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532.
春旱初夏旱常影响淮北小麦抽穗灌浆和玉米播种立苗,本文根据麦田灌水套种玉米试验结果,提出适宜灌水期、灌水量和玉米播种期的“一水两用”节水增产套种方案。 相似文献
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郑州市农田产量和土壤中有效氮、磷、钾养分含量呈线性关系,单纯依赖化肥不能按比例提供全面养份满足作物生长的需求。即令6.667a用500kg稻草还田也不够补充土壤每年需要有机质含量的一半。预测计算表明,郑州市农田土壤有机质含量从目前的1.062%提高到1995年的1.30%,每年需投入干有机质物质399.1%kg/a,到2000年提高到1.40%,每年需投入293.8kg/a。对郑州市稻区的“白脸地”(不施肥料),提出了一个所谓“三色计划”(红-绿肥紫云英、绿-小麦、黄-油菜),结合畜牧业的发展,对稻区低产土壤改良能取得较好的生态,经济、社会效益。 相似文献
535.
甘肃中部旱作农田地表能量收支特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用在甘肃中部旱作农田多年积累的波文比能量平衡及辐射观测资料,分析了平均气候状态及不同天气状况下旱作春小麦农田不同生育期的辐射能量变化特征。结果表明:1)在晴天状况下的旱作春小麦农田,能量平衡各分量、总辐射、直接辐射、大气透明度系数P2等项中,每个要素在不同生育期的日变化趋势都是相同的,但是在量值上却存在差别,一般都是随着春小麦生育进程的变化而逐渐增大;2)在春小麦各生育期内,晴天波文比的日变化趋势相同。波文比值夜间大于白天,白天上午又相对大于下午,一日中波文比的最小值出现在下午3~4时左右。从整个生育期来说,波文比随生育进程的变化而逐渐增大,但是潜热交换一直居于主导地位,而感热输送只是处于从属地位,白天波文比总是<1;3)晴阴天不同天气状况下,农田地表获得的能量在量值上存在差别,阴天时总辐射、净辐射的日总量值一般为晴天时的30%~40%,可利用能量的分配规律在不同天气状况下不同,晴阴天潜热与感热的变幅约在15%。 相似文献
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印度西部印度半岛西山脉地区降水丰富,由于地形陡峭,源于这些山脉径流的上游盆地留存水量很少。在这些山地的狭窄山谷支持了以地表水灌溉的农业,而且几项中、大农田工程已经与运河网络建造在一起。这些发展大大提高了这里的农产品产量,但与此同时,它们正引起在需水地区和不需水地区之间的经济上的不同差异。水淹没的问题也正出现在低洼地区。这些地区的问题主要时是不良的地下水管理策略造成的,因此上游流域的地下水资源应该得到正确评价,并采取适当措施以统一地下水开发。首先以位于西部山区主分水岭东部的Koyna河流域的源头作为一个实例,对其水资源进行评价。区域给水度和地下水补给通过流域水位变化的方法来估算。在这个地带地下水补给的数量为5700万立方米,主要通过雨水垂直入渗;由于地表水池补给(300万立方米),提供灌溉返回的水量为2300万立方米,在旱季向较深含水层补给估算值为100万立方米。安全出水量估算值每年为5800万立方米。包括目前用于生活存储的井采地下水。灌溉需水量每年为1650万立方米,而在地下水系统中,自然损失的主要是基流量和泉排泄量,合计每年为3800万立方米。其中有700万立方米的水直接从Koyna河的支流抽取为灌溉所用,因此仅有350万立方米的地下水平衡为进一步地下水的开发。可以预见,至少有25%的未利用的基流量(2500万立方米)能被有效使用。大约1550万立方米的水通过额外的500口井用于现存的水文地质环境。 相似文献
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应用压力中心法确定农田空气动力参数 总被引:6,自引:0,他引:6
利用小麦、水稻、大豆及玉米作物叶面积密度和冠层内外风廓线等的实测资料,作者首先在大田条件下根据压力中心法计算了上述农田的空气动力参数,并导出了一个计算零平面位移(d)的物理模式。通过与实测资料的比较得出,压力中心法不仅完全可以用于野外的大田作物,而且结果的稳定性基本上不受大气层结的影响,精度在非中性层结下通常高于常用的对数廓线法和拽力系数法。本文结果还表明,通常情况下d,Z0与作物高度(h)之比值是随作物群体结构和大气层结、湍流状况等的不同而变化的,而不是人们所普遍接受的常数值。随群体中最大密度层的相对分布高度和风速递减指数的增大,d/h增大。只有对于矮杆的大田作物,在其群体处于中等密度时,以下关系d≈0.64h,Z0≈0.08h才较稳定。对于高杆作物或密度稀疏的群体,土壤表面湍流通量的增加以及叶子的拽力系数随风速的变化指数的选取都对压力中心法的结果产生一定的影响。 相似文献
538.
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为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问题,在Oxford VGGNet(Visual Geometry Group Net)模型中添加一个新的监督层,即局部关联损失层,提高深层特征的判别能力。基于所提的玉米生长阶段图片识别新算法,拓展环境要素监测功能,设计一套基于深度学习的玉米农田监测系统。系统由玉米农田监测装置和云端服务器组成,监测装置采集玉米图像、气象要素和田间位置数据,通过4G无线发送给云端服务器,云端服务器利用深度局部关联神经网络识别生长阶段,显示结果并存入数据库中。仿真试验表明,深度局部关联神经网络平均识别准确率达到92.53%,较VGGNet的87.21%和LSTM的88.50%,准确率分别提高了5.32%和4.03%。实地测试结果表明,野外环境下系统准确率可达到91.43%,能够稳定地对农田玉米生长情况进行监测,具有重要的应用价值。 相似文献
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为深入贯彻“全省农村土地综合整治工作会议”精神,7月13日上午抚顺市国土资源局召开了落实“三个平台”建设(高标准基本农田建设、土地整理、增减挂钩土地复垦)专题工作会议。 相似文献