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魏新光: 作品数：36 被引量：271H指数：11; 供职机构：沈阳农业大学水利学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家林业公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：农业科学水利工程生物学天文地球更多>>

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两种新的旱作管理技术对山地梨枣树生长及结果的影响被引量：11: 2012年; 以9 a生梨枣树(Ziziphus jujubaMill.)为试材,在无灌溉条件下,研究节水型修剪技术和竹节式聚水沟技术及常规矮化修剪技术(CK)对梨枣营养生长及生殖生长的影响。结果表明:节水型修剪与竹节式聚水沟技术的单独及联合应用,能有效提高叶面积增长量、梨枣单叶面积和叶绿素含量,有效提高枣吊个数和着花数量;与对照相比,节水型修剪技术可提高产量83.1%,竹节式聚水沟技术可提高产量38.4%,节水型修剪技术+竹节式聚水沟技术效果更好,产量可提高155%。综合分析认为在旱地无灌溉条件下的陕北黄土丘陵区,以节水型修剪树体管理为主,在林下采用聚水沟措施结合,能显著提高梨枣的结果性能和产量。; 赵霞汪有科刘守阳魏新光黎朋红; 关键词：梨枣座果

微观时间尺度气象因子影响露水量的通径分析被引量：5: 2014年; 露水量对微观尺度气象因子的敏感性是决定露水能否形成及露水量大小的关键。为研究半干旱区气象因子对梨枣树结露的影响,以黄土半干旱区2年生梨枣树为试验材料,对梨枣树冠层内的露水量以及影响因子:距地表2m高处风速μ、冠层相对湿度RH、冠层温度T、冠层温度露点差DPD、冠层饱和差VPD、土壤5cm处的温度T5进行了同步监测,并利用通径分析法在分和小时尺度上对相关因素进行了敏感性分析。结果表明,不同时间尺度条件下,不同因子对露水量敏感性存在差异。在分尺度上,敏感性显著的气象因子有4个,敏感性大小次序为:T>VPD>DPD>RH。在时尺度上,敏感性显著的气象因子有5个,敏感性大小次序为:RH>VPD>μ>DPD>T。无论在分还是时尺度上VPD对露水量具有较强的敏感性,其敏感性不会随时间尺度的变化而发生变化,其他因子的尺度效应会因时间尺度的变化而发生变化。; 高志永汪有科周玉红魏新光张琳琳陈滇豫卢俊寰; 关键词：气象因子敏感性通径分析

不同生育期灌水和施氮对夏玉米生长、产量和水分利用效率的影响被引量：16: 2011年; 【目的】研究不同生育期灌水和施氮对玉米各生育期生长、产量和水分利用效率的影响。【方法】以夏玉米蠡玉16号为试验材料,设置了7个水分处理(全生育期灌水、苗期+拔节期灌水、苗期+抽穗期灌水、苗期+灌浆期灌水、拔节期+抽穗期灌水、拔节期+灌浆期灌水、抽穗期+灌浆期灌水)和3个氮素水平(不施氮肥、低氮(60kg/hm2)、高氮(180 kg/hm2)),研究不同生育期灌水和施氮对夏玉米生长、产量及水分利用效率的影响。【结果】不同生育期灌水和施氮对夏玉米的株高、叶面积、地上部干物质、产量及水分利用效率均有一定的影响。与全生育期灌水相比,在平均氮肥(各指标3个氮素处理的平均值)水平下,苗期+灌浆期灌水处理及抽穗期+灌浆期灌水处理的株高、叶面积、地上部干物质累积量和籽粒产量显著降低,且后者的水分利用效率最低。相比较而言,苗期+拔节期灌水、苗期+抽穗期灌水及拔节期+抽穗期灌水处理玉米产量的下降幅度不大,而灌溉水利用效率却有较大提高。【结论】在试验地区,与全生育期灌水相比,苗期+拔节期灌水、苗期+抽穗期灌水以及拔节期+抽穗期灌水处理有利于维持玉米产量并提高水分利用效率,而施氮也可以显著增加玉米的产量和水分利用效率。在本试验条件下,以高氮全生育期灌水处理的产量最高。; 陈静静张富仓周罕觅赵永刚魏新光; 关键词：生育时期夏玉米

FA型抗蒸腾剂对温室黄瓜生长和产量的影响被引量：6: 2018年; 在黄瓜的全生育期设2种灌水量梯度,分别为充分灌水(100%ET)、亏水灌溉(75%ET)处理;3种不同浓度成膜型抗蒸腾剂(FA)浓度[Bl(0.2%)、Bm(0.5%)、Bh(1.0%)]处理,研究FA型抗蒸腾剂施用对日光温室黄瓜生长和产量的影响。结果发现,在苗期、结瓜初期和结瓜盛期,所有处理黄瓜株高、单株叶面积均呈先快速增加再基本稳定规律;在结瓜末期,所有处理黄瓜单株叶面积有下降趋势;当灌水量相同时,随着FA浓度的增加叶片组织含水量、叶绿素相对含量、净光合速率、黄瓜产量、水分利用效率(WUE)均呈先增加再降低规律;叶片蒸腾速率,气孔导度呈逐渐降低规律。当成膜型抗蒸腾剂浓度一定时,亏水灌溉单株叶面积、组织含水率,相对叶绿素含量、净光合速率、蒸腾速率、气孔导度高于充分灌溉,虽然亏水灌溉产量低于充分灌水,但WUE高于充分灌水。试验表明,喷施0.5%浓度FA和75%ET的亏水灌溉会减少水分散失,增加叶片光合作用,提高水分利用效率,达到节水目的。; 陈怡昊李波王奇峰丰雪魏新光; 关键词：抗蒸腾剂叶片光合作用水分利用效率黄瓜叶片

修剪对黄土丘陵区枣树蒸腾的调控作用被引量：21: 2014年; 对枣树树体进行梯度修剪,采用热扩散探针(TDP)液流监测系统和中子水分仪对枣树的蒸腾和土壤水分进行同步动态监测,通过2年连续监测发现:修剪对枣树不同时间尺度上的蒸腾均有显著影响。修剪可以显著降低枣树开花坐果期和果实膨大期的树体蒸腾,降低对土壤水分的消耗。与对照处理相比,轻度、中度和重度修剪的枣树全生育期蒸腾总量分别下降31.7%、52.0%和68.6%。通过线性和非线性的分析方法,分析了蒸腾和树体规格指标之间的关系,构建了自然降水量和修剪目标产量的数学模型。提出适宜的陕北枣林可持续经营的目标产量为1.2×104kg/hm2,适宜的节水型修剪调控树体指标为冠幅体积和新稍长度。; 魏新光陈滇豫Liu Shouyang汪星高志永汪有科; 关键词：蒸腾树体结构土壤干层

基于分段提取法的日光温室葡萄绿色分数高精度获取: 2020年; 为了获取日光温室条件下葡萄植株的高精度绿色分数,利用高通量植物表型监测平台获取葡萄植株全生育期不同生长部位的RGB图像,分别比较迭代法、大津法和直方图双峰法得到其阈值的提取精度,从而筛选确定RGB图像最佳阈值分割方法,并利用差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(excess green,EXG)和植被颜色提取指数(color index of vegetation,CIVE)共3种植被指数分别结合半径为5像素的圆盘形结构元得到的先闭后开形态学滤波方法,对不同生育期及不同生长部位的绿色分数信息进行提取,并对其提取精度进行分析。结果表明:利用大津法进行阈值分割误差率最小(6.5%),匹配率最高(97.78%),且提取精度高于其他两种方法;通过对葡萄底部冠层图像的绿色分数进行精度比较,发现在萌芽期和抽蔓期,CIVE指数提取精度最高,相对提取误差仅为8.45%和5.27%,而在开花坐果期、浆果膨大期和着色成熟期则采用EXG指数提取效果最佳,提取误差在0.56%~6.39%;在葡萄的不同生长部位,采用CIVE和EXG结合的分段提取法,提取效果均优于单一方法确定的绿色分数,并且在不同部位绿色分数提取精度存在差异,其中冠层中下部、底部精度较高(d>0.944),中上部和顶部稍差,但模型的一次性指数均≥0.940。研究结果可为衡量温室内植株冠层分布提供一种有效途径。; 李波葛东魏新光郑思宇孙君杨昕宇; 关键词：植被指数日光温室葡萄

榆林城市需水量的模拟与预测被引量：2: 2011年; 依据灰色系统理论,对榆林市1980-2005年26年的用水资料建立GM(1,1)模型,模型公式经验证精度较高,然后对榆林市未来10年的需水量进行了预测。结果表明:未来10年内榆林市需水量将呈持续增长的态势,2010年需水量将增至7.305 5亿m3,2015年需水量将增至7.948 6亿m3,相对于2005年,增幅分别为10.35%和20.07%。; 蒋文昊李援农杨小虎魏新光; 关键词：需水量 GM(1,1)模型

基于主成分分析的参考作物腾发量预测研究被引量：14: 2010年; 为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,采用RBF神经网络预测参考作物腾发量,由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子很多,且各影响因子间的相关性很大,运用主成分分析的原理,将影响参考作物蒸发蒸腾量的因子降低维数。以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了3个综合因子来代表众多因子并作为RBF人工神经网络的输入,运用Matlab7.0进行编程,对参考作物腾发量进行预测。结果发现其预测结果与用Pen-man-Monteith公式算得的值具有很高的一致性,与BP神经网络相比,RBF神经网络具有学习速度快等优点,将此方法用于参考作物腾发量的预测可以收到理想的效果。; 张倩蔡焕杰魏新光王健; 关键词：参考作物腾发量主成分分析

滴灌施肥条件下不同施氮模式对玉米生长和产量的影响被引量：10: 2017年; 为了深入了解滴灌施肥技术在粮食生产中的作用,进一步探寻合理的施氮模式,以玉米为研究对象,在滴灌施肥的条件下,研究了辽宁棕壤土区不同施氮量和施氮次数对玉米生长和产量的影响。试验结果表明:施氮量在75~225 kg/hm^2时,玉米株高、叶面积指数、干物质积累以及产量随施氮量的增加呈增加趋势,施氮量为175和225 kg/hm^2时,产量差异不显著;施氮次数对玉米生长、产量和氮肥农学效率影响显著。1次施氮处理显著提高了玉米生育前期的株高、叶面积指数和干物质积累量;3次施氮处理显著提高了使玉米生育后期的干物质积累量和氮肥农学效率显著提高,能在整个生育期为玉米提供养分,增产效果显著。从高产、高效、经济的角度综合考虑,建议采用3次施氮,施氮量175~225 kg/hm^2的施氮模式。; 李波张凌一魏新光姬建梅; 关键词：玉米施氮量干物质

基于组合模型的石羊河流域农业用水量预测被引量：3: 2012年; 为了提高农业用水量模型的精度,以1997—2004年农业用水量数据为依据,建立了石羊河流域农业用水量的灰色GM(1,1)预测模型、三次指数平滑预测模型以及组合模型,并用2005—2007年的农业用水量数据进行检验。结果表明:组合模型的平均误差仅为0.27%,而单一的灰色GM(1,1)预测模型和三次指数平滑预测模型的平均误差分别为1.50%和0.54%。采用组合预测模型,对石羊河流域2008—2010年的农业用水量进行预测,结果分别为23.552亿、23.639亿、23.738亿m3。; 赵永刚曹红霞魏新光; 关键词：GM(1,1)模型农业用水量石羊河流域

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