9、农作物种植与产量的发展及趋势

农作物种植与产量的发展及趋势

1. 农作物概述

农业的核心目标是最大化净生态系统生产力(NEP),这可通过提高总初级生产力(GPP)、降低自养呼吸(RA)和异养呼吸(RH)来实现。如今种植的作物大多是经过长期选育和基因改造的驯化品种,包括粮食、饲料、原料、药品和花卉等。主要的主食作物是谷物,如玉米、小麦和水稻,这三种作物在2015年占全球谷物收获量的85%以上。其他重要作物类别包括块茎、豆类、油籽、糖源作物等。非粮食作物有天然纤维和饲料作物。

人类依赖驯化植物的历史仅占进化历程的约十分之一。有证据表明,中东地区在11500 - 10000年前开始种植二粒小麦、单粒小麦和大麦;中国在10000年前种植粟米,墨西哥种植南瓜;中美洲在9000年前种植玉米;中国在7000年前种植水稻,安第斯地区种植土豆。

农作物种植面积会因新作物引入、旧作物失宠以及饮食模式改变而变化。例如,玉米、土豆、番茄和辣椒在1492年后从美洲传播到全球;而随着社会富裕,豆类消费减少,加工谷物摄入增加。

推动作物总收获量增加的因素有两个:一是人口增长对直接食物消费的需求增加;二是饮食转变导致动物食品消费增加,进而需要扩大饲料作物种植。在富裕国家,作物生产主要用于喂养家畜,而非直接食用或加工成糖和酒精饮料。

2. 作物产量的影响因素

作物产量的上限受光合作用效率限制。理论上,光合作用将光能转化为化学能的最大效率接近27%,但由于只有43%的入射辐射具有光合活性,实际效率降至约12%,再考虑光反射和透射,整体效率约为11%。然而,快速的光合转换伴随着大量能量损失,植物酶无法跟上辐射输入,部分能量被重新辐射,使效率降至8 - 9%。自养呼吸通常占净初级生产力

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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