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根据国家气象局发布的中国地面气象月报的数据,选用公开的遍布全国的200个气象站点连续20年(1981～2000)的气象资料,以冬季(12月份、1月份、2月份)的平均温度作为限制因子,输入地理信息系统(ESRITM),对玉米细菌性枯萎病在中国的适宜流行风险进行研究,用Iowa State Method的分级标准,将玉米细菌性枯萎病在中国的适宜流行风险分为4个区域,即基本不发生区、低风险区、中风险区和高风险区。研究结果表明:中国是玉米细菌性枯萎病的可能发生区;从南到北依次为高风险区、中风险区、低风险区和基本不发生区,高风险区和低风险区范围较大,中低风险区为介于两者之间的狭窄长带。 相似文献
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以黑龙江军川农场为研究区域,应用Landsat TM卫星遥感数据计算和反演归一化植被指数和地表温度,采用条件植被温度指数(VTCI)的方法对该区域进行土壤表层水分监测.通过与同一时期的LST和NDVI模型的反演结果进行对比,结果表明:VTCI与该模型的纹理特征相似,干旱的分布规律几乎一致.应用土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行验证,验证结果表明VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,进一步证实了VTCI是一种实时的干旱监测方法. 相似文献
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水稻纹枯病是水稻最重要的真菌性病害之一,准确预测该病的发生对纹枯病的防控具有重要的实践意义。本研究以衡阳地区1995—2013年纹帖病病情指数为基础,基于地统计学分析纹枯病时效性特性,提取时效自变量,并整合气象因子构建支持向量回归非线性预测模型。然后基于非线性多轮末尾汰选,从23个初始自变量中(气温、降水、日照等18个气象因子以及5个时效因子)获得了13个纹枯病诱发因子,并以此构建高精度非线性稻纹枯病发生预报模型。对1997—2013年早、晚稻纹枯病病情指数实施预报,其均方误差MSE为5.97,R~2达到0.831 8。预测结果表明,该模型能准确预报纹枯病的发生程度,可为及时制定纹枯病防治策略提供可靠的指导。 相似文献
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基于长时间序列影像的关中地区植被时空变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1998—2010年SPOT-VGT NDVI影像对关中地区植被的时空变化进行分析。结果表明:关中地区13 a NDVI（归一化植被指数）月平均值为0.508,月均NDVI值在0.308~0.684变动,受6月作物收获影响,NDVI出现了5月和8月2个峰值;关中地区植被总体呈改善趋势,人类活动集中的城区、县城和部分生态脆弱区（大荔沙苑和洽川湿地）植被出现了严重的退化;降水和气温是影响NDVI变化的重要因子,同时经济建设生产活动对NDVI也有重要的影响。 相似文献
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