甘蔗施用硅酸钾镁肥肥效试验

钾是作物生长需要的大量元素之一,也是土壤中常因供应不足而影响作物产量的一个重要元素.在植物体内,钾分布很广,尤其是细胞分裂活跃部位的钾含量很高.钾能增进植物根系吸收土壤中必需的营养元素,促进光合作用,加速光合产物向贮藏器官(种子、根)输送,增进蛋白质的合成,增强植物的抗旱、耐冻、抗倒伏能力等[1] .钾对甘蔗细胞的结构、光合作用、碳水化合物的形成、蔗糖的积累等各种生理活动都有促进作用,能增加甘蔗产量,提高糖分[2] .甘蔗是我国重要的经济作物之一,在糖业中,其产糖量占很大的比重.甘蔗对钾的需要量大,并且十分敏感.据研究,每生产1 t甘蔗约从土壤中吸收钾(K2O)2.0～2.7 kg,因此,人们把增施钾肥作为提高蔗糖糖份的一个主要措施来抓.     

甘蔗施用硅酸钾镁肥肥效试验

钾是作物生长需要的大量元素之一，也是土壤中常因供应不足而影响作物产量的一个重要元素。在植物体内，钾分布很广，尤其是细胞分裂活跃部位的钾含量很高。钾能增进植物根系吸收土壤中必需的营养元素，促进光合作用，加速光合产物向贮藏器官(种子、根)输送，增     

气象因子对甘蔗茎伸长的影响

研究了2005、2006年柳州市郊甘蔗伸长期的旬伸长量与主要的气象因子,并对甘蔗旬伸长量与气象因子进行相关和回归分析.结果表明:大气湿度与甘蔗旬伸长量达到极显著的正相关关系;相对其它气象因子大气湿度的回归标准偏回归系数也最大,为0.745,经检验达到极显著水平.试验表明,大气湿度是影响柳州甘蔗蔗茎生长最重要的因素.     

贵港市土壤水分变化规律及其对甘蔗生长的影响

通过对贵港市气象局1997～2005年农业气象观测资料进行分析,从而得出土壤水分与甘蔗生长的关系,并分别列举了洪涝年份与干旱年份进行比较说明,结果表明,甘蔗受水分影响最大的是茎伸长期,如果水分不足,甘蔗伸长量明显少于水分充足年分.     

压力分散型预应力锚索张拉试验及应力损失探讨

以某边坡工程压力分散型预预应力锚索的张拉试验为基础,介绍了压力分散型预应力锚索工作机理及张拉试验过程,并对应力损失、预应力筋的伸长量及桩身变形进行分析和初步探讨。     

加权损失函数在划分甘蔗种植区域的应用——以广西扶绥县某甘蔗种植区域为例

文章针对深度学习中样本数量不均衡导致训练出来的神经网络模型(以下简称模型)性能下降、精度不高等问题,根据不同占比的样本数量设置不同的权重值,通过权重来控制不同类别的损失,调整原有交叉熵损失函数的计算结果,将训练权重更多地向样本数量较少的一类倾斜,从而使训练过程趋于平衡,进而不断提高模型的精度指标.此次实验选择了广西扶绥...     

东海自由生活线虫两个新纪录种

在对东海的自由生活海洋线虫进行分类和多样性研究中,发现2个我国新纪录种并进行了描述.深海螺旋球咽线虫Spirobolbolaimus bathyalis Soetaert&Vincx,1988的主要鉴别特征为:体表具显著的环纹,头感觉器呈乳突状,化感器螺旋形,口腔中部具有一个背齿以及一对亚腹齿,咽前后各有一个咽球;具有...     

持续拉伸型中尺度对流系统发生发展与江苏暴雨分析

利用自动气象站、卫星探测资料,NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料等,从环流特征,动力、热力和水汽条件等对发生在江苏地区的两次梅汛期大暴雨过程的中尺度对流云团的发生、发展进行了分析。结果表明:这两次中尺度对流云团中均存在持续伸长型的中尺度对流系统(PECS),大暴雨区与T_BB<-70 ℃区域有较好的对应关系,有利的环境场形成的高空辐散、低空辐合和强烈的上升运动是PECS发生发展的重要条件。PECS云团处于200 hPa高空急流入口区右侧、西南低空急流左侧(切变线南侧),呈西南—东北向线状排列,低层暖湿不稳定气流诱发中尺度云团的产生,气旋性涡度场对积云对流活动具有组织和增强作用。当正涡度向垂直方向发展时,附近产生强烈的垂直上升运动,对应着中尺度PECS云团的强烈发展。强烈的对流不稳定有利于中尺度对流系统的发展,也有利于触发暴雨产生。     

The Combined Effect of Initial Error and Model Error on ENSO Prediction Uncertainty Generated by the Zebiak-Cane Model

Initial errors and model errors are the source of prediction errors. In this study, the authors compute the conditional nonlinear optimal perturbation （CNOP）-type initial errors and nonlinear forcing singular vector （NFSV）- type tendency errors of the Zebiak-Cane model with respect to El Nifio events and analyze their combined effect on the prediction errors for E1 Nino events. The CNOP- type initial error （NFSV-type tendency error） represents the initial errors （model errors） that have the largest effect on prediction uncertainties for E1 Nifio events under the perfect model （perfect initial conditions） scenario. How- ever, when the CNOP-type initial errors and the NFSV- type tendency errors are simultaneously considered in the model, the prediction errors caused by them are not am- plified as the authors expected. Specifically, the predic- tion errors caused by the combined mode of CNOP-type initial errors and NFSV-type tendency errors are a little larger than those caused by the NFSV-type tendency er- rors. This fact emphasizes a need to investigate the opti- mal combined mode of initial errors and tendency errors that cause the largest prediction error for E1 Nifio events.