公共文化服务平台

搜索到54篇“ 热量指数“的相关文章

一种利用高炉渣铁热量指数确定炉热的方法: 本发明涉及一种利用高炉渣铁热量指数确定炉热的方法，属于高炉操作控制技术领域，解决对高炉炉热做出正确的判断的技术问题。本发明的主要原理是：利用高炉高温区热平衡和碳‑氧平衡方程，求解能反映炉渣和铁水热状态的渣铁热量指数，然后...; 李壮年李宝峰陈树文武树永; 文献传递

一种利用高炉渣铁热量指数确定炉热的方法: 本发明涉及一种利用高炉渣铁热量指数确定炉热的方法，属于高炉操作控制技术领域，解决对高炉炉热做出正确的判断的技术问题。本发明的主要原理是：利用高炉高温区热平衡和碳‑氧平衡方程，求解能反映炉渣和铁水热状态的渣铁热量指数，然后...; 李壮年李宝峰陈树文武树永; 文献传递

黑龙江省玉米热量指数时空特征及其预测模型研究: 黑龙江省是中国玉米的主产区及重要的商品粮食基地之一，热量资源是玉米生产的主要限制因素之一，黑龙江省高纬度的地理位置和复杂的地势地貌造成了各地的气候差异，使其成为我国极易遭受低温冷害的地区。因此，研究黑龙江省玉米热量指数的...; 刘博文; 关键词：玉米热量指数; 文献传递

黑龙江省三种水稻热量指数预测方法的对比研究被引量：1: 2020年; 旨在选出一套适合黑龙江不同区域水稻低温冷害预测方法,为相关部门制定粮食生产和调整农作物种植结构提供科学依据。选择黑龙江省11个水稻农气观测站为研究对象,利用1971—2016年的气温资料、74类大气环流资料、水稻发育期数据,将黑龙江省划分为东、西、南3个区域,分别建立逐步回归预测模型、GM(1,1)灰色预测模型和均生函数预测模型,预测黑龙江水稻生育期总热量指数并进行对比分析。结果表明:建立的3种预测模型通过了残差检验,1971—2010年拟合平均准确率均在95%以上,结果差异不大;2011—2016年的试报准确率为85%~99%,其中GM(1,1)灰色预测模型准确率(97%~99%)高于逐步回归预测模型(91%~97%)和均生函数预测模型(85%~95%)。通过3种预测方法对比结果显示,GM(1,1)灰色预测模型模拟效果最好。; 王秋京马国忠王萍赵克葳杨晓强于瑛楠王铭姜丽霞; 关键词：水稻热量指数

基于热量指数的东北春玉米冷害指标被引量：21: 2019年; 构建春玉米冷害指标是冷害研究的基础,对我国春玉米安全生产和品种布局具有重要参考意义。以我国东北三省春玉米为研究对象,以具有明确生物学意义的热量指数为春玉米冷害指示因子,利用气象资料、春玉米生育期资料和冷害灾情资料,计算春玉米不同生育阶段平均热量指数,建立春玉米冷害样本序列,基于K-S分布拟合检验和95%置信区间上限阈值的方法,厘定春玉米冷害指标阈值,构建我国东北春玉米不同生育阶段冷害指标,并采用独立的春玉米冷害灾情样本验证指标的合理性。研究结果表明:东北三省春玉米冷害指标在生殖生长和营养生长与生殖生长并进期热量指数的阈值较高,营养生长期略低;指标验证结果与历史灾情记录完全吻合的比率为80. 0%,完全吻合和相差1级的比率为100%,且各灾害程度验证得到的准确率均高于75%。; 王培娟霍治国杨建莹吴霞; 关键词：热量指数冷害指标春玉米不同生育阶段

三种热量指数预测方法在热量年型预测中的应用被引量：2: 2018年; 以逐日热量指数为基础,采用逐步回归模型、灰色模型、均生函数模型在吉林省各区域建立逐月热量指数模型。结果显示:三种预测模型的回代平均准确率均在96%以上,外推准确率都在94%以上,各模型均可以较准确地预测各个地区的玉米热量指数,其中均生函数是这三种模型中预测效果最好的。; 王美玉王冬妮郭春明郭春明苏丽欣; 关键词：热量指数玉米均生函数

沈阳地区春玉米不同生育阶段热量指数变化特征被引量：2: 2018年; 利用模糊数学的隶属函数计算1960—2016年沈阳地区春玉米各生育阶段的热量指数,并对其时空变化特征进行分析。结果表明:沈阳地区春玉米抽雄—乳熟期热量指数最高,变异系数最小,其次是出苗—七叶期,播种—出苗期和七叶—拔节期热量指数最低,变异系数最大。近57 a沈阳春玉米除乳熟—成熟期热量指数略有下降,其他生育阶段及全生育期均呈不同程度的升高趋势,其中热量指数最低的播种—出苗期和七叶—拔节期升高趋势较为明显。空间上,除乳熟—成熟期热量指数北部高于南部外,其他发育期北部均不同程度低于南部;热量指数偏低的北部法库、康平地区,近57 a来热量指数升高趋势较明显,特别是七叶—拔节期,未来温度变化对沈阳北部地区该时期春玉米生长影响具有正效应,利于春玉米生长发育。; 慕臣英纪瑞鹏纪瑞鹏殷红张郁徐全辉徐全辉; 关键词：春玉米发育期热量指数

东北地区春玉米不同发育阶段热量指数时空特征被引量：9: 2018年; 根据中国东北三省82个气象站1961—2015年逐日平均气温和50个农业气象站1981—2013年春玉米发育期资料,研究了东北地区春玉米不同发育阶段热量指数的时空特征。结果表明:时间上,春玉米不同发育阶段的热量指数均表现为显著增加的趋势,增加速率最快的是三叶-拔节期,达0.20 a-1,最慢的是开花-乳熟期,为0.09 a-1;除出苗-三叶期外,各发育阶段均有半数以上的站点通过了0.1的显著性检验,其中三叶-拔节期和全生育期通过0.1显著性检验的站点高达95%以上。空间上,近55年中国东北春玉米热量指数在全生育期和不同发育阶段均表现出西南地区高、中部和北部地区低的空间分布格局,热量指数的变化速率则表现出北部较快、南部较慢的空间分布特征;随着年代际的推移,春玉米全生育期表现出热量指数较小的区域在逐渐缩小、热量指数较大的区域在逐渐扩大的时空分布特征。; 王培娟霍治国陈鹏狮; 关键词：春玉米发育阶段热量指数

基于灰色模型的黑龙江省水稻生育期热量指数分析及预测被引量：7: 2018年; 选择黑龙江省11个水稻农气观测站点为研究对象,利用1971-2016年逐旬气温资料和水稻发育期资料,将黑龙江省划分为东、西、南三个区域,使用微分方程动态建模方法建立3个区域5、6、7、8月热量指数的灰色预测模型,在此基础上滚动预报水稻生育期的总热量指数,以期开展黑龙江省水稻低温冷害的预测服务。结果表明热量指数能够很好地反映水稻生育期热量条件,且与低温冷害年有很好的对应关系。黑龙江省不同水稻产区热量指数灰色模型模拟结果与原序列关联度均达到0.88以上,通过了关联度检验和残差检验,1971-2010年拟合平均准确率为94.6%~97.6%,且7、8月的预报准确率普遍高于5、6月;2011-2016年的试报准确率均在97%以上,说明各模型的模拟效果很好。利用灰色模型预测黑龙江省水稻生长季热量指数是可行的,可以满足水稻生长发育过程中延迟性冷害的实时评估需求。; 王秋京马国忠王晾晾朱海霞杜春英姜丽霞; 关键词：GM(1,1)模型低温冷害水稻热量指数

黑龙江省水稻热量指数预测模型研究: 利用1971-2016年的逐旬气温资料、水稻发育期数据,计算对应热量指数。对黑龙江省近40a的东、西、南各个水稻生育期热量指数年际变化进行分析并建立GM(1,1)灰色预测模型,对黑龙江东、西、南不同水稻区热量趋势进行预测...; 王秋京马国忠王晾晾杜春英姜丽霞; 关键词：GM(1,1)模型水稻热量指数; 文献传递

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈