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灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型研究 总被引:8,自引:0,他引:8
运用农业系统工程原理,采用三因子二次饱和D最优设计方案[8],选取对小麦产量影响较大的播期x1、播量x2和施肥量x3为调控因子[5] [7],以每公顷 产量y为目标函数研究灌溉小麦优质高产生态栽培优化数学模型。结果表明,在试验设计条件下,影响灌溉小麦产量的各生态因素权重依次为播期x1>播量x2>施肥量x3,依据建立的模型,目标产量在7500~9000kg/hm2时,灌溉小麦优质高产最佳农艺方案为:播期x1 10月2日~5日,播量x2 145.91~211.76万粒/ hm2,施肥量x3纯N、P(N∶P2O5=1∶1)191.83~304.73 kg/hm2。本研究为灌溉小麦优质高产生态栽培提供科学依据。 相似文献
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我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘(PLS)预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法(CARS)的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差(RMSEP)均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。 相似文献
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拦河闸下游河床下切、河道水位下降,会造成其下游消能工无法正常运行,需采取相应的工程措施解决。本文根据广东省流溪河大坳拦河闸、东江水利枢纽左河汊拦河闸、乌石拦河闸、潮州供水枢纽西溪拦河闸等四座拦河闸下游消能工除险加固的水力模型试验成果,介绍了拦河闸下游河道水位下降后的下游消能工改造优化方案及运行情况,供类似工程设计和运行参考。 相似文献
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