位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于时空克里格的PM2.5时空预测及分析
  • ISSN号:1003-6504
  • 期刊名称:《环境科学与技术》
  • 时间:0
  • 分类:S771.8[农业科学—森林工程;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]华中农业大学园艺林学学院,武汉430070, [2]华中农业大学资源与环境学院,武汉430070
  • 相关基金:教育部新教师基金资助(项目批准号:20100146120018); 国家自然科学基金资助(项目批准号:41101193)
中文摘要:

相对电导率是反映植物膜系统状况的一个重要的生理生化指标,与树体营养状况密切相关,越冬前的树体营养状态对果树抵御极端低温和顺利越冬是一个重要的影响因素,而果树受冻时细胞液渗出量和降解量也是冻害发生程度的指标。该研究对不同冻害处理下的柑橘叶片进行光谱扫描,采用了逐步回归法分析了叶片光谱反射率和叶片电导率之间的关系,构建了2种光谱反射预测柑橘叶片电导率模型,其决定系数分别为0.8201、0.8013。结果表明,柑橘叶片电导率与反射光谱之间有较强的相关性,且2种模型所得预测值与实测值的相对误差都小于10%,说明模型具有良好的预测结果。该模型可以为采用空间遥感监测果园生长状况和冻害情况提供参考。

英文摘要:

Electrical conductivity is an important physiological and biochemical index which reflects the situation of plant biomembrane system and also reflects the nutrient condition of trees. The nutrition of the tree before winter is an important factor which resists extreme low temperature for surviving through the winter, the exudation or degradation of cell sap is an index of freezing degree when freezing injury happened. The research was to scan the different leaves in different freezing levels with a spectrometer, and the stepwise regression method was used to analyze the relation between spectral reflectivity and leaf conductivity, and then constructing the leaf conductivity and spectral reflection model. The results showed that there was a close relationship between citrus leaf electrical conductivity and spectral reflectance, the errors of predicted values by the two models were both less than 10% compared to measured values, which proved the two models had good predicted accuracy. The results can provide a reference for remote sensing to monitor the growth status and cold iniury situation of orchards.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《环境科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖北省环境保护厅
  • 主办单位:湖北省环境科学研究院
  • 主编:袁道先
  • 地址:武汉市武昌珞珈山八一路338号
  • 邮编:430072
  • 邮箱:hjkxyjs@yahoo.com.cn
  • 电话:027-87643502 87643503
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6504
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1245/X
  • 邮发代号:38-86
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,第三界国家期刊奖湖北省科技期刊参评提名奖,全国环境期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37319