评估作物历史及土壤改良剂对后续农作物产量的影响

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究旨在探究不同历史种植作物及其影响下，各类土壤改良剂如何改善土壤质量并提高后续作物产量，为农业生产提供科学依据。在苏格兰东部的可耕地上，在凉爽的海洋性气候条件下进行了三个田间试验以评估先前种植作物或土壤改良剂对后续谷物产量的影响。与其它前茬作物相比，直接使用豆类、小麦及大麦，并施用豆类秸秆（作为前作），可以显著提高单产；燕麦作为前作的效果也十分突出。连续的大麦之后进行的轮作恢复可以使随后种植的冬大麦和春大麦获得预期增产效果，但对后续的小麦影响则较小。这种轮作能够减少一些病害的发生。泥浆对产量的影响一般不大，而堆肥施用通常更有益处，并且对于植物生长速度也有积极促进作用；不过由于其复杂性，难以直接与其他处理措施进行比较。通过NDRE（归一化差异红色边缘）测量发现，在恢复轮作和土壤改良试验中作物健康状况的改善与增产有关联。在这些实验中的任何一组测试里，并没有明确显示出品种间的相互影响会对处理效果产生显著作用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

评估作物历史及土壤改良剂对后续农作物产量的影响

优质

本研究旨在探究不同历史种植作物及其影响下，各类土壤改良剂如何改善土壤质量并提高后续作物产量，为农业生产提供科学依据。在苏格兰东部的可耕地上，在凉爽的海洋性气候条件下进行了三个田间试验以评估先前种植作物或土壤改良剂对后续谷物产量的影响。与其它前茬作物相比，直接使用豆类、小麦及大麦，并施用豆类秸秆（作为前作），可以显著提高单产；燕麦作为前作的效果也十分突出。连续的大麦之后进行的轮作恢复可以使随后种植的冬大麦和春大麦获得预期增产效果，但对后续的小麦影响则较小。这种轮作能够减少一些病害的发生。泥浆对产量的影响一般不大，而堆肥施用通常更有益处，并且对于植物生长速度也有积极促进作用；不过由于其复杂性，难以直接与其他处理措施进行比较。通过NDRE（归一化差异红色边缘）测量发现，在恢复轮作和土壤改良试验中作物健康状况的改善与增产有关联。在这些实验中的任何一组测试里，并没有明确显示出品种间的相互影响会对处理效果产生显著作用。

改良神经网络在农作物产量预测中的应用方法

优质

本研究探讨了通过改进神经网络算法来提高农作物产量预测准确性的方法，旨在为农业决策提供更可靠的科学依据。农作物产量预测对于政府规划国民经济的发展具有关键作用，并有助于合理分配种植策略以及减少水肥浪费。影响作物产量的因素众多，准确预测其产出至关重要。气候因素是其中的关键变量之一。本段落提出了一种基于改进长短期记忆神经网络（LSTM）的农作物产量时间序列预测方法，该方法结合了历史产量和气候数据，以年度为单位进行下一年度的农作物产量预测。实验结果表明，在与传统LSTM模型和支持向量机（SVM）方法对比时，本研究的方法在提高预测准确性方面表现出显著优势。农作物产量预测是农业科学和技术交叉领域中的热点话题，对国家经济规划、政策制定及资源分配具有深远影响。为提升预测精确度，研究人员不断探索新的技术手段。本段落介绍了一种基于改进LSTM的农作物产量预测方法，通过整合历史数据与气候因素来提高模型精度。长短期记忆网络是一种特殊类型的递归神经网络，旨在解决标准RNN在处理长期依赖关系时出现的问题。它引入了门控机制以有效学习和保持长时间序列中的信息，因此非常适合时间序列预测任务。然而，在考虑影响农作物产量的所有潜在变量方面，如气候条件等，单一的LSTM模型可能不够全面。论文中指出，温度与降水量对作物产量有显著影响。为此，作者提出了一种增强型LSTM（ELSTM）模型，在标准LSTM的基础上加入了关键气候因素的影响。通过处理历史数据并将产量和气候信息整合为适合训练的数据集，该模型能够更好地捕捉这些变量之间的复杂关系。为了验证这一方法的有效性，研究者将其与传统的LSTM模型以及支持向量机进行了对比实验。结果显示，ELSTM在农作物预测上的准确性显著优于其他两种方法，说明了考虑气候变化因素对提高预测性能的重要性。此外，文中还回顾了一些现有的预测技术的应用情况，包括RNN结构的创新、多层次改进的LSTM和结合灰色与三角模型的方法（TGM）。尽管这些方法在某些场景下显示出了有效性，但它们或局限于短期预测，或者未能充分利用气候信息。相比之下，ELSTM通过融合更多影响因素来提升其准确性。基于这种改良神经网络技术的新农作物产量预测工具为农业决策提供了可靠的依据。结合了气候数据和LSTM强大的学习能力后，该方法有望帮助农业生产者做出更加准确的作物种植计划，并节约资源、推动可持续发展。未来研究可以进一步探索其他关键变量的影响，如土壤质量及病虫害情况，以构建更为全面且精细的预测模型。

2001年至2021年农作物产量数据

优质

该资料集涵盖了2001至2021年间主要农作物的年度产量数据，包括粮食、经济作物等各类农作物的具体生产情况。 2001年至2021年的作物产量变化数据包括统计时间、粮食产量（万吨）、粮食产量增长（%）、棉花（万吨）、棉花增长（%）以及油料（万吨）、油料增长（%）。这些数据用于进行简单数据可视化训练。

PyWOFOST_4_0_0_WOFOST作物模型Python预测作物产量_CropYield_PyWOFOST_WOFOST模型

优质

简介：PyWOFOST_4_0_0_WOFOST是一款利用Python实现的作物生长模拟工具，基于WOFOST模型，旨在通过精准农业实践优化作物管理与预测产量。 **WOFOST模型** WOFOST（World Food Studies - Simulation of crop yield and growth）是一种广泛应用于全球的作物生长模拟模型，由荷兰瓦赫宁根大学研发。该模型主要用于预测作物生长、发育和产量，考虑了气候、土壤、作物生理及管理措施等多种因素，在现代农业研究和决策支持中扮演着重要角色，尤其是在气候变化和农业生产规划方面。 **Python编程与WOFOST模型** `pywofost`是WOFOST模型的一个Python实现，它使得用户能够更方便地利用Python语言进行作物生长模拟。作为一门强大的编程语言，Python具有丰富的科学计算库和易于读写的代码结构，这使得`pywofost`成为农业科研和教学的理想工具。通过`pywofost`，用户可以快速集成WOFOST模型到自己的数据分析流程中，进行作物生长模拟和产量预测。 **Cropyield（作物产量）** `cropyield`是`pywofost`中的关键部分，它负责处理作物产量的计算。该模块根据气象数据、土壤条件以及管理措施等信息来模拟作物生长过程，并最终得出理论上的作物产量。这些预测结果对于农业生产和政策制定者来说，是评估不同农业策略效果的重要参考。 **Pywofost库** `pywofost`库包含了WOFOST模型的核心算法和用于输入数据处理、模型运行及结果解析的工具。使用这个库，用户可以轻松地定制模型参数以适应不同的作物类型、地理环境与气候条件。此外，该库可能还提供了可视化功能，帮助用户直观理解模拟输出的结果。 **标签详解** 1. **wofost模型**：指WOFOST作物生长模拟模型，核心在于模拟作物生长过程并预测产量。 2. **python**：编程语言，`pywofost`是其在WOFOST模型上的实现。 3. **cropyield**：`pywofost`中的模块，专注于作物产量的模拟。 4. **pywofost**：Python实现的WOFOST模型库。 5. **WOFOST**：全称World Food Studies - Simulation of crop yield and growth，即世界食物研究-作物产量和生长模拟。 6. **作物模型**：泛指用来模拟作物生长和产量的数学模型，WOFOST是其中一种。 **总结** `pywofost_4_0_0`是一个基于Python的WOFOST作物模型版本，用于作物生长及产量预测。它整合了气候、土壤与管理实践等多方面因素，并通过`cropyield`模块计算作物产量。该库简化了WOFOST模型的应用流程，为农业研究人员提供了一种高效且灵活的工具，以应对气候变化对农业生产的影响并优化作物管理策略，从而提高作物生产力。

春小麦产量及土壤速效磷含量受硫肥与pH值变化的影响分析

优质

本研究探讨了硫肥施用和土壤pH值变化对春小麦产量以及土壤中速效磷含量的影响，为合理施肥提供科学依据。林世玲和刘长安通过盆栽实验研究了施用硫酸钾、单质硫以及降低土壤pH值对黄土高原半干旱区春小麦产量及土壤速效磷含量的影响，共设置了9种处理方式。

中国各省份主要农作物农事历.xlsx

优质

该文档为中国各省份主要农作物的种植与收获时间表，提供详细的年度农事指导信息，帮助农民合理规划农业生产活动。中国各省主要农作物的农事历及物候期。

利用改良PageRank算法评估微博用户的影响力 (2015年)

优质

本文提出了一种基于改进PageRank算法的方法来评估微博用户的影响度，旨在更准确地反映社交媒体上的个人影响力。该方法于2015年发布。为了筛选微博网络和消息传播中的意见领袖，我们综合分析了微博用户属性、行为以及微博消息的传播特性，并将用户的影响力因素分为两个方面：用户潜在影响力与微博传播影响力。根据这些因素构建了一套评估指标体系，进而提出基于改进RankPage算法的微博用户影响力评估方法。通过采集新浪微博某一话题下的数据来计算用户的影响力，验证了该方法的有效性和合理性。

基于土壤信息和机器学习技术的农作物推荐系统代码实现

优质

本项目开发了一套利用土壤数据及机器学习算法为特定地块推荐适宜种植作物的智能系统，并实现了相关软件代码。近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得了显著成果，并被广泛应用于科学施肥、产量预测以及经济效益评估等方面。通过挖掘土壤数据并据此提出区域性的作物种植建议，不仅能促进农作物生长从而带来经济收益，还能改善土壤肥力，推动可持续发展。本段落根据土壤中的养分元素（如氮、磷、钾等）含量建立模型进行分析和精准预测，并利用几种机器学习分类算法制定科学的种植方案，最终实现了应用界面的设计与开发。

基于组合赋权物元可拓模型的土壤重金属污染评估

优质

本研究提出了一种结合组合赋权与物元可拓理论的新型方法，用于精准评估土壤中重金属污染物的影响程度和范围。基于组合赋权物元可拓法的土壤重金属污染评价研究指出，土壤中的重金属污染已成为当前最严峻的环境问题之一。为了提高土壤质量评估结果的合理性和可靠性，本段落采用主客观相结合的方法来确定各项评价指标的权重。

沉积物中氮的矿化作用及其环境影响

优质

本研究探讨了沉积物中氮元素的矿化过程，分析其对水体及土壤生态系统的影响，并评估人类活动对其变化的作用。沉积物氮矿化是指在微生物及其他生物作用下将沉积物中的有机态氮转化为无机态氮的过程，这一过程对浅水湖泊的富营养化治理具有重要意义。因为沉积物中有机氮的矿化能力决定了潜在可释放到水体中的氮量及对水质的影响程度。研究背景显示，沉积物内的氮矿化是水环境中氮循环的重要环节之一，并且也是早期成岩过程中的一部分。这一过程主要包括氨基化和氨化的两个阶段，在环境条件变化剧烈时无机态的氮会重新进入上层水中参与新的循环并造成二次污染。因此，探讨沉积物中氮矿化的机制、研究方法及其影响因素是十分重要的。针对沉积物氮矿化的研究通常采用室内模拟培养法进行实验。常用的有0.01mol/L CaCl2间歇淋洗通气培养法和Waring与Bremner提出的淹水密闭培养法，这些方法通过在实验室条件下模仿田间的环境条件来测定土壤样品中潜在的可矿化有机氮含量。影响沉积物内氮矿化的因素包括但不限于：沉积物本身的性质（例如有机态氮的量、化学形态和结合状态），以及外部环境因素如温度、溶解氧水平、pH值及碳氮比等。此外，外源输入物质也会对这一过程产生显著的影响，并且沉积物与水界面处存在的植物微生物群落也会影响矿化作用。从环境保护的角度来看，沉积物中氮的矿化直接影响着湖泊富营养化的程度和进程。有机态氮通过转化为无机态并重新释放到水中后会促进浮游生物的增长及其他环境问题的发生；同时这一过程还会对整个水体内的营养盐分布产生重要影响，并可能加剧湖水富营养化现象。未来的研究方向可能会更加关注于沉积物中氮的形态、分布和转化特征等细节，以期开发出更为精确且有效的分析测定方法。这不仅有助于深化我们对于湖泊生态系统内部运作机制的理解，还能为实际治理工作提供科学依据和技术支持。