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101.
阿不都外力·艾乃吐拉 《地下水》2020,(1):102-103,118
为解决灌溉用水分配不均、平均节水能力受限的问题,提出基于农田水利工程的高效节水灌溉技术模型。在ZigBee组网条件下,对模型节点进行入网处理,并根据详细的处理结果,对节水传感器进行具体选择,完成农田水利工程节水灌溉模型应用背景环境的建立。利用灌溉参量计算KC节水系数,设定引脚数值的方式,实现模型的顺利应用。对比实验结果表明:与普通节水灌溉模型相比,应用高效技术模型后,灌溉用水分配均匀度最大值可达90%以上,平均节水能力提升明显。 相似文献
102.
为及时准确地获取干旱区农作物种植信息,研究借助PIE-Engine Studio平台,以新疆焉耆盆地为研究区,基于2022年Sentinel-2影像和1948个野外定位采样数据提取农作物生育期内14种植被指数,使用See5.0决策树、随机森林(Random forest,RF)和多元回归(Multiple regression,MR)模型优选特征参数,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)算法构建5种分类模型和5种样方分割方案进行农作物种植信息提取,通过目视解译和混淆矩阵对比分析分类结果,确定最佳分类方案。结果表明:(1)所有分类模型的总体精度(OA)和Kappa系数均在92.20%和0.9037以上,说明在PIE平台中使用SVM算法提取农作物信息是可行的。(2)SVM-有红边的OA和Kappa系数均值为93.77%和0.9236,比SVM-无红边方法提高了0.96%和0.0120。(3)相比于SVM-有红边方法,植被指数的引入提高了SVM-RF、SVM-MR和SVM-See5.0的OA和Kappa系数。(4)5种分类模型的OA和Kappa系数均值的大小... 相似文献
103.
104.
基于DERF2.0数据,应用均一化标准差、均方根误差等方法,以2013年乌鲁木齐春季逐日温度及24h变温检验为背景,初步评估了该模式对延伸期春季强降温过程的预报能力。结果表明:(1)逐日气温预报整体偏差随预报时效推进而增大,延伸期预报偏差明显大于中期。(2)旬平均温度的中期预报偏差普遍在-2~-8℃,延伸期的预报偏差最小在0℃左右,最大为-15.5℃。(3)日平均气温以及最高、最低气温的逐日偏差均以冷偏差为主,偏差范围为5~-15℃,延伸期预报偏差范围为-5~-15℃。模式对升温阶段的预报冷偏差随升温加剧而增大,对降温阶段的预报偏差随降温加剧而减小。24h变温偏差主要在5℃范围内变化,延伸期的24h变温偏差比中期预报偏大可达|8|℃以上。(4)DERF2.0模式对中短期温度预报有一定水平,延伸期预报能力下降,可参考价值较弱。(5)对强降温过程的结束日的温度预报偏差小,而对过程初始日的温度预报冷偏差大,造成对降温过程的预报暖偏差大,强降温过程普遍漏报。 相似文献
105.
106.
利用巴楚国家基本气候站1961—2013年53 a的气温、降水量等资料,结合1981—2013年的棉花发育期、单位面积产量,采用线性倾向估计计算、检验方法、气候趋势系数和气候倾向率方法,对1961年以来巴楚气候变化特征、1981年以来棉花发育期、产量进行分析,探讨了巴楚近期气候变化对棉花生产的影响。结果表明:近53 a来,巴楚年和各季平均气温、平均最高气温、平均最低气温总体呈线性上升趋势,其中年平均最低气温的升温率最明显;各季节中春、秋季平均最低气温的升温率最大;年、各季节降水量呈明显的增多趋势,季节中夏季降水量的增幅最大,为3.25 mm/10 a;初霜日的变化呈推后趋势(1.2 d/10 a)、而终霜日呈提前趋势(-2.4d/10 a),使无霜期明显延长(1.1 d/10 a)。近33 a来,巴楚县棉花各发育期均表现出不同程度的提前趋势,其中现蕾期的提前趋势最明显,为4.8 d/10 a(P0.01);棉花停止生长期呈延迟趋势,延迟幅度为3.7 d/10 a(P0.01)。初、终霜冻日、无霜期与棉花产量总体呈正相关,初霜日推后、终霜日提前、无霜期延长,棉花产量增多。 相似文献
107.
108.
西藏高原夏季降水对ENSO的响应 总被引:3,自引:0,他引:3
通过合成分析指出包括雅藏布江中西段在内的西藏高原中西部地区夏季(6-8月)降水在ENSO的不同位相期间存在着显著的差异。利用交叉谱和奇异值分解等方法,分析了高原夏季降水场与太平洋海温场在时间和空间上的联系,结果表明,ENSO的暖(冷)位相期,高原大部分地区夏季降水以偏少(多)为主。 相似文献
109.
110.