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21.
灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时空分布量化分析 总被引:2,自引:1,他引:1
作物生产水足迹度量作物生产过程对不同类型水资源的消耗,为实现农业水资源管理与评价提供了更全面的新视角。该研究通过耦合土壤水分动态平衡模块,考虑输配水损失,构建灌区蓝、绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度分布式量化模型;以宝鸡峡灌区为例,定量评价不同典型年灌区蓝绿水资源与作物生产水足迹多时间尺度演变规律。结果表明:宝鸡峡灌区蓝绿水资源总量在2008-2017年呈上升趋势。各作物对绿水资源利用效率均持续上升,而小麦蓝水资源利用效率呈下降趋势;玉米、小麦生产总水足迹整体呈上升趋势,多年平均值分别为573和779 m3/t;作物生产绿水足迹在拔节-灌浆期占比较高,成熟期占比较低;作物生产水足迹在日尺度波动幅度最大;平水年、丰水年灌区用水存在不合理现象,枯水年作物生产单产水平最高,总水足迹最低,水资源利用效率最高。该研究所构建模型可移植适用于无排水渠系灌区水文模拟,准确量化灌区农业生产耗水,解析日-月尺度作物生产水足迹演变特征,有助于明确灌区作物耗水规律,进而高效利用绿水资源,合理配置蓝水资源,提高作物产量,实现高效生产。 相似文献
22.
融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换 总被引:2,自引:2,他引:0
母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络(2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network)识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。 相似文献
23.
通过高分卫星遥感影像计算植被供水指数来反演亚高寒草甸土壤水分含量,结合高分辨率遥感影像(GF-2)和中分辨率的遥感影像(Landsat-7)进行土壤水分反演模型建模验证,揭示高分遥感影像结合植被供水指数法在青藏高原东北缘亚高寒草甸草原上的适用性,同时分析研究区土壤水分分布及其影响因素。基于高分二号(GF-2)、Landsat-7影像数据,以甘南藏族自治州当周草原为研究区,利用植被供水指数(VSWI, vegetation supply water index)构建土壤水分反演模型得到研究区土壤水分含量反演图,通过半方差函数及主成分分析法探索研究区土壤水分空间分布及影响因素。结果表明:研究区土壤水分含量分布状态呈现出一定程度的空间变异,体现在整个研究区内以及各个地块之间,土壤水分含量主要介于0.11%~60.44%之间;土壤水分含量与坡度、海拔、坡向、NDVI、地表温度均呈正相关关系,分布主要受NDVI、坡向、坡度、海拔的影响。综上,利用植被供水指数法结合高分遥感影像监测土壤水分含量是可行的,基于GF-2遥感影像所建立的模型拟合度最优,较Landsat-7遥感影像更具优势。 相似文献
24.
25.
黄土高原水蚀风蚀交错带小流域土壤水分季节变化特征与主控因素 总被引:1,自引:1,他引:1
土壤水分是黄土高原水蚀风蚀交错带生态环境恢复的关键因子,具有明显的时空异质性。以水蚀风蚀交错带的代表性流域—老爷满渠小流域为对象,采用网格法(50 m×50 m)共布设了73个样点,原位观测0—5 m土壤含水率,共测定23次(2013年6月至2019年10月),通过获取每个样点的环境因子,结合经典统计、地统计、随机森林等方法,分析了小流域尺度不同土层深度(每层1 m,共5层)土壤含水率的季节变化特征与影响因素。结果表明:不同土层土壤含水率的空间分布特征和季节性变化规律不同;对于0—1 m土层,土壤含水率在夏季和冬季之间存在显著性差异(p0.05),而对于1 m以下土层,春季平均土壤含水率高于其他季节,但不显著;无论在何种季节,不同土地利用方式、壤土与砂土间的土壤含水率在3 m以上土层均存在显著差异(p0.05),而阴、阳坡的土壤含水率在所有土层均存在显著差异(p0.05);在不同季节,土壤含水率与容重和砂粒呈负相关,与其他环境因子(有机碳含量、黏粒、粉粒、有机碳密度、土地利用、坡向、土壤质地和pH)呈正相关;除有机碳密度和黏粒较为稳定外,土壤含水率与环境因子的相关性均随土层深度增加呈减少趋势;环境因子对土壤含水率空间变异的整体相对贡献表现为土壤性质地形土地利用。研究结果可为研究区深层土壤水资源管理、土壤水文观测与模拟、植被优化布局等提供参考。 相似文献
26.
蒸散量(ET)时间尺度提升方法能充分利用遥感数据与地面观测的优势,获得精确的区域日尺度估算值,对指导农业水管理特别是农田灌溉具有重要的意义。该研究以节水灌溉稻田为研究对象,基于2015和2016年稻季涡度相关系统实测数据,在能量强制闭合的条件下,选择了4种基于能量平衡原理的蒸散量尺度提升方法,分析了蒸发比、作物系数、冠层阻力、辐照度比4个尺度转换因子在节水灌溉条件下的变化特征,对比了四种方法提升估算日尺度ET与涡度相关系统实测值的差异。结果表明,节水灌溉条件下蒸发比、作物系数、冠层阻力3个尺度转换因子的生育期平均日变化和其他下垫面相比有一定特殊性,辐照度比的变化仅取决于研究区域所处纬度位置。作物系数法与冠层阻力法以 10:00-11:00小时值估算日蒸散量结果的准确性较好,决定系数和一致性系数分别达到0.92和0.97以上,正弦关系法的模拟效果稍差,但该方法估算效果稳定,可作为一种粗略的尺度提升方法。各时段蒸发比法估算值均存在一定程度的低估,但相关性较好,用考虑饱和水汽压差的线性关系修正后,10:00-11:00估算结果的准确性和一致性均最好,决定系数和一致性系数分别为0.987和0.996。研究结果明确了适宜长江中下游节水灌溉稻田ET时间尺度提升各估算方法的较优时段,并表明修正后的蒸发比法提升估算日尺度ET最优。 相似文献
27.
[目的] 探索内蒙古自治区耕地集约利用时空变化规律,为改善该区耕地集约利用方式,实现耕地资源可持续利用提供科学依据。[方法] 运用主成分分析方法对内蒙古自治区全区及其12个盟市的耕地集约利用水平进行综合评价,并揭示其时空变化特征及驱动因素。[结果] ①从全区层面分析,1985—2018年期间,内蒙古自治区耕地集约度总体呈增长态势,耕地集约度由63.30增长至88.12,增幅高达39.21%,耕地集约利用总体呈波浪式增长。②从空间层面分析,通过自然分界法将内蒙古自治区各盟市耕地集约利用水平划分为5个等级,其中巴彦淖尔市和呼伦贝尔盟为高度集约型(Ⅰ级),锡林郭勒盟、兴安盟、阿拉善盟、鄂尔多斯市为较集约型(Ⅱ级),呼和浩特市为一般集约型(Ⅲ级),赤峰市、通辽市为较粗放型(Ⅳ级),乌兰察布市、包头市、乌海市为粗放型(Ⅴ级)。③从驱动因素分析,人均GDP、农民人均可支配收入、财政用于农业支出以及第一产业固定资产投资额对内蒙古自治区耕地集约利用具有显著正向驱动作用,而第一产业生产总值、城镇化率以及治理水土面积对内蒙古自治区耕地集约利用具有显著负向驱动作用。[结论] 内蒙古自治区耕地集约度总体呈增长态势,未来应规范耕地流转,加强耕地用途管控,协调产量与生态的关系,进一步提高耕地集约利用程度。 相似文献
28.
鲁西平原毛白杨造林地土壤全氮空间变异性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以位于鲁西平原冠县毛白杨6.0hm2造林地为研究区,将土壤在水平方向按50m×50m分为24块样地,每块样地分为0~20cm,20~40cm,40~60cm三层取样,进行三维空间采样和室内土壤全氮含量测定,对土壤全氮空间分异规律进行研究。结果表明:研究区土壤全氮在林地尺度存在一定的空间变异;从研究区土壤总体分异状况看,土壤全氮含量范围是0.02~0.46gkg-1,总体均值为0.17gkg-1,三个层次土壤全氮含量分别为0.33±0.06gkg-1,0.14±0.04gkg-1,0.05±0.02gkg-1,全氮含量属于最低水平。三个层次土壤全氮含量变异系数分别为19%、32%、39%,变异程度属于中等变异水平,土壤全氮随着土层加深分异程度明显增大。土壤全氮含量在不同土壤层次水平变化复杂,0~20cm层西北高,东南部低,20~40cm和40~60cm两层变化恰好与之相反。研究结果可为毛白杨造林试验地布设、养分精准管理、确定合理采样数提供依据。 相似文献
29.
小流域土壤可蚀性的空间变异及其在不同土地类型下的比较 总被引:2,自引:3,他引:2
以武陵山区女儿寨小流域为研究区,在流域内进行高密度采样的基础上,利用EPIC模型中土壤可蚀性K值计算方法与地统计学分析方法计算并分析了流域土壤可蚀性K值及其空间变异,结合流域土地利用图,运用面积加权平均计算了各土地利用类型下的K值并进行比较,结果表明:流域K值变化范围为0.2451~0.4623,均值为0.3289,变异系数为0.1295,流域K值存在中等程度的空间变异。K值总体分布趋势为从流域海拔低处向海拔高处逐渐减小,受人为干扰较多的区域其K值也较高。各土地利用类型下的面积加权平均K值,以果园0.3769最大,油桐0.2607最小,植被类型下的K值均低于除耕地外受人为影响因素较大的地类,说明植被在不同程度上改善了土壤性质,提高了土壤的抗侵蚀能力,但K值的大小与植被类型的差异有关。 相似文献
30.