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相似文献
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1.
甘肃省甜菜生态气候区划的探讨   总被引:1,自引:2,他引:1  
利用甘肃省40个站点和7个气候指标变量进行自然正交分解,确定以7~8月平均气温、9月气温日较差和6~7月日照时数3个因子作为甜菜气候区划的指标。用上述指标进行模糊聚类分析,将全省划分为5种不同类型的甜菜生态气候区,即最适宜、适宜、次适宜、可能种植和不能种植区。为全省甜菜种植的合理布局、建立甜菜高产优质的生产基地提供科学依据。  相似文献   

2.
广西名特优水果气候适应性分析及种植区划   总被引:4,自引:3,他引:4  
分析了荔枝龙眼、芒果、香蕉等广西主要名特优水果适宜生长的生态气候指标,确定其在广西适宜栽培气候区,提出相应的生产管理措施,为发展名特优水果生产提供科学依据。  相似文献   

3.
安徽省冬小麦品种生态气候适宜性分析和精细化区划   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用安徽省78个气象站1971-2000年冬小麦生长阶段气象资料和地理信息,选取影响冬小麦品种分布和生长的主要气象因子建立区划指标,采用多元回归模型和GIS空间内插技术对指标要素栅格化,并通过温度和水分两级指标,形成千米网格的安徽省冬小麦品种生态气候适宜性精细化区划图,用安徽省耕地数据掩膜(mask)得到相应耕地意义的区划分布图,并进行分区评述。结果表明,以气温和降水为指标,可将安徽省冬小麦品种的生态气候适宜性划分为5大区11个亚区,分区结果能反映气候变暖背景下安徽省冬小麦生态气候适宜性的分布特点以及各区域温度适宜性和水分适宜性的差异。因冬季气温的南北差异,安徽省适宜种植的冬小麦品种自北向南冬性程度降低。冬小麦生产中的主要问题是水分失衡,北部水分不足,南部过多,制约了稳产高产。根据区划结果,应增强北部冬小麦主产区的抗旱能力,适当扩大沿淮和江淮丘陵北部地区半冬性品种种植面积,尽量压缩南部地区冬小麦种植面积,以全面提高安徽省冬小麦生产水平。  相似文献   

4.
草原畜牧业的发展既受饲草产量和品质的制约,又受天气气候条件的影响。而饲草产量和品质又决定于水热量的多寡及其配合的程度。基于这种思路,本文用牧业气候相似理论和区域区划方法,以水分条件为一级指标,热量条件为二级指标,把新疆划分为八个牧业气候区,对每个区的牧业气候特征和牧业生产特点及发展方向进行了评述。  相似文献   

5.
陇中高寒阴湿区蚕豆气候区划   总被引:7,自引:2,他引:7  
利用陇中22个站点的10个气候变量进行验证正交函数分解,确定蚕豆气候区划指标,应用模糊聚类分析,将陇中划分为5种不同类型的蚕豆气候区。  相似文献   

6.
新疆枸杞种植的气候分区   总被引:2,自引:1,他引:2  
通过比较得出,新疆精河县的气候条件最适合枸杞生长,当地的枸杞不但产量高而且品质好,因此,以精河县枸杞生产期间的主要气候指标为标准,利用模糊优选比方法将新疆分为3个气候区,提出了各区的发展策略。  相似文献   

7.
利用冬小麦作物生长模型对产量气候风险的评估   总被引:21,自引:4,他引:21       下载免费PDF全文
以北京地区冬小麦生产为例,介绍了两种作物生长模型——小麦生长模拟模型WheatSM和农业生产模拟系统(小麦模型)APSIM-Wheat在作物生产气候风险评估中的应用研究。在对WheatSM和APSIM-Wheat进行参数调试和验证的基础上,用北京地区1955~2000年的历史时期气候资料,以日为时间步长,进行多年冬小麦生产的模拟,分析不同气候年型下冬小麦产量的风险。其中,利用WheatSM的模拟结果评估了北京地区热害对冬小麦产量造成的风险,结果表明,5月平均气温≥21℃时为灌浆期高温年型,热害造成的减产至少在13.1%以上;利用APSIM-Wheat的模拟结果评估了北京地区干旱造成的冬小麦产量风险,结果表明,当全生育期降水量<100 mm,缺水量>169.40 mm时,北京冬小麦全生育期严重干旱,冬小麦产量在4 t·hm-2以下。以上研究结果符合生产实际,可为北京地区不同气候年型下冬小麦生产的动态决策和减轻灾害损失提供科学依据和技术支持。  相似文献   

8.
湖北省烤烟生产的气候分区   总被引:21,自引:3,他引:21  
根据湖北各产烟县市1961—2000年的气象资料,应用系统聚类方法,将全省烤烟种植区划分为5类气候区,并对其气候特点及适宜移栽期进行了分析。通过与国内外优质烤烟区气候条件对比分析,探讨确定了省内优质烤烟的生产区域,其中以咸丰、利川和五峰的气候条件最为优越,为全省及县域内烤烟布局调整和相关技术措施的调整和改进提供依据。  相似文献   

9.
基于AEZ模型的河南省冬小麦产量差时空特征分析   总被引:5,自引:3,他引:2  
各种产量差的分析可以揭示产量的提升空间及研究区域内各种限制因子对产量提高的限制作用。为研究气候变化背景下,各气候要素对冬小麦产量差的影响,本文以河南省为研究区域并划分为5个类型区(Ⅰ,豫北种植区;Ⅱ,豫东种植区;Ⅲ,浅山丘陵盆地种植区;Ⅳ,淮北平原、南阳盆地种植区;Ⅴ,豫南稻茬麦区)利用14个气象站点的资料,运用AEZ模型计算得到1961—2013年该省的冬小麦生产潜力,再根据产量差法计算得到YG_(1-2)(光合生产潜力与光温生产潜力的差距)、YG_(2-3)(光温生产潜力与气候生产潜力的差距)以及YG_(2-a)(光温生产潜力与大田平均产量的差距)3个水平的产量差。研究结果表明,1961—2013年河南省冬小麦光合生产潜力下降,光温生产潜力提高,气候生产潜力基本不变。对大田平均产量的分析表明,14个站点平均产量存在较大差异,冬小麦产量总体逐渐增长。从时间变化上看,河南省冬小麦YG_(1-2)总体呈现出递减趋势;YG_(2-3)差距呈现出"Ⅴ型",谷值在1981—1990年;Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ区YG_(2-a)呈现递减趋势,而Ⅲ和Ⅳ区则呈现先增加再减少的趋势。从空间变化上看,河南省冬小麦YG_(1-2)和YG_(2-3)自北向南递减,而YG_(2-a)自东向西递增。各区域冬小麦增产潜力的排序为:Ⅲ区Ⅴ区Ⅳ区Ⅱ区Ⅰ区。农学因素是限制当地冬小麦产量差缩小的主要因素,通过改善农学因素,如:改良更新冬小麦品种、提升现代农业生产技术、合理使用农药化肥、合理布局优质小麦区域等,可缩小该区域冬小麦产量差距。  相似文献   

10.
从气候的资源和灾害双重属性出发,构建了冬小麦气候生产潜力和胁迫风险评价指标,以安徽省为例分析了二者对气候变化的响应特征,综合气候对高产和稳产的影响进行研究区冬小麦种植气候适宜性区划。结果表明:采用逐级订正法结合作物生长动态参数估算安徽省冬小麦气候生产潜力多年平均为12 391kg?hm-2,以沿淮和江淮之间最高;1961—2015年淮北和沿淮东部地区为显著上升趋势,而淮河以南地区则以下降为主。通过考虑在冬小麦生长发育过程中气候条件偏离最适区间而导致的胁迫影响,建立了高温、低温、雨涝、干旱4种气候胁迫的评估指标,并基于气候胁迫的超越概率形成了冬小麦气候风险评价方法。气候变暖使研究区冬小麦高温胁迫显著上升,低温胁迫显著下降,水分胁迫无显著的变化趋势。安徽省冬小麦的气候风险呈现中间低,两头高的分布特征,以沿淮和江淮之间风险最低,淮北北部和江南南部风险较高;淮北地区主要以干旱和低温贡献为主,而淮河以南地区则以雨涝风险为主。融合气候生产潜力和气候胁迫风险形成冬小麦的气候适宜性区划,其空间格局呈南北低、中间高的特征,种植分布格局与气候适宜性的空间匹配程度较高,但有一定的优化调整空间。  相似文献   

11.
为研究作物生长发育早期受干旱影响的作物水分光谱特征,对冬小麦返青期进行水分控制试验。利用野外光谱辐射仪在河北固城试验区测量冬小麦的光谱并分别计算归一化水分指数(NDWI)和简单比值水分指数(SRWI),同时测定冬小麦的叶绿素浓度(Chl)、叶面积指数(LAI)、株高(H)和叶片相对含水率(LRWC)等冠层生理指标和土壤湿度(SM)。分析结果表明:冬小麦生理指标与土壤湿度之间有着显著的正相关,最大相关系数为0.657,表明土壤水分状况直接影响作物发育早期的光合和生长状况。NDWI/SRWI与SM相关系数均为 0.545,呈现弱的正相关;相反,水分指数与冬小麦生理指标之间的相关不明显,特别是,NDWI/SRWI与LRWC的相关系数仅为0.175。据此得出在作物低覆盖生长阶段,水分指数更多反映的是土壤水分状况而不是作物水分。  相似文献   

12.
高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV)构建综合长势监测指标(Comprehensive Growth Monitoring Indicators,CGMICV),通过16种植被指数与CGMICV进行相关性分析,计算植被指数间的方差膨胀因子,筛选最优植被指数作为模型输入变量,采用偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林(Random Forest,RF)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BPNN模型建立冬小麦长势反演模型,结合评价指标获得冬小麦最优长势反演模型,最终得到研究区冬小麦长势空间分布信息。研究结果表明:以变异系数法得到的冬小麦CGMICV相关性比单一指标的相关性有不同程度的提高;利用变异系数法结合BPNN得到的冬小麦长势最佳反演模型CGMICV-BPNN,其决定系数R2可达0.71,模型精度较传统赋权法提高了26.79%;采用GA优化后的BPNN模型的不稳定显著下降,其平均相对误差中位数下降了22.22%,决定系数R2也有所提高;研究区内半数以上的冬小麦长势集中于第Ⅲ等级,其所占比例为55.83%,其次集中于第Ⅰ等级,其所占比例为36.08%,研究区冬小麦整体长势较为稳定。研究结果可为冬小麦长势监测及区域作物生产监测提供重要参考。  相似文献   

13.
冬小麦是甘肃省主要粮食作物,水分是限制该省旱作冬小麦生产最主要的因素,降水时空分布不均造成冬小麦干旱常年发生,因此准确监测甘肃省冬小麦干旱及定量评估灾害损失可为决策部门制定农业防灾减灾措施及保障区域粮食安全提供科学依据。利用甘肃省1981—2014年3个农业气象观测站土壤水分和冬小麦生育状况观测资料,38个冬小麦种植县气象资料、产量资料及干旱灾情资料,考虑冬小麦休闲期土壤储水及生育期水分盈亏量修订了作物水分盈亏指数,修订后作物水分盈亏指数与土壤储水、冬小麦产量要素和产量损失相关性较高,能客观、准确、定量地反映干旱对甘肃冬小麦产量的影响;利用水分盈亏指数分别建立冬小麦产量要素和产量损失评估模型。结果表明:产量要素评估模型均通过0.01水平显著性检验,产量损失评估模型大部分通过0.05水平显著性检验。产量要素评估模型回代结果与冬小麦产量要素实测值间均通过0.01水平的F检验;产量损失评估模型验证结果表明,68.4%种植县通过0.05水平F检验,基本能准确评估全省大部分地方干旱对冬小麦产量造成的损失。修订后作物水分盈亏指数能客观反映甘肃省冬小麦干旱,建立的评估模型能准确评估干旱对冬小麦造成的损失,具有一定的应用价值。  相似文献   

14.
河北省冬小麦生产空间格局及其控制因素   总被引:2,自引:0,他引:2  
在气候变化与水资源短缺的背景下,华北平原冬小麦生产面临巨大的挑战,明确冬小麦生产的空间格局及其控制因素,可为本区冬小麦的科学规划管理决策和高效生产提供依据。基于河北省各县市2004—2013年冬小麦单位面积产量与农情资料,以主产区(以县市平均冬小麦播种面积大于总播种面积的20%为标准选取)101个县市为基本研究单元,采用系统聚类分析对河北省冬小麦主产区进行区域划分;利用因子分析方法对冬小麦生产要素进行主成分分析,并利用逐步回归分析方法建立冬小麦产量与主要控制因素主成分之间的关系。结果表明,河北省冬小麦主产区分为4个(Ⅰ~Ⅳ),各区冬小麦产量水平从Ⅰ区向Ⅳ区依次递减,产量变异依次增大,且各区差异均达显著水平(P0.05)。冬小麦产量(Y)与化肥因子(F1)、灌溉因子(F3)、年降水量因子(F4)、年降水量下限因子(F5)有显著的线性回归关系(R2=0.685,P0.05),其中F1、F3分别解释了Y的21.7%、37.4%,F4、F5解释了Y的9.4%。据此说明灌溉是影响河北省冬小麦产量区域差异的首要因素,其次是化肥使用量,而年降水量对产量区域差异影响较小。农药因子(F2)的回归效应不显著,说明冬小麦病虫害发生及防治具有区域随机性变化特点,对冬小麦生产的区域差异不形成显著影响。另外,全省冬小麦播种面积比重与产量水平有较好的区域吻合度(R2=0.409,P0.05),说明在现有管理模式下冬小麦区域布局基本合理,只是在东部低平原沿海的极个别低产县的播种面积明显偏高,结合冬小麦对灌溉条件的依赖性,认为这些县市的冬小麦布局需要慎重审视。  相似文献   

15.
黑龙江省水稻主栽品种热量指标鉴定及适宜种植区划   总被引:2,自引:1,他引:2  
根据分期播种试验资料,利用最小二乘法计算了黑龙江省主栽水稻品种各生育期所需有效积温和生育期下限温度等热量指标;利用1971—2000年全省81站逐日气象资料,在50km×50km网格上内插得到水稻生育期活动积温和可能生育期日数的空间分布,与各主栽品种全生育期活动积温、生育期Et数的实测值对比,结合黑龙江省水稻低温冷害的分布特征,将黑龙江省水稻适宜栽培区初步划分为五类,得到各水稻主栽品种的适宜分布区域,结果可为充分利用当地气候资源、指导水稻生产提供参考。  相似文献   

16.
冬小麦干旱指标及干旱预测模型研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
干旱是河北省冬小麦生长期内主要的气象灾害之一。准确监测、预测干旱发生程度, 可以为防灾、减灾、救灾提供科学的决策依据。本研究以位于河北省南部冬小麦区的南宫县为例, 选取1991~2007 年冬小麦全生育期农业气象观测数据及常规气象资料, 基于Jensen 模型得到冬小麦返青~拔节、拔节~抽穗、抽穗~乳熟、乳熟~成熟4 个生育阶段的水分敏感系数; 在减产百分率标准的基础上, 确定了冬小麦返青后4 个生育阶段以相对蒸散表示的轻旱、中旱、重旱、严重干旱4 个等级冬小麦干旱指标值; 并应用回归分析方法, 建立了4 个生育阶段的干旱预测模型。结果表明:考虑冬小麦不同发育阶段对水分的敏感程度, 确定的冬小麦干旱指标值比较客观地反映了干旱程度。建立的干旱预测模型均通过了0.05 的显著性检验。模型的拟合正确率70.8%, 预测正确率75.0%, 平均正确率71.4%;经简化干旱等级, 即轻旱为1 个等级, 中旱、重旱、严重干旱为1 个等级, 则模型的拟合正确率达81.3%, 预测正确率达75.0%, 平均正确率达80.4%, 模型预测结果可信。  相似文献   

17.
冬小麦鲜生物量估算敏感波段中心及波宽优选   总被引:1,自引:2,他引:1  
开展高光谱作物生物量估算敏感波段中心和最优波段宽度筛选对提高作物生物量估算精度具有重要意义。该文以冬小麦为研究对象,利用小麦关键生育期内350~1000 nm 冠层高光谱数据和实测地上鲜生物量,研究任意两波段构建的窄波段归一化植被指数 N-NDVI(narrow band normalized difference vegetation index)与冬小麦地上鲜生物量间的相关关系,构建拟合精度 R2二维图,并以 R2极大值区域重心作为高光谱估算鲜生物量敏感波段中心。通过对敏感波段中心进行波段扩展和相应生物量估算验证,最终确定敏感波段最佳波段宽度。在此基础上,开展基于敏感波段最优波段宽度下冬小麦地上鲜生物量估算和精度验证。结果表明,在 N-NDVI 与冬小麦鲜生物量间拟合 R2≥0.65的二维区域内,确定了401 nm/692 nm、579 nm/698 nm、732 nm/773 nm、725 nm/860 nm、727 nm/977 nm 5个鲜生物量估算的高光谱敏感波段中心;在高光谱估算生物量归一化均方根误差 NRMSE≤10%、相对误差 RE≤10%条件下,上述5个敏感波段中心的最优波段宽度分别为±21 nm、±5 nm、±51 nm、±40 nm 和±23 nm。通过与实测鲜生物量数据对比,利用上述敏感波段中心最优波段宽度进行作物生物量估算,精度在 P<0.01水平上均达到极显著水平,且 RE、NRMSE 分别在8.15%~9.14%、8.69%~9.65%范围内。可见,利用作物冠层高光谱进行冬小麦地上鲜生物量估算时,N-NDVI 与鲜生物量间拟合 R2极大值区域重心的作物高光谱敏感波段筛选和最优波段宽度确定具有一定可行性,为开展作物高光谱数据波段优选提供了新思路,也为多光谱遥感波段设置及遥感数据应用潜力评价提供一定依据。  相似文献   

18.
为了探寻黑龙江省冬小麦适宜的播种方式和追肥时期,在田间条件下,研究了播种方式和追肥时期对冬小麦根系生长及产量的影响.结果表明,不同追肥处理下小麦的根冠比随生育期呈下降趋势;根系体积、根系表面积生长随生育期呈先升高后下降的变化趋势,乳熟期达到峰值;不同处理间产量呈现显著性差异,拔节期一次施肥垄沟播处理与平播处理分别比各自对照(不追肥处理)提高27.8%、39.7%,返青期施肥分别提高21.4%、21.1%,返青期与拔节期分施分别提高27.7%、26.7%.垄沟播种在拔节期一次追施氮肥产量可达到最高,比平播处理产量提高14%.黑龙江省冬小麦采取垄沟播种在拔节期适量追肥的栽培技术有助于根系生长及提高产量.  相似文献   

19.
北京地区冬小麦冻害预报系统初探   总被引:4,自引:1,他引:4  
采用运筹学决策树方法,通过归纳冬小麦各生育阶段各种因素的综合影响,建立了冬小麦冻害预报系统。系统分为品种、播种、冬前条件、越冬条件、早春条件5个层次,并以冬4、麦自身抗寒力(品种,生长状况等)和环境因素(土壤,气象条件,田间管理等)为指标,判断预测麦苗抗寒力、越冬冻伤情况及冻害程度,预测结果均以5个等级描述,系统按照预测的冻害级别给出不同时段冻害预防的补救措施和建议,具有较高的应用价值。  相似文献   

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