不同e_a计算方法对Penman-Monteith公式的影响

实际水汽压ea是Penman-Monteith公式中计算参考作物蒸发蒸腾量的重要过程参数.为了研究在湿度缺测条件下,露点温度法替代相对湿度法计算ea在我国长江三角洲地区的适用性,选用江苏南通2000~2004年的旬气象资料,采用FAO推荐的相对湿度法和露点温度法两种方法计算了实际水汽压ea和旬参考作物蒸发蒸腾量ET0,分析了这两种方法计算结果的误差及其与影响因素间的关系.结果表明:这两种方法计算结果间误差较小,有98%以上的计算结果其误差小于20%;实际水汽压间的误差差异与最高最低温差相关关系最强,旬参考作物蒸发蒸腾量间的误差差异与最低温度的相关性最强;在湿度缺测条件下,可以采用露点温度法替代相对湿度法计算ea并进一步计算ET0.     

攀西地区早春作物生育规律研究

攀西地区下湿田增种早春作物,是充分利用春季光温资源,提高复种指数的有效措施。测定5种早春作物的全生育期、叶面积指数、干物质积累与净同化率、茎叶中蛋白质、可溶性糖含量等生理指标和产量、产值。不同作物比较试验表明,攀西地区下湿田早春作物以种植玉米、西瓜、马铃薯的产量和产值较高。     

基因工程与作物病虫害防治

在简述长期施用化学农药给人类及环境带来危害的基础上,详细介绍了用基因工程培育抗虫转基因植物的研究进展及其生产的巨大经济效益。     

作物抗旱性鉴定方法研究进展(综述)

通过对国内外作物抗旱性研究结果的收集、整理及分析,对作物适应干旱的机理、作物抗旱性鉴定方法以及抗旱性鉴定指标进行了综述,并介绍了该领域今后的研究方向.     

玉米整秆半覆盖机技术分析

简述在干旱、半干旱地区实施作物秸秆覆盖技术重要性的基础上,对玉米整秆半覆盖机的构造及主要工作原理进行了分析、论述,并对玉米整秆半覆盖机的发展前景进行了展望。     

麦饭石在农业中的应用及展望

综述了麦饭石作为微量元素肥料利用其溶出液浸种,叶面喷施和将麦饭石粉直接添加到复合肥中作为基肥或追施肥几种类型对农作物增产方面的研究进展．     

人工神经网络在作物产量与土壤空间分布信息关系分析中的应用

应用BP神经网络分析作物产量与土壤空间分布信息之间关系.把人工神经网络技术引入回归分析过程,通过对给定样本的学习,不断调整网络权值,实现在变量与自变量之间的非线性映射,从而达到确定土壤特性与作物产量之间因果关系的目的.研究结果表明,基于BP神经网络的回归分析方法,具有较好的估计结果.     

湖泊流域种植系统磷流特征及影响分析

湖泊流域中农业种植排放的磷污染是水体富营养化的主要污染来源。通过物质流分析方法,建立湖泊流域农业种植系统的静态磷物质流分析模型,并以巢湖流域为例,运用模型系统地量化并分析了2006年流域农业种植系统中的种子、化肥、农药、粪便、作物、秸秆等含磷物质的代谢过程。结果表明,系统对水体磷贡献为20.84kg/亩,其中畜禽粪便还田和化肥施用是造成水体磷污染的主要原因,其含磷量分别占系统磷总输入量的74.68%和15.07%,并提出防治畜禽养殖污染和提高磷肥施用效率等减少系统对水体磷污染的主要措施。研究为高效控制农业面源污染,寻找治理水体富营养化的新途径提供依据。     

基于天气预报的参考作物腾发量预报方法比较

以常州站点为例,收集了2000—2017年历史气象观测数据和2011—2015年历史天气预报数据,以FAO56-PM公式的估算结果为对照,分别对Hargreaves-Samani模型、多元回归模型与傅立叶分析模型进行率定和验证,并以2016-04-21至2017-10-24逐日1～7 d天气预报数据为依据,分析评价3种率定模型的ET0预报精度。结果表明:率定后的MR模型在1 d、4 d、7 d预见期的平均绝对误差为0. 751 mm/d,准确率为87. 2%,预报精度均优于HAR模型与FA模型;均方根误差除在3d预见期时略高于HAR模型外,其他预见期均最小。考虑到天气预报准确率随预见期增加而降低,建议预见期不宜大于3 d。进一步在季节尺度下的精度比较显示,MR模型在各季节1～3 d预见期的预报精度均高于HAR模型与FA模型,总体预报精度最高。因此,建议采用MR模型对常州站点进行ET_0预报。     

基于J-M距离的多时相Sentinel-1农作物分类

为准确获取云雨天气较多地区的农作物分布信息,以敦化市西北部的黑市乡和额穆镇为研究区,以高分一号(GF-1)卫星宽视场(wide field view, WFV)传感器和哨兵一号(Sentinel-1)为数据源,通过WFV数据提取耕地范围,利用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分性进行Sentinel-1影像最优分类时相组合的判断,根据选取Sentinel-1数据通过最近邻分类器多次循环对研究区主要农作物的分布信息进行提取。研究结果表明,进行多次循环产生的分类结果优于单次循环结果,循环次数达到5次结果趋于稳定,总体分类精度为84.23%。可见利用Sentinel-1数据进行敦化市农作物分类是可行的,多次循环的最近邻算法有利于获取更精准的农作物分布信息。