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21.
基于四川盆地内8个雨量站1954—2010年的月降水资料,运用降水集度、线性回归分析、滑动平均法、距平百分率、Kendall秩次相关法、小波分析、Mann-Kendall检验法以及滑动t检验法,对四川盆地降水量年内分配情况、年和四季降水量变化趋势、周期及突变性进行了分析。结果表明,四川盆地降水量年内分配呈季节性变化;年及四季降水量均呈减少趋势,其中,年和秋季降水量减少趋势在95%置信区间内显著;年、秋季和冬季降水量变化周期较短,均小于10 a;春季和冬季降水量不存在明显的突变点,年和秋季降水量突变开始的时间分别为1985年和1997年,夏季存在2次突变,突变点分别为1979年和1997年。 相似文献
22.
不同喷灌水氮组合对马铃薯耗水、产量和品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探讨黑龙江省克山县圆形喷灌机条件下不同水氮组合对马铃薯的耗水规律、产量和品质的影响,同时确定节水、节肥、高产目标下适宜的水氮组合方式,试验设置了2个灌水水平:灌水总量W1(80 mm)和W2(100 mm);4个追氮量水平:F1(45 kg/hm2),F2(56.6 kg/hm2),F3(70 kg/hm2)和F4(86.6 kg/hm2);2个施氮频次:C1为块茎膨大期1次施入,C2为块茎膨大期分2次施入,并选择雨养区作为对照.结果表明:马铃薯全生育期耗水量为313~332 mm,块茎膨大期耗水量最大,占全生育期耗水总量63.4%~66.0%,幼苗期和块茎形成期是需水关键期,应结合马铃薯生长状况和当地雨水情况,适当进行补充灌溉;相比于其余处理,W2F4C2处理产量最高,达到46 525 kg/hm2;不同水氮组合间马铃薯的淀粉、维生素C、粗蛋白含量及商品薯率无显著差异,粗蛋白含量随着施氮量的增加呈现先降低后升高的趋势.综合比较,建议在黑龙江半湿润地区,可采用高水(100 mm)高肥(86.6 kg/hm2)高频次(块茎膨大期分2次施入)的方案. 相似文献
23.
为了找寻冰雹天气发生的原因及对农业的影响,利用多普勒雷达的反射率因子、径向速度、垂直累积液态水含量(VIL)等产品,结合高低空环流形势及地面资料,对发生在长治市2016 年6 月13 日的强冰雹天气过程进行分析。结果表明:(1)此次冰雹天气是由高空冷槽和与地面暖低压共同作用结果;(2)强回波与三体散射(TBSS)对提前预报强冰雹有较好的指示意义;速度场的辐合辐散可以判断回波未来发展趋势,增强预判准确性;当TBSS出现一定的持续性时,TBSS可以作为强冰雹预警的辅助指标;VIL是判别冰雹的有效工具之一,且对冰雹的预报有较好的指示作用;(3)加强冰雹监测,通过及时的“点”监测,实现“面”预警,是减少冰雹对农业生产造成灾害的一种有效的补充手段。 相似文献
24.
辣椒EST-SSR标记的开发 总被引:9,自引:0,他引:9
对4000条辣椒EST序列进行筛选,获得了119条含有SSR的EST,共设计出35对EST—SSR引物,占所有EST序列的0.87%。在所有的SSR—ESTs中,二核苷酸重复含量最高,其次是三核苷酸重复。GA和AGA分别是二,三核苷酸重复中含量最高的重复基元。以不育系(cytoplasmic male sterility,CMS),保持系基因组DNA为模板,对EST—SSR引物进行筛选,首次获得Pe21、Pe26和Pe27等3对特异引物,并扩增出特异片段分别为CMSPe2160、CMSPe260、CMS Pe27300. EST—SSR标记作为功能基因的一部分,可以直接揭示或反映相关基因功能,特异标记基因的一部分序列,它的应用将对进一步研究辣椒胞质雄性不育分子机理带来一定的促进作用。 相似文献
25.
26.
PAM施用方式对土壤水热及玉米生长的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探寻PAM在玉米生产中的最佳施用方式,在河套灌区玉米播种时,以不施PAM为对照,研究PAM沟施、混施、撒施、穴施对土壤水分、土壤温度和玉米生长的影响。结果表明:1)在玉米生长的不同时期,PAM都可提高土壤水分,特别是在干旱的玉米抽雄吐丝期、灌浆期具有显著作用;2)PAM可延缓玉米幼苗期、三叶期的土壤温度回升,抑制玉米幼苗生长;3)从玉米拔节期开始,PAM可促进玉米生长,在玉米抽雄吐丝期、灌浆期效果最为显著;4)PAM沟施、混施、撒施、穴施的玉米产量分别较对照提高30.6%、39.3%、40.2%和31.7%,水分利用效率分别提高18.97%、25.43%、29.69%和20.46%,水分产出率分别提高31.36%、40.71%、42.15%和32.32%;5)在河套灌区,PAM撒施是玉米播种时相对适宜的施用方法。 相似文献
27.
番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据,针对温室番茄栽培密度大,植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题,该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法,引入图像组合增强与前端ViT分类网络,以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时,通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络,解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后,引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集,验证了该方法的可行性与有效性。经测试,研究提出的目标检测模型的平均识别率均值(mean average precision,mAP)为92.30%,检测速度为28.46帧/ s,其中分别对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明,与YOLOX、组合增强YOLOX相比,改进后的模型mAP提高了2.38~6.11个百分点,相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型,mAP提高了16.56~23.30个百分点。可视化结果表明,改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检,从而达到了高精度的协同检测的目标。研究成果为温室种植环境下的番茄生长识别提供参考。 相似文献
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