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黑龙江垦区大豆变量施肥播种应用试验 总被引:3,自引:1,他引:2
为了验证大豆变量施肥播种作业的可行性与适应性,2003年在黑龙江省友谊农场五分场二队2号地使用美国凯斯(CASE)公司生产的ST820型空气输送式变量施肥播种机进行大豆变量施肥播种应用试验.作业前进行土壤取样化验,根据土壤养分化验结果及生产经验进行变量施肥播种决策,采用AFS软件生成变量施肥处方数据,并用于大豆变量施肥播种作业.试验结果表明,大豆变量施肥播种在技术上是可行的,但由于变量施肥播种机采用整体仿形,作业幅宽大,要求土地平整,否则各行播种深度将有一定的差异,影响大豆出苗的一致性. 相似文献
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为了验证大豆变量施肥播种作业的可行性与适应性,2003年在黑龙江省友谊农场五分场二队2号地使用美国凯斯(CASE)公司生产的ST820型空气输送式变量施肥播种机进行大豆变量施肥播种应用试验。作业前进行土壤取样化验,根据土壤养分化验结果及生产经验进行变量施肥播种决策,采用AFS软件生成变量施肥处方数据,并用于大豆变量施肥播种作业。试验结果表明,大豆变量施肥播种在技术上是可行的,但由于变量施肥播种机采用整体仿形,作业幅宽大,要求土地平整,否则各行播种深度将有一定的差异,影响大豆出苗的一致性。 相似文献
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甘蔗产量预测对于制定甘蔗生长期间的精准管理决策具有重要意义。遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化神经网络可以提高预测效率及预测精度,通过高速计算快速找到最优解。基于湛江观测实验站2011—2020年间田间物联网获取的气象因子(大气相对湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及甘蔗产量,采用BP神经网络及GA-BP神经网络模型对所选地区甘蔗产量进行预测与相关性分析。结果表明,通过Pearson及Spearman相关系数可知,甘蔗产量与月土壤最高温度、月土壤最低温度、月土壤平均温度、月大气最高温度、月大气平均温度、月大气平均相对湿度为极显著相关,相关系数高于0.7,与月土壤平均含水率、月降雨量显著相关,与月大气最低温度相关性较弱。GA-BP神经网络模型对甘蔗产量的预测精度明显高于BP神经网络模型,R2达到0.8428,MAPE仅为0.90%,RMSE为1.10t/hm2,预测值与试验值之间拟合程度较高,V型交叉验证结果表明模型预测结果准确稳定。因此,GA-BP模型能够更加科学、合理地预测甘蔗产量,对甘蔗田间管理措施及统筹分配具有重要的指导意义。 相似文献
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水稻植质钵育栽植技术的探讨 总被引:5,自引:1,他引:4
本文对传统的水稻栽植方式存在的缺点进行了剖析,介绍了植质水稻栽植技术研究的目的、意义、国内外现状,该技术研究的基本方案、工艺路线,并对该项技术所带来的经济效益和发展前景进行了全面论述。 相似文献