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能量平衡闭合率是客观评价生态系统物质和能量交换的关键指标,但能量不闭合现象普遍存在,不闭合率达10%~30%。本文结合国内外研究,从仪器测量误差、观测源区尺度不匹配、复杂下垫面的涡旋和平流影响、相关能量项的忽略以及降雨过程影响等角度系统论述了造成能量平衡不闭合现象的原因,尤其涡度相关法在降雨时测量通量的可靠性值得讨论。明确指出今后研究的突破点及发展方向:从热储能项的计算适用性、考虑根层土壤热储量和冠层热储量作为附加热源以及多站点观测方法等方面进一步提升能量平衡闭合率。 相似文献
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基于叶气温差的生育中期冬小麦水分亏缺诊断研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了获取叶片尺度基于叶气温差的冬小麦生育中期水分亏缺诊断阈值,分析了冬小麦叶气温差的典型日变化及其与土壤水分、空气温度及太阳辐射等因子的相互关系,揭示了冬小麦叶气温差对光合气体交换参数的影响,确定了冬小麦叶片水分利用效率较适宜的非气孔限制值及叶气温差范围。结果表明,冬小麦叶气温差在不同的土壤水分条件下表现出不同的日变化规律,随光量子通量增加而升高,随土壤水分、气温增加而降低;4、5和6月冬小麦叶片水分利用效率较适宜的非气孔限制值范围分别为0.7~1.3、1.1~2.0和0.9~1.5,叶气温差控制范围分别为-1.2~0.4、-1.5~-1和-1.25~-0.9℃。 相似文献
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基于冠层温度和土壤墒情的实时监测与灌溉决策系统 总被引:4,自引:0,他引:4
设计了一个可以在线连续监测田间作物冠层温度、环境信息和土壤墒情的实时灌溉决策系统,并将其安装于农田进行了1 a实际运行和观测。系统采用太阳能供电和微处理器进行数据采集和管理,为野外的实际应用提供了保障。系统配置了红外温度、空气温/湿度、土壤水分/水势等传感器,能够及时采集田间全面的同步数据,排除了异地观测所形成的数据误差。采用悬臂式多点采集下垫面红外温度检测方法,可以快速采集更多和更高精度的数据,避免单点测量的人为误差。系统配备的快速锁紧装置,能够根据下垫面作物的生长情况进行传感器位置高度调节,使检测数据更符合田间实际情况。通过运行管理和监测数据分析可见,所监测数据能够很精细的刻画田间作物实际生长状况,可以用于灌区综合灌溉决策,实现田间精量灌溉管理和控制,为灌溉管理的精量化和智能化提供数据支持。 相似文献
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不同水肥模式的水稻叶面积修正系数试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
叶面积修正系数直接决定着长宽修正系数法测量叶面积的精确程度.为探讨水肥模式对水稻叶面积修正系数的影响,基于水稻实测叶面积及叶片长、宽数据计算叶面积修正系数,并分析其变化规律.结果表明,各处理生育前期水稻叶面积修正系数接近或超过经验值0.75,中期较小,抽穗开花期略有上升并稳定至0.7左右.常规灌溉处理上层叶片叶面积修正系数较控制灌溉大,叶片更加细长.不同肥料处理中,控释肥处理叶面积修正系数普遍偏低;常规肥及实地肥处理在生育前期可以采用经验值进行叶面积计算;抽穗开花及以后各生育期,各处理均可采用相同的叶面积修正系数;生育中期各处理叶面积修正系数较低. 相似文献
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东欧文化与俄语文化之间有着必然的联系,同属于文化体系,东欧茶文化对俄语文学的发展有着巨大的影响。在茶文化背景下,俄语语言文化呈现出了民族性与地域性,也形成了自己的语文文学体系,本文就以东欧茶文化为背景,对俄语语言文学的发展关联进行几点具体分析。 相似文献
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为了建立一种高效监测冬小麦植株含水率的无损方法,用于反映作物水分状况、指导精准灌溉。以北京大兴的冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机采集冬小麦5个波段的光谱信息,构造了光谱反射率模型和光谱植被指数模型,筛选了典型地区冬小麦植株含水率解译模型。结果表明:冬小麦植株含水率与反射光谱在0.05水平上显著相关,优选的两种模型的预测精度较高,相对误差均小于10%,决定系数均大于0.75;从模型复杂程度和物理含义考虑,估算植株含水率的最优模型为基于逐步回归法的光谱指数模型,该模型的率定及验证的决定系数为0.78和0.83,均方根误差为6.79%和5.47%,相对误差为9.73%和6.91%。该研究为采用无人机多光谱遥感技术实现对作物水分的快速高效监测提供了有效方法。 相似文献
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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
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降水对华北主要粮食作物灌溉需求影响特征 总被引:1,自引:0,他引:1
探明华北地区作物灌溉需求规律及主控因素是合理制定水资源规划,缓解该区地下水超采的重要依据。本文基于华北60个气象站近50年(1971—2020年)逐日气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算作物需水量,并分析降水对主要粮食作物(冬小麦和夏玉米)灌溉需求时空特征的影响。结果表明:在降水丰水年(25%),冬小麦作物灌溉需求指数IRI以0.50~0.75区间的高度灌溉需求分布区为主,夏玉米则以0.25~0.50区间的中度灌溉需求分布区为主,分布面积比率分别为研究区的92%、86%;在平水年(50%),冬小麦IRI以大于0.75的极高灌溉需求分布区为主,分布面积比率占56%,夏玉米仍以0.25~0.50的中度灌溉需求分布区为主,但分布面积比率扩大至100%;在枯水年(75%),冬小麦极高灌溉需求分布面积比率增大至97%,夏玉米则以0.50~0.75的高度灌溉需求分布区为主。降水量是影响IRI的主控因素,随降水量的增大,不同区位IRI均呈直线下降趋势,但对降水量变化的敏感性存在较大差异... 相似文献
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参考作物腾发量主成分神经网络预测模型 总被引:2,自引:2,他引:2
为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果. 相似文献
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