作物不同生长时段对水分胁迫敏感性分析

本文根据我省1982－1995年的土壤水分实测资料、主要农作物的产量资料及作物生长物候资料,计算得到我省主要旱作物各生长时段作物对水分胁迫的产量响应敏感系数,反映出作物在不同生长期对水分胁迫的敏感程度,结果表明：不同生长时段作物对水分胁迫的敏感度不同,作物干旱程序不能仅凭降水距平确定,需考虑作物对水分胁迫敏感性来修正干旱指标,才能有效对作物干旱实施监测,从而为人工增雨作业时间安排提供更为科学的依据。     

粮食作物气候—土壤生产潜力探讨

本文根据能量转换原理和作物关键生育期的光合有机物质对形成籽粒产量贡献比率,建立粮食作物光能、光温、气候、气候—土壤生产潜力四层统计模式,计算和分析了江苏省中稻、小麦、玉米不同生产潜力分布特征及利用现状,进而提出开发途径。     

江苏旱作农田水分盈亏量之计算

本文利用江苏省１９８０－１９９２年土壤湿度资料，根据土壤水分平衡原理，运用运筹学中的优化技术，结合本省的自然条件和作物生长实际情况，计算出有效降水量，下层水补给量，建立了旱地农田水盈亏的计算模式。     

气候变化背景下江苏河蟹养殖高温热害风险评估

利用江苏省及周边共85个气象站观测资料，筛选出夏季高温强度、持续时间、降水量和日照时数作为高温热害的关键气象因子，构建高温热害综合指数。在此基础上，利用高温热害发生频率和河蟹因灾死亡率加权建立风险评估模型，将河蟹高温热害风险划分为三个等级，结合地形和土壤的适宜性，最终得出江苏河蟹高温热害风险区划图。结果发现，河蟹高温热害的高风险区位于以高淳为中心的江苏西南部，沿淮和淮北东部沿海地区风险值最低，淮北西部—沿江东部的风险值介于二者之间。年代际高风险区面积有逐渐扩大趋势，1991年以来已外扩到沿江和苏南大部分地区，达到历史极值。河蟹高温热害风险增大，需加强防范。     

基于百度AI卷积神经网络的茶树结霜智能识别北大核心

基于采集的近20000张茶园图像,分别筛选出1000张茶园结霜和1000张未结霜图像作为训练样本,利用百度AI开放平台的EasyDL经典版图像识别功能,应用卷积神经网络算法,建立茶园结霜识别模型,进行茶树结霜图像智能判别。茶树结霜智能识别模型的准确率、F1评分、精确率、召回率分别为99.2%、99.2%、99.3%、99.1%。模型检验结果为:样本地20张结霜图像的平均识别置信度为95.51%,20张非结霜图像的平均识别置信度为99.99%;非样本地(江南茶区)80张结霜图像的平均识别置信度为97.53%,80张非结霜图像的平均识别置信度为95.11%。