云南乌蒙山区土壤养分空间变异及海拔梯度分布规律   总被引：1，自引：1，他引：0  

谢红花  李超  钱晔  李文峰 《中国农学通报》2019,35(8):52-59

[目的]为探知云南乌蒙山区土壤养分空间分布格局和规律,[方法]本文应用经典统计学和地统计学方法对云南乌蒙山区土壤的酸碱性(pH)、有机质(SOM)、全氮(TN)、有效磷(AP)、速效钾(AK)含量,进行空间变异分析和海拔梯度分布规律研究。[结果]结果表明云南乌蒙山区土壤整体呈酸性,绝大部分地区的SOM、TN、AP、AK处于中等或较高水平,各土壤养分呈现中等以上变异性。空间变异分析显示5种养分的最佳拟合模型均为指数模型,pH、TN空间自相关强烈,空间变异主要受结构性因素影响,SOM、AP、AK具有中度空间自相关,受结构性因素和随机性因素共同影响,土壤pH值和各养分含量空间分布均呈斑块状,条带性分布趋势不明显；云南乌蒙山区pH与海拔整体呈极显著负相关,各养分含量与海拔极显著正相关,但北部、中部、南部相互存在差异,海拔是影响乌蒙山区土壤pH值和养分含量空间异质性的重要结构性因素,但土壤SOM、AP、AK还受随机因素干扰。[结论]本研究有助于进一步从区域尺度上探索山地土壤养分空间异质性的形成机理。  相似文献   

热带区域冬玉米物候发育的模拟与模型检验   总被引：1，自引：0，他引：1  

李超  李文峰  钱晔 《中国农学通报》2015,31(24):53-58

为探索热区环境下冬播玉米物候发育的温度效应,建立具有较好解释性的冬玉米物候发育模拟模型。基于云南陇川、瑞丽、芒市三试点分品种和播期的3年试验资料,比较不同模拟方法对冬玉米物候期的预测效果。结果显示以0℃、6℃、8℃、10℃为下限温度的积温模型,预测精度均不高,根均方差(RMSE)为7~11天。因此本研究在WOFOST模型基础上,以日最高温、日最低温2个驱动变量取代日均温,为不同物候期分别设置基点温度,基于物候期分段函数、建立了新的冬玉米物候发育模拟模型。模型采用独立试验数据进行检验,对两供试品种物候期预测的RMSE分别为4.42天和4.19天。模型体现了日温变化对发育速率的影响,体现了不同物候期温度效应的差异,具有较好的机理性,模型预测精度较高。  相似文献   

基于智能模型的智慧社区平台构建     

钱晔  孙吉红  杨惠琼  彭琳  沈颖鸣  李宇  吴劲 《湖北农业科学》2019,58(23)

以建水县崇正社区为例,通过社区业务工作分解,将"一人一卡、一事一卡"模式、农家书屋管理工作模块作为智能模型的原型,构建基于聚类分析算法的智能模型,将其他工作模块进行信息化处理,构建了智慧社区平台。根据社区建设要求,提出了智慧平台建设的新思路、新发展,从而将传统居委会大妈形象的社区管理引向智能化、数据化的发展方向。  相似文献   

基于智能算法的影响鲜切花价格因素验证方法探究     

钱晔  孙吉红  韦翌  杨菊  叶丹  黎斌林 《安徽农业科学》2018,46(22):190-192

针对云南省鲜切花产业不断发展壮大与鲜切花价格难以预测的矛盾,拟设计基于智能算法的影响鲜切花价格因素的智能验证模型:根据实际需求将政策指导矩阵进行修改完善,确定市场竞争力最强、市场前景最好的鲜切花品种;然后,基于昆明国际花卉拍卖交易中心官网提供的数据分析框定影响因素;最后,以月季鲜切花为例,采用GRNN神经网络算法构建影响鲜切价格因素的验证模型,确定鲜切花价格的影响因素。该验证模型的建立为构建鲜切花价格预测模型提供了智力支持。  相似文献   

农业大数据环境下的鲜切花行情监测系统设计     

钱晔  孙吉红  孙媛媛  彭琳  张剑波  韦翌 《安徽农业科学》2018,46(15):185-187,197

针对鲜切花种植户盲目种植,时常出现供求不平衡的情况,拟设计一个农业大数据环境下鲜切花行情监测系统。通过昆明国际花卉拍卖交易中心官网提供的数据,作为构建智能预测模型的数据源,构建基于BP算法的价格预测模型;根据鲜切花不同季节不同均价及最高最低价格,制定鲜切花价格等级区间标准,将预测结果输入标准中,产生预警信息。再引进农业大数据技术,设计农业大数据环境下鲜切花行情监测系统。该系统的实施将为农户、散户、种植户、销售商提供准确的信息,确保经济利益最大化,助推云南省鲜切花产业大发展、大繁荣。  相似文献   

有机肥与氮磷钾配施对玛咖产量和质量的影响          下载免费PDF全文

施辉能  徐瑞  李浩  黄珍华  龙光强  田洋  钱晔  范伟 《中国土壤与肥料》2023,(7):40-47

探讨有机肥与氮磷钾配施对玛咖品质和产量的影响,为优质玛咖种植及合理施肥提供参考依据。以玛咖优良品种“乌蒙黑玛咖”为材料,田间试验设置6个处理:CK、M(有机肥)、F1(常规施肥)、F1+M、F2(50%常规施肥)、F2+M。施肥显著提高玛咖地上部和根农艺性状、产量和品质。在8—9月以促进地上部生长为主,而在10月以加快玛咖根生长为主;玛咖前期生长对磷钾需求较高,而对氮的需求在整个生育期都高;施肥显著提高玛咖酰胺类化合物、玛咖烯、芥子油苷类化合物和灰分的含量,其中F1+M处理在酰胺类化合物、玛咖烯和灰分含量上均表现出最高,分别为192.79、7.93和3.97 mg/100 g,而芥子油苷类化合物含量则在F1处理最高,为2.47 mg/100 g;所有施肥处理中表现为F1+M处理产量最高,为11708 kg/hm²。试验结果表明,F1+M处理下,即每公顷施用化肥N 120 kg、P2O5 90 kg、K2O 120 kg,同时配施精制有机肥7500 kg,可使玛咖产量和品质达到最佳。  相似文献   

基于智能模型群的鲜切花产业平台的构建     

钱晔  孙吉红  彭琳  张剑波  叶丹 《北方园艺》2019,(4):162-166

为保障云南鲜切花产业健康、可持续的发展,增强从业人员的收入,壮大鲜切花生产、销售企业的实力,确保亚洲最大鲜切花生产、拍卖基地的实力,通过对鲜切花产业平台建设的需求进行详细分析,拟使用多种不同的智能算法建立鲜切花病虫害预测模型、鲜切花价格预测模型、鲜切花价格预警系统以及鲜切花产量预测模型,将建立的模型群搭建于鲜切花产业平台上,构建基于智能算法群的鲜切花产业平台,提出云南省鲜切花产业发展的第一期、第二期和远景构建目标,充分发挥大数据技术、智能算法、管理信息系统学在农业领域中作用,为多学科结合构建智能平台提供参考依据。  相似文献   

基于GRNN算法的白芨产量智能预测模型     

钱晔  孙吉红  李晓曙  徐敏  刘庭  姜微微 《江苏农业科学》2021,49(9):190-194

为确保白芨种植户(企业)获得最大的经济效益,科研人员取得精确的数据进行科学研究.首先,收集白芨种植过程中,浇水量、施肥量、喷洒农药量以及对应的单位面积产量等数据,构建基于广义回归神经网络(general regression neural network,简称GRNN)算法的智能预测模型对特定种植条件下白芨的产量进行预测,得到不同种植环境下白芨的不同产量数据;然后,将这些数据输入信息系统中,为用户提供数据,以便于在最适合的条件下种植白芨.试验结果表明,GRN N在小样本构建智能预测模型时能够取得较好的预测效果.因此,在白芨种植过程中,当测试数据、输入数据不断增大的同时,采用该模型能够为种植户(企业)提高更精准的种植信息,最大化地提高产量,增加经济效益;为科研人员提供准确的数据确保研究成果的真实性.  相似文献   

基于智能算法鲜切花价格预测平台设计的探索与实践     

钱晔  孙吉红  叶丹  彭琳  李文峰 《北方园艺》2018,(20)

针对市场上对各类鲜切花零售价格、销售量和销售率等数据收集不齐全的问题,拟设计一个零售商和买家参与的基于智能算法鲜切花价格预测平台:通过零售商和买家交易来收集鲜切花等数据,作为数据输入源进行基于智能算法的鲜切花价格预测,预测的结果反馈给鲜切花种植户、种植企业保障其经济效益,同时为研究人员深入研究提供数据。该研究主要对鲜切花预测的关键技术进行探究,根据输入层数据的规模,分别使用径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)构建的鲜切花价格预测模型,以玫瑰鲜切花作为研究对象,并使用斗南花卉市场公布的部分数据作为模型的数据输入源进行模拟预测。结果表明:径向基函数神经网络(RBF)、广义回归神经网络算法(GRNN)分别适用于不同级别规模的输入层数据,预测率保持在85%~95%。  相似文献   

基于Android手机系统的月季病虫害智能系统研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

钱晔  李超  李彤  孙吉红  沈颖鸣  蔡名飞 《北方园艺》2019,(10):151-157

为加强鲜切花质量等级管理,确保种植户获得最大的利润,从方便种植户使用的角度出发,以月季鲜切花为例,提出了构建基于Android手机系统的月季病虫害智能诊断系统。在系统工程思想的指导下,利用Android系统、SQLite数据库技术、聚类算法、软件工程、管理信息系统、MATLAB平台等相关知识及技术进行系统的设计和手机APP的开发,实现了月季鲜切花从种苗种植到采摘的全过程,根据月季叶片、茎杆等出现的症状识别病害、虫害的名称,并得出治疗的方案。针对智能诊断系统进行现场测试,采用聚类分析算法在MATLAB平台上进行分析,提出对智能诊断系统改进的方案,实现智能化、便捷化的手机APP病虫害智能诊断系统,有效加强鲜切花种植管理的安全性及高效性,保障了种植户及鲜切花种植企业的利益。  相似文献