基于多变量时间序列模型的大安市地下水埋深预测

依据大安市2000—2009年的降水、蒸发、地下水开采量和地下水埋深等数据资料,首先利用主成分分析法确定了与地下水埋深相关性较大的影响因素,然后利用多变量时间序列CAR模型建立了大安市地下水埋深预测模型,并对模型进行验证,利用模型预测了地下水埋深。结果表明,农业用水量、降水量和蒸发量与地下水埋深的相关系数分别为:0.56,0.46,-0.13,三者对地下水埋深的贡献率分别为:43.09%,27.45%,21.39%,总贡献率达91.93%,是影响地下水埋深的主要因素。CAR模型预测的承压水埋深和潜水埋深与实际观测值之间的相对误差不超过5%。根据预测方案,当降水量减少10%,蒸发量增加9%,农业用水量增加11%时,承压水埋深将达到8.70 m,潜水埋深将达到4.55 m。干旱时期应适当减少农业开采量,增加地表水灌溉,减小土壤沙漠化发生的可能。     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。     

日光温室湿度日预测的季节时序模型应用研究

日光温室内湿度环境的调控是设施农业生产监测与预测的重要内容,现以季节性时间序列模型的理论和方法,对石家庄高邑地区的代表温室内,2008年10月至2009年6月间的月平均日湿度值为分析数据,建立了当地温室的日湿度AR（p）模型,用实测数据与模型的预测数据相比较,均方根误差RMSE和相对误差RE分别为9.90和 -8.65%,说明时间序列模型能较好地拟合与预测日湿度的变化趋势,可为日光温室的湿度环境调控书提供理论依据和决策支持。     

Multiplex analytical method for metal three dimensional flow of heavy rail rolling by universal mill

With the monitoring data of groundwater level of some reservoir slope, the nonlinear combined model was established on the basis of establishing the time series method and speed analysis method. Upon the comparison, it was found that the precision of non linear combined model was higher than that of single model. It was an effective prediction method for groundwater level of reservoir slope and could be employed for stability prediction of reservoir slope.     

基于多尺度熵区域地下水资源系统复杂性测度

以黑龙江省农垦总局红兴隆管理局为例,运用多尺度熵(MSE)测度该地区12个测站12年(2000~2011年)逐月地下水埋深序列复杂性特征,分析当地气候因素和人类活动对地下水埋深影响。结果表明,江川、597、852、宝山农场逐月地下水埋深序列复杂性等级为Ⅰ级,说明这四个农场地下水埋深可预测性最低。友谊、红旗岭、饶河、291、北兴、曙光、双鸭山七个农场地下水埋深序列复杂性等级为Ⅱ级,说明这七个农场地下水埋深预测难度中等。853农场地下水埋深序列复杂性等级为Ⅲ级,表明其地下水埋深可预测性最高。通过分析降水和水田种植面积比例与地下水埋深间关系,可知二者对地下水资源系统复杂动态变化有重要影响。研究成果揭示区域地下水埋深序列复杂性空间分布特征,识别可能影响因素,为相关领域复杂性测度研究提供参考。     

应用WinCAM软件判识分析草坪盖度

用点刺法对100个草坪盖度进行了测量,同时用数码相机获取照片图像,利用颜色分析软件WinCAM分析判识了数字化盖度,在所选取的一致颜色标准下,分析比较了实测盖度和软件输出盖度的拟合关系。结果表明:1)当盖度小于10%或大于90%,实测值与软件输出值吻合度高,在10%～90%的盖度范围内,软件输出盖度比实地盖度偏低。2)当实地盖度相同时,软件输出测盖度因草地类型和环境背景不同而有变异,散点并不构成一条光滑的曲线,而分散在一个范围内。3)当盖度小于20%,以y=0.013 58x+0.733 9的线性关系为校正系数,当盖度大于20%,以泰勒级数拟合函数y=0.052 68+0.673 8x+0.845 19x2-32.166x3+234.270x4-786.769 7x5+1 437.828x6-1 464.822x7+775.926 7x8-164.943x9。     

黑龙江省水稻单产整合模型

以黑龙江省水稻单产为例,运用二次回归正交旋转组合设计模型、时间序列模型及灰色模型和DPS软件处理数据,预测出黑龙江省2009-2013未来5a水稻单产的理论潜力.并将这3种模型进行整合,得到水稻单产的整合模型,对提高粮食作物单产预测的精度提供了有效途径.     

钾肥用量对甬优籼粳杂交稻物质积累及其产量的影响

为探究甬优籼粳杂交稻的适宜钾肥用量及其对产量的影响,以籼粳杂交稻甬优12和甬优538为试材,设不同钾肥用量(0、75、150、225、300 kg hm^-2)的大田试验。结果表明: (1)与对照(0 kg hm^-2)相比,两年中施钾处理使甬优12增产9.2%~14.0%,甬优538产增产9.8%~15.0%,以钾肥用量225 kg hm^-2处理的产量最高。施钾处理显著增加了群体有效穗数和每穗粒数。(2)随钾肥用量的增加,拔节、抽穗和成熟期的植株干物重和叶面积指数均增加,拔节至抽穗期阶段的干物质积累量和光合势、抽穗至成熟期阶段光合势亦递增;抽穗至成熟期干物重呈先增后降趋势,以钾肥用量225 kg hm^-2处理最高。(3)与对照(0 kg hm^-2)相比,施钾处理显著增加了花后各时期的剑叶叶绿素含量、光合速率以及根系伤流强度。(4)与对照(0 kg hm^-2)相比,施钾处理显著增加了拔节、抽穗和成熟期氮素和钾素吸收量。随钾肥用量增加,植株抽穗至成熟期的氮素和钾素积累量呈先增后降趋势,以钾肥用量225 kg hm^-2处理下最高。施钾处理下,钾素偏生产力、钾素籽粒生产率和钾素农艺效率均随钾素用量的增加而降低。     

甬优籼粳杂交稻花后干物质积累模型与特征分析

以甬优籼粳杂交稻甬优1538和甬优7176为试材,常规粳稻宁粳3号和武运粳24,杂交籼稻扬两优6号和两优培九为对照,研究甬优籼粳杂交稻花后干物质积累特征及比较不同类型品种花后干物质积累特征差异。结果表明: (1)两年中甬优籼粳杂交稻的平均产量为11.5 t hm^-2 (11.3~11.7 t hm^-2),较常规粳稻和杂交籼稻分别高7.8%和10.4% (两年平均值)。甬优籼粳杂交稻抽穗至成熟期的干物质积累量为8.9 t hm^-2,较常规粳稻和杂交籼稻分别高19.1%和26.9%(两年平均值)。(2)不同类型品种花后干物质积累量与花后天数(抽穗当天为0 d)均可用Richards方程拟合(R²均大于0.990);各品种花后干物重积累速率均呈先平缓增加后下降的趋势,花后最大干物重积累速率和平均干物重积累速率呈杂交籼稻>常规粳稻>籼粳杂交稻,籼粳杂交稻达最大干物重积累速率的时间大致在花后42~44 d,常规粳稻和杂交籼稻则在花后26~28 d;籼粳杂交稻在花后渐增期天数和干物质积累量显著高于常规粳稻和杂交籼稻,渐增期干物重积累速率以杂交籼稻最高。常规粳稻在花后快增期和花后缓增期天数和干物质积累量均显著高于籼粳杂交稻和杂交籼稻,快增期和缓增期干物重积累速率则以杂交籼稻最高。本研究表明甬优籼粳杂交稻花后较强的干物质积累优势主要体现在花后渐增期,而花后渐增期较强的干物质积累能力主要在于其较长的渐增期持续天数。     

籼粳交超级稻甬优538花后氮素积累模型与特征分析

以甬优籼粳交超级稻甬优538为试材,常规粳稻镇稻18和杂交籼稻中浙优1号为对照,研究甬优籼粳杂交稻花后氮素积累特征以及比较不同类型品种花后氮素积累特征差异。结果表明: (1)两年中,甬优538平均产量为12.5 t hm^-2,显著高于对照。抽穗期、成熟期及抽穗-成熟期氮素积累量均呈甬优538>镇稻18>中浙优1号。百千克籽粒吸氮量以镇稻18最高,甬优538最低;氮肥偏生产力则以甬优538最高,镇稻18最低。甬优538花后茎鞘氮素转运量和转运率、穗部氮素积累量显著高于对照。(2)镇稻18和甬优538花后各时期氮素积累量均高于中浙优1号,且各品种花后氮素积累量与花后天数均以Richards方程拟合效果较好(R²均大于0.995)。分析特征参数,花后最大氮素积累速率、花后平均氮素积累速率及花后到达最大氮素积累速率的时间均呈镇稻18>中浙优1号>甬优538,花后氮素有效吸收时间则呈甬优538>镇稻18>中浙优1号。花后氮素积累渐增期、缓增期的持续天数、积累速率和积累量以镇稻18最高、甬优538最低,快增期的持续天数和积累量以甬优538显著高于对照。本研究结果表明,甬优538花后较强的氮素积累优势集中在快增期,此期氮素积累量占其花后氮素积累总量的86.1%(两年平均值)。且甬优538在花后快增期较强的氮素积累能力主要在于其较长的快增期持续天数。