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71.
王得贤 《青海畜牧兽医杂志》1997,27(3):18-20
研制苗期(4叶期),拔节期,灌浆期“白马牙”玉米(ZeamayL.)单叶面积与单株地上生物量(鲜重或干重)的回归方程,结果表明,按从上至下的叶序,苗期第2叶,拔节期第5叶和灌浆期第4叶的叶面积分别与该期的单株地上生物量呈最显著的正相关,可分别用来快速估测该生育期的单株地上生物量(鲜重或干重)。 相似文献
72.
通过建立杉木树干曲线方程,利用胸径和树高估计树干任何部位的带皮、去皮直径,从而估测出材材种、出材量。经检验,标准地出材量的估测精度在95%以上。 相似文献
74.
结果表明,按植株从上至下的叶序,则苗期第2层叶,拔节期第4层叶和灌浆期第6层叶干重分别与相应生育时期的单株地上生物量呈极显著的正相关,可分别用于估测该生育时期的单株地上生物量(鲜重和干重)。 相似文献
75.
生奶质量中的冰点问题 总被引:2,自引:0,他引:2
消费者在购买鲜奶的时候,所购买的鲜奶应是纯而不掺杂的。鲜奶或牛奶掺杂尽管很少发生,但也有可能发生在生产或加工过程中。牛奶掺杂有以下几种情况:(1)另行加水;(2)为掩盖生奶酸度而加入中和剂;(3)为提高生奶固形物而加入脱脂奶粉;(4)为掩盖加水或为提高总固体而掺入食盐或蔗糖;(5)为掩盖低劣卫生质量而加入防腐剂。上述5种情况中,在挤奶和加工过程中最普遍发生的是有意或无意掺水。为防范生产者故意掺水或在挤奶过程中无意间掺水,牛奶的冰点检测,被公认为是估测生奶掺水的方法之一。对此,国外对生奶冰点的研究已有60多年,许多国家已将生奶… 相似文献
76.
该文资料取自1992-1999年杭州市种猪试验场所进行的长白猪SⅣ系选育工作中的5个世代肥育试验和146头猪的屠宰测定记录,采用公畜模型REML等方法估测了长白猪肥育、胴体及肉质性状的遗传参数。结果表明:平均日增重、达90kg日龄、饲料转化率等3个肥育性状的遗传力较高,分别为0.40、0.68、0.48。多数胴体性状的遗传力中等,少数性状较高,范围在0.20-0.70之间。 肉质性状的遗传力中等 ,范围在0.25-0.42之间,肌肉干物质含量的遗传力达0.88。平均日增重与饲料转化率及背腰厚的遗传相关分别为-0.24、-0.74;平均日增重与胴体瘦肉率的遗传相关达0.97;背腰厚与pH1及系水力的遗传相关分别为-0.38、-0.14。 相似文献
77.
基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测 总被引:1,自引:5,他引:1
为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。 相似文献
78.
荒漠化土地土壤有机质含量的实测光谱估测 总被引:6,自引:0,他引:6
在对2个荒漠化典型区土壤采样、化验分析和光谱测量的基础上,分析荒漠化土地土壤的反射光谱特征及土壤有机质的光谱敏感范围,构建多种土壤有机质含量高光谱估测模型。结果表明:荒漠化土地土壤具独特的波浪型光谱曲线,其主要特点是在可见光和近红外的500~900nm光谱范围存在一个明显的弓形突起区,其对提取土壤有机质信息有实际意义;相关分析发现,在中心波长分别为600和830nm的可见光和近红外光光谱范围分别存在1个有机质光谱敏感区;土壤有机质含量高光谱估测模型验证结果表明,利用波长588nm处的反射光谱对数lgR588和反射光谱倒数1/R588以及波长835nm处的反射光谱倒数的导数(1/R835)'和反射光谱对数的导数(lgR835)'分别建立的模型,可以较好地估测荒漠化土地土壤有机质含量。 相似文献
79.
运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产 总被引:1,自引:1,他引:1
为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。 相似文献
80.
在我国《农作物种子检验规程》新标准GB/T3543.1~3543.7-1995中,增加了容许误差这一内容,并颁布实施。通过实践,得出容许误差的应用能够较全面而准确地反映种子批的真实情况,在种子检验中,具有一定的先进性和实用性。 相似文献