肥与沸石对节水稻作产量及氮素吸收利用的影响

为探讨沸石潜在的应用价值,在设有遮雨棚的测坑试验条件下采用裂区试验设计,研究了节水灌溉时不同沸石与氮肥水平对水稻理论产量、干物质积累量及氮肥利用率的影响。结果表明：水稻理论产量随氮肥量的增加而增加,但增加趋势变缓;中低水平沸石5～10t·hm^-2对水稻的增产效应显著,高水平沸石15t·hm^-2增产趋势变缓。随着氮肥的增加水稻各器官的干物质积累量和含氮量增加;适量沸石的投入也有利于提高水稻的干物质积累量和含氮量。沸石和肥都能显著提高氮肥利用率,不同氮肥水平对氮肥利用率的影响表现为：N3（105kg·hm^-2）〉N4（157.5kg·hm^-2）〉N2（52.5kg·hm^-2）〉N1（0kg·hm^-2）,沸石的影响为：Z2（5t·hm^-2）〉Z3（10t·hm^-2）〉Z4（15t·hm^-2）〉Z1（0t·hm^-2）。节水灌溉时适量的肥与沸石混施于土壤,不仅可以提高水稻的理论产量,也可减少氮肥流失。

辽宁省凌河流域生长季参考作物腾发量变化及气候要素贡献分析

利用辽宁省凌河流域10个气象站1965-2006年的逐日气象资料,采用FAO推荐的P-M公式计算各站逐日参考作物腾发量(ET0),在分析生长季(4-9月)各气象要素及ET0变化趋势的基础上,用基于敏感系数的贡献值法探讨各气象要素变化对ET0变化的贡献。结果表明:近42a来,凌河流域生长季ET0以21.46mm·10a-1的速率极显著降低(P<0.01),平均值为706.73mm,其中最大值发生在5月,最小值发生在9月;ET0高值区集中在朝阳和北票等地,低值区位于义县一带。研究区生长季太阳辐射以0.293MJ·m-2·d-1·10a-1的速率递减;除阜新外其余各站风速均呈极显著下降趋势(P<0.01);在全球气候变暖的背景下,过去42a凌河流域生长季平均气温以0.289℃·10a-1的速度上升,其中4月和9月变化显著(P<0.05),7月相对稳定。研究区生长季相对湿度变化不大。敏感性分析结果表明,流域内生长季平均ET0对各气象要素变化的敏感性大小依次为太阳辐射>相对湿度>风速>温度,但在研究时段内,显著变化的风速对ET0变化贡献最大,其次为太阳辐射,温度对ET0变化的贡献最小。太阳辐射和风速变化对ET0变化的贡献在流域西部较大,而在东部较小;温度变化对ET0变化的贡献总体上表现为由流域中部向东西两端递减;相对湿度变化对ET0变化的贡献在空间分布上较分散。

基于斜发沸石的水氮耦合效应对水稻产量影响研究

为了明确斜发沸石对水氮耦合效应的影响和其应用潜力与价值,通过2年的试验,研究了灌溉模式、施氮量和斜发沸石量及其交互作用对稻田水稻产量的影响。结果表明,灌溉模式、施氮量和沸石量3因素主效应极显著影响产量,沸石量和灌溉模式2因素的交互效应显著影响水稻产量。在常规灌溉和能量调控灌溉下,增施氮肥和稻田沸石修补均显著提高水稻产量,而且在能量调控灌溉下沸石增产效果更加明显。在能量调控灌溉下,减施氮肥并配合沸石修补,不仅能提高水稻产量,还能提高了土壤截留和释放水肥能力,充分发挥水、肥和土的激励机制和协同作用,保证水稻高产稳产的需求。

基于经验模态分解与人工神经网络的参考作物腾发量混合预测模型研究

为了提高具有非线性和非稳定性特征的参考作物腾发量(ET0)时间序列的预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)的BP神经网络预测模型。以大连地区1970~2006年间逐月ET0序列为例,首先应用经验模态分解(EMD)方法将ET0序列分解为具有不同尺度特征的本征模态函数(IMF),然后运用BP神经网络对ET0序列和分解得到的IMF进行训练,得到ET0序列的预测模型,并对ET0进行预测,最后将预测值及单纯的BP神经网络预测值分别与真实值进行对比分析。结果表明:EMD-BP模型预测值的平均绝对百分误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对差(MAD)及判定系数(R2)分别为1.32%,0.0327,0.0278,0.9967;而BP模型相应的指标值分别为8.50%,0.2583,0.1839,0.8967。显然,EMD-BP模型的MAPE、RMSE、MAD值较小且R2值较大。因此,其预测精度及稳定性均优于单纯的BP模型,可作为ET0预测的一种参考。

主要气象要素对参考作物腾发量影响的敏感性分析

为了研究气象要素变化对作物腾发量的影响,采用辽宁省1965~2006年54个气象站的气象数据,利用FAO推荐的P-M公式计算辽宁省42年间的逐日ET0,基于偏导数方法得到辽宁省ET0对各主要气象要素的敏感系数,并对单因素和多因素同时扰动时ET0的变化规律进行探讨。结果表明,近40多年来,辽宁省ET0对相对湿度的变化最敏感,其次是太阳辐射,最后是风速和温度;结合多因素敏感性分析的结果知,当各要素单独变化对ET0的影响一致时,多个变量同时变化对敏感性产生的综合效应将大于各自效应之和,否则中和各自效应,其中,温度、风速、太阳辐射均增加10%,相对湿度减少10%时,ET0的相对变化量最大可达19.14%。

ARIMA和蒙特卡洛方法在预测降水量中的应用

为提高组合模型的预测精度,使其更好的应用于旱灾预测,采用差分自回归移动平均模型(ARIMA)模型和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法分别对降水序列的线性、周期和非线性、随机部分进行预测,并通过博弈论组合赋权,建立基于博弈赋权的ARIMA和蒙特卡洛组合模型。以吉林省松原地区为例,利用1953~2012年逐月降水资料建模并预测,并与最小二乘法赋权法进行对比。结果表明:在对松原地区2012年月降水量的预测中,ARIMA模型预测值的决定系数为0.908,蒙特卡洛方法预测值的决定系数为0.941;应用博弈理论拟合蒙特卡洛方法和ARIMA模型的预测值,其结果的决定系数为0.945,高于最小二乘法拟合结果。蒙特卡洛方法的预测精度高于ARIMA模型,更适合降水量数据。同时将博弈理论应用于拟合两种方法的预测结果,使预测数据的线性和非线性特征有机结合起来,提高了预测精度,是切实可行的。

基于EMD方法的参考作物腾发量振荡模态分析

为研究参考作物腾发量（ET0）在不同时间尺度振荡模态特征,以阜新市为例,依据阜新、彰武两气象站1954~2006年逐日气象资料,利用彭曼蒙特斯公式计算逐月ET0,并应用EMD方法对ET0和温度（T）、风速（WS）、相对湿度（RH）及日照时数（SN）等气象因子进行振荡模态特征分析。结果表明：ET0及其4个气象因子经EMD分解后,IMF均呈现振荡频率和振幅依次减小,周期依次增大,IMF逐步由非线性趋向线性的规律。T、WS、RH和SN以及ET0最大贡献率发生在IMF1（93.0%）、IMF2（35.0%）、IMF2（64.5%）、IMF2（40.0%）和IMF2（84.3%）分量,主要振荡周期依次为1.0,0.6,0.8,0.7,1.0年。EMD方法在ET0振荡模态规律中的研究,为ET0的基础研究提供了参考,为解析ET0规律研究提供了一种新的手段。

武义县高标准农田建设存在的问题及对策

大力推进高标准农田建设,落实国家"藏粮于地、藏粮于技"战略,是推动社会平稳发展、确保国家长治久安之大计。武义县作为典型的山区农业县,通过多措并举在高标准农田建设上取得了一定成就,但也面临诸多问题。本文立足武义实际,总结了多年来武义县建设高标准农田存在的主要问题,并针对问题提出有关对策,以期为推进高标准农田建设提供参考。

武义县高标准农田建设现状浅析

建设高标准农田对保障国家粮食安全具有重要意义。本文从武义县高标准农田建设实际出发,总结了多年来建设高标准农田的经验做法,并就存在的问题提出对策,以期为进一步做好高标准农田建设工作提供参考。

参考作物腾发量空间分布特征与时序变化分析

利用辽宁省凌河流域10个气象站1965-2006年的逐日气象数据,采用FAO推荐的P-M公式计算各站逐日ET0,分析ET0空间分布特征及时间变化趋势,并结合去趋势波动分析法(DFA)探讨流域内ET0的长程相关特征。结果表明:近42 a来,流域内ET0整体表现为中间高两端低,以朝阳和锦州的连线为中心向东西两端递减;各站ET0除阜新不显著(P>0.05)上升外,其余均有极显著(P<0.01)下降趋势,且该趋势将在未来延续下去。本研究结果对凌河流域水资源规划管理和调度具有重要意义。