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91.
辽宁省作物长势遥感评价方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1999~2007年5月下旬~9月下旬每天的NOAA数据资料,以归一化植被指数(NDVI)为评价指标,提取辽宁省5个气候区208个旱田点、84个水田点的NDVI值,通过对各统计单元的作物生长趋势分析及逐年比较模型、距平比较模型等遥感评价模型的研究,结果表明,辽宁省作物生长曲线呈单峰形变化,2007年旱田植被指数8月下旬达到最大,水田植被指数8月上旬达到最大;受干旱影响除2007年6月中下旬及9月中旬外,大田作物长势明显好于2006年同期和历史同期;水田作物长势基本好于历史同期。  相似文献   
92.
基于GIS的干旱遥感监测及定量评估系统   总被引:4,自引:2,他引:2  
尝试依托GIS技术,利用VBA及ArcObjects建立干旱监测评估系统,通过对辽宁省再分区,不同区域分别建立干旱遥感监测模型,进行辽宁省干旱灾害监测。同时,结合高程数据和土地利用等地理信息系统数据,通过调用不同作物、不同等级的灾损系数进行干旱定量评估的探索。  相似文献   
93.
未来气候变化对东北地区玉米单产影响的模拟研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
东北地区是我国具有战略意义的商品粮基地,研究气候变化对东北地区玉米产量的影响具有重要意义。采用区域气候模式与作物生长WOFOST模型相结合的方法,模拟了基准气候(BS,1961-1990年)和B2情景下2011-2050年东北地区的玉米单产,初步预测了未来气候情景下玉米单产的变化状况。结果表明:WOFOST作物模型能较好的模拟东北地区的玉米产量,模型检验结果表明,该模型对玉米产量的模拟在70%~80%年份里的模拟精确度在80%以上。模拟结果显示:未来10-20年内,东北地区北部大部地区玉米具有增产潜力,但就北地区整体而言,总体增产幅度较小。2030s和2040s东北地区大部受气候因素影响表现为减产。未来40年,受气候变化影响东北地区玉米单产总体表现为减产,减产幅度为9.5%。由于目前的研究结果存在未考虑农业生产的适应措施等局限性,可能会高估气候变化的负面影响。  相似文献   
94.
在开放静止水中测定鱼类耗氧率的简易计算方法与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
<正> 在开放静水的水体中测定鱼类耗氧率的方法是指鱼在正常的活动状态下,不论鱼大或小,单尾或群体,均能分别测定其耗氧率(0_2毫克/公斤·小时;0_2毫克/尾·小时)。这种方法有很大实用价值,如活鱼运输、池塘养鱼和实验室器皿中进行相应的实验,均有简便易行的优点,可广为采用。这种方法由吉源(1954年)最早进行了实验,诸岗(1967年)作了改进。该计算方法已由沈宗  相似文献   
95.
通江蕨菜的栽培与加工张玉书(四川省通江县两河口乡农校635714)蕨菜(PteridiumaquilinumL.)被当今国内外营养学家誉为"森林蔬菜",是宿根性草本蕨类植物米蕨的欲展而未展的嫩叶(含叶柄),其形若握拳上举的手,与薇菜(贯仲的嫩叶,也称...  相似文献   
96.
蕨菜被当今国内外营养学家誉为“森林蔬菜”,是宿根性草本蕨类植物米蕨欲展而未展的嫩叶(含叶柄),因它绿中带紫的叶柄长得胖嘟嘟的,人们又叫它“嘟薹”加工成的干菜称“蕨菜干”.通江蕨菜干品质优良,远销国外.加工方法:……  相似文献   
97.
汉寿县水产所近两年来采用精、粗饲料结合的综合养鱼方法,在一次放足鱼种,年终一次捕捞的条件下,平均亩净产达500公斤以上,本文试图将这样的高产鱼塘的生态效益进行初步分析研究。  相似文献   
98.
基于ARCGIS ENGINE的干旱监测预测系统   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用Visual Basic 6开发环境和ARCGIS Engine开发工具包,以EOS/MODIS等气象卫星资料和地面常规观测资料为主要信息源,建立干旱监测预测系统,发挥GIS强大的空间信息可视化管理和分析功能,实现大面积干旱灾害的快速监测及预警,为政府和有关部门提供一种强有力的决策支持方案。  相似文献   
99.
人长丝瓜是四川省通江县两河口农校近年从特长2号丝瓜中选育出的特异丝瓜良种。它适应性强。高耐水肥,长势旺。主蔓长3~5m,分枝力强。主侧蔓均结瓜。7~10节即有雌花出现,以后节节有雌花,甚至一节双雌。瓜条长且大是其突出特点,花谢后5~7天即可长至60~90cm,进入采收期  相似文献   
100.
辽宁省松毛虫发生面积气象预报方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了利用气象因子预测松毛虫的发生面积,基于辽宁省阜新县1983—2008年气象资料与松毛虫发生面积等资料进行相关分析,将筛选出的气象因子作为预报因子,通过多元回归法和人工神经网络法对松毛虫发生面积进行模拟和预测。结果表明,与松毛虫发生面积显著相关的5个气象因子包括:上一年12月平均最低温度、上一年11月平均相对湿度、上一年9月降水量、本年2月降水量和本年3月降水量;人工神经网络法的模拟和预测精度均优于多元回归法,多元回归法的预测精度58.2%,人工神经网络法的预测精度为83.6%;人工神经网络法更适用于辽宁地区松毛虫发生面积的预报。  相似文献   
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