水钾耦合对北疆机采棉水钾利用效率及产量的影响

【目的】探索不同土壤含水率区间与钾肥施用量之间的耦合效应,优化机采棉灌水和钾肥施用方案。【方法】以膜下滴灌棉花为研究对象,设计了3个土壤含水率(田间持水率的40%～60%、60%～80%和80%～100%,W1、W2、W3)和3个施钾水平(30、60和90 kg/hm^2,K1、K2、K3),研究了机采棉的株高、叶面积指数、生物量和产量。【结果】土壤含水率为田间持水率的60%～80%时,钾肥对棉花株高的增益效果更加明显;施钾量在30 kg/hm^2和60 kg/hm^2时,土壤含水率能显著提高株高的日增长量。叶面积指数随着施钾量和灌水量的增加而增加。土壤含水率为田间持水率的60%～80%且施钾量为90 kg/hm^2时,最有利于棉花生物量的形成。土壤含水率为田间持水率的60%～80%时,棉花单株有效铃数和籽棉产量最多,且籽棉产量和有效铃数随着施钾量的增加而增加,W2K3处理的籽棉产量最高(7 579.78 kg/hm^2),有效铃数最高(9.03个/株)。钾肥能促进棉花单铃质量的形成,但是单株有效铃数的增加会减缓钾肥对棉花单铃质量的促进作用。当灌水水平一致时,钾肥生产效率随着施钾量的增加而显著降低。在土壤含水率为田间持水率的80%～100%且施钾量为90 kg/hm^2时,棉花的水分利用效率最低。【结论】土壤含水率为田间持水率的60%～80%且施钾量为90 kg/hm^2为适宜的灌水施肥方案,有利于生物量向生殖生长倾斜,获得较高的水钾利用效率以及棉花籽棉产量。

受限多模板最小二乘预测的三角网格压缩

为提高网格压缩的编码压缩率,充分利用网格局部邻域信息特征,提出一种数据驱动的多模板最小二乘预测方法.在训练阶段,从网格模型中所有可能构建的5个顶点的模板中提取特征数据作为训练集,在局部坐标系下构建预测器并通过最小二乘法求解预测器的权重;在编码阶段,对当前顶点的量化坐标预测使用受限多模板策略,根据多个可用的模板选择最优集合进行线性组合,再对残差进行熵编码.不同于网格无关的网格坐标预测策略(如平行四边形预测器),文中方法深入利用网格模型上邻近三角形之间的相关性,有效地降低了坐标预测的误差,从而提高了压缩率.在同等的量化误差和拓扑遍历顺序下,与已有的预测方法相比,受限多模板最小二乘预测器通常能够获得更高且稳定的压缩率,尤其在光滑模型上压缩效果更为显著.