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991.
油松毛虫幼虫种群动态格局的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文在以6种分布型指数测定油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)幼虫种群静态空间格局的基础上,通过聚类分析,可将油松毛虫幼虫种群在上树过程中的水平格局和垂直格局聚为两类:即前期型和中后期型;其6种分布型指数可分为三类:即(1)m~*/m,C_A,I_δ;(2)入;(3)C,L。 相似文献
992.
林龄、叶龄对亚热带杉木人工林碳氮稳定同位素组成的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]研究5个不同林龄(3,8,14,21,46年)、不同叶龄(当年生、1年生、2年生、3年生)杉木人工林叶片的碳、氮稳定同位素组成,并根据它们对氮循环等过程的指示作用来探索不同林龄、叶龄杉木人工林氮循环过程及氮饱和程度的差异,从而为不同生长阶段杉木人工林制定施肥措施提供科学依据.[方法]以福建南平峡阳林场5块相互毗邻的不同林龄杉木人工林为研究对象,在每个林龄的林分内分别设置4个20 m ×20 m的试验小区.分别采集不同林龄杉木活叶并根据“主干法”将采集的杉叶分为不同叶龄,然后在每个小区内采集0 ~ 10 cm深度土层的土样,用同位素质谱仪测定它们的碳、氮稳定同位素组成(δ13C,δ15N),用碳氮元素分析仪测定叶片氮含量,叶片15N富集指数由叶片δ15N值减去相应的土壤δ15N得到.[结果]叶片δ15N值的变化范围为-2.52‰~2.81‰,叶片氮含量的变化范围为7.72%~13.5%,二者在不同林龄间均具有极显著差异,并均呈现出幼林和老林较高、处于速生期的林分较低的趋势,且叶片δ15N值与叶片氮含量之间存在显著的相关性,但不同叶龄叶片δ15N值间则不具有显著差异;不同林龄叶片的15N富集指数存在显著差异,呈现出幼林与老林叶片15N富集指数较接近于0的趋势;叶片δ13C的变化范围为-29.93‰~-27.88‰,不同林龄间差异不显著,但同一林龄不同叶龄叶片的δ13C则有显著差异,且有随着叶龄增大而减小的趋势.[结论]不同林龄叶片δ13C差异不显著但呈现幼年较低的趋势,可能是不同树高导致不同林龄杉木水分利用效率间的差异所致,而同一林龄不同叶龄杉木δ13C间的显著差异则可能是光合作用效率不同造成的.不同林龄在叶片δ15N、叶片氮含量、叶片15N富集指数间的显著差异均指示出处于速生期的林分氮饱和程度显著低于幼林和老林,这说明虽然我国亚热带地区氮沉降现象严重,但氮素仍是限制处于速生期杉木人工林生长的因素. 相似文献
993.
【目的】探讨栽植密度和施肥对南洋楹早期生长的影响,在揭示主要栽培因素与单株材积、蓄积量相关关系和回归模型的基础上,建立密度与施肥组合栽培模式,使良种、立地、施肥等技术要素合理配合,为经营南洋楹速生丰产林提供理论依据。【方法】采用均匀设计和随机完全区组设计试验法,对栽植密度和施肥量等4因素6水平按照均匀设计表 U6(64)建立南洋楹高效栽培试验方案;通过 Stepwise分析选择最优回归模型,确定主要栽培因素;采用 Uniform Design Version 3.00拟合林分产量与施肥量回归模型;通过二次响应面回归 Rsreg获得优化施肥量。【结果】不同试验处理的平均树高、平均胸径、单株材积和每蓄积量差异均达到极显著水平( P <0.01);影响南洋楹生长最主要的因素是栽植密度,从单株材积和每蓄积量平衡点考虑,最优栽植密度为3 m ×3 m;单株材积与施肥量的二次回归模型: Y3=6.54E-2+5.29E-8X22+3.47E-5X3-4.27E-5X4,复相关系数 R =0.9480,回归方程显著;优化拟合施肥量为:过磷酸钙(作基肥)274 g +尿素(作当年追肥)48 g +复合肥(作次年追肥)250 g,将此优化施肥量代入回归方程求得理论单株材积为0.0604 m3,比试验设计中单株材积最低值0.0443 m3提高36.3%;通过最优栽植密度和优化施肥栽培模式,蓄积量可达47.2905 m3·hm -2,比试验设计中最低值19.4040 m3·hm -2提高143.7%。【结论】南洋楹的速生特性在早期得到显著表达,对不同栽植密度和施肥响应积极,辅以集约栽培技术措施可以较好发掘南洋楹良种和土地的生产潜力。本研究采用均匀设计试验法建立了南洋楹最佳栽植密度与施肥组合模式,从尽可能少的试验次数中揭示出因素对指标的影响大小和规律,并且进行优化拟合设计,缩短了研究周期和提高了试验的准确性。 相似文献
994.
简述了新媒体和复杂自适应系统(CAS)理论的相关概念,辨析了传统科普和新媒体时代科普的不同,指出了新媒体时代的科普系统是CAS ,提出了用CAS理论指导新媒体时代科普工作的几点原则。 相似文献
995.
996.
997.
为提高铡草机切碎作业的控制性能、作业质量及减小能耗,基于线性预测控制并结合铡草机切碎作业特点建立目标函数,由切碎运动学误差模型推导采样周期以解决控制鲁棒性,切碎动力学模型推导控制时域及预测时域以提高控制响应性,设计了铡草机切碎辊负荷控制器。Simulink仿真表明:经计算和回归优化选出的预测参数组采样周期、预测时域、控制时域为0.8、15、2 s时,其控制精度及鲁棒性最好、作业能力最大、对扰动的响应速度最快、抑制能力最强及能耗(9.27×106 J)最小。现场试验结果表明:该优化预测参数组模型控制器,能够对铡草机切碎负荷有效跟踪控制,产品质量符合标准要求,同时实现了铡草机作业能力的提高,使系统控制响应更迅速,生产效率更高和单位作业能耗(1.382×107 J)更小。该控制器参数模型建立方法为类属饲草作物收获机控制系统的设计提供了参考。 相似文献
998.
膜下滴灌技术的大面积推广和应用,为新疆乃至西北干旱地区作物高产提供了强大的技术支撑。应用在盐碱地改良中,膜下滴灌“有灌无排”模式仅调节耕层盐分分布,并不能将盐分排出土体,长年灌溉容易引起爆发式积盐的风险,而暗管排水是目前公认的改良盐碱地最直接、最有效的方法。目前,将膜下滴灌与暗管排水有机结合形成的新型灌溉技术,充分利用膜下滴灌良好的抑蒸增温、节水抑盐等优势,同时利用暗管将淋洗盐水及时排出土体,使盐碱化土层产生新的水盐平衡,已在新疆盐碱地区开发利用中得到长足发展。本文重点分析并总结了新疆灌区膜下滴灌结合暗管排水系统的设计参数及土壤水盐运移规律,并综述了土壤理化性质及作物产量对该灌排技术的响应研究,以期为新疆盐碱地农业可持续发展提供理论依据和技术指导。 相似文献
999.
针对丘陵山地拖拉机田间地头转向困难及已作业地块易被压紧压实的难题,设计了一种自适应式丘陵山地拖拉机底盘。其采用机械传动方式,发动机横向布置于车架上,动力由发动机一端经过皮带输送到变速器等传动部件用于底盘驱动行驶,另一端输出用于田间收割等作业。转向系统为断开式梯形结构设计,采用前轮偏转和四轮偏转两种转向方式,可实现全液压四轮异相位转向。结果表明:底盘最高及最低行驶速度分别为10.98 Km/h及0.91 Km/h,最大传动比为370.37,最小传动比为61.38,底盘前轮偏转时的最小转弯半径为2003mm,四轮偏转时的最小转弯半径为1494mm。该丘陵山地拖拉机具有良好的小地块作业适应能力。 相似文献
1000.
Zhu D Ji B Meng C Shi B Tu Z Qing Z 《Journal of agricultural and food chemistry》2007,55(14):5423-5428
Discrete wavelet transform was used to eliminate the noise in the charge-coupled device near-infrared (CCD-NIR) spectra of apple. The influence of three parameters (wavelet function, decomposition level, and threshold) on the predictive ability of the calibration model was investigated. The result showed that the db, sym, and bior wavelet families performed well, while the coif, dmey, and haar wavelets were not able to denoise effectively. The best decomposition level was 2. The threshold selection rules of the default, Birge-Massart, and Penalty had good denoising results, while SURE, Sqtwolog, Heuristic SURE, and Minimax set all detailed coefficients to zero due to their high threshold values. The best denoising result was obtained with the combination of the bior3.3 wavelet function, two levels of decomposition, default threshold selection rule, and the soft thresholding method. The optimal model of soluble solids content was constructed. The relative standard deviation of prediction decreased from 7.79 to 5.82% after wavelet denoising. 相似文献