的模拟分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为揭示灌水时期与灌水量对黄土丘陵区小麦产量及其构成因素的影响规律,依据黄土丘陵典型区域定西1971-2016年气象数据及定西市安定区凤翔镇安家沟村2016年大田试验数据,利用APSIM(Agricultural Production Systems Simulator)平台,动态模拟各灌溉处理下的小麦生长发育过程,并对各灌溉响应进行模拟分析。结果表明:小麦全生育期需水量为315.25 mm,各生育阶段需水量为播种~出苗21.13 mm、出苗~分蘖26.60 mm、分蘖~拔节33.27 mm、拔节~孕穗77.17 mm、孕穗~开花69.31 mm、开花~灌浆36.19 mm、灌浆~成熟51.58 mm。为提高产量,最佳灌水时期应在播种至拔节,灌水量不宜超过60 mm;开花前各生育阶段灌溉处理都明显提高了单位面积籽粒数量,其中以分蘖~拔节阶段(TS)最明显,拔节~孕穗阶段(JS)灌水量不宜超过80 mm、孕穗~开花阶段(BS)灌水量不宜超过20 mm。开花~灌浆阶段(FS)灌水量40 mm对粒重增加的促进作用最明显。 相似文献
4.
针对作物生产碳排放预测较为困难的实际问题,提出基于BP神经网络算法的玉米生产碳排放预测模型。选择地处河西走廊石羊河下游的民勤绿洲246家农户,面对面调查玉米种植户农场内生产投入数据,将玉米生产投入数据作为神经网络输入层;查阅和梳理国内外相似区域玉米生产环节碳排放系数,运用碳足迹生命周期法计算得到的碳排放值作为神经网络输出层;基于BP人工神经网络算法,运用试凑法确定网络隐含层节点个数,建立河西绿洲玉米生产碳排放预测模型,选择多元线性回归模型、多元非线性回归模型,对该模型有效性进行评估。研究结果表明,3层且各层节点数9、10、1的神经网络结构能够准确预测河西绿洲玉米生产碳排放,其碳排放预测值为0.763 kg(CO_2-eq)·kg~(-1)(DM);9-10-1结构的神经网络预测模型的相关系数(R~2=0.984 7)高于多元线性和非线性回归模型,该神经网络结构模型的均方根误差(RMSE=0.069 1)、平均绝对误差(MAE=0.051 3)均低于其他模型,BP神经网络算法预测性能明显优于其他预测模型。该研究为准确预测农业生产碳排放提供了新思路和可操作方法。 相似文献
5.
为定量评估甘肃省定西市旱地春小麦‘定西35号’产量对各生育阶段降水量和气温变化的响应,以研究区1971—2017年逐日降水量和气温数据为基础,利用APSIM模型对小麦生育期和产量进行模拟,对近47年来研究区降水量和气温变化与春小麦产量的相关性进行了分析,并用二次多项式回归法分析了气候变化对小麦产量的影响。结果表明:8个生育阶段中,与小麦产量显著相关的6个气候因子分别为灌浆–成熟期的降水量、日均温和日均最高温,拔节–孕穗期的降水量、日均温和日均最高温;主效应分析显示,灌浆–成熟期的日均最高温、降水量、日均温和拔节–孕穗期的日均最高温、日均温、降水量对春小麦产量的直接贡献依次降低;单因素效应分析结果表明,拔节–孕穗期的降水量与产量呈开口向上的二次抛物线上升趋势,灌浆–成熟期的降水量与产量呈开口向下的二次曲线变化,小麦产量随拔节–孕穗期日均温的升高呈二次抛物线下降变化,随灌浆–成熟期日均温的升高呈二次曲线上升变化;小麦产量随着拔节–孕穗期日均最高温的升高而增加,但产量在达到某一峰值后随着温度的升高出现报酬递减;灌浆–成熟期日均最高温对产量的直接贡献率为负效应,但二次项偏回归系数为正值,表示为叠加正效应。 相似文献
6.
:籽粒蛋白质积累过程的准确模拟对黄土丘陵区旱地小麦优质生产的有效调控有重要意义。利用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村2016—2017年大田试验数据及定西市安定区1971—2017年气象资料,建立基于APSIM(agricultural production systems simulator)的旱地小麦籽粒蛋白质含量模型,采用相关性分析方法检验,并定量分析了耕作方式(传统耕作、传统耕作+秸秆覆盖、免耕及免耕+秸秆覆盖)和播期(正常播期、早播、晚播)对小麦籽粒蛋白质含量的影响。结果表明:3个播期处理和4种耕作方式下,产量和籽粒蛋白质含量模拟值和观测值之间的均方根误差(RMSE)分别为66.4~121.9 kg·hm-2和0.2%~1.1%;归一化均方根误差(NRMSE)分别为1.23%~9.66%和1.31%~9.94%,模型模拟精度较高。播期对旱地小麦籽粒蛋白质含量的影响显著,正常播期的蛋白质含量最高,晚播明显降低了蛋白质含量。4种耕作方式的小麦产量与籽粒蛋白质含量均呈开口向下的二次曲线关系,随着蛋白质含量的升高,产量呈先增加后减少的态势,经过秸秆覆盖的耕作方式(传统耕作+秸秆覆盖和免耕+秸秆覆盖)比不覆盖的耕作方式(传统耕作和免耕)更利于小麦籽粒蛋白质含量的提高。 相似文献
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为了探索甘肃农牧交错带影响农牧业生产的关键因素——降水的变化规律,本研究利用1971-2019年甘肃农牧交错带30个气象站点的降水量时间序列,研究了区域49 a来降水的年、季、月变化趋势和空间分布特征,并运用Mann-Kendall突变检验法和小波分析法分析了区域降水量变化的突变特征和周期特征。结果表明:近49 a来,研究区年平均降水量为442.24 mm,以5.39 mm·(10a)-1的速率增加,并分别于1973,1980,1984和2018年发生了突变;就季节而言,夏季降水量最多,但呈微弱减少趋势,秋季降水量增加最明显,冬季降水量最少但呈微弱增加趋势,4季降水量均发生了突变;年内各月降水量变化不一致,3月和8月的降水量呈减少趋势,其他月份的降水量均呈增加趋势,其中5月降水量增加最为明显;从空间分布来看,研究区年降水量南多北少,自南向北逐步递减;而年降水量变化速率自南向北逐步递增。 相似文献
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旱地小麦在不同氮肥处理下叶面积指数变化的模拟模型研究 总被引:4,自引:1,他引:3
【目的】为了解旱地小麦叶片生长规律、研究旱地小麦地上部主要器官的生长规律提供科学依据.【方法】采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了不同氮肥处理条件下旱地小麦叶面积指数变化的模型.试验采用裂区设计,获取2013-2015年兰州和定西两地试验田间不同氮肥施入和不同品种的试验数据,并对模型予以检验.【结果】在适中量氮肥施入方案下,模型对两个品种的模拟值与实测值都表现出更好的一致性和相关性;在低氮和高氮施入方案下,模型指标处在可接受范畴,其中,RMSE为0.107~0.596;R2为0.761~0.983;Me值均大于0.5.【结论】在旱地小麦全生育期的8个阶段,通过模型计算的模拟值与实测值呈显著正相关,模拟效果较好;就施肥方案而言,在适中量氮肥施入方案下,模型更加贴近实际数据,更具普适性;就品种而言,模型计算数据对‘西旱2号’的实际数据解释程度更高、有效性更强. 相似文献
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基于Wi-Fi无线感知技术的奶牛爬跨行为识别 总被引:1,自引:0,他引:1
奶牛发情和爬跨行为之间存在着密切的联系,及时发现奶牛的爬跨行为是检测奶牛发情、提高养殖收益需要考虑的重要问题。为了在自然环境下可靠地检测奶牛的爬跨行为,同时避免引起应激反应,研究并提出基于Wi-Fi信号的奶牛爬跨行为检测与识别方法。首先,应用部署在日常生活环境中通用的Wi-Fi设备捕获奶牛的运动状态数据;其次,通过载波聚集、移动加权平均滤波对数据进行预处理;第三,基于局部离群因子LOF算法,实现信号跳变检测并以此为基础获取包含奶牛动作的信道状态信息(Channel State Information, CSI)序列片段;第四,设计并提取CSI序列片段的特征,构建了包含3类奶牛动作,共计8 127个样本的数据集;最后,基于长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)构建奶牛行为识别模型。通过使用数据集中2 497个样本作为测试集检验提出的网络模型,检验结果表明,系统能够可靠地捕获包含奶牛动作的CSI序列片段,并以较高的准确率识别奶牛的爬跨行为。模型在测试集上对3类样本的总体分类准确率为96.67%,其Kappa系数为0.943 1,获得了较高的性能。研究结果将基于Wi-Fi信号的无线感知技术引入农业信息化领域,扩展了动物行为监控的技术手段,为无线传感技术在农业智能化方面的应用提供了参考。 相似文献
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