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本文研究了茶叶种植区的主要气象灾害,为各种植区提供不同类型的精细化气象服务做准备。利用浙江省区域气象自动站2004—2016年的数据、地理信息数据,对柯桥区茶叶气象灾害风险进行评估,并在此基础上划分气候风险区划。结果发现:柯桥区南北地势不同带来了气候的明显差异,针对茶叶生长发育的需求,对柯桥区南北气候进行对比分析,发现南部虽然易发生气象灾害,但在气候适宜性综合评价上更适合茶叶生长。因此,本研究有助于为当地茶叶风险预报提供理论依据,有助于整体上优化茶叶生产布局。 相似文献
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以不同截形叶螨(Tetranychus truncatus Ehara)危害等级下枣叶片高光谱和叶绿素含量数据为基础,分析不同截形叶螨危害等级(0级、1级、2级、3级、4级)下枣叶片高光谱特征,构建基于一阶微分光谱的不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素含量高光谱线性回归估测模型。结果表明:截形叶螨危害造成叶片中叶绿素含量减少,导致光谱反射率降低,表现为随危害等级的增加叶绿素含量呈逐级减少趋势。在不同截形叶螨危害等级枣叶片叶绿素估测模型中,危害等级为0级时,模型拟合度最好,达到0.810,表明利用高光谱数据构建不同危害等级枣叶片叶绿素含量估算模型具有一定的潜力,对危害植被叶片的虫害诊断意义重大。 相似文献
7.
为防止渔网破损造成养殖鱼类逃逸,有必要对网衣进行破损检测。为了克服人工检测劳动强度大且效率低下的缺点,实现渔网的精准实时监测,本研究提出了一种基于数字孪生的网衣破损检测方法,可利用传感器代替人工监测。该方法首先从渔网的数值仿真模型获取大量的仿真传感数据,然后将数据用于人工神经网络的训练与测试,最后生成可进行网衣破损识别的数字孪生体。数字孪生体可根据传感器监测到的数据来判断网衣是否发生破损。在数值模拟中,考虑各种波浪条件以及网衣的破损情况。在训练人工神经网络中,将有效波高Hs、谱峰周期Tp以及横纲竖纲的拉力值作为输入变量,将网衣完整状态以及破损状态作为输出。经过测试分析,该识别模型根据传感器数据识别网衣是否破损的平均准确率为94.32%,由此可见,数字孪生技术能准确检测到渔网的损坏,可以作为网衣破损检测的一种新方法。 相似文献
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由于人类大量开采使用石油、煤炭、天然气等化石燃料,使大气CO2浓度升高,这不但加速全球变暖,还将影响地球上动植物的生存和分布,从而对整个生态系统产生深远影响。为探明CO2浓度升高与豌豆蚜(Acyrthosiphon pisum)虫口密度对紫花苜蓿(Medicago sativa)叶片内化学物质的影响,明确CO2浓度升高和蚜虫密度在紫花苜蓿生理生化中的作用,试验在CO2光照培养箱内设置380 μL·L-1(对照)、550 μL·L-1和750 μL·L-1 3个CO2浓度培育苜蓿幼苗并接入10日龄成蚜10头·株-1、20头·株-1、30头·株-1,并以0头·株-1作为空白对照,1周后测定植物体内营养物质和次生代谢物质含量。结果表明,随CO2浓度升高,蚜虫密度为30头·株-1时紫花苜蓿可溶性蛋白、可溶性糖以及淀粉含量均上升,在750 μL·L-1 CO2浓度下分别比CK上升11.62倍、0.49倍和0.24倍;黄酮、总酚和简单酚含量也显著上升。随蚜虫危害程度加重,同一CO2浓度下紫花苜蓿淀粉、简单酚含量先上升后下降,高CO2浓度蚜虫密度为30头·株-1时比0头·株-1时可溶性糖、总酚以及单宁含量上升1.66倍、1.49 mg·g-1和1.09 mg·g-1,差异均显著(P<0.05)。说明具有固氮作用的豆科植物更易于适应CO2浓度升高的变化,从而在受到刺吸胁迫后增强自身诱导抗虫性以抵御害虫为害。 相似文献
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在空中核爆炸的情况下,光辐射是损毁水稻的主要因素,光辐射可使三叶期、分蘖期水稻的叶片烧损、株高降低,其损毁程度随着距爆心距离的加大而减弱,叶片受到烧损仍然存活的植株,爆后可迅速恢复生长,叶片数、株高在较短时间内即可达对照水平,分蘖能力也不受影响。收获时大部分受损水稻的穗长、穗粒数、千粒重、平均单株分蘖数、 相似文献
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