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71.
[目的]基于MOD17A3数据研究陕北地区植被净初级生产力(NPP)。[方法]基于利用2000—2010年MOD17A3数据集的年均NPP数据和GIS技术定量分析了陕北植被NPP的时空变化特征。[结果]榆林市东南部及延安市中北部年平均NPP大部在151~250 g C/(m~2·a);延安市中南部年平均NPP大部在300 g C/(m~2·a)以上。延安、榆林市年NPP增加的面积都在90%以上,分别为92.9%、97.8%。2000与2010年的平均NPP相比,大部分地区是增加的,只有少部分地区是减少的。增加幅度在0~50 g C/(m~2·a)的地区为榆林市长城沿线一带,增加幅度在51~90 g C/(m~2·a)的地区为榆林市大部及延安市西北部,增加幅度在91~120 g C/(m~2·a)及120 g C/(m~2·a)以上的主要分布在榆林市东南部及延安市中部;NPP降低的区域主要分布在延安市南部的桥山林区和黄龙林区。[结论]通过实施退耕还林等生态建设工程,陕北地区植被状况得到较好的改善。 相似文献
72.
在分析云南省种植业基本现状的基础上,结合近年来粮食作物种植面积的变化趋势,分析了其对农民收入的影响,并提出了云南省粮食种植结构调整的相关建议。 相似文献
73.
为筛选miR-184-3p影响鸭脂肪生成的关键靶基因,本研究首先利用在线数据库预测miR-184-3p靶基因,并对靶基因进行富集分析和蛋白-蛋白相互作用（Protein-protein interaction,PPI）网络构建,寻找网络图中有意义的模块,然后分析靶基因在脂肪中的表达,再依据microRNA对靶基因负相关的作用机制筛选关键靶基因。最后,通过RNA22 v2对筛选结果进行评估。结果表明：1）共获得225个靶基因。2)GO富集分析显示,靶基因参与细胞和大分子生物合成过程的负调控过程;KEGG富集结果包含Notch信号传导途径、动物线粒体自噬和内吞作用3条显著通路。3)PPI网络图共筛选4个核心基因;4）表达谱分析共筛选到4个基因,DVL3(Dishevelled segment polarity protein 3)、HOXA9(homeobox A9)、LIFR(LIF receptor subunit alpha)和SPECC1L(Sperm antigen with calponin homology and coiled-coil domains 1 like);而R... 相似文献
74.
为明确植物生长调节剂对北方寒地花生干物质积累与产量形成的调控效应,本试验以'四粒红’花生品种为试验材料,采用大田完全随机区组试验,分析研究了不同浓度下的3种植物生长调节剂对花生的化学调控效应。结果表明:适宜浓度的3种植物生长调节剂胺鲜酯(DTA-6)、赤霉素(GA3)和激动素(KT)均能明显增强北方寒地花生的净光合速率、气孔导度及叶片细胞间隙CO_2浓度,促进植株叶、茎、根及荚果的干物质积累,提高花生产量。其中G30(GA3 30 mg/L)、D40(DTA-6 40 mg/L)及K30(KT 30 mg/L)处理产量促进效果优,与对照相比差异显著。本研究结果可为北方寒地花生生产中应用植物生长调节剂以及充分利用调节剂优势进行复配奠定一定的理论基础。 相似文献
75.
以‘沾化冬枣1号’为试验材料,研究了不同浓度NaCl(0、1、3和5 g·L-1)和氮肥(0、2、4和8 g·L-1)对冬枣品质形成的生理调控机制,为盐碱生境氮素养分管理及提高果实品质提供理论依据。结果表明,3 g·L-1 NaCl与4 g·L-1氮交互处理下叶片氮含量、叶绿素含量和净光合速率保持较高水平,5 g·L-1 NaCl与8 g·L-1氮交互处理下光合能力最低。相同NaCl处理下,增施4 g·L-1氮对抑制果实Na+积累,提高K+含量效果最好,5 g·L-1 NaCl与无氮交互处理致使K+/Na+降至最低。果实果糖、葡萄糖和蔗糖含量在3 g·L-1 NaCl处理下升至最高值,而在5 g·L-1 NaCl处理下降至最低值,同一NaCl浓度与4 g·L-1... 相似文献
76.
随着人工智能的发展，机器学习正逐渐应用于大田信息化管理，可以节约时间、减少劳动用工。利用无人机获取6个密度（1.5万株·hm－2、3.3万株·hm－2、5.1万株·hm－2、6.9万株·hm－2、8.7万株·hm－2、10.5万株·hm－2）棉田的RGB图像，以数据增强技术扩大数据集，通过机器学习算法的不同模型（支持向量机、VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）实现不同密度棉田图像的识别分类，并对比了不同模型的图像识别效果。基于支持向量机模型的方法是利用尺度不变特征变换对数据集进行特征提取，将其作为分类器的输入向量进行图像分类；该模型的平均分类识别准确率为74.18%。基于3种卷积神经网络模型（VGGNet16、GoogleNet、MobileNetV2）的方法是结合迁移学习并搭配Adam优化算法对模型进行微调，自动提取数据集特征并重新训练；其分类识别准确率均在90%以上。结果表明，相较于传统机器学习，3种卷积神经网络模型训练对不同密度棉田图像的分类识别准确率更高。比较4种神经网络模型的测试集验证结果，GoogleNet和MobileNetV2模型的平均分类识别准确率达到98%；结合模型评估指标精确率、召回率、F1分数可知，这2种模型的性能较好。该研究表明了深度学习算法对不同密度棉田图像分类的有效性，探索的图像识别方法和优选模型可为棉花大田信息化管理提供技术支持。 相似文献
77.
随着智慧农业技术数字化程度的提高，物联网和传感器技术的不断发展与成熟，以及智能化设备的出现，数据统计、数据分析、数字制图得到了越来越多的应用。Surfer 20软件具有强大的插值和绘制等值线图的能力，可极大减轻科研人员后期数据分析、制图工作量，获取精确的作物环境信息。在概述该软件特点及其在农业制图中应用进展，介绍其数据库构建和制图操作方法的基础上，利用其空间统计学网格取样法，快速处理智慧农业装备全天无间断实时监测获取的棉田土壤水分、温度、铜离子含量以及棉花冠层光合分布等数据，绘制等值线图，展示作图的效果，为该软件在棉花生产管理决策中的应用提供参考。 相似文献
78.
不同种植模式棉田土壤温度的时空变化特征 总被引：2，自引：1，他引：1
【目的】土壤温度影响着作物的生化过程,了解不同种植模式棉田土壤温度的时空分布特征对探究如何提高不同种植模式下的棉花生产潜力非常重要。【方法】对不同种植模式:单作棉花(MC)、麦套棉花(WIC)、麦后棉花(WDC)农田10―110 cm土层温度进行连续实时监测,并调查棉花的生育进程和各农艺性状。【结果】在5月下旬麦棉共生期,单作棉花的平均土壤温度比两熟棉田土壤温度高1～3℃。7月初,在10―40 cm土层两熟棉花土壤温度大于单作棉花土壤温度,40―110 cm正好相反。8月上旬,各种植模式棉花土壤温度差异缩小,单作棉花土壤温度稍低于两熟棉花的土壤温度。在9月中旬,两熟棉花的土壤温度低于单作棉花的土壤温度。土壤温度主要影响棉花出苗到现蕾和开花到吐絮期的持续时间,对现蕾到开花的持续时间影响不明显。土壤平均温度越高,该生育时期的持续时间越短。同一时期两熟棉花土壤温度的日最低温出现的时间要比单作棉花早1 h左右,而日最高温出现的时间基本一致。不同种植模式不同土层的土壤积温与生物量拟合呈显著的线性关系。【结论】优化管理措施,如通过控制灌溉的时间和量来缓解土壤温度对棉花生长的影响,提高苗期和开花到吐絮期的土壤积温对两熟棉花出苗和吐絮都是有益的。本文以期为不同种植模式的合理配置与管理提供理论依据。 相似文献
79.
80.