一、油菜冻害的预防措施(论文文献综述)
魏传文,黄敬峰,杨玲波[1](2019)在《基于多时相环境卫星的冬前油菜种植面积估算》文中研究表明【目的】油菜是我国重要的油料作物之一,监测油菜种植面积有助于了解油菜生长状况,为油菜病虫害、湿渍害、冻害等灾害损失评估提供数据基础。【方法】文章以湖北省荆州市江陵县为研究区,使用国产HJ-1A/B 30 m分辨率时序多光谱数据,通过地面调查及资料分析确定油菜与其它易混淆作物的主要NDVI时序特征,建立油菜识别决策树,估算了2009—2015年(不包括2011—2012年生长季)冬前油菜种植面积。将基于油菜开花期影像的最大似然法提取的油菜面积作为定性验证数据。以油菜籽面积统计数据和Google Earth高分辨率影像数据对冬前油菜提取的面积和空间位置结果进行定量评价。【结果】定性评价结果:2009—2011年生长季的决策树方法提取冬前油菜面积结果与开花期影像最大似然法提取结果基本一致,2012—2015年生长季的油菜提取面积空间分布差异较大。定量评价结果:决策树方法提取冬前油菜面积的用户精度达到80.40%~95.56%,生产者精度达到82.56%~91.43%,相对误差低于15%。【结论】基于NDVI时间序列特征的决策树算法估算冬前油菜面积具有可行性,但仍受到云和冬小麦的影响。
侯雯嘉,陈长青,乔辉,孙新素,周曙东[2](2018)在《1980~2009年长江下游地区油菜冻害时空特征研究》文中指出利用19802009年长江下游地区的气象数据和灾害资料,首先对油菜越冬期最低温度<-5℃天数和蕾花期最低气温<0℃天数进行了时空特征分析;然后对比了不同年代油菜关键生育期低温冻害的变化特点。结果表明:1980年以来,越冬期最低温度<-5℃的天数和蕾花期最低气温<0℃的天数均呈下降趋势;低温天数较大的地区是安徽和江苏省,低温天数较大的时期是1980s,19802009年油菜越冬期和蕾花期冻害出现的次数均有所减少,出现越冬期冻害的年份较少,发生蕾花期冻害的年份较多。安徽与江苏省是出现越冬期冻害的主要地区;除上海以外,其他省份均有半数以上的年份发生蕾花期冻害。长江下游地区可以采取育种、栽培和耕作等措施缓解关键生育期低温冻害对油菜产量的影响。
魏传文[3](2018)在《基于多源数据的油菜冻害遥感机理与方法研究》文中提出在全球气候变化背景下,频繁发生的农业气象灾害是影响我国农业生产健康稳定发展的主要因素。具有大面积、实时、动态监测特点的遥感技术已成为农业气象灾害监测的重要手段。冬油菜作为我国的主要油料作物,冻害是影响其生长发育和产量的农业气象灾害之一。利用遥感技术提取油菜受害面积及监测灾害发生程度,对于灾害的评估与及时救助具有重要意义。本文围绕油菜冻害高光谱遥感机理与监测方法这一关键问题,基于实验室油菜盆栽高光谱试验数据、星地同步田间小区观测数据和多源卫星遥感影像数据,对油菜冻害全过程高光谱机理、区域水平油菜冻害监测和冻害相关的生物物理参数反演方法进行了探索研究。为利用遥感技术进行作物冻害监测奠定理论基础。主要研究结果和进展包括以下几个方面:(1)揭示了油菜冻害全过程高光谱变化特征。采用室内盆栽实验,人工模拟油菜冻害全过程,对油菜受冻全过程进行光谱测定,获取油菜受冻前、受冻过程中在过冷却状态、细胞结冰、解冻后不同时期的叶片波谱数据;同步进行叶绿素含量、水分含量、叶片温度、光合参数测定,并于结冰期间取叶片作超薄切片,利用光镜和透射电镜观察细胞的显微和亚显微结构变化,以建立具有相应生理参数的健康与受害油菜典型波谱数据库。通过计算θ指数(光谱角)和D指数(均方根误差)来定量研究油菜叶片冻害过程高光谱变化规律,增加的D值表示反射率幅值减小,而减小的θ值表示光谱反射率形状变得平缓。研究结果表明,与正常状态下的叶片光谱相比,过冷却状态下的光谱反射率变化不大,而结冰1小时状态下的光谱反射率明显减小。最显着地变化是水分吸收波段向长波方向移动。结冰过程中,可见光和近红外光谱区域的反射率逐渐减小,水分吸收波段逐渐向长波方向移动。解冻过程中,叶片光谱反射率的水汽吸收波段逐渐回到与正常状态叶片的水汽吸收相同的波长位置。近红外区域的反射率随着解冻时间逐渐增大,并且水汽吸收特征逐渐变弱,干物质的吸收特征比如木质素、纤维素、淀粉和蛋白质变的更加显着。(2)构建了油菜冻害全过程识别和监测模型。利用室内试验获得的数据,首先采用S-G滤波方法减小噪声对光谱的影响。然后,通过混合效应模型方法找出能够反映油菜受害前后叶绿素含量、水分含量、细胞超微结构变化的敏感波段。在此基础上,基于主成分分析和支持向量机方法对油菜冻害全过程进行识别研究。同时,分别考察了原始光谱、一阶导数、二阶导数和伪吸收系数光谱对冻害全过程不同状态叶片识别精度的影响。研究结果表明,对于结冰过程和解冻过程的叶片,基于二阶导数光谱的支持向量机模型的识别精度最高,总体精度大于95.6%,Kappa系数大于0.91。利用试验获得的高光谱数据和生理生化参数,采用基于植被指数的波段优化算法建立受害前后油菜叶绿素a含量变化(ΔChla)、叶绿素b含量变化(AChlb)、类胡萝卜素含量变化(ΔCar)和水分含量变化(ΔEWT)的监测模型,并考察了原始光谱和一阶导数光谱对模型精度的影响。同时,还利用基于主成分回归方法、偏最小二乘回归方法和支持向量机方法的全光谱方法,建立了 AChla、ΔChlb、ΔCar和ΔEWT的监测模型,并考察了不同光谱区域对模型精度的影响。研究结果表明,对于ΔEWT来说,采用最优窄波段比值植被指数(NBRVI)的预测模型精度最高(R2cv =0.85,RMSEcv = 2.4161 mg/cm2)。对于ΔChla、ΔChlb和ACar来说,基于导数光谱的最优窄波段比值植被指数(NBRVI)的预测精度要高于多元统计回归模型,预测精度分别为R2cv = 0.65,RMSEcv = 0.0041 mg/cm2;R2cv = 0.53,RMSEcv = 0.0012 mg/cm2;R2cv = 0.53,RMSEcv = 0.0012 mg/cm2;对 ΔChla、AChlb、ΔCar 估算来说,基于 400-900 nm 范围的多元统计回归模型的预测精度要高于基于全光谱的模型预测精度。研究结果表明,高光谱遥感技术有潜力表征油菜冻害特征,研究结果可以为提出作物冻害遥感监测产品奠定基础。(3)以湖北省荆州市江陵县为研究区,开展了基于多时相遥感数据的冬油菜冻害监测研究。首先利用多时相HJ-1A/BCCD数据,通过分析冬油菜与其它地物(特别是冬小麦)的NDVI时间序列特征,基于决策树方法,得到了冬前油菜的空间分布信息。结果表明,冬前油菜种植面积估算的用户精度范围为80.4%~95.56%,生产者精度范围为82.56%~91.43%,得到的结果较为理想,但完全区分油菜和冬小麦仍然需要进一步探索。然后,基于2013、2014和2015年冬油菜越冬期(12月至翌年3月上旬)湖北省荆州市114、122和121个区域自动气象站的日最低气温数据,采用反距离加权和普通克里金插值方法,对最低气温进行插值处理。结果表明,普通克里金插值精度要优于反距离权重插值的精度,精度分别为:MAE = 0.4391℃,RMSE = 0.6952℃;MAE = 0.4689℃,RMSE = 0.6663℃;MAE = 0.3379℃,RMSE = 0.4394℃。最后,根据油菜种植面积数据和最低气温插值结果,参考油菜低温灾害国家标准,对研究区油菜冻害进行监测。根据油菜冻害国家标准可以得出2013生长季的油菜为轻度冻害,2014和2015生长季的油菜没有发生冻害。(4)基于高空间分辨率卫星数据地块尺度的油菜生物物理参数遥感反演方法研究。基于星地同步观测田间试验数据,采用WorldView-2/3、Pleiades-1A、GeoEye-1和SPOT-6/7卫星影像对油菜冻害生物物理指标-叶面积指数(LAI)和地上生物量(AGB)进行了遥感反演研究。以常用植被指数作为预测变量,采用PROSAIL模型与机器学习算法(kNN和RFR)相结合的混合反演算法估算了油菜LAI。同时,比较了五种曲线拟合算法(线性函数、二次多项式函数、幂函数、指数函数和对数函数)预测LAI的性能,并进行时空动态制图研究。研究结果表明,相比于曲线拟合算法,基于PROSAIL和RFR建立的模型的预测性能最高,使用模拟数据集验证的精度为:R2>0.954,RMSE<0.218,使用地面观测的样本数据验证的精度为:R2 = 0.520,RMSE = 0.923。对于AGB,以常用植被指数和主成分作为预测变量,分别采用五种曲线拟合算法和机器学习算法(kNN和RFR)估算了油菜全生育期的AGB,并进行时空动态制图研究。研究结果表明,相比于曲线拟合和kNN算法,基于EVI、MNLI和PVI三个最优变量的RFR模型估算AGB具有最高的预测精度,最优 R2cv 为 0.698,RMSEcv 为 0.287 kg/m2。
马维源,苏适,李航兵,魏德明,胡培业[4](2017)在《陕南油菜受冻害减产情况及减灾措施》文中指出为了研究油菜冻害后减产情况及冻害减灾措施,通过冻害调查、田间测产、数据分析,研究了油菜冻害减产情况、油菜产量各构成因素减幅、油菜冻害指数与减产幅度间的关系,以及油菜冻害后不同水肥、地利条件下产量恢复情况。结果表明:油菜为无限生长型,冻害不太严重时,能够很大程度恢复生长,弥补损失,冻害严重时,弥补作用减弱;通过追肥、灌溉等肥水措施,能够有效促使油菜冻害后恢复生长,降低冻害损失。
张恒伟,郭明国,周琳山[5](2016)在《浅谈城固县农作物冻害发生与补救措施》文中指出农作物冻害是气候因素引发的病害,城固县2016年早春遭遇强寒潮气候影响,对越冬作物产生较大影响。根据受冻调查情况,提出了预防及补救措施。
冯忠兵[6](2012)在《宁国市油菜冻害综合防治技术》文中进行了进一步梳理宁国地处皖南山区,气象灾害频繁,低温冻害是油菜种植过程中遇到的的主要气象灾害。该文就油菜冻害的发生特征进行了分析,提出了综合防范措施及补救措施。
朱祥德[7](2012)在《留坝山区油菜冻害及预防措施》文中进行了进一步梳理在分析留坝山区油菜冬季冻害表现症状的基础上,提出油菜冻害预防方法,以为山区油菜安全过冬提供一些必要的措施。
吕凯[8](2012)在《油菜生产中常见障碍及对策》文中认为分析了在油菜生产过程中遇到的油菜病态苗、油菜高温热害、油菜冻害、油菜早薹早花、油菜干旱、油菜渍害和油菜收获后连续阴雨天等常见障碍的症状、发生原因,并针对各障碍提出了相应的防治对策。
包燕宏[9](2012)在《油菜冻害的发生原因及防治措施》文中认为冻害严重影响油菜的生长发育及品质和产量,介绍了油菜受冻后的症状,分析了其发生原因,并提出防治措施,以期为油菜大田生产提供参考。
潘志梅[10](2012)在《越冬油菜冻害原因及预防措施》文中研究指明油菜是一种经济价值较高的油料作物,其抗逆性强,在肥地或瘦地均可种植,旱涝保收,近年来在河北省西部山区种植面积较大。油菜自身虽然自身抗低温能力较强,但由于北方山区越冬期间的冷空气侵袭、品种选用不科学、播种时间偏晚、施肥管理不当等原因,往往会引起冻害死苗,造成不同程度的减产,甚至绝收。因此,在严冬到来之前必
二、油菜冻害的预防措施(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、油菜冻害的预防措施(论文提纲范文)
(1)基于多时相环境卫星的冬前油菜种植面积估算(论文提纲范文)
0 引言 |
1 材料与方法 |
1.1 研究区概况 |
1.2 研究方法 |
1.2.1 遥感数据及处理 |
1.2.2 样本选取 |
1.2.3 估算方法 |
1.2.4 评价方法 |
2 结果与讨论 |
2.1 不同地物NDVI时间序列特征 |
2.2 冬前油菜面积估算 |
(1)2009—2010年生长季: |
(2)2010—2011年生长季: |
(3)2012—2013年生长季: |
(4)2013—2014年生长季: |
(5)2014—2015年生长季: |
2.3 决策树算法提取结果精度评价 |
2.3.1 基于开花期油菜面积的定性评价 |
2.3.2 基于统计数据的油菜面积提取精度评价 |
2.3.3 基于空间位置的精度评价 |
3 结论 |
(2)1980~2009年长江下游地区油菜冻害时空特征研究(论文提纲范文)
1 数据与方法 |
1.1 数据来源 |
1.2 物候期与指标的确定 |
1.3 分析方法 |
2 结果与分析 |
2.1 油菜越冬期低温冻害的时空特征 |
2.1.2 油菜越冬期冻害的变化特征 |
2.2 油菜蕾花期低温冻害的时空演变 |
2.2.2 油菜蕾花期冻害的变化特征 |
3 结论与政策建议 |
3.1 研究结论 |
3.1.1 油菜越冬期和蕾花期低温冻害的时空特征 |
3.2 对策建议 |
(3)基于多源数据的油菜冻害遥感机理与方法研究(论文提纲范文)
致谢 |
中文摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的及意义 |
1.3 冻害遥感监测的理论基础 |
1.3.1 植被遥感监测原理 |
1.3.2 冻害的概念,成因及症状 |
1.3.3 油菜冻害监测指标 |
1.4 国内外研究进展 |
1.4.1 作物冻害光谱机理研究进展 |
1.4.2 作物冻害遥感监测方法研究进展 |
1.4.3 作物种植面积遥感估算研究进展 |
1.4.4 作物生物物理参数遥感监测研究进展 |
1.5 油菜冻害遥感监测存在的问题 |
1.6 研究目标、研究内容及技术路线 |
1.6.1 研究目标 |
1.6.2 研究内容 |
1.6.3 技术路线 |
第二章 试验方案、数据获取及处理 |
2.1 研究区概况及试验方案 |
2.1.1 油菜室内盆栽试验 |
2.1.2 湖北省江陵县油菜冻害遥感监测研究 |
2.1.3 浙江省德清县油菜星地同步观测试验 |
2.2 实验室及田间数据获取与处理 |
2.2.1 温度数据 |
2.2.2 室内光谱数据 |
2.2.3 叶片生理生化参数 |
2.2.4 冠层结构参数 |
2.3 卫星遥感影像及预处理 |
2.3.1 环境与灾害监测预报小卫星 |
2.3.2 高空间分辨率卫星 |
2.3.3 遥感数据预处理 |
第三章 油菜冻害高光谱响应机理及监测研究 |
3.1 油菜冻害过程生理生化参数变化分析 |
3.1.1 油菜冻害过程生化参数变化分析 |
3.1.2 油菜冻害过程生理参数变化分析 |
3.2 油菜冻害全过程高光谱变化分析 |
3.2.1 光谱定量化指标的计算 |
3.2.2 油菜冻害全过程高光谱变化分析 |
3.3 基于高光谱的油菜冻害全过程识别 |
3.3.1 高光谱数据预处理与光谱变换 |
3.3.2 基于混合效应模型的特征选择 |
3.3.3 支持向量机简介及参数优化 |
3.3.4 基于SVC的油菜冻害全过程识别 |
3.4 基于高光谱的油菜冻害生化参数监测 |
3.4.1 油菜冻害生化参数反演方法 |
3.4.2 基于植被指数的油菜冻害生化参数反演 |
3.4.3 基于机器学习的油菜冻害生化参数反演 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于多时相遥感数据的县级油菜冻害监测方法研究 |
4.1 基于环境减灾卫星的冬前油菜种植面积估算方法研究 |
4.1.1 训练样本和遥感数据的选取 |
4.1.2 不同地物NDVI时间序列变化特征 |
4.1.3 基于决策树的冬前油菜种植区域提取 |
4.1.4 油菜种植面积估算结果的精度评价 |
4.2 基于区域自动气象站气温数据的空间插值 |
4.2.1 区域自动气象站气温数据 |
4.2.2 气温空间插值方法及精度评价 |
4.2.3 气温插值结果 |
4.3 油菜冻害监测 |
4.4 本章小结 |
第五章 基于高空间分辨率卫星数据的油菜LAI与AGB估算与制图 |
5.1 LAI和AGB反演的数据选择及方法 |
5.1.1 地面数据以及遥感影像的选择 |
5.1.2 光谱特征提取及相关性分析 |
5.1.3 曲线拟合以及机器学习算法 |
5.1.4 PROSAIL辐射传输模型简介 |
5.2 叶面积指数估算 |
5.2.1 数据集的模拟 |
5.2.2 基于曲线拟合的叶面积指数估算 |
5.2.3 基于机器学习的叶面积指数估算 |
5.3 地上干生物量估算 |
5.3.1 基于曲线拟合的地上生物量估算 |
5.3.2 基于机器学习的地上生物量估算 |
5.4 LAI与AGB时空变化制图 |
5.4.1 基于高空间分辨率卫星的LAI制图 |
5.4.2 基于高空间分辨率卫星的AGB制图 |
5.5 本章小结 |
第六章 结论、创新点与展望 |
6.1 研究主要结论 |
6.2 研究创新点 |
6.3 研究展望 |
参考文献 |
作者简介与攻读博士研究生期间的科研成果 |
(4)陕南油菜受冻害减产情况及减灾措施(论文提纲范文)
1 调查内容与方法 |
2 调查结果与分析 |
2.1 油菜冻害发生的原因 |
2.2 冻害调查及减产情况 |
2.3 产量构成因素及冻害减产情况 |
3 冻害指数与减产情况 |
4 冻后恢复生产措施 |
4.1 及时春灌, 清沟排水 |
4.2 摘除冻薹, 清理冻叶 |
4.3 合理施肥促使油菜恢复长势 |
4.4 加强病害防治 |
5 油菜冻害预防措施 |
5.1 选用抗寒品种 |
5.2 适时播种, 培育壮苗 |
5.3 清沟排湿, 冬灌防冻, 壅根培土 |
5.4 合理施肥 |
6 结论分析 |
6.1 冻害指数与减产幅度的关系 |
6.2 不同地形冻害及减产情况 |
6.3 冻害影响各产量构成因素情况 |
6.4 油菜冻害指数与恢复生长情况 |
6.5 油菜冻害恢复措施 |
6.6 油菜冻害预防措施 |
(5)浅谈城固县农作物冻害发生与补救措施(论文提纲范文)
1 小麦冻害 |
1.1 冻害特征 |
1.1.1 初冬冻害特征 |
1.1.2 越冬冻害特征 |
1.1.3 早春冻害特征 |
1.1.4 晚霜冻害特征 |
1.2 城固县小麦冻害发生情况 |
1.3 预防和补救措施 |
1.3.1 选用抗寒品种, 适期播种 |
1.3.2 根据气温, 适时灌冻水 |
1.3.3 清沟理墒, 防渍防旱 |
1.3.4 及时追施肥水, 促进小分蘖迅速生长 |
1.3.5 适时开展病害防治 |
1.3.6 加强中后期肥水管理, 防止早衰 |
2 油菜冻害 |
2.1 油菜冻害特征 |
2.1.1 拨根萎缩 |
2.1.2 叶部受冻 |
2.1.3 蕾苔受冻 |
2.2 油菜冻害发生情况 |
2.3 预防和补救措施 |
3 柑桔冻害 |
(6)宁国市油菜冻害综合防治技术(论文提纲范文)
1 油菜冻害的发生时期 |
1.1 初冬期 (临冬期) |
1.2 越冬期 |
1.3 冬末初春 |
2 油菜冻害症状 |
2.1 根部冻害 |
2.2 叶片受冻 |
2.3 花蕾幼薹受冻 |
3 冻害的预防措施 |
3.1 引进推广适宜宁国地区种植的抗寒品种 |
3.2 合理播期, 培育越冬壮苗 |
3.3 合理施肥, 增施磷钾肥 |
3.4 中耕培土, 覆盖防寒 |
3.5 排涝抗旱 |
3.6 摘除早薹 |
3.7 喷施多效唑控旺防冻 |
3.8 灾害性天气的监测预报 |
3.9 加强防冻救灾的宣传和技术指导 |
4 油菜冻害的补救措施 |
4.1 苗期受冻 |
4.2 返青期冻害 |
4.3 蕾薹受冻 |
(7)留坝山区油菜冻害及预防措施(论文提纲范文)
1 油菜受冻的表现与症状 |
2 油菜受冻的预防措施 |
2.1 选用抗寒品种 |
2.2 适时播种, 培育壮苗 |
2.3 清沟排湿 |
2.4 松土和壅根培土 |
2.5 增施磷钾肥和硼肥 |
2.6 重施腊肥 |
2.7 适时冬灌 |
2.8 喷施多效唑 |
2.9 覆盖保暖 |
(8)油菜生产中常见障碍及对策(论文提纲范文)
1 油菜病态苗 |
1.1 高脚苗 |
1.2 弯脚苗 |
1.3 瘦弱苗 |
1.4 旺长苗 |
2 油菜高温热害 |
2.1 症状 |
2.2 发生原因 |
2.3 防治措施 |
3 油菜冻害 |
3.1 症状和发生原因 |
3.2 防治措施 |
4 油菜早薹早花 |
4.1 症状 |
4.2 发生原因 |
4.3 防治措施 |
5 油菜干旱 |
5.1 危害症状 |
5.2 预防措施 |
6 油菜渍害 |
6.1 危害症状 |
6.2 防治措施 |
7 油菜收获后连续阴雨天 |
7.1 危害症状 |
7.2 防治措施 |
(9)油菜冻害的发生原因及防治措施(论文提纲范文)
1 油菜受冻后的症状 |
2 油菜冻害发生的原因 |
3 防治措施 |
3.1 选用抗寒品种 |
3.2 合理安排播期 |
3.3 科学施肥 |
3.4 合理管水 |
3.5 采取增温防冻措施 |
(10)越冬油菜冻害原因及预防措施(论文提纲范文)
1 油菜冻害症状及对生长发育的影响 |
1.1 冻害类型。 |
1.2 冻害症状。 |
1.3 对生长发育的影响。 |
2 造成冻害的原因 |
2.1 土壤含水量影响。 |
2.2 生长发育状况。 |
2.2.1 播种过迟。 |
2.2.2 播种过早。 |
2.2.3 管理不当。 |
2.2.4 气候条件。 |
3 预防措施 |
3.1 浇好越冬水。 |
3.2 中耕壅土。 |
3.3 覆盖。 |
3.4 增施磷钾肥。 |
四、油菜冻害的预防措施(论文参考文献)
- [1]基于多时相环境卫星的冬前油菜种植面积估算[J]. 魏传文,黄敬峰,杨玲波. 中国农业信息, 2019(05)
- [2]1980~2009年长江下游地区油菜冻害时空特征研究[J]. 侯雯嘉,陈长青,乔辉,孙新素,周曙东. 长江流域资源与环境, 2018(07)
- [3]基于多源数据的油菜冻害遥感机理与方法研究[D]. 魏传文. 浙江大学, 2018(08)
- [4]陕南油菜受冻害减产情况及减灾措施[J]. 马维源,苏适,李航兵,魏德明,胡培业. 基层农技推广, 2017(02)
- [5]浅谈城固县农作物冻害发生与补救措施[J]. 张恒伟,郭明国,周琳山. 农技服务, 2016(13)
- [6]宁国市油菜冻害综合防治技术[J]. 冯忠兵. 现代农业科技, 2012(24)
- [7]留坝山区油菜冻害及预防措施[J]. 朱祥德. 现代农业科技, 2012(22)
- [8]油菜生产中常见障碍及对策[J]. 吕凯. 农业灾害研究, 2012(Z1)
- [9]油菜冻害的发生原因及防治措施[J]. 包燕宏. 现代农业科技, 2012(19)
- [10]越冬油菜冻害原因及预防措施[J]. 潘志梅. 现代农村科技, 2012(18)