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1.
近两年来 ,鲁梅克斯被一些媒体“炒”得沸沸扬扬。那么 ,鲁梅克斯究竟为何物 ?有哪些特性 ?能否在湖北省种植 ?现作粗浅探讨 ,供同仁参考。1 鲁梅克斯品种由来鲁梅克斯是鲁梅克斯K - 1酸膜的简称 ,学名巴天酸膜 ,又叫洋铁叶子 ,别名英国菠菜、饲料菠菜、营养酸膜、高秆菠菜等 ,为蓼科酸膜属多年生草本植物 ,其根就是我国中药中的土大黄。该植物并非有的报刊所称“是一位科学家用了几乎毕生精力 ,花费巨额资金 ,运用高科技方法 ,通过上千种植物的杂交 ,创造出的一个新的物种” ,而是从一种常见的、分布很广的野生蓼科酸膜植物中精心选育而… 相似文献
2.
农作物空间格局变化模拟模型的MATLAB实现及应用 总被引:2,自引:4,他引:2
Agent模型是研究农业土地系统复杂性与动态性的有效工具。在农作物空间格局变化模拟模型(CroPaDy,an agent-based model for simulating crop pattern dynamics)概念化设计的基础上,借助MATLAB平台开放性、矩阵运算能力强等特点,实现CroPaDy模型的数值模拟,并以黑龙江省宾县调查数据为依据,完成模型的区域实证研究。基于MATLAB的模型实现过程充分考虑了CroPaDy模型的多层次性(土地流转行为与作物选择行为)成功实现了3个子模块的动态嵌套模拟:1)Agent生成模块。基于已有的多源GIS数据、统计数据、典型调查数据、以及个体的通用规则,利用蒙特卡洛方法生成每一个个体Agent的属性信息;2)Agent分类模块。基于调查数据对受访农户进行态度聚类分析,然后借助人工神经网络方法确定所有生成的Agent所在的类型;3)Agent决策模块。利用概率方法,计算特定周期内每个Agent的决策行为。区域实证研究中,直接将空间耕地网格作为个体Agent,实现区域全覆盖(网格大小设置为114 m×114 m,约等于户均耕地面积),模拟结果表明,研究区2010年玉米、大豆、水稻、烤烟的模拟结果分别为2 6055.9、5 192.2、3 506.8、3 983.9 hm2,利用宾县统计年鉴(2010)进行验证,模型总体模拟精度达90%以上。CroPaDy模型的设计与实现科学合理,具有较强的理论性与可操作性,能够用以表达特定区域内的农作物空间格局及其动态变化过程。 相似文献
3.
基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较 总被引:3,自引:6,他引:3
近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。 相似文献
4.
5.
土地利用与土地覆被变化驱动力研究综述 总被引:12,自引:1,他引:12
土地利用与土地覆被变化(LUCC)是全球变化的主要原因之一,目前LUCC研究已成为全球变化研究的前沿和热点问题。文章从LUCC研究计划的根本目标出发,指出LUCC所研究的诸多科学问题之间的紧密联系,着重综述了土地利用与土地覆被变化的动力机制及其驱动力模型研究所取得的进展,并分析了每个模型的优缺点及其使用范围。认为今后LUCC驱动机制研究应该从数据的准确性、方法的先进性和理论的新颖性三方面相互联系入手,完善LUCC模型功能及其构建综合的LUCC理论体系,使其研究成果能真正引导土地利用规划。 相似文献
6.
基于MODIS温度/植被指数的东北地区土地覆盖分类 总被引:11,自引:8,他引:11
该文采用MODIS NDVI时序数据对东北区土地覆盖分类进行研究,以验证MODIS区域土地覆盖制图的可靠性。通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理能有效去除云、缺失数据及异常值的影响,使得NDVI时序曲线能更好的反映植被季相变化特征,分类结果表明NDVI时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,混分现象比较严重。该研究通过添加地表温度(land surface temperature, LST)数据解决这一问题,利用所得温度/植被指数TVI对研究区进行土地覆盖分类。所得结果用363个野外调查样区进行验证,NDVI及TVI时序数据的分类精度分别为62.26%与71.63%。结果表明TVI比NDVI对土地覆盖类型中的植被类型识别更有效。 相似文献
7.
北方草地及农牧交错区草地植被碳储量及其影响因素 总被引:2,自引:1,他引:1
【目的】 草地生态系统在全球碳平衡中有重要的意义,草地植被碳库及其变化机制研究是植被生态学的重要命题。本文研究北方草地和农牧交错区草地植被碳密度及其空间格局,解析不同区域草地植被碳密度的关键影响因素,分析了气候、土壤、放牧等因素对地上地下植被碳库的相对贡献。【方法】 基于2002—2009年北方草地及农牧交错带草地植被调查数据,结合同期MODIS/NDVI遥感影像和1﹕100万草地类型图,建立了我国主要草地类型的生物量估算模型;整合野外考察数据和前人研究结果,探讨了研究区地上地下生物碳库及其空间格局;基于研究区255个县级行政单元,分析了不同类型草地植被碳库与气候要素、土壤要素及家畜承载量的关系,应用一般线性模型(GLM)解析了不同影响因素对草地碳密度的相对贡献。【结果】 (1)北方草地与农牧交错区草地地上平均生物碳密度为36.9 g C·m-2,地下生物碳密度为362.9 g C·m-2,地下生物碳密度高于地上10倍,均呈从东到西递减的趋势,频率分布图基本服从对数正态分布,不同草地类型的生物碳密度存在明显差异;(2)整个研究区及草原亚区、荒漠亚区、农牧交错亚区内,地上生物量与年降水量(MAP)呈极显著正相关、与年均气温(MAT)均呈极显著负相关,与土壤黏粒含量(Clay%)呈显著正相关、与土壤砂粒含量(Sand%)呈显著负相关,整个研究区家畜承载量与草地地上生物量之间呈极显著正相关;(3)一般线性模型(GLM)分析结果表明,年平均降水量(MAP)、年均气温(MAT)、土壤黏粒含量(Clay%)、放牧强度对地上生物量空间变异的解释率分别达到29.6%(P<0.001)、5.8%(P<0.001)、0.8%(P<0.05)、1.3%(P<0.001);地下生物量的空间变异主要来自于年降水量(MAP)、年均气温(MAT)、土壤砂粒含量(Sand%),对方差的解释率分别达到12.1%(P<0.001)、6.8%(P<0.001)、1.9%(P<0.005),放牧强度没有明显贡献。【结论】 气候条件尤其是年降水量是草地生物量碳库的主要影响因素,但对地上生物量影响更为明显;土壤质地对植被生物碳库也有显著贡献,尤其对地下生物量的影响更加显著;放牧强度只能解释地上生物量变化的1.3%、对地下生物量没有显著贡献,这一发现意味着气候对生物量碳库的贡献远大于放牧影响。 相似文献
8.
农作物分布格局动态变化的遥感监测——以东北三省为例 总被引:3,自引:1,他引:3
【目的】当前对涉及到耕地内部不同作物空间分布及其变化的研究较少。本文旨在探讨大尺度作物种植面积和分布格局遥感提取方法及景观生态学中景观格局指数在作物格局动态变化分析中的应用。【方法】基于2005年和2010年作物生育期内遥感影像全覆盖的MODIS-NDVI数据,利用RS、GIS技术,通过分析东北地区主要作物(水稻、玉米、大豆)的种植结构、物候历及NDVI曲线特征,建立不同作物面积遥感提取模型,提取大尺度农作物空间分布格局信息。同时,利用景观格局指数方法分析农作物格局动态变化特征和变化规律。【结果】与多年平均统计数据比较,基于MODIS遥感数据提取的作物面积信息,2005年和2010年平均精度达到了90%以上;5年间,东北地区主要作物种植结构发生了较大变化。其中大豆平均斑块面积减少,面积年动态度为-4.47%,水稻和玉米平均斑块面积均增加,且5年的变化幅度均超过20%。【结论】成本和收益是作物面积增加或减少的主要原因;用中等分辨率的遥感数据进行大尺度作物面积提取的方法是可行的;景观生态学中格局指数可以用来分析耕地内部作物格局的动态变化规律。 相似文献
9.
基于时序归一化植被指数的冬小麦收获指数空间信息提取 总被引:6,自引:1,他引:5
为获取农作物收获指数(HI)空间分布信息,该研究充分利用遥感技术,以冬小麦为例,利用时序归一化植被指数NDVI构成的作物生长过程曲线提取MODIS NDVI阶段性累积特征参数,并用生殖生长关键阶段和营养生长关键阶段对应的NDVI累积参数比值HINDVI_SUM构建了用于反演冬小麦收获指数的参数,并建立了参数HINDVI_SUM与冬小麦实测收获指数的定量关系,利用上述定量关系实现作物收获指数空间信息的提取。经过对反演冬小麦收获指数的精度验证,结果表明,利用构建参数HINDVI_SUM在区域范围内反演冬小麦收获指数取得了较好的效果。其中,冬小麦收获指数预测的平均相对误差为2.40%,均方根误差(RMSE)为0.02,证明了该研究利用时序NDVI构建参数HINDVI_SUM反演区域冬小麦收获指数空间信息的方法准确性和可行性。 相似文献
10.
基于遥感技术的气象因素变化影响水稻单产定量研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以黑龙江省五常市为研究区域,应用在水稻移栽期至成熟期选择的系列MODIS影像反演NDVI,通过NDVI间接反演LAI,并逐日拟合水稻全生育期的LAI,结合SIMRIW模型,计算研究区域2006年低温影响下的水稻单产。经演算,水稻单产值为5411.74kg/hm^2,是实际值的84%。研究结果表明应用高时间分辨率MODIS图像能够准确反演并拟合逐日LAI,可以为冷害影响下水稻单产的研究提供参考。 相似文献