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为提高变径变间距种子玉米脱粒试验台的脱粒效率,降低脱出籽粒损失率,利用Design-Expert软件中Box-behnken试验设计原理,以脱粒轴转速、喂入量、板齿间距为影响因子,脱净率和破碎率为响应值,设计三因素三水平试验优化方案,建立各影响因子及交互作用对脱净率、破碎率的二次回归模型,并对模型进行方差分析,得出试验台最佳脱粒参数,并进行脱粒试验。结果表明:各影响因子对脱净率影响显著性主次依次为:脱粒轴转速、喂入量、板齿间距;各影响因子对破碎率影响显著性主次依次为:脱粒轴转速、喂入量、板齿间距。该机最优工作参数为:脱粒轴转速194~245 r/min,喂入量1.98~3.7 kg/s,板齿间距110~166 mm,此时脱净率为99.82%,较优化前增大0.04%~0.64%;玉米籽粒破碎率为0.30%,较优化前降低0.03%~0.32%,符合玉米脱粒机基本作业标准。 相似文献
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《福建林学院学报》2018,(2)
为探讨土壤有机碳含量与海拔、坡度、容重、pH值的相关关系,以武夷山国家公园5个不同海拔高度45个采样点的土壤为研究对象,分析了土壤有机碳含量沿海拔梯度的分布特征,并构建了土壤有机碳含量基于主控因子的回归模型。结果表明:同一海拔高度,土壤有机碳含量随土层深度的增加而降低,且其降幅也随之变小。土壤有机碳含量变化范围为6.12~120.41 g·kg~(-1),其在土壤剖面的分布具有明显的表聚现象;同一土层深度,土壤有机碳含量随海拔高度升高而升高,但其增幅则随之变小;不同土层有机碳含量与海拔和容重分别呈极显著(P<0.01)正相关和极显著(P<0.01)负相关;土壤有机碳含量与pH值在30~40 cm土层呈显著(P<0.05)负相关,其它土层不显著;土壤有机碳含量的多元线性回归模型拟合优度高于一元线性回归模型,不同因子组合能解释不同土层有机碳含量大部分的变异,解释量介于74.1%和89.1%之间。 相似文献
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基于环境变量的中国土壤有机碳空间分布特征 总被引:3,自引:0,他引:3
研究中国土壤有机碳(Soil Organic Carbon,SOC)的空间分布特征对SOC储量估算以及农业生产管理具有重要意义。以全国第二次土壤普查2473个土壤典型剖面的表层(A层)SOC含量为研究对象,探寻地形、气候和植被等环境因素对SOC空间异质性分布的影响;以普通克里格法为对照,利用地理加权回归、地理加权回归克里格、多元线性回归和回归克里格模型建立SOC空间预测模型;并分别绘制了中国SOC的空间分布预测图。结果表明:(1)SOC含量与年均降水量、年均温、归一化植被指数、高程以及地形粗糙指数呈极显著相关关系;(2)平均绝对估计误差、均方根误差、平均相对误差和皮尔逊相关系数等模型验证指标表明地理加权回归的预测精度优于其他模型,可以更好地绘制SOC在大尺度上的空间分布特征;(3)较高SOC含量主要分布在研究区东北部、西南部以及东南部,而西北部SOC含量普遍偏低。本文以期从大尺度上探讨土壤属性与环境变量之间的相关关系,为全国土壤属性的空间制图提供一定的解决方案和思路。 相似文献
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为探讨不同地域来源的明胶骨原料中碳、氮稳定同位素的分布特征及其相关性,本试验采用元素分析-稳定同位素比率质谱仪测定了广西、内蒙古和山东3个主产区的牛骨样品及当地牧草饲料样品中的13C和15N同位素组成,并结合线性回归讨论了牛骨样品中δ13C和δ15N值的相关性与牛食谱组成的关系。结果表明,广西地区骨样品中δ13C和δ15N值的相关性较好(R2=0.401 8),而内蒙古和山东地区骨样品中δ13C和δ15N值的相关性较差(R2<0.1),反映了3地牛食物的来源稳定性及主要成分存在明显差异,对各地牛食谱结构推测的结果与实际牧草饲料样品中δ13C和δ15N值的地区分布规律也较为一致。本研究初步揭示了明胶骨原料中碳、氮稳定同位素产生地域性差异的原因,不仅为动物生态学研究提供了有益信息,更为动物制品产地溯源研究提供了新思路。 相似文献
19.
探明夏玉米氮素营养生化指标(叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片氮含量和叶片氮积累量)与叶片SPAD值垂直分布特征及两者间定量回归关系,确立基于叶绿素仪的夏玉米氮营养无损诊断敏感叶位和叶片部位,以实现氮营养时空变化的快捷和精准监测。利用2018-2019年连续2季不同氮营养水平下夏玉米关键生育期主茎各叶位(顶1叶~顶12叶,TL1~TL12)和叶片部位(每张叶片从叶片基部开始根据叶片长度每20%分为1个测试区间) SPAD值及氮营养指标数据,研究基于偏最小二乘(partial least square, PLS)回归模型的夏玉米不同位点SPAD值与氮营养指标间关系,确定可稳定指示夏玉米氮营养空间异质性变化的敏感叶位及叶片部位。结果表明,不同叶位间夏玉米叶片SPAD值和氮营养指标于植株间分布均呈典型的"钟型"特征,至TL5或TL6时达至峰值。同一叶位不同部位间SPAD值由20%至100%位点时则逐步升高,且80%~100%位点间无显著差异(P>0.05)。PLS分析结果显示,夏玉米不同叶位SPAD值与氮营养指标间模型精度决定系数(coefficient of determination, R2)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)范围分别为0.693~0.821和1.425~2.744。不同测试位点R2和RPD值范围则分别为0.660~0.847和1.607~2.451,满足模型精确诊断需求。此后,基于PLS模型中各叶位和叶片部位无量纲评价指标变量重要性投影值(variable importance for projection,VIP),确定顶4叶(TL4)完展叶60%~80%区间为夏玉米氮营养诊断的敏感区域,VIP值均高于临界值1.40,预测效果较为理想。研究可为实现氮营养的高效、快捷诊断和精准施氮提供参考。 相似文献
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基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价 总被引:3,自引:2,他引:1
为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。 相似文献