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91.
非标准状况下作物系数的计算方法 总被引:13,自引:1,他引:13
作物系数是计算作物需水量必不可少的参数。对非标准状况下,FAO推荐的作物系数计算方法进行了综述。计算作物系数的非标准状况分四种情况;(1)水分胁迫(缺水);(2)自然植被、稀少植物和非原始植被;(3)不同管理水平状态;(4)非生长季节。最后提出,非标准状况下作物系数的确定比较复杂,实际应用时,应首先区别于标准状况的各项因素,然后推求作物系数。 相似文献
92.
利用监督分类、经验指数、屏幕数字化等遥感影像处理方法,在山东簸箕李灌区开展村镇及作物分布调查的应用研究。在对采用卫星遥感影像(SPOT、LANDSAT)识别的村镇可视化效果进行对比的基础上,基于LANDSAT5影像,经屏幕数字化处理得到村镇分布现状,并依据NDVI指数推断作物分布状况。研究结果表明,经监督分类法处理后可从SPOTXS影像中提取出较为清晰的村镇范围,而采用监督分类法或经验指数对LANDSAT 5影像进行处理时遇到的亮度非均匀问题导致较差的村镇可视效果。在干旱严重的1999年期间,簸箕李灌区的夏作物面积高出春作物14%,两种作物在总体长势及种植密度上尽管差别不大,但夏、春作物长势及种植密度在区段之间的变异状况却是明显的。 相似文献
93.
中国主要作物灌溉需水量空间分布特征 总被引:43,自引:17,他引:43
作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30 a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法,计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量,并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能,采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物,分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征,得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明:中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5,作物对灌溉的需求比较低;华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%~50%的需水靠灌溉补充,水稻55%~80%的需水依靠灌溉;新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上,农业的发展完全依赖于灌溉。 相似文献
94.
为明确不同甲酯化植物油助剂对除草剂活性的影响,采用温室盆栽法测定了甲酯化油菜籽油、棉籽油、花生油、玉米油、大豆油、葵花籽油、亚麻籽油和蓖麻油8种甲酯化植物油助剂对磺草酮、莠去津、烟嘧磺隆和精喹禾灵4种常用茎叶处理除草剂防除稗草、反枝苋的影响.结果表明,8种助剂对供试4种除草剂均有不同程度的药效增强作用,其中对磺草酮和莠去津的药效增强幅度大于对烟嘧磺隆和精喹禾灵的药效增强作用,前者为30%~70%,后者则小于20%.相对而言,在供试8种助剂中,以甲酯化油菜籽油、棉籽油和花生油助剂对除草剂的药效增强效果较好,甲酯化玉米油、大豆油和葵花籽油助剂次之,而甲酯化亚麻籽油和蓖麻油助剂对除草剂的药效增强效果较差. 相似文献
95.
中国参考作物腾发量时空变化特性分析 总被引:34,自引:6,他引:28
分析参考作物腾发量的时空变化特征,有助于了解中国农业及生态需水的分布与演变规律。基于全国范围200多个气象站测站逐日气象观测资料,应用FAO-Penman-Monteith公式,计算得出各站历年逐日参照作物腾发量ET0。利用GIS的空间分析功能,采用反距离空间插值方法得到全国参考腾发量的分布图,统计分析了不同分区不同时段ET0的变化情况。结果表明:西北河西走廊地区和南方岭南地区的参考作物腾发量较大,最大值超过1500 mm。而东北黑龙江一带和四川盆地附近,参考作物腾发量较小,在600~700 mm之间。此外,夏季ET0的分布特征决定了全年ET0的分布特征。选取4个代表气象站,对其ET0的历年变化及其与气象因素的关系进行了分析。分析表明,受风速减小和气温增加的共同影响,干旱地区、半干旱地区和半湿润地区的参考作物腾发量呈现减少趋势,湿润地区则相对稳定。 相似文献
96.
97.
《电机拆装实训》这门课程是机电一体化、数控技术专业的专业实践课程,其综合性、实践性及应用性都极强,本文以榆林职业技术学院电机拆装实训室为例,分析了目前实训的教学现状及存在的问题,探讨实训室改进措施,以便解决目前的教学难题,真正提高学生的动手操作能力。 相似文献
98.
99.
100.
根据天气预报估算参照腾发量的模糊神经网络方法 总被引:8,自引:1,他引:7
尝试利用日常天气预报中天气情况和日最高气温的预报信息,采用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)方法,构建参照腾发量估算方法,预报参照腾发量。用北京市大兴区1995~2003年间的逐日实测气象资料进行模型训练,用2004年逐日气象资料进行预报和模型检验。由天气预报估算的结果(ANFIS-ET0)与Penman-Monteith方法计算的ET0值(PM-ET0)进行了对比分析。结果表明:后者与训练数据的线性相关系数为0.90,检验结果为0.84;t检验结果表明,训练数据和预报数据均具有很高的显著性(α=0.01)。结果同时说明,在提高日常天气预报准确率、选择最合适的隶属度函数和模糊规则的基础上,运用智能算法解决农田灌溉复杂问题是可行的和方便快捷的。 相似文献