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61.
62.
在冬小麦主要生育期(2002年4月初到5月底),对不灌溉的冬小麦测定了冠层温度、地温、气温以及土壤含水量,计算了冠气温差且分析了冠层温度和冠气温差与不同土层厚度的土壤含水量相关关系。结果表明:14:00的冠层温度能较好地反映20cm土层的土壤含水量变化,但与其它各土层相关性有较大的波动性;14:00的冠气温差能较好地反映40cm以上土层的土壤含水量变化,二者的相关性很高,在20cm、40cm土层,两者相关系数R2分别为0.98866、0.99389,这为用区域遥感数据反演主要生育期冬小麦的冠气温差进而监测区域40cm土壤含水量提供了实验性的依据;拔节期和灌浆期,用14:00冠气温差来拟合各土壤层的土壤含水量有较高的精度,从而为用区域遥感数据监测区域土壤含水量提供了经验性的模型。 相似文献
63.
2004年齐河县小麦全生育期气象条件分析 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对2003-2004年齐河县冬小麦全生育期的气象条件分析,发现有利的气象条件和合理灌溉、科学施肥是小麦高产的主要因素,评价了气象条件对小麦生长和产量的影响. 相似文献
64.
通过分析1994~2003年来宾市农业气象观测的春玉米生育状况、春玉米地段土壤水分资料,建立春玉米农业气象观测资料与观测地段理论产量、来宾市兴宾区春玉米产量的模型,得出用观测资料预报产量较常规预报方法预报准确率有较大提高,为提高作物产量气象预报质量提供一种预报方法依据。 相似文献
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67.
68.
通过基于高时间分辨率的"环境一号"卫星数据的变化向量分析(CVA)冬小麦遥感识别方法,并以地理国情普查数据为调整单元对识别结果进行修正,达到提高冬小麦遥感识别精度的目的。结果表明,使用CVA方法可提高冬小麦遥感识别精度,以国情普查数据为调整单元可在一定程度上降低遥感影像配准误差影响,对其他农作物遥感识别具有一定的参考意义。 相似文献
69.
在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。 相似文献
70.
利用新疆巴楚气象站1984—2013年逐日气象资料,运用线性回归、趋势系数、异常度、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了巴楚县多时间尺度气温的变化特征对冬小麦生长发育和产量的影响。结果表明:近30 a巴楚县冬季、春季平均气温均呈上升趋势,其中春季平均气温上升趋势显著,并于1998年发生了增暖性突变;寒冷日和酷冷日数均呈减少趋势,其中寒冷日数在1996年发生了减少性突变;稳定通过0℃界限温度的初日表现为提前、终日表现为推迟,持续日数则相应表现为增加趋势;日最高气温≥30℃日数呈增加趋势;冬小麦生长季内前期气温偏低,后期气温偏高是影响小麦产量的主要气候因子,其中抽穗、开花期的平均气温与小麦产量显著相关。 相似文献