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1.
Jian-zhai WU Jing ZHANG Zhang-ming GE Li-wei XING Shu-qing HAN Chen SHEN Fan-tao KONG 《农业科学学报》2021,20(1):289-299
Climate change severely impacts agricultural production, which jeopardizes food security. China is the second largest maize producer in the world and also the largest consumer of maize. Analyzing the impact of climate change on maize yields can provide effective guidance to national and international economics and politics. Panel models are unable to determine the group-wise heteroscedasticity, cross-sectional correlation and autocorrelation of datasets, therefore we adopted the feasible generalized least square(FGLS) model to evaluate the impact of climate change on maize yields in China from 1979–2016 and got the following results:(1) During the 1979–2016 period, increases in temperature negatively impacted the maize yield of China. For every 1°C increase in temperature, the maize yield was reduced by 5.19 kg 667 m–2(1.7%). Precipitation increased only marginally during this time, and therefore its impact on the maize yield was negligible. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by an insignificant amount of 0.043 kg 667 m–2(0.014%).(2) The impacts of climate change on maize yield differ spatially, with more significant impacts experienced in southern China. In this region, a 1°C increase in temperature resulted in a 7.49 kg 667 m–2 decrease in the maize yield, while the impact of temperature on the maize yield in northern China was insignificant. For every 1 mm increase in precipitation, the maize yield increased by 0.013 kg 667 m–2 in southern China and 0.066 kg 667 m–2 in northern China.(3) The resilience of the maize crop to climate change is strong. The marginal effect of temperature in both southern and northern China during the 1990–2016 period was smaller than that for the 1979–2016 period. 相似文献
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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旨在估计山下黑猪和鲁莱黑猪正反交F1代杂种优势,筛选出合适的杂交方式,以提高优质肉猪的生产效率,满足人们对于优质猪肉的需求。本研究在山下黑猪(164头)和鲁莱黑猪(69头)及其正(6头山下黑猪♂×25头鲁莱黑猪♀)、反(3头鲁莱黑猪♂×35头山下黑猪♀)交4个群体中测定了生长肥育、体尺外貌(75~110 kg)、繁殖和胴体肉质(90~115 kg)4大类共43个性状,比较了这些性状在群体间的差异,并估计了正反交F1代的杂种优势。结果表明,山下黑猪的生长肥育和体尺性状较好,鲁莱黑猪的繁殖和肉质性状较好,正反交群体介于它们之间。正交群体的繁殖性能优于反交群体,但生长肥育性能比反交差。由于这4个群体的母猪都是纯种,因此繁殖性状没有表现出明显杂种优势。除膘厚、胸椎数、45 min pH和剪切力无显著的杂种优劣势外,大部分胴体性状和肉质性状有明显的杂种劣势。生长肥育性状的杂种优势在正反交群体中的表现不一致,反交群体表现出显著杂种优势,而正交则无明显的杂种优势。本研究估计了山下黑猪和鲁莱黑猪正反交的杂种优势,为筛选山下黑猪和鲁莱黑猪的最佳杂交方式奠定基础。 相似文献
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河北省平原农区肉羊规模舍饲的前景分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文指出了当前河北省平原农区肉羊产业的发展面临瓶颈局面,理性分析了造成这一尴尬局面的原因,并提出了发展河北省平原农区肉羊规模舍饲是打破这一瓶颈局面的突破口。 相似文献
10.