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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
2.
数字农业的发展对于农业现代化转型升级具有重要意义。根据江西省县域数字农业相关数据和文献资料,分析江西省数字农业发展现状,指出目前江西省数字农业发展存在数据服务配套不完善、小农户应用困难以及法律法规政策建设相对落后等问题,提出应加强数字农业信息服务支持力度、培育新型农业经营主体,以及强化政策顶层设计等建议。 相似文献
3.
【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
4.
6.
8.
用两株单克隆抗体混合后包被ELLISA微孔板,加牛冠状病毒抗原,加经白陶土处理过的兔抗牛冠状病毒免血清,再加上辣根氧化物酶标记的羊抗兔IgG抗体,加底物质显色间接ELISA检测牛冠状病毒抗原获得成功。用此方法检测细胞培养的牛冠状病毒上清液,其敏感度高出血凝试验(HA)8倍,从武汉市附近3个奶牛场采集犊牛腹泻粪便105份,用单抗ELISA检测牛冠状病毒抗原,共检出阳性36份,并与血凝及血凝抑制试验, 相似文献
9.
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