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魏阳琼 《新农村(黑龙江)》2012,(2):60-61
按照了国有林场系统现行会计核算体系,通过对福建省沙县官庄国有林场近儿年杉木种子园、基因库、试验林等良种基地的各项投入、产出数据的收集、整理、分析,结果表明:良种基地30年经营期建设单位年直接亏损8s.s8万元,年均产生纯社会效益2600万元,效益十分显著;并提出基层生产单位建设良种基地的建议和意见。 相似文献
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本文了根据种子产业化的近期目标和种子产业现代化的发展趋势叙述了种子现代化的途径和我市种子产业化的基本特征;提出依靠科技进步,建设高科技的现代化种子产业的技术对策。 相似文献
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基于博斯腾湖北岸芦苇叶片气体交换的观测数据,分析芦苇叶片气孔导度特征与环境因子之间的关系,并验证植物叶片气孔导度模型。结果表明,芦苇叶片气孔导度日变化呈现双峰曲线。芦苇叶片气孔导度的变化与环境因子之间关系密切,当光合有效辐射较低时,气孔导度随光合有效辐射的增加而增加,当光合有效辐射大于1 200μmol·m-2·s-1时,气孔导度呈现下降趋势;气孔导度在一定范围内随水汽压亏损的增加而增加,在水汽压亏损接近1.8kPa时,气孔导度达到最大值,之后气孔导度随水汽压亏损的增加而降低;当温度达到27.75℃时,气孔导度达到最大,此后随着温度的增加,气孔导度逐渐降低。对2类气孔导度模型进行验证与对比,结合实测数据,建立适用于博斯腾湖芦苇叶片气孔导度对环境因子响应模型。 相似文献
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基于多源数据的土壤水分反演及空间分异格局研究 总被引:4,自引:0,他引:4
温度植被干旱指数(TVDI)是一种通过反演土壤水分来反映土壤干旱状况的重要方法。在TVDI的基础上引入数字高程模型(DEM)数据对地表温度进行校正,能够减少地形起伏对能量二次分配的影响。用阈值将研究区分割成不同土地利用类型,结合野外同步实测数据,用分段反演模型反演渭-库绿洲土壤水分分布图,并对渭-库绿洲土壤水分的空间格局和分异规律进行分析。结果表明:(1)地形校正后的TVDI能够更好地反映土壤水分状况;(2)土壤水分总体上从西至东,由北向南降低,在绿洲内部较为稳定,在交错带变化较为剧烈,土壤水分垂直变异系数呈现幂函数递减的整体变化趋势;(3)针对研究区不同土地利用类型用分段反演模型进行反演,有效地实现优势互补,总体上提高了土壤水分的反演精度,在区域土壤水分研究中值得关注和应用。 相似文献
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在干旱、半干旱地区,地下水是陆生植被生存的重要水源,而传统的地下水位监测方法费时费力,及时获取大尺度高精度的地下水位埋深显得十分重要。在温度植被干旱指数(TVDI)的基础上,分别提取三期Landsat 8遥感数据的归一化植被指数(NDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和增强型植被指数(EVI)和地表温度(Ts),并引入DEM数据对Ts进行地形校正,减少地形起伏对能量二次分配的影响,并选择最佳TVDI反演地下水位埋深状况,结果表明:(1)在传统TVDI的基础上引入DEM进行地形校正,分析校正前后TVDI与地下水位埋深的决定系数,R~2从0.4381提高到0.5053,这说明地形校正能够有效地提高地下水位埋深的反演精度;(2)通过三期影像对比分析了五种不同的TVDI值分别与其对应栅格点的地表土壤湿度和地下水位埋深的决定系数,总体上都是Ts-MSAVI较好,最高R~2分别为0.5547、0.5202;(3)在实测土壤含水量缺失的情况下,可以根据反映土壤湿度高低的因子(TVDI)间接地反演地下水埋深分布状况。 相似文献
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为探索在遭受盐胁迫时二斑叶螨Tetranychus urticae Koch侵染叶片的交替呼吸途径的生理学功能,在实验室条件下研究了NaCl以及水杨基氧肟酸对二斑叶螨侵染叶片的间接防御反应,以及对过氧化氢含量和细胞死亡水平的影响。200 mmol/L NaCl胁迫没有明显影响二斑叶螨侵染叶片对智利小植绥螨Phytoseiulus persimilis的吸引作用,也没有提高二斑叶螨侵染叶片中过氧化氢含量和细胞死亡的水平,但显著提高了侵染叶片中交替呼吸途径的水平。200 mmol/L NaCl和1mmol/L水杨基氧肟酸的复合处理则显著降低了二斑叶螨侵染叶片对捕食螨的吸引作用,并提高了过氧化氢含量和细胞死亡的水平。研究表明,当二斑叶螨侵染叶片遭受盐胁迫时,交替呼吸途径不仅有助于维持植物的间接防御反应,而且缓解了植物体内的氧化压力和细胞死亡。 相似文献
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近日,有读者来电询问,他想在江苏地区种植杂交粳稻,不知前景如何,该种植哪些品种。记者为此专门采访了江苏省农科院粮作所所长王才林研究员,他表示,种植杂交粳稻前景广阔。近年来江苏省加快了杂交粳稻育种进展,米质、产量、抗性都有了较大提高。杂交粳稻在杂种优势利用、品质育种、制种研究等方面有着很大的发展空间和潜 相似文献
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VOCs污染场地SVE修复系统尾气净化技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤气相抽提技术(SVE)日益受到人们的重视,SVE尾气的主要成分是危害性大的挥发性有机物(VOCs),目前国内外针对净化技术的进展报道较少。传统上一般采用燃烧、吸附、冷凝和吸收等方法处理VOCs废气,对比现有VOCs废气处理技术,综合分析发现生物法性能优良,对VOCs净化效果好且无二次污染,相对于其他方法更适用于SVE系统尾气的净化,可在完成尾气中VOCs有效净化的同时,解决现有SVE系统尾气净化装置填料后处理问题,是很具研究价值的尾气中VOCs净化方法。 相似文献
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环境敏感变量优选及机器学习算法预测绿洲土壤盐分 总被引:10,自引:5,他引:5
基于机器学习预测干旱区(如新疆)土壤盐分的研究目前较少涉及且敏感变量的筛选还需深入探讨。该研究比较5种机器学习算法(套索算法,The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator-LASSO;多元自适应回归样条函数,Multiple Adaptive Regression Splines-MARS;分类与回归树,Classification and Regression Trees-CART;随机森林,Random Forest-RF;随机梯度增进算法,Stochastic Gradient Treeboost-SGT)在3个不同地理区域(奇台绿洲,渭-库绿洲和于田绿洲)的性能表现;参与的变量被分为6组:波段,植被相关变量集,土壤相关变量集,数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生变量集,全变量组,优选变量组(全变量组经过算法筛选后的变量集合)。通过算法筛选,以示不同研究区的盐度敏感变量。同时借助以上述6组结果评判算法的性能。结果表明:综合分析6个变量组的R2和RMSE,预测精度排名如下:优选变量组植被指数变量组土壤相关变量组波段DEM衍生变量组。由于结果不稳定,全变量组未参与排名。在所有变量中,植被指数(EEVI,ENDVI,EVI2,CSRI,GDVI)和土壤盐度指数(SIT,SI2和SAIO)与土壤盐度相关性高于其他变量。综合评价以上5种算法,Lasso和MARS的预测结果出现极端异常值,但其预测结果能基本呈现土壤盐分空间分布格局。CART的结果能清晰分辨灌区和非灌区土壤盐分的分布态势,但二者内部并无太多变化且稳定性较差。RF和SGT的结果显示,二者在3个绿洲的土壤盐分值域范围和土壤盐分空间分布格局相似,纹理信息相对其他3个算法更为丰富。更为重要的是,算法在各个地区的结果都较为稳定。二者相比,SGT验证精度相对最高,其次为RF。 相似文献