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971.
为探究黑土区坡耕地不同生物炭应用模式(不同生物炭施用量和施用年限)的综合效益,以东北黑土区坡度为3°耕地径流小区为研究对象,于2015—2018年,设置不加生物炭的常规处理(C0)和生物炭施加量分别为25 t/hm2(C25)、50 t/hm2(C50)、75 t/hm2(C75)、100 t/hm2(C100)共5个处理,分析不同施炭量以及施炭年限的综合效益,结果表明:在生态效益方面,生物炭能够有效改善土壤结构、增强土壤肥力、提高土壤蓄水保土能力,在施炭量为50 t/hm2时,连续施用2年,土壤蓄水保土效果最佳;连续施用3年,土壤结构最为理想;施炭量为100 t/hm2时,连续施用4年,土壤肥力最佳。在经济效益方面,生物炭能够有效提高作物节水增产性能及其经济产值,施用1年、施炭量为75 t/hm2时,水分利用效率最大;连续施用2年、施炭量为25 t/hm2时,生物炭边际生产力最大,施炭量每增加1 t,产量增加1... 相似文献
972.
为提出有效措施预防黄土高原西部地区春小麦生产受到气象和农业干旱的影响,估算了1961—2018年期间、时间尺度1~6个月标准化降水蒸散指数(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)以及深度0~10 cm和深度10~40 cm的土壤水分亏缺指数(Soil moisture deficit index, SMDI),探究了气象和农业干旱时空变化规律;利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟了黄土高原西部7个站点春小麦1961—2018年的生长要素和产量数据,分析了其时空变化规律;并研究了气象和农业干旱对春小麦生长过程及产量的影响。结果表明:以甘肃临夏站为例,时间尺度1~6个月SPEI和SMDI的干湿状态总体上一致,SPEI总体呈现干湿交替,深度0~10 cm的SMDI以及深度10~40 cm的SMDI的变化基本一致,均呈现变湿润的趋势。DSSAT-CERES-Wheat模型模拟黄土高原西部春小麦生长过程和产量方面的效果良好(决定系数R2为0.65~0.84);1961—2018年春小麦最... 相似文献
973.
基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为探索作物生长监测诊断仪(CGMD-402型)在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI),并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数(Leaf area index,LAI)监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明:玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。 相似文献
974.
975.
976.
为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
977.
基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛,是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题,提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测,然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景,再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型,识别奶牛爬跨行为,最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明,本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%,召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中,为生产管理提供辅助决策。 相似文献
978.
基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。 相似文献
979.
针对一种具有冗余结构的3-RRPaR并联机构,根据拉格朗日乘子法建立动力学模型,进而对冗余并联机构进行动力学分析。首先,分析了3-RRPaR并联机构的结构特征,确定了冗余结构的结构构型;然后,利用闭环矢量法建立并联机构的逆运动学模型,利用拉格朗日乘子法建立并联机构的动力学模型;最后,利用Matlab分别对并联机构空载和加载时的动力学方程进行数值求解,绘制了动力学响应曲线,根据拉格朗日乘子与约束力矩的关系求解出驱动杆的驱动力矩,将计算结果与ADAMS虚拟仿真结果进行对比分析,验证了动力学建模方法的正确性。结果表明,动平台加载后,驱动杆的驱动力矩也随之增大,但其数值变化规律与空载时基本相同。本研究为该并联机构的动力学控制和机构性能研究奠定了基础,也为其他结构冗余并联机构的刚体动力学建模提供了方法和思路。 相似文献
980.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献