不同氮素水平下施用钾肥对花生产量的影响

通过田间试验，研究了贵州地区不同氮素水平下的钾肥用量对花生的增产作用。结果表明：不同氮素水平下，花生产量随着钾肥用量的增加，产量也随着增加，当钾肥用量达到一定量时，花生产量达到最高值，在这个基础上增加钾肥用量，花生产量不但不增加，反而下降。不同氮素水平下，都以钾2（K2O 135．0kg／hm^2）水平时，花生产量最高。分别较不施钾增产20．60％和18．99％。施用钾肥能抑制花生植株徒长并且增加花生单株结果数、百果重和出仁率。施用钾肥增加纯收入118．35～2194．00元／hm^2，增幅1．02％～18．92％。     

贵州省铜仁地区花生平衡施肥试验研究

贵州省铜仁地区的花生平衡施肥试验证明 ,花生的合理施肥有极显著的增产增收效益。其中施氮 ( N) 2 8kg/ hm2 可增产花生 4 0 .7%～ 4 2 .3% ,施磷 ( P2 O5) 12 0 kg/ hm2 可增产花生34 .7%～ 61.5% ,施钾 ( K2 O) 75kg/ hm2可增产花生 2 3.0 %～ 2 3.2 %。施微肥 (硼、锌、钼、铜、铁 )可增产花生 7.0 7%～ 15.2 %。平均每投入一元氮磷钾微肥可分别增收 2 8.6～ 2 9.6,15.6～2 2 .3,9.1～ 9.5,3.8～ 7.4元。建议花生的 N∶ P2 O5∶K2 O配比为 10 0∶ 4 30∶ 2 60并添加微肥适量。平衡施肥在贵州的增产潜力很大 ,在贵州铜仁地区及其他相应地区有很大推广价值     

基于时间稳定性和降维因子分析的土壤水分监测优化

以南京市高淳区青山茶场中相邻的茶园和竹林坡地为研究区,对研究区土壤水分进行长期定点监测。基于土壤水分时间稳定性,结合因子分析选取典型样点组合,采用多元线性回归模型构建各监测点土壤水与典型样点间的数量关系。通过典型样点预测各监测点土壤水分,并检验预测结果,以期通过少数样点的监测来反映研究区的整体概况,优化研究区土壤水分监测。结果表明:在茶园仅监测7个点时,验证期RMSE小于1.5 cm3/cm3;竹林仅监测5个样点时,验证期RMSE小于1.7 cm3/cm3,模型能很好地预测研究区各样点土壤水分,为优化土壤水监测、减少野外工作量提供了理论依据。不同土地利用方式、不同深度处土壤水分分布特征存在显著差异;竹林土壤水分具有较强的时间稳定性,土壤水分的空间自相关性较茶园强;30 cm深处比10 cm深处土壤水分具有更稳定的空间分布结构。     

河西绿洲灌区玉米间作绿肥根茬还田的氮肥减施效应

[目的]明确玉米与间作豆科绿肥根茬还田生产方式在河西绿洲灌区的氮肥减施效应.[方法]玉米间作豆科绿肥,绿肥(针叶豌豆和毛叶苕子)地上部乂割做饲草根部还田,定位试验位于甘肃河西绿洲,始于2011年,至本试验取样时已进行了10年.试验共设8个处理,包括无绿肥根茬还田条件下后茬玉米不施肥对照,施常规量氮肥(N 375 kg/...     

论建立耕地产出动态平衡制度

本文在分析我国现行的耕地总量动态平衡的利弊之基础上，提出要建立耕地产出动态平衡制度。耕地产出动态平衡就是以耕地产出数量或产出价值为基础和核心的动态平衡，包括耕地绝对产出的动态平衡和耕地相对产出的动态平衡两个层次。实现耕地产出动态平衡有两种途径：一是粗放式平衡，二是集约式平衡，耕地产出动态平衡制度应体现区域性和时间性。建立耕地产出动态平衡制度兼顾了耕地的数量与质量，有利于保护生态平衡。保证粮食安全，保障城市化发展。     

杨树多年栽植和繁殖产生"弱势化"的调查分析

在总结菏泽50多年来推广杨树良种的经验和教训的基础上,对黑杨I-69/55、中林46无性系弱势化的问题进行了初步研究,认为杨树无性系确实存在弱势化问题,指出了弱势化的原因,提出黑杨新品种在一个地区表现较好的时期大约15年或16年左右,欧美杨比美洲黑杨出现弱势化略早的观点。     

基于不同卷积神经网络模型的红壤有机质高光谱估算

以卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）为代表的深度学习方法因具有强大的特征学习能力已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域,但在土壤高光谱遥感领域研究较少。为探究其在小样本数据集下,通过高光谱数据估算土壤有机质（Soil Organic Matter,SOM）的可行性,以江西省奉新县北部为研究区,248个红壤样本为研究对象。对比分析深度学习方法CNN、多层感知器（Multilayer Perceptron,MLP）、常用的机器学习方法随机森林（Random Forest,RF）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）在不同光谱预处理下的建模效果,在此基础上分别建立5种各具特点的CNN结构模型,以探讨不同网络结构的建模效果,包括最早提出的LeNet-5、具有大卷积核的AlexNet-8、采用小卷积核的VGGNet-7、含有Inception结构的GoogLeNet-7以及使用残差学习的ResNet-13。此外,还探讨了VGGNet模型在5种不同网络深度下的模型效果。结果表明：在使用原始光谱的情况下,CNN模型依然能够取得较好的建模效果（相对分析误差>2.5）;浅层CNN结构优于深层建模效果,超参数较小的卷积核、步长和池化范围有助于提取更多的特征数量,提高建模精度;VGGNet-7网络结构在所有模型中表现最为突出,在训练集上决定系数为0.895,均方根误差为4.145 g/kg,相对分析误差为3.447,在验证集上决定系数为0.901,均方根误差为4.647 g/kg,相对分析误差为3.291,具有极好的模型估测能力;680、1 360、1 390、1 920、2 310 nm及其附近是VGGNet-7建模过程中所提取的SOM重要特征波长。因此,CNN能够简化光谱预处理过程,在土壤高光谱遥感小样本建模中具备可行性,具有非常广阔的应用前景,VGGNet-7可以应用于红壤地区通过高光谱数据快速、准确的估算SOM含量。     

江西省1988-2017年新型城镇化水平与不透水面的相关关系

[目的] 结合不透水面对新型城镇化水平进行分析，探究江西省各市新型城镇化发展的规律及趋势，为江西省新型城镇化的发展提供科学参考。[方法] 从人口、经济、社会、空间4个方面构建新型城镇化的指标体系，在分析江西省1988-2017年各市新型城镇化水平的同时，基于不透水面数据，研究城镇化水平与不透水面不同阶段的相关性变化，构建二者的线性关系模型。[结果] ①30 a间江西省城镇不透水面扩张明显，整体呈现高-较高-中-较低-低密度圈层分布的空间格局。②江西省城镇化发展水平呈现出"北高南低"的空间分布特征，区域间发展不均衡；③2006年为该区城镇化水平增长的突变点，前后城镇化水平与不透水面相关性存在差异；④各市不透水面与新型城镇化水平线性拟合决定系数R²均大于0.9，拟合效果较好。[结论] 不透水面与新型城镇化水平存在较强相关性，利用不透水面数据能较好地反映各市新型城镇化水平，这有助于分析城镇化发展趋势，促进区域城镇化研究。     

景宁县毛竹丰产栽培技术

论述了景宁县毛竹丰产栽培技术,包括选地整地、母竹选择与挖掘、栽植、幼林与成林抚育管理、病虫害防治、竹材采伐等内容,对景宁县发展毛竹产业,提高林区发展、林业增效、林农增收具有现实意义。     

贵州省降雨侵蚀力时空变化特征研究

降雨侵蚀力是区域土壤侵蚀状况定量化的首要因子,反映了区域降雨对土壤侵蚀的潜在作用.贵州省地处喀斯特强烈发育地区,水土流失极为严重.利用罗甸小区降雨过程资料及相应的土壤流失量资料,得出贵州省降雨侵蚀力指标的最佳组合为EI30;采用回归分析得出降雨侵蚀力的简易算法为:R=2.0354P1.2159+45.5649.利用264个站点1956-2000年的月降雨量、多年平均降雨量资料得出各站点降雨侵蚀力,并采用Kriging方法进行插值,得到降雨侵蚀力的空间分布图.结果表明:贵州省降雨侵蚀力的空间变化表现为由南向北递减的趋势.按照月降雨侵蚀力的分布状况,将贵州省全年划分为干季和湿季两个阶段,其中湿季降雨侵蚀力约占多年平均降雨侵蚀力的57％.总体而言,近年来贵州省的降雨侵蚀力变化不明显,但仍不能排除个别区域有增高的趋势.