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植物种群空间分布格局不仅反映植物的空间分布特点,还有助于研究者了解植物利用资源的现状和生存能力。本研究以矮生嵩草(Kobresia humilis)为研究对象,按株丛斑块面积将矮生嵩草分为小斑块级株丛(0~30 cm2)、中斑块级株丛(30~80 cm2)和大斑块级株丛(>80 cm2)3个株丛级,采用点格局分析的g函数统计方法,分析了矮生嵩草各级株丛的空间格局及关联性。结果表明:矮生嵩草种群中小斑块级株丛占比高于中斑块、大斑块级株丛占比,种群中幼苗充足,正处于稳定的增长阶段;矮生嵩草小斑块、中斑块、大斑块级株丛在小尺度范围内表现为聚集分布,随着尺度的增大,所有株丛斑块的聚集程度减弱,逐渐趋向于随机分布;小斑块与中斑块、大斑块的矮生嵩草株丛在小尺度内表现为正关联。斑块聚集分布和相互共存是矮生嵩草的一种生存策略。 相似文献
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磷是植物生长必需的营养元素之一,在农业生产中起着关键作用。然而,长期过量的磷肥投入导致土壤磷素水平增加,进而加大了土壤磷素流失风险,造成农业非点源磷污染,同时这也成为导致水体富营养化的主要因素之一。因此,识别和管理农业非点源磷的流失风险关键区,成为面源污染亟待解决的关键问题。磷指数模型起源于20世纪90年代,是评估农田磷流失潜力和指导磷管理决策的重要工具之一。根据研究区特点,美国众多学者在各州设立了不同的磷指数指标体系,优化了磷指数的组成因子、计算方法和分级标准。本文对美国各州磷指数模型评价体系进行了综述和评价,指出了磷指数模型的局限性,提出了改进方向,以期为我国磷素管理方法提供借鉴。 相似文献
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新几内亚凤仙(Impatiens hawkeri)为凤仙花科凤仙花属多年生常绿草本植物。原产热带的新几内亚岛,花色多,娇美可爱,花叶争妍,璀璨缤纷,气候适宜可终年有花,是国际上流行的一种花卉。新几内亚凤仙可盆栽摆放花坛、公共场所和室内厅堂,点缀窗台或阳台,花鲜艳雅致。常见的品种类型 相似文献
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稻瘿蚊综合防治技术 总被引:1,自引:0,他引:1
稻瘿蚊Oyesolia oyyzae(W ood m ason)双翅目,瘿蚊科。别名稻瘿蝇。本溪地区近年来发现稻瘿蚊为害,经调查,目前本溪县40%水田发现稻瘿蚊为害,已严重影响水稻产量。1形态特征成虫:雌虫体长3.5~4.8 mm。翅展8.5~9 mm。体淡红色,密被细毛,近圆桶形中间略凹。触角黄色15节。雄虫体略小,似葫芦状中间收缩,好象两节。中胸小盾板发达,腹部纺锤形隆起似驼峰。前翅透明具4条翅脉。卵:卵长0.5 mm左右,长椭圆形初白后变红色或紫红色。幼虫:幼虫共3龄,1龄蛆形,长约0.87 mm;2龄纺锤形,长约1.3 mm;3龄体形与2龄相似体长3.3 mm。蛹:椭圆形,浅红色至红褐色,… 相似文献
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秸秆连续还田对苏打盐碱水稻土养分及真菌群落的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
为探明水稻秸秆长期还田对苏打盐碱土养分状况以及土壤真菌群落结构的影响,采用盆栽试验,设置0(CK)、3.0(RS1)、7.5(RS2)、12.0(RS3)、16.5(RS4)t·hm-25个梯度秸秆还田量,于连续还田5 a后测定土壤的pH值、有机质、全氮、全磷、全钾、速效养分含量以及真菌的相对丰度、Alpha多样性和群... 相似文献
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为提高设施番茄灌溉的精准性,该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统,该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻,结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律,把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段;根据温室内温湿度信息及排液电导率(electrical conductivity,EC)值反馈的番茄植株根部信息,制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水(或低浓度营养液)。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照,分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%,用肥量减少7.3%,排液比降低7.9%,排液EC值降低9.3%;与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%,用肥量减少20.0%,排液比降低17.9%,排液EC值降低4.9%。栽培效果显示,使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异(P>0.05),但株高增加4.8%;与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异(P>0.05)。预计使用该称量反馈灌溉系统,园区15栋日光温室(1.22 hm2)相比基于辐射累积控制灌溉,应用效益月节约0.276万元,与定时灌溉方式相比,园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程,实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。 相似文献
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小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将其放在CBS(卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU)的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度(mean Average Precision, mAP)达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数(Frame Per Second, FPS)为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。 相似文献