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111.
山西玉米生产中存在的主要问题及其解决对策 总被引:5,自引:7,他引:5
玉米在山西粮食生产和国民经济中占有举足轻重的位置,重视玉米生产,进一步挖掘玉米生产潜力,对实现山西"十二五"粮食生产目标具有十分重要的意义。分析了山西玉米生产中不利的自然因素和存在的主要问题,并结合实际有针对性地提出了山西加快培育不同生态类型品种、加大抗旱节水技术应用、大力推广深松改土和秸秆还田实用技术、采取综合防治技术控制病虫害大面积发生和蔓延以及努力提高机械化应用程度和水平的解决对策。 相似文献
112.
设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。 相似文献
113.
作物叶面积测量的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
对作物叶面积测量理论和方法进行梳理,综述了基于单叶叶面积、单株叶面积、群体叶面积3个维度进行叶面积测量的研究进展,提出作物叶面积测量的物理原理、数学建模原理、光学特征提取原理的理论分类,从精确度、有损和无损测量2个角度分析了叶面积测量的研究进展,并对叶面积测量技术发展趋势进行展望. 相似文献
114.
115.
116.
117.
智慧农业是运用互联网思维和现代信息技术改造传统农业,从而解决传统农业存在问题的一种农业发展新模式。随着科技的发展,安徽省逐步进入智慧农业发展的新阶段,但是在发展过程中仍然存在着诸多问题。本文分析了安徽省智慧农业目前存在的问题,提出必须从智慧生产、智慧管理、智慧食安、智慧电商、智慧农人5个方面加强智慧农业建设,使智慧农业上一个新台阶。 相似文献
118.
为了有效地提高评定空间直线度误差的精度,运用几何学、误差理论和最优化原理,深入分析了LSM算法在空间直线度误差评定中所存在的原理缺陷;并改进了LSM算法,提出了改进LSM算法的数学模型.对改进LSM算法编制程序进行了数字实验,结果表明:改进LSM算法克服了LSM算法的原理缺陷,具有较高的精度. 相似文献
119.
为了能够较为精准的估测牧群的采食量信息,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的牧群采食量估测模型。首先通过皮尔森系数法分析得出影响牧群的采食量的主要影响因子,以减少输入维度并解决信息冗余问题。在此基础上,构建基于 LSTM 神经网络算法的牧群采食量估测模型,并引入遗传算法来优化LSTM 神经网络模型参数来增加模型的可靠性。最后,利用该模型对牧群采食量进行估测。试验结果表明:该采食量估测模型各评价指标平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、以及均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.982、9.85%和6.108。与单一的LSTM神经网络以及GRU神经网络模型相比,均优于其他模型;且该模型具有较好的估测性能和较强的泛化能力,能够为合理轮牧提供科学指导,对草地保护有一定的应用价值。 相似文献
120.
基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米涝渍灾害评估方法 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】研究东北地区春玉米涝渍灾害评估方法,为气候变化背景下东北地区春玉米合理生产和管理提供科学依据。【方法】以权重湿润指数为基础,采用作物需水量代替参考作物蒸散量,构建改进权重湿润指数;运用1986—2015年东北地区春玉米生育期内涝渍灾害事件与改进权重湿润指数耦合方法、基于K-S检验的正态分布显著性检验方法和t-分布区间估计方法等,确定基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值;从农田土壤相对湿度与改进权重湿润指数相关性和拟合关系检验,改进权重湿润指数、权重湿润指数评估结果与历史灾情结果一致性检验,以及典型年份涝渍灾变过程动态评估准确性检验3个方面,对改进权重湿润指数评估春玉米涝渍灾害的精度进行验证;分析东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度空间格局,揭示其规律特征。【结果】(1)改进权重湿润指数与不同深度的土壤相对湿度均达到极显著相关(P<0.001),除玉米快速发育期外,其他生育期内二者相关系数最大值均出现在20 cm深度土壤相对湿度;将不同生育阶段改进权重湿润指数与20 cm深度土壤相对湿度间进行Slogistic曲线拟合,决定系数(R 2)最大值出现在生育中期(0.46),其后依次是生育后期(0.34)、快速发育期(0.31)和初始生长期(0.21),均方根误差(RMSE)最小值出现在生育后期(0.49),其后依次是生育中期(0.51)、初始生长期(0.52)和快速发育期(0.56),不同生育阶段拟合曲线中90%的20 cm土壤相对湿度所对应的改进权重湿润指数值最小值出现在初始生长期(0.77),其后依次是快速发育期(1.12)、生育中期(1.21)和生育后期(1.25)。(2)与随机预留的春玉米涝渍灾害事件测试样本中灾情判定结果相比,权重湿润指数评估结果的完全准确率为26.7%,部分准确率为66.7%;改进权重湿润指数评估结果的完全准确率为66.7%,部分准确率为93.3%。(3)以嫩江、白城和沈阳3个代表站点1998年春玉米生育期内涝渍灾害为例,对比降水、权重湿润指数和改进权重湿润指数随时间变化的过程曲线,发现改进权重湿润指数所反映的当年涝渍发生时间和强度等级与灾情资料更为相符,而其大小还可直观表征涝渍强度动态变化。(4)春玉米不同生育阶段各强度等级的涝渍频率差别较大,黑龙江中部、吉林东南部、辽宁东南部为中度及以上涝渍频率的高发区,生育中期是中度及以上涝渍频率高发期。【结论】基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值划分方法结果可靠,可表征农田涝渍实际发生状况;相对于权重湿润指数而言,改进权重湿润指数不仅对春玉米涝渍灾害评估准确率更高,而且更适于对涝渍灾变过程的跟踪和动态评估,对于揭示气候变化背景下东北地区春玉米涝渍灾变机制和时空演变规律具有重要意义。 相似文献