科研产出
中国土壤重金属污染植物修复研究的文献计量分析
《世界农业 》 2016 北大核心
摘要：以《中国期刊全文数据库》为检索对象,采用文献计量学方法,从来源数据库、年度载文量与期刊分布、高发文量期刊、核心作者群与主要产出机构、基金项目、下载量及被引频次、文章类型等方面对2005—2014年土壤重金属污染植物修复研究文献进行统计分析。结果表明,2005—2014年10年发表的相关文献来源数据库以学术期刊为主,占发文总量的60.2%。学术期刊统计结果中,10年发表的相关文献数量及发文刊数逐年增加,下载量呈波动下降趋势,被引频次呈先下降后微弱上升趋势。整体而言,近10年研究分析类文章所占比例过少,而综述展望类文章所占比例过多,但发文趋势显示未来研究分析类文章不管是数量还是比例均有上升的空间。
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安徽省农业灾害情况及防灾减灾对策分析
《中国农学通报 》 2015 CSCD
摘要：分析安徽省主要农业灾害发生及分布情况,探讨相应的防灾减灾对策,为实现安徽省农业可持续发展及保障安徽省粮食安全提供依据。以1978—2012年安徽省农业灾情及粮食播种面积、粮食总产等数据为依据,分析农业灾害对安徽省农业生产的影响和安徽省水灾、旱灾、风雹灾、霜冻灾等主要农业灾害发生及分布规律,并提出防灾减灾对策。结果表明,1978年以来,安徽省农业气象灾害频发,1991、1998、2003年受灾面积较大,总体上粮食总产呈增加趋势,农业气象灾害受灾及成灾面积与粮食总产呈负相关;1979—2012年安徽省粮食总产呈周期性波动,且与成灾面积的年际增长率呈负相关关系,表现为每3年左右为1个周期;影响安徽省农业生产发展的最主要灾害种类是旱灾、水灾、风雹、霜冻等,其中水灾和旱灾是最主要灾害,其危害多数年份占所有农业灾害危害受灾面积和成灾面积的80%以上;安徽省绝大部分地市的旱灾成灾面积指数大于水灾成灾面积指数,说明旱灾是影响安徽省农业生产发展的最重要农业气象灾害类型。该研究可为安徽省农业灾害风险的有效管理和政府部门相关决策提供技术支持和参考。
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基于星载SAR的冬小麦估产模型比较分析
《中国农学通报 》 2015 CSCD
摘要：旨在让农业部门等提前预知小麦产量,从而准确判断粮食生产形式,制订相关政策。应用2014年4月中旬和5月初星载合成孔径雷达(SAR)——RADARSAT-2各一幅,选择安徽省寿县和怀远县冬小麦产区,通过试验田产量和反演的雷达影像后向散射系数,建立冬小麦线性估产模型,在此基础上对2013、2014年估产模型精度进行比较。结果表明:通过星载SAR的同极化HH和交叉极化HV方式建立的估产模型对寿县涧沟镇冬小麦估产精度分别为68.37%和74.01%,对怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为63.10%和69.10%。特别是针对倒伏区域冬小麦估产模型精度差异进行理论详细分析,指出冬小麦大面积倒伏区域,基于交叉极化(HV)估产模型精度高于同极化(HH)估产模型精度。最后指出将来可选择四极化SAR影像,针对不同的生长方式有针对性的选择不同极化方式进行估产。模型结果分析结论为将来冬小麦估产模型参数纠正及推广奠定基础和积累经验。
关键词： 冬小麦 估产模型 合成孔径雷达 RADARSAT-2 模型比较
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安徽省粮食产量变化态势及影响因素驱动力分析
《世界农业 》 2014 北大核心
摘要：在阐述安徽省粮食生产态势的基础上,采用主成分分析法,对1978—2012年安徽省粮食产量影响因素进行驱动力分析。结果表明,影响安徽省粮食生产的因素包括经济社会综合系统驱动因子(又分为经济发展驱动因子、农业现代化驱动因子、农业生产驱动因子、农业生产驱动因子、农田水利驱动因子、政策引导驱动因子5类)、社会—自然综合引导驱动因子、自然驱动因子3个方面。为了提高粮食综合生产能力,保障安徽省粮食安全,提出了从耕地、水资源、技术、政策、劳动力等方面着手保障安徽省粮食持续稳定增产的政策建议。
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基于双极化双时相RADARSAT-2的冬小麦估产模型研究
《中国农学通报 》 2014 CSCD
摘要：为了给农业部门提供准确的冬小麦产量评估,应用安徽省淮河流域4月底和5月初双极化星载合成孔径雷达(SAR)影像——RADARSAT-2和该区域冬小麦收割前(5月底)试验田产量资料,应用不同拟合方法建立冬小麦产量和2个时相(4月底和5月初)后向散射系数关系的估产模型;选择其余试验田对其检验,优选出最佳的估产模型,实现冬小麦大面积估产。结果表明,经计算得到了超过80%精度的估产模型和冬小麦较准确的估产结果。说明在冬小麦收割前1个月左右应用SAR进行估产,这种思路和方法是行之有效的。
关键词： 合成孔径雷达(SAR) RADARSAT-2 冬小麦 估产
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