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鲜乳按脂论价是加强鲜乳质量管理的一项重要措施,有助于制止乳中渗水和撇油。如所定标准合理,不仅工厂受益,奶户也不减少正当收入,当鲜乳含脂率高时还可增加收入。按脂论价必须同异常乳检验并行。按脂论价标准依据本地区具体情况确定。双城地区冬季舍饲期牛乳含脂率标准定为3.4%为宜。 相似文献
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异常气候条件下小麦估产方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
发展针对异常气候条件下的作物估产模型,对于理解气候变化对作物产量的影响,提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法,基于该方法构建了中国五大麦区的小麦单产估算模型,并选择典型的灾害年份在县级尺度和麦区尺度上分别进行了精度验证,对比分析了不同麦区输入变量对估产模型构建的重要性。结果显示:五大麦区估产模型拟合精度的R2均在0.95以上,各麦区县级实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060,区级均低于0.049;输入变量在不同麦区的重要性存在差异。标准化降水蒸散指数在五大麦区重要性均较高,干热风指标在西北春麦区与北部春麦区相比其他区域更重要,月平均温度距平与月平均降水距平在各个麦区的重要性差异不大,小麦拔节期与抽穗期的标准化差分植被指数(NDVI)重要性相对其他时间段的NDVI更高。本文构建的估产模型能够满足异常气候条件下估产的精度,可以为极端气候条件下大尺度的估产研究提供参考。 相似文献
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针对传统基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的作物长势监测方法对于同一时期处于不同生育阶段的作物缺乏可比性,以及NDVI的高低不能直接代表产量的高低的问题,该研究设计了一种可以动态反映作物长势和产量变化的具有时空可比性的统计指数(作物产量指数)。以黑龙江为例,基于单产数据、气象数据、遥感数据、作物分布数据,对3种作物分别进行估产分区,综合使用随机森林重要性评价方法和留一法为各估产分区筛选最优估产建模变量,构建动态估产模型和产量指数计算模型,并在2022年作物生长季(6—9月)进行了大豆、玉米、水稻的动态估产和产量指数预报和分析。结果显示:1)建模指标的重要性从高到低依次为趋势单产、遥感植被指数、气候类指标。2)3种作物整体单产预测精度最高的为水稻,其平均绝对相对精度(mean absolute relative precision,MARP)为95.20%,其次是玉米(MARP为93.81%),最后是大豆(MARP为92.73%)。3)以历史5 a为基期计算的3种作物的6—9月的产量指数的对比结果显示,大部分区县3种作物各月的产量指数差异处于“平”状态。4)生长季产量指数的月环比结果显示大部分区县产量指数的月环比值处于-0.01~0.01之间。该研究设计的作物产量指数可用于比较某一统计单元(如县、市或省)在特定评估时间点相对于其历史平均单产的增减状况,也可以环比相邻两个评估时间点的产量变化情况;在空间维上可以比较同处于某个特定评估时间点的不同统计单元的单产指数的高低情况,在长势监测、产量预报等中具有很好的应用前景。 相似文献
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