马海姣
- 作品数：5 被引量：47H指数：4
- 供职机构：西北农林科技大学水利与建筑工程学院（水利水电科学研究院）更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金高等学校学科创新引智计划更多>>
- 相关领域：农业科学理学水利工程更多>>
- 黄土高原34年蒸发皿蒸发量的变化特征分析被引量：4
- 2013年
- 采用黄土高原地区及其周边1956～1989年期间85个气象站逐月的蒸发皿蒸发量观测资料,分析了黄土高原地区34年蒸发量的空间分布情况以及变化趋势。结果表明,34年来黄土高原地区蒸发皿蒸发量多年平均为1 358.0 mm,呈现十分显著的下降趋势,年蒸发量变化速率达-115.9 mm/10a,其绝对值远高于全国平均变化速率-30.7 mm/10a的绝对值;各季节蒸发量均呈现明显的下降趋势,夏季和春季蒸发量下降较多,分别达-52.2和-34.4 mm/10a。由此可知,黄土高原地区蒸发皿蒸发量变化剧烈,蒸发明显减小,初步分析其原因,认为与地区植被保护等水土保持措施取得较好成效有关。
- 马海姣崔晨风李宏斌郭重阳樊健
- 关键词：黄土高原蒸发皿蒸发量
- 水氮管理影响冬小麦品质的CERES-Wheat模型模拟被引量：4
- 2018年
- 评估CERES-Wheat对不同水氮管理的响应,模拟不同水氮管理对冬小麦品质和产量的影响,筛选优质高产的水氮管理,优化冬小麦农田管理措施。首先利用关中地区2014—2016年2季冬小麦试验数据,对CERES-Wheat进行校准和验证,并评估其模拟籽粒蛋白质浓度和产量的精度。应用CERES-Wheat模拟51 a(1966—2016)历史气象数据下不同水氮管理的冬小麦生长情况,以籽粒蛋白质浓度和产量为主要筛选目标优化水氮管理。结果表明,CERES-Wheat能够较为精确地模拟冬小麦的生长过程,但籽粒和地上部生物量在严重氮胁迫条件下被低估,籽粒蛋白质浓度在低氮胁迫条件下被高估。籽粒蛋白质浓度和产量对不同的水氮处理具有不同的响应,但可以通过调整灌溉定额、灌溉次数、灌溉时期和施氮量之间的耦合作用达到小麦提质增效的目的。越冬期灌溉120 mm,施氮量262.5 kg/hm^2的水氮管理最适合关中地区的气候条件,可以同时实现优质、高产、稳产。
- 刘建超何建强武文杰李正鹏马海姣冯浩
- 关键词：冬小麦水氮管理
- 基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产被引量：32
- 2019年
- 针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题。该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型。对2006-2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练,鲁棒性检验以及估产误差空间特征分析。结果表明:1)估产模型在训练集和验证集的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为183.82 kg/hm^2、689.72 kg/hm^2,决定系数(R^2)分别为0.98、0.71。2)以同样的神经网络结构对2006-2016年估产样本分别作为验证集,训练11个独立模型的RMSE平均值是772.03 kg/hm^2,证明算法具有较高的鲁棒性。3)2007、2012和2016年不同省份的估产结果表明,模型对北方冬小麦区的平原区估产精度较高,尤其是河北和山东2省(RMSE为500 kg/hm^2)。该文构建的估产模型可以实现冬小麦单产的复杂拟合,可以应用于较大尺度(范围)冬小麦产量预报。
- 周亮慕号伟马海姣陈高星
- 关键词：作物遥感作物估产卷积神经网络冬小麦
- 泾惠渠灌区不同灌水时期畦灌灌水效果分析被引量：3
- 2016年
- 土壤入渗特性及田面糙率系数随着耕作、灌水、农作物生长等作用呈现周期性变化规律,以泾惠渠灌区夏玉米-冬小麦轮作试验为基础,分析了不同灌季条件下土壤入渗模型参数值以及田面综合糙率系数的时间变异程度,并利用WinSRFR4.1软件对灌水过程及灌水效果的影响进行了模拟分析。结果表明,在一个轮作周期内,土壤入渗参数值以及田面糙率系数均呈现中等变异程度,这种时间变异性对灌水过程及灌水质量均影响显著,在优化灌水技术参数时,应充分考虑这种时间变异性。
- 徐家屯马海姣陈慧朱艳王云霏蔡焕杰
- 关键词：泾惠渠灌区入渗参数灌水质量
- 基于可见-近红外光谱和神经网络的土壤类型鉴别被引量：4
- 2014年
- 提出一种利用近红外光谱快速、无损鉴别土壤种类的方法。首先利用近红外光谱仪测定不同种类土壤的光谱特征曲线,利用主成分分析法提取主成分,再结合人工神经网络建立模型进行类型鉴别。主成分分析表明,主成分1、2、3的累积方差贡献率达到99.839%,可以很好地代表原始数据特征。以主成分分析得到的前3个主成分作为神经网络输入,以土壤类型为输出,通过对30个样本的训练学习,分别建立了反向传播人工神经网络(BP)和径向基函数人工神经网络(RBF)。对10个样本进行预测,结果表明2种模型预测的准确性均达到100%。RBF神经网络运行时间明显小于BP网络,具有一定优势。
- 马海姣崔晨风
- 关键词：土壤类型主成分分析BP神经网络RBF神经网络
