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211.
利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。 相似文献
212.
为探寻不同施氮量对农田土壤呼吸(RS)的影响并快速准确估算RS,以关中地区冬小麦为研究对象,观测了5种施氮量下冬小麦农田RS的变化,研究了环境因子(土壤温度、土壤湿度)及作物因素(叶面积指数、地上部生物量、SPAD值)对于RS的影响,建立了适用于关中地区土壤温度与植被指数下的农田土壤呼吸估算模型。设置秸秆还田下的5种施氮量处理,分别为传统施氮量SN200(200 kg·hm-2)、优化施氮量SN150(150 kg·hm-2)、60%优化施氮量SN120(120 kg·hm-2)、50%优化施氮量SN100(100 kg·hm-2)以及不施氮肥SN0(0 kg·hm-2)。结果表明:不同施氮量下RS随生育期推进均表现为先升高再降低的趋势,同时添加氮肥促进了RS排放。各处理观测期内RS的均值为:SN200(3.68 μmol·m-2·s-1)>SN150(3.40 μmol·m-2·s-1)>SN120(3.06 μmol·m-2·s-1)>SN100(2.70 μmol·m-2·s-1)>SN0(2.21 μmol·m-2·s-1)。不同施氮量下冬小麦冠层近红外波段反射率在拔节期和抽穗期差异明显,反射率从高到低依次为SN200>SN150>SN120>SN100>SN0,而在灌浆期和成熟期差异不大。土壤温度显著影响了RS(P<0.01),土壤湿度与RS没有显著相关关系(P0.05)。叶面积指数、地上部生物量、SPAD值和植被指数均与RS呈显著相关关系(P<0.05)。通过多种模型评估,建立基于植被指数和土壤温度的最佳农田土壤呼吸估算模型,显著高于基于土壤温度的单因子模型,模型精度可达到0.6以上(n=120)。 相似文献
213.
214.
【目的】研究新疆南疆地区马奶子葡萄叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积之间的关系,为田间快速估测葡萄叶面积提供方法。【方法】以南疆地区马奶子葡萄品种的叶片作为研究对象,测定叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积值,分析不同指标和马奶子葡萄叶面积之间的关系。【结果】建立的叶面积估测的二元回归方程,是估测马奶子葡萄叶面积最佳的回归方程,估测的平均差异率仅为2.103%;建立的二元回归方程y1=12.990x1+2.501x2-66.109为最优方程。【结论】马奶子葡萄叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均存在极显著相关,运用回归法估测马奶子葡萄叶面积,既不破坏树体,又具有简便易测、可靠性强、准确性高的优点。 相似文献
215.
216.
基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价 总被引:3,自引:2,他引:1
为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。 相似文献
217.
以河北省承德市塞罕坝机械林场为试验区域,设置37块实测样地;以随机森林模型、自适应遗传算法为基础,构建随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法(RF-LOOCV-AGA),对高维小样本合成孔径雷达(SAR)数据特征集同时进行特征选择和回归估计;利用试验地大地2号(ALOS-2)全极化数据提取121个高共线性特征,结合实测样地数据,构建高共线性高维小样本数据集,并应用随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法、随机森林算法、逐步回归法,分析全极化合成孔径雷达数据估算森林地上生物量时,因样地较少、影响因素维数多存在的高共线性;探索在算法层面各极化分解参数之间存在的高共线性及小样本林业数据回归估计泛化能力。结果表明:随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法从121个高共线性特征集中筛选出含19个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.906 9、均方根误差为14.184 0 t/hm2、相对均方根误差为11.70%;逐步回归法从121个高共线性特征集中筛选出含7个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.777 0、均方根误差为23.075 9 t... 相似文献
218.
219.
农业农村部农业贸易促进中心 《世界农业》2020,(4):137-141
根据美国农业部2020年2月《世界农产品供需预测报告》,2019/2020年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年1月和2月,世界谷物供需预测变化见表1。2019/2020年度世界谷物供应量将达34.64亿t,较2018/2019年度估算值增加2009万t,比1月预测值上调97万t。 相似文献
220.