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1.
2.
森林对降水的影响概述 总被引:1,自引:0,他引:1
森林能否增加降水,这是植树造林、美化环境等工作中必然要考虑的问题。文章总结了国内外相关文献,就森林对降水的影响做了阐述。综合现有研究结果来看,森林对降水有无影响目前还没有普遍性的结论;对于局地森林对降水的影响应持保守态度,既不能说"有",也不能说"无"。明确的结论必须结合当地地形、天气、气候条件做具体的研究分析后才能得出,这样的结论才更科学,更具指导意义。因此关于宁夏植树造林是否对宁夏的区域气候产生影响,以及有什么样的影响,目前还不清楚。另外一个主要问题就是森林的尺度,即多大面积的森林才会对区域降水产生影响,因为如果森林的面积很有限,对区域降水的影响是否也很有限等等,这些问题都需要进一步深入研究和探讨。 相似文献
3.
石津灌区适宜田间灌水技术试验研究 总被引:2,自引:1,他引:2
为了研究石津灌区适宜的田间灌水技术,在对石津灌区现有灌水技术调查的基础上,对不同的田间灌水方法进行了田间试验,结果表明,储水灌溉既实现了高产,节水的目的,又适应灌区的运行管理,是今后灌区渠道灌溉地区田间灌水发展的重点技术之一;小畦灌和低压管道输水灌溉,灌水灵活,在井灌或井渠结合地区具有较大的发展潜力。 相似文献
4.
基于苹果属(Malus) 108份海棠种质,开展花香嗅觉评价训练.结果 表明:1)基于半信度试验发现,此次评价的信度很好(R2>0.99).2)108份海棠种质均具有芳香气味,其中42.6%的品种为中等香型,3%的品种为极浓香型,且随着香气强度的增加,评价员间评价差异减小.3)基于感官喜好度的评价试验发现,大部分海棠种... 相似文献
5.
宁南山区不同种植体系土壤水分变化规律 总被引:1,自引:1,他引:1
了解旱地土壤水分变化状况,可为半干旱地区旱作农业水资源合理利用提供科学依据。该文通过田间试验,研究了宁南山区胡麻、冬小麦、马铃薯、草地和苜蓿等5类旱地在主要生长季节的土壤水分变化规律。结果表明,不同旱作农田土壤水分随时间的变化趋势基本一致,均出现失墒期和增墒期,其分界点多在7月中下旬;冬小麦、胡麻和马铃薯等1 a生作物整个生长期内的土壤含水率要高于草地和苜蓿等多年生作物(植物);胡麻地、冬小麦地和马铃薯地的土壤水分垂直分布为上层低、下层高,而草地和苜蓿地相反。研究结果显示,各类旱地表层土壤水分变化剧烈,中下层变化相对较小,且生长期内的降水量均不能满足作物生长需求,秋季继续蓄墒是保障来年旱地获得良好收成的关键。 相似文献
6.
大田地下滴灌土壤水分分布均匀度评价方法 总被引:8,自引:5,他引:8
灌水均匀度是评价灌水质量的重要指标,灌水后的土壤水分分布均匀度是灌水均匀与否的最终体现。选择最佳的土壤水分取样点数是进行经济、准确评价灌水后土壤水分分布均匀度的基础。在新疆地下滴灌棉田中,灌水后2 d(土壤水分相对稳定)进行取样,实测田间土壤水分分布,抽样分析了样本数与土壤水分分布特征及均匀度之间的关系。结果表明,随样本数的增加,对应的土壤水分布均匀系数(克里斯琴森均匀系数Cu)的变幅缩小,并向其均值集中。从样本数量上分析,样本数在15到60之间,其Cu的均值变化并不明显;在试验条件下,进行大田土壤水分监测评价时,均匀分布的取样点个数应不少于24个。Cu和配水均匀度(Du)之间存在较好的相关性,但用实测结果得出的系数与相关手册的推荐值之间存在一定的偏差,互算时需加以考虑。采用均匀25点取样,对大田棉花地下滴灌的土壤水分分布状况进行了评价。结果表明,地下滴灌条件下,毛管附近的土层土壤含水率变幅最大;与上、下土层相比,灌水前毛管附近(20~40 cm)处的土壤水分均匀度较低,灌水后其均匀度大幅提高。 相似文献
7.
基于最小二乘支持向量机的人民胜利渠灌区灌溉用水量预测 总被引:3,自引:0,他引:3
基于最小二乘支持向量机(LSSVM)良好的泛化能力和特点,以人民胜利渠灌区需水量为研究对象,选用径向基函数(RBF)作为核函数,建立了最小二乘支持向量机预测模型,对灌区需水量进行了模拟计算,用检验样本与灰色预测和基于RBF的神经网络模型的预测结果进行了比较,LSSVM预测的最大误差8.78%,平均误差4.90%。结果表明最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,可为灌区水资源规划提供科学依据。 相似文献
8.
9.
10.
人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度. 相似文献