基于SVM的共和地区春小麦产量预测系统研究

以青海省共和地区春小麦产量为研究对象,在归纳国内外研究进展的基础上应用支持向量机（SVM）算法,利用共和地区春小麦种植区1990年～2020年度逐日平均气温、最高温度、最低温度、降水、日照时数、相对湿度,逐年≥0℃、≥5℃、≥10℃活动积温数据作为气象影响因子,以共和县气象局农业气象观测地段小麦产量数据作为预测样本,构建支持向量机学习模型,对共和地区春小麦产量进行预测。结果表明,模型预测的平均相对误差为4.2%,预测精度可以满足春小麦产量预报服务的业务需求,业务应用可有效提高农业气象服务质量和效益,对地方政府合理调整农业生产结构和有效开展防灾减灾具有一定的参考价值。     

青海省春小麦种植区低温冷害特征分析

低温冷害是青海省春小麦的主要气象灾害之一。本文分析了1957～2006年青海省春小麦不同种植区在苗期、开花期、灌浆期三个阶段低温冷害的发生频率和强度变化特征。     

高海拔水浇地春小麦丰产栽培措施

对高海拔水浇地春小麦低产田产量限制因素的调查，通过对对耕作制度等对提高单产的作用分析，确定了丰产群体增产措施，将该地区春小麦单产由３７５０ｋｇ／ｈｍ＾２提高到５２５０ｋｇ／ｈｍ＾２以上。     

格尔木地区藜麦种植的气象条件适应性分析

选择格尔木市河西农场7连农田开展为期1年的藜麦种植试验,以期研究藜麦在格尔木地区的适宜性状况。通过观测获得5个播种期各阶段发育期、产量因素及最终产量,并利用同期2017年格尔木地区各气象资料,包括气温、风速、日照、日降水量等,采用相关分析法探讨藜麦生长阶段各要素指标与气象要素之间的相互关系,确定主要影响因子和影响时段,并探讨藜麦的产量影响指标,得出格尔木地区气候条件适宜藜麦种植,能够获得"两高一优"的藜麦产品,可为当地政府和农户开展藜麦农业生产、合理利用气候资源、防治气象灾害提供理论支撑和决策依据。     

初探格尔木城市规划发展

格尔木是一座美丽的城市,自古以来格尔木都属于战略要地,加强格尔木城市规划发展,有利于格尔木市的可持续性发展。本文首先概述了格尔木城市概况,其次,分析了格尔木城市规划发展理念,同时,结合笔者多年的工作经验,深入探讨了格尔木城市规划发展方向及重点,具有一定的参考价值。     

通辽地区气候条件对玉米产量的影响

选取通辽市主要玉米种植区科尔沁区、开鲁县、奈曼旗为代表站。利用统计学方法,分析了近40年玉米气象产量与各生育期气象要素的相互关系,得出：影响玉米产量形成的关键期是拔节期和乳熟期,此期间的气温波动对产量的影响最为明显,降水次之,同时利用逐步回归方法,分别建立上述三个站的玉米气象产量预报方程,并用开鲁县历史产量资料对方程进行回代检验,拟合效果比较理想。     

2011年阿里地区春小麦及油菜新品种试验、试种情况及建议

阿里地区地处高原,该地区平均海拔在4500米,被称为"世界屋脊的屋脊"。由于受气候、海拔及地势结构的影响,当地的大部分农区目前没有种植春小麦,种植油菜品种单一,为了打破这种局面,选育出更适应在阿里种植的春小麦及油菜品种,2011年从拉萨农科所引进春小麦和油菜共7个优质品种,在阿里地区普兰县西德村和科加村进行试验试种,通过对各良种的产量性状和生育期指标的调查,科学评价了各新品种在本地的进一步再试种价值,以期为阿里地区良种选育工作提出合理化建议。     

北方春小麦品种在西宁生态地区产量比较

１９９８年在西宁地区种植北方六省区的１１个春小麦品种,进行了产量等农艺性状的比较。结果表明,高原４４８和民和５８８综合农艺性状较好,产量高,具有适应本生态环境的优势,可进行生产试验和示范。     

小麦杂交育种理论与方法研究：杂交后代产量选择的关键因子分析及应用效果

１０年前利用春小麦的杂交Ｆ３－Ｆ７代材料数据进行和能径分析表明：在产量构成因素中，单穗粒数对单穗粒重、单株产量的影响最大，其次为千粒重，其它性状相对不重要。分析同时证实，西藏春小麦穗粒数与千粒重的相互制约程度不大，相关系数仅为－０．２９６７，未达显著水平，因而较易获得大穗大粒目的。１０年的选育实践证实这一点，选择的藏春１０号，８７０６６７等已开始大面积生产应用。     

2010年夏季格尔木河流域汛情及气候成因分析

利用2010年5～7月格尔木地区自动气象站和区域自动气象站（不冻泉、玉珠峰、纳赤台）气温降水资料、积雪卫星遥感资料、格尔木河流量资料和相关文献等,应用气候诊断分析方法,分析了格尔木河流域2010年夏季（5月1日～7月18日）降水偏多及格尔木河发生洪水的气候成因——受较强高原季风影响,高原低值系统活跃,从而导致格尔木河流域降水强度大,降水日数多,持续时间长,极端强降水事件频繁,同时,格尔木河流域同期最低气温和平均气温都较历年为高,促使冰雪融水明显增高,导致了温泉水库和格尔木河汛情的发生。     

CO2 浓度倍增对春小麦不同品系影响的试验研究

通过试验对2 个春小麦品系在CO2 浓度倍增下的反应进行了观测,结果表明,在CO2 浓度倍增环境中,晚熟品系的全生育期缩短比早熟品系少。晚熟品系的生物量和产量增加比早熟品系更显著,因此,晚熟品系可能更适合于未来的全球变化。另一方面,2 个品系春小麦的光合速率、地下和地上部分的生物量在CO2 倍增环境中增加显著,但籽粒产量的增加小于生物量的增加,意味着在CO2 浓度增加时经济系数将减小,其原因将进一步研究。从另外一个角度去考虑,这些特点可能会成为农作物适合于未来全球变化的另一个增产途径。     

格尔木河流域地下水水化学特征及其演化规律

本文运用水化学理论及水质评价等方法,对格尔木河流域地下水从山区到盆地中心各离子含量的变化、水体水化学特征及其演化规律进行了分析和研究,为格尔木河流域以及柴达木盆地地下水资源的合理开发利用和规划提供了科学依据。     

西藏高寒地区春小麦新品种示范推广

西藏农科院农业所育种专家经过多年育成的春小麦新品种-藏春951、龙麦20号、0631等,经在我区示范推广表明出:产量高、产草量高、抗病性强等特性,深受我区群众喜爱,旨为验证新品种适应性、产量及品质,为农牧民增收提供依据。     

大学学报

<正>春小麦产量及非叶器官含氮量的氮肥调控效应Effect of N Fertilizer on N Content of Non-leaf Organs and Grain Yield of Spring Wheat at Different Stages     

日喀则市春小麦气象条件指标库的建立

文章结合日喀则市气候特点,在1990—2018年日喀则市春小麦生育期观测资料的基础上,统计分析了1961—2018年日喀则市综合气象观测站观测数据并结合春小麦特点,确定春小麦生育期,建立春小麦气象条件指标库,可以更好地指导日喀则市主要农区春小麦的种植和田间管理工作,为春小麦主要农区提供专项气象服务、重要农事活动预报、生长季的农业气象条件分析等提供参考价值,并为本地春小麦生产和科研奠定基础。     

春小麦“高原437”在西藏河谷农区引种研究初报

西藏地处青藏高原西南部,以山地为主,农业种植主要分布在雅鲁藏布江沿岸及其支流和金沙江、澜沧江、怒江等河谷平原,小麦作为西藏第二大粮食作物,在西藏的发展历史长河中,具有不可替代作用。但受海拔及气象因素影响,西藏小麦产量和品质较低,特别是加工品质,已不能满足当地农牧民日益增长的生活水平。通过对近几年育成的新品种良种推广,对藏区现有小麦品种进行升级换代,以期提高当地小麦品质,助力特色藏餐深加工。文章主要以青审春小麦品种"高原437",在西藏河谷农区栽培的农艺性状及其产量性状的调查分析,旨在为今后西藏地区选择性状优良的春小麦品种育种引种工作做准备。     

格尔木市人群着装厚度气象指数预报探析

本文依据格尔木当地的气候特点以及着装厚度气象指数预报的经验公式，选取气温、风速气象因子，对经验公式加以修正，从而得出格尔木着装厚度气象指数预报方法。     

格尔木地区近39a太阳辐射特征分析

利用格尔木地区1981～2019年的总辐射月值、总云量、低云量、蒸发、湿度、气温等气象观测资料,采用线性趋势法、T检验、滑动T检验、小波分析等方法分析得出格尔木地区的太阳辐射分布特征.结果表明:(1)格尔木地区太阳日辐射均呈抛物线型,早晚达到最低值,日出后呈上升趋势,午后达到最高值后开始下降.(2)格尔木太阳月总辐射变...     

高原号春小麦品种的培育与推广

春小麦是甘肃省、青海省及我国北方春麦区的主要粮食作物。西北高原生物研究所培育出22个高原号春小麦品种,这些品种在我国春麦区推广应用后,新增产值约8亿元。本文从高原号春小麦品种在推广应用中产生的社会经济效益角度,阐述了这些品种在解决“三农”问题中发挥的重要作用,介绍了培育、推广高原号春小麦采取的主要措施,并提出了四点建议,以使其发挥更大的作用。     

黑河流域中游地区近43 年来农作物需水量的变化趋势分析

根据黑河流域中游地区7个气象站点1967年-2009年的逐日气象资料,利用FAOPenman-Monteith模型和所提供的作物系数计算出主要作物不同生育阶段的需水量,采用Mann-Kendall趋势分析法对主要作物需水量的变化特征进行了研究,并对引起作物需水量的驱动因子进行了相关性分析,在此基础上,应用基于分型理论的R/S方法对作物需水量的变化趋势进行了预测。结果表明：近43年来,中游地区春小麦和玉米ETc均呈波动下降趋势,春小麦下降斜率为6mm/10a,玉米下降斜率为8mm/10a;其中,民乐和甘州站春小麦和玉米的ETc呈缓慢上升趋势,其他站点春小麦和玉米的ETc均呈下降趋势,且部分站点下降趋势显著。春小麦和玉米ETc的主要影响因子均为相对湿度、日照时数和平均风速。中游地区各站点春小麦和玉米需水量Hurst指数H均大于0.5,同时分维数D均小于1.5,因此未来一段时间ETc仍然保持与过去相一致的变化趋势。