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作物叶面积测量的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
对作物叶面积测量理论和方法进行梳理,综述了基于单叶叶面积、单株叶面积、群体叶面积3个维度进行叶面积测量的研究进展,提出作物叶面积测量的物理原理、数学建模原理、光学特征提取原理的理论分类,从精确度、有损和无损测量2个角度分析了叶面积测量的研究进展,并对叶面积测量技术发展趋势进行展望。 相似文献
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冬季覆盖作物-春玉米种植模式是减缓华北平原冬小麦减少导致的耕地裸露及其环境影响的新型农业生产方式,但其翻压后对华北平原下一季春玉米生长季作物产量和土壤养分及微生物学性质的影响研究鲜见。本研究以华北平原冬闲田-玉米(WFM)为对照,设置毛叶苕子-玉米(VrM)、二月兰-玉米(OvM)以及冬油菜-玉米(BcM)3个覆盖作物处理,通过盆栽试验研究了冬季种植覆盖作物翻压对玉米生长季土壤理化性质、微生物量和玉米生长特性的影响。结果表明:(1)翻压覆盖作物显著提高了玉米产量以及作物养分吸收量。与WFM处理相比,OvM处理秸秆产量和籽粒产量提高幅度最大,分别为33.3%和35.5%(P0.05);BcM处理地上部氮、磷、钾和地下部磷素吸收量显著提高(P0.05),分别为30.7%、74.7%、57.6%和171.4%。(2)翻压覆盖作物能显著提高0~10和10~20 cm土层有机质、碱解氮、有效磷、速效钾、全氮和全钾含量(P0.05)。此外,翻压覆盖作物能显著降低玉米幼苗期土壤NH_4~+-N和NO_3~--N含量(P0.05),范围为0.50~3.52和21.40~33.13mg·kg~(-1)。(3)在玉米的不同生育期,覆盖作物翻压处理的SMBC、SMBN和SMBP均显著高于冬闲处理(P0.05)。综合翻压覆盖作物对华北平原玉米产量及土壤理化性质和微生物量含量的影响,华北平原冬油菜-玉米和二月兰-玉米轮作模式效果较好。 相似文献
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随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。 相似文献
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西藏高原灌区参考作物蒸散量模型的适用性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为明确参考作物蒸散量(ET_0)计算模型在西藏高原灌区的适用性,推荐适宜于气象资料短缺条件下的ET_0计算模型,本研究基于满拉、墨达、江北3个灌区的气象站的长系列数据,以FAO推荐的Penman-Monteith(FAO 56 PM)模型计算的ET_0为标准,对ET_0的5种常用计算模型的适用性进行评价。结果表明:Makkink、Irmark-Allen、FAO 17Penman、Hargreaves-Samani和Priestley-Taylor 5种模型模拟的日尺度ET_0变化趋势与FAO 56 PM模型一致,在年际间均呈先增后减的变化规律,且峰值出现在6~7月份,但各模型适用性存在显著差异。Makkink模型的日尺度MAE、RMSE、NSE值分别为0.37 mm/d、0.45 mm/d和0.84,模拟精度及可信度最高;Irmark-Allen模型次之,MAE、RMSE、NSE分别为0.65 mm/d、0.71 mm/d、0.62;Priestley-Taylor模型最差,MAE值最大达4.91 mm/d且NSE值小于0。年尺度下,各模型较FAO 56 PM均存在高估现象,其中FAO 17Penman、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor模型的NSE值介于-3 571.76~-118.00之间,模拟结果不可信;Makkink模型的NSE值最接近于0,模拟结果可信,但模拟过程的误差较大。综合评定,推荐Makkink为西藏高原灌区气象资料短缺条件下的ET_0简化模型。 相似文献