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11-8
文獻摘要準確掌握土壤水分動態(tài)變化，對精準制定灌溉計劃至關(guān)重要。采用五道溝實驗站2018－2019年蒸滲儀日土壤水和同期7個氣象要素(氣溫、降雨、水面蒸發(fā)、日照時數(shù)、風速、絕對濕度、地溫)資料，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立冬小麥生育期不同土層(10、30、50cm)的土壤水分預測模型，模型分別為BP(7－9－1)、BP(7－12－1)和BP(7－14－1)，并用遺傳算法優(yōu)化上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:兩種模型均可用于冬小麥生育期土壤水分預測，其中遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好...
11-4
隨著經(jīng)濟的發(fā)展，海洋、河流污染日益嚴重，運輸、采礦等工業(yè)排污等活動造成了水體污染，水中的金屬污染不斷加重，經(jīng)過一定后污染物最終進入沉積物中。沉積物是判斷海洋、河流重金屬污染程度的重要窗口。因此進行沉積物中重金屬元素的快速檢測和研究意義重大。常用于沉積物中重金屬測量的方法很多，例如原子吸收光譜法AAS，電感耦合等離子體質(zhì)譜法ICP-MS等。這些傳統(tǒng)方法雖然結(jié)果較為理想，但是需要長時間和復雜的前處理過程，樣品也不能重復使用，污染較大，有腐蝕，對操作人員要求也很高。因此急需一種快速...
11-4
種植鹽生作物是農(nóng)業(yè)鹽堿地改良和持續(xù)利用的重要措施。鹽生植物通過吸收鹽分并排出體外等多種方式以抵御鹽堿脅迫造成的損害，根系作為鹽生植物與鹽堿地的直接接觸器官，首先遭受鹽堿脅迫危害，是決定植物適應(yīng)鹽堿環(huán)境的關(guān)鍵因素之一。鹽生植物通過根系吸收離子，影響土壤孔隙分布和根層結(jié)構(gòu)等土壤因素，適應(yīng)鹽堿土壤環(huán)境。研究發(fā)現(xiàn)植物通過根系交錯、穿插、網(wǎng)絡(luò)固結(jié)以及根土黏結(jié)等作用，在生長過程中或死亡后會在土壤中形成根孔，改善土壤孔隙分布、結(jié)構(gòu)和土壤理化特性。除此之外，根系分泌物有利于根際微生物產(chǎn)生，在...
11-3
準確量化生物圈與大氣圈之間的溫室氣體交換對于生態(tài)系統(tǒng)過程、物質(zhì)循環(huán)機制和氣候變化響應(yīng)等方面的研究具有重要意義。同時相應(yīng)溫室氣體穩(wěn)定同位素信號則能為此提供的示蹤信息,是一個重要的研究手段。微氣象學方法是觀測溫室氣體及其穩(wěn)定同位素通量的重要方法。該方法主要的優(yōu)勢是可以進行原位無干擾的連續(xù)觀測,而且在單點上觀測的通量信號是通量貢獻區(qū)內(nèi)不同位置地面通量的加權(quán)平均(Baldocchietal.,1988),可以代表一定區(qū)域的通量交換信息。文獻研究內(nèi)容：常用的微氣象學方法主要包括渦度相關(guān)...
10-25
???文獻信息???文獻摘要為深入探索氣候變化背景下更為精確的潛在蒸散發(fā)計算方法，在淮北平原五道溝實驗站開展了3組小型蒸滲儀試驗，通過結(jié)合平流運動動力項并引入地表凈輻射修正參數(shù)，基于能量平衡原理提出一種新的潛在蒸散發(fā)模型。結(jié)果表明：①3組蒸滲儀實測數(shù)據(jù)中，2組不同加水方式下的草地覆被蒸散發(fā)相關(guān)性較好（R=0.95）；②新的潛在蒸散發(fā)模型在有草地覆被的2組試驗中模擬結(jié)果的納什效率系數(shù)（0.85）和均方根誤差（0.83）均優(yōu)于現(xiàn)有Penman系列等經(jīng)驗方法；③模型更適用于有草地覆...
10-19
土壤鹽漬化是影響作物產(chǎn)量及品質(zhì)的主要因素之一，已成為制約作物種植、農(nóng)業(yè)發(fā)展的一大重要因素，尤其是在干旱和半干旱等生態(tài)脆弱地區(qū)，土壤鹽漬化現(xiàn)象更為嚴重，給當?shù)厝藗兊纳a(chǎn)和生活、經(jīng)濟發(fā)展乃至生態(tài)環(huán)境帶來了嚴重威脅。鹽脅迫下，植物根系最早感受鹽脅迫信號，也是最直接應(yīng)對鹽脅迫的首要器官，而植物根系的吸收功能一般與根系形態(tài)、活力等有關(guān)，根系活力和根系形態(tài)變化直接影響著植物地上部分結(jié)構(gòu)與生物量的構(gòu)成。研究表明，植物對環(huán)境的適應(yīng)、種間競爭等特性均與植物根系的生物生態(tài)學特性有關(guān)。另有研究表明...
10-14
文獻信息文獻摘要準確預測作物蒸散量對制定精準的灌溉制度和提高水分利用率至關(guān)重要。為進一步研究識別氣象要素對作物蒸散的影響，本文采用五道溝水文實驗站SoilScope控制型蒸滲實驗系統(tǒng)（大型稱重式蒸滲儀）實測資料及氣象資料，利用灰色關(guān)聯(lián)法分析了玉米蒸散量與14個水文氣象要素間的關(guān)聯(lián)度，建立12個不同影響因素組合下的GM（1，n）逐日蒸散量預測模型。結(jié)果表明：淮北平原夏玉米蒸散量與各影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度從大到小排序依次為：水汽壓力差日最高氣溫地溫100cm地溫30cm地溫10cm...
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