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大别山区是国家水土保持重点建设工程的主要区域之一,为探究不同时间尺度下不同降雨等级和植被类型对产流产沙影响,基于霍山县水土保持试验站2011—2018年的试验小区自然降雨及产流产沙量观测数据进行了定量分析。结果表明:(1)在次降雨事件的时间序列分析中,2011—2018年次降雨存在雨量更大、雨势更急的趋势,茶叶相对于黄豆等其他植被,具有显著的保沙能力,且其减沙效益高于减流效益,8年的黄豆种植使得土壤侵蚀愈发严重。(2)在99%的置信水平下,黄豆的产沙风险是茶叶的21.29倍。(3)随着降雨等级提升,产沙风险也逐步提升,其中暴雨和大暴雨产沙风险较其他降雨等级显著提升。(4)茶叶出现产沙与瞬时雨强相关,雨强对产沙的重要性高于雨量,黄豆多由产流而导致产沙,雨量对产沙的重要性高于雨强,各因子对茶叶的评价平均精度高于黄豆。(5)黄豆处于三叶期—开花期和结荚期—成熟期时具有较好的保水保沙效益,而三叶期—开花期产流产沙峰值主要由于高水平的雨量雨强导致。研究结果较好地显示了茶叶和黄豆在不同降雨及生长状态下的产流产沙特征及影响因素,可为大别山地区以减少水土流失为目的的植被种植与管护提供科学依据。 相似文献
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笔者通过对乡土植物特征的阐释,对于乡土植物在园林绿化建设中的应用状况进行研究分析,以此来讨论乡土植物在园林绿化应用中存在的问题,并且对出现的问题提出相应的应对措施,为乡土植物更好应用提供一些参考性建议。 相似文献
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基于深度学习多源数据融合的生菜表型参数估算方法 总被引:1,自引:1,他引:0
生菜外部表型参数的无损、高精度估算对全天候生长监测意义重大。为提高生菜表型参数估算模型泛化性能,以基质培生菜为研究对象,提出了基于深度学习的融合二维RGB图像和深度(Depth)图像的生菜表型参数(湿质量、干质量、株高、直径、叶面积)高精度估算方法。采集4个生菜品种生长全过程的表型参数数据集,包含RGB图像、深度图像和人工测量的表型参数,共388个样本。对RGB图像和深度图像进行背景分割和数据归一化,输入构建的深度学习多源数据融合模型对5种表型参数进行同步回归训练。试验表明,该研究方法对5种表型参数的估算决定系数均高于0.94,平均绝对百分比误差均低于8%,而传统特征提取+机器学习方法对部分表型参数估算的平均绝对百分比误差高达13%以上,表明该研究估算方法具有较高的精度。消融试验表明融合RGB和深度图像的深度学习模型优于仅使用单源图像的模型,尤其在株高、直径和叶面积的估算上。对生菜不同品种和不同生长阶段的估算结果表明该模型适用于不同颜色、形状的生菜品种,亦对不同生长阶段、不同植株大小的生菜具有一定的适应性。因此,该研究提出的基于深度学习多源数据融合模型的生菜表型参数估算方法性能优异,对设施蔬菜生长监测和产量预估有重要的应用价值。 相似文献
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根据大豆叶片氮素含量光谱检测技术研究结果,设计了具有4个通道、两种检测模式的便携式检测装置,分别采用540nm波段冠层反射率和比值植被指数RVI检测大豆开花前期和结荚前期叶片氮素含量.该装置由敏感波段光电传感器、信号放大电路、A/D转换器和单片机系统构成.单片机系统内建立了敏感波段冠层反射率及相关植被指数与大豆氮素含量的反演模型,可直接根据冠层反射率反演出大豆叶片氮素含量,也可通过串口通讯将反射率数据传给上位机进行进一步的处理.经田间试验验证,该仪器具有质量轻、价格低、操作简便和检测精度可行等优点,可以为大豆氮肥合理施用提供指导. 相似文献
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为明确以天然产物阿魏酸为母体进行化学结构改造得到的化合物4-羟基-3-甲氧基肉桂酸乙酯的生物活性及其除草机制,利用茎叶喷雾法和小杯法测定其对马唐和反枝苋的生物活性,基于生理生化指标及功能基因表达量对其除草作用机制进行研究。结果表明:4-羟基-3-甲氧基肉桂酸乙酯对马唐茎叶鲜重抑制中浓度IC50为46.27 mg/L;对反枝苋胚根和芽的IC50分别为129.94 mg/L和147.33 mg/L,且在500 mg/L浓度处理时可抑制反枝苋种子萌发;对拟南芥根长的IC50为43.82 mg/L,在160 mg/L浓度处理时拟南芥几乎停止生长、叶片发黄、根毛堆积。该化合物以1 000 mg/L浓度处理马唐叶片2、3、8 h后,电导率较对照组分别增加了22.70%、18.46%和25.62%;1 000 mg/L浓度处理下叶绿素a/b为2.43,较对照的3.62显著下降;处理后叶表微观结构观察发现化合物浓度越大,植物叶片表皮毛倒伏和褶皱越严重;拟南芥AT4G04820基因表达量显著下降,在处理45 min时下降最显著,与对照组相差42.52倍,微管蛋白含量下降,造成微管解离,从而抑制植物生长。表明4-羟基-3-甲氧基肉桂酸乙酯具有较强的除草活性,可能通过破坏细胞结构、抑制光合作用及阻止根生长等途径使杂草生长受到抑制甚至死亡。 相似文献
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