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为探讨不同水氮处理条件下紫花苜蓿生长状况与草地小气候特征的关系,以2年生紫花苜蓿“巨能7号”为研究对象,采用田间试验和室内分析相结合的方法,研究了宁夏引黄灌区地下滴灌条件下不同滴灌量和施氮量处理下紫花苜蓿生长特征和草地小气候的变化。结果表明:1)滴灌量和施氮量对紫花苜蓿的株高、叶面积和鲜草产量都有显著的影响,表现为紫花苜蓿的株高、叶面积和鲜草产量均随滴灌量和施氮量的增加而增加,当施氮量增加到一定值时,继续增施氮肥,其鲜草产量增产效果在不同滴灌量处理下表现出不同的趋势。2)与不施氮处理相比,增施氮肥降低了紫花苜蓿株间空气温度、浅层土层温度和株间光照强度,而增加了群体内部空气相对湿度。3)不同滴灌量对紫花苜蓿的生长微环境的调节作用不同,随着滴灌量的增加,紫花苜蓿群体相对湿度逐渐提高,而紫花苜蓿株间气温和浅层土层温度降温效应越明显。4)紫花苜蓿生育期间株高与叶面积、草产量和群体内部相对湿度呈极显著正相关(P<0.01),与群体内光照强度、株间气温、浅层土壤温度呈极显著负相关(P<0.01)。合理减少滴灌量和施氮量不仅能维持紫花苜蓿良好的生长特征,而且能提高鲜草产量和改善草地生态环境条件。本研究旨在为紫花苜蓿群体微环境生态因子的改善及高产优质栽培措施提供科学依据。 相似文献
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三叶木通栽培条件下的生长结果习性 总被引:1,自引:0,他引:1
三叶木通[Akebia trifoliata(Thunb)Koidz]是木通科木通属的一种营养价值较高的半落叶藤本野生果树。果实是一种品质优良的野生鲜食水果,但其种子多,果肉少,可食率较低,需要经过驯化选育栽培加以利用。从2005年起搜集野生三叶木通进行人工驯化栽培,观察其生长结果习性。结果:在人工栽培条件下果实最大单果重313.5 g、最小97.7 g、平均单果重78.1~244.1 g,并初步掌握了其生长结果习性,为进一步生产栽培及育种打下了基础。 相似文献
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星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明:①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R2=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。 相似文献
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为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林(random forest,RF)筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R2、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明:基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R2达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R2达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R2达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。 相似文献
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