普洱市2010年粮食作物高产创建测产统计表

普洱市2010年粮食作物高产创建测产统计表

县（区）：测产类：填表人：联系电话：

注：测产类型按县级自测产、市级复测产、州市交叉测产三种填报

普洱市2010年间套种测产统计表

县（区）：测产类：填表人：联系电话：

注：测产类型按县级自测产、市级复测产、州市交叉测产三种填报

《农作物生产技术》课程标准

濮阳县职业技术学校学校现代农艺技术专业 《农作物生产技术》课程标准 1.前言 1.1课程定位（课程性质与任务） 本课程是中等职业学校现代农艺技术专业的一门方向课程，适用于中等职业学校、职业中专和技工院校现代农艺技术专业，是从事农作物生产岗位工作的必修课程。该课程的主要功能是让现代农艺技术专业的学生了解与掌握农作物生产技术的基础知识、基本理论、基本技能以及与农作物生产关系密切的新技术、新品种、新材料、新理念；学生具备农作物生产的操作能力，能胜任农艺工生产岗位工作，并为学习本专业高等职业教育相应课程作好准备。 本课程的前导课程有：《农业化学应用》、《植物生长与环境》、《植物保护技术》、《植物生长环境调控》。 1.2设计思路 本课程的设计思路是：以河南省《农作物生产技术课程标准》和濮阳市农作物生产的区域特点为依据确定课程目标，设计课程内容；以农作物生长发育规律和农事操作为主线构建理实一体化课程；按照农作物生产管理工作过程中的项目和任务设计学习过程，使学生掌握农艺工职业岗位相关的知识、技能和职业能力。 本课程的目的是让学生或培训对象能够胜任农艺工职业岗位。立足这一目的，本课程整合农艺工职业标准、河南省《农作物生产技术课程标准》和濮阳市农作物生产的区域特点制定了3项课程目标，这3项目标包含知识、技能和情感态度与价值观。教材编写、教师授课、教学评价都应依据这些目标定位进行。 2.课程目标 本课程的总体目标是：

2.1 使学生理解农作物的概念、分类，耕作制度等知识；概述小麦、水稻、棉花、玉米、花生、大豆、甘薯等农作物的生产概况、生物学特性、生育期和生育时期等概念；能够归纳生长发育和产量形成规律等知识，并记住农作物各生育期的生育特点、主攻目标。 2.2 能够操作完成农作物的播种、育苗与定植、田间管理、收获与贮藏等农艺工职业岗位工作所需求的核心技能节；能够根据国民经济发展和农业产业结构调整的需要，灵活运用与农业发展关系密切的新技术、新品种、新模式、新理念。 2.3 通过参与农作物生产实践、顶岗实习和技能训练等活动，体验职业岗位标准，养成良好的职业道德，具有吃苦耐劳、实事求是、勇于创新、团结协作的精神，且具备以下职业能力。 职业能力目标： （1）认识当地常见农作物的种类，识别常用的品种及特点； （2）熟练掌握当地主要农作物播前整地、种子处理及良种选择技术； （3）掌握当地主要农作物各生育时期的施肥技术； （4）掌握当地主要农作物田间灌溉技术； （5）掌握当地主要农作物病、虫、草害防治技术； （6）掌握当地主要农作物的化学调控或特殊农事操作技术； （7）具备当地主要农作物的田间估产技术； （8）能正确选择当地主要农作物的收获与贮藏技术； （9）具备认识新品种，利用新品种的能力。 （10）具有查阅专业文献、资料、手册和行业标准，不断学习进步的能力； （11）具有较好的表达交流、沟通协作能力和吃苦耐劳、爱岗敬业的工作作风。 3.课程内容和要求

水稻高产创建测产记录

云龙县水稻高产创建示范区实产测收记录 1、测产地块所在地点：﹍﹍﹍乡（镇）﹍﹍﹍村﹍﹍﹍﹍村民小组 2、户主姓名：﹍﹍﹍﹍、地块面积：﹍﹍﹍亩、种植品种：﹍﹍﹍﹍ 3、移栽（插）方式：﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍（双行拉线条栽或单行拉线条栽） 4、实收面积：﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ =﹍﹍﹍平方米（S≥666.7平方米） 5、实收湿重：kg+ kg+ kg+ kg+ kg+ kg+ kg + kg+ kg+ kg+ kg+ kg = kg 6、实收湿重亩产=实收湿重÷实收面积×666.7平方米/亩 = k g÷ m2×666.7m2/亩 = kg/亩 7、测算杂质含量 ?随机抽取实收湿重产量的1/10左右称重, 其重量为﹍﹍公斤 ?将抽取样的杂质去除，对去杂后的抽取样称重，其重量为﹍﹍公斤 ?杂质含量=1－去杂后的抽取样重量÷去杂前的抽取样重量×100% =1－ % = % 8、测算含水率 ?用校正后的谷物水分测定仪测出去杂后的稻谷籽粒含水率：①﹍﹍、②﹍﹍、 ③﹍﹍、④﹍﹍、⑤﹍﹍、⑥﹍﹍、⑦﹍﹍、⑧﹍﹍、⑨﹍﹍、⑩﹍﹍。

?含水率（平均值）=10个测量值相加÷10 = %÷10 = % 9、测算空瘪率 ?称取去杂后的稻谷1公斤，然后将该1公斤稻谷烘干（或晒干）到含水量20%以下，剔出空瘪粒，并对剔出空瘪粒后的样本称重，其重量为﹍﹍公斤 ?空瘪率=1－剔出空瘪粒后的样本重量÷1公斤×100% =1－ % = % 10、测算晒干率 ?将实收面积上的收获稻谷籽粒晒干至可仓储时（标准干重含水率：籼稻13.5%、粳稻14.5%）称重为：﹍﹍公斤 ?晒干率=晒干至可仓储时的重量÷实收湿重×100% = kg÷kg×100% = % 10、实收折干亩产 =(666.7÷实收面积)×实收湿重×(1－杂质含量)×（1－空瘪率）×[（1－籽粒平均含水率）÷（1－标准干重含水率）] =（666.7÷）×kg×(1－%)×（1－%） ×[（1－%）÷（1－%）] = = 公斤/亩

农作物产量抽样调查调研报告

农作物产量抽样调查调研报告 农作物产量抽样调查是以省、市、自治区为范围，按照随机原则，多阶段抽选调查网点，对农作物产量进行抽样实割实测调查的方法。为了及时搞准农产量数字，国家专门成立农村经济抽样调查队，并制订有统一的《农作物产量抽样调查方案》。近些年来，调查技术的不断发展创新使得农产量调查方法有了变革：对户调查变成了对地调查；人工抽样变成了卫星遥感定位抽样；登记台账变成了现场PDA登记。不断的变革给调查带来了很大的便利，同时也存在很多问题需要讨论和解决。 关键点一：源头数据要准。源头数据的精准可靠是统计工作的生命线，为了提高数据质量，要把国家统计调查和统计法律法规贯穿于数据采集工作的全过程，做到事前宣传、事中监督检查、事后惩处查办相结合，不断提升基层统计人员的数据质量法律意识；时刻保持严谨细致、一丝不苟的工作作风，不放过任何薄弱环节，不留任何死角，每一笔记录、每一组数据、每一份报表，都要确保数据真实完整，经得起检验 关键点二：业务调查要细。农产量调查由意向调查、面积调查、预产调查、实产调查等一系列调查组成，而每一专项调查又由一连串细节组成，把握细节水平决定调查质量。只有秉承责任心和细致心，坚持“多想、多思、多做”，才能做好农产量调查工作。首先要从思想上细思深思，变被动调查为主动调查，努力学习农产量遥感测量新技能新方法，用熟用透PDA和县级系统程序；其次，从抓细节入手，

提升调查工作质量。要求乡、村两级调查员必须清楚每一个样本单位区的方位和边界，对地块了如指掌，做到不重不漏不错。要求每位辅调员都要熟练掌握报表填报、皮尺测量、测规定位、踏田估产、放样收割、脱粒除杂、测量水杂等基本调查技能，每一步都严格的规范化操作，不少算一尺，不多割一束，不少称一粒，多次测量求平均，认真登记在册，妥善保管样本至下一季作物收获。 关键点三：审核把关要严。对基层上报的报表进行严格审核把关，对数据的真实性、合理性、准确性进行认真地核实，各项数据计算要核准无误，要符合平衡关系和逻辑关系，发现疑问，及时电话询问，弄清楚搞明白，做到知其然，必知其所以然。特别是对重要数据在与往年同期对比波动幅度较大，甚至越界的数据进行认真分析，查找原因并撰写说明，确保数出有据、数出有因。安排专人录入报表，反复校对审核，保证数据准确无误,不出差错。 （一）样本网点代表性有待检验。新一轮农产量抽样调查样本网点是以三农普遥感测量样本网点为基础的。遥感测量的目的是为了获取农作物播种面积，而农产量抽样调查除了进行面积调查外，还要进行产量调查，两者之间有一定的差异，在样本网点选择上倾向性有区别。在农产量抽样调查中，抽中测产地块质量对推算村、县产量有重大 * 。以鹤峰县为例，部分样本村的测产样方种植粮食作物较少，村内90%耕地种植烟叶，没有粮食高产样方；一些地块直接抽中居民区，只是零星种植，而该样本村连片种植粮食作物的地块未被选中，由此可能会导致推算的产量低估了实际产量。

小麦玉米等作物测产计算方法

长宽各1米收获测产，按地块可用5点取样，最后平均出1平方米的产量，乘以即为亩产。理论产量公式计算：亩产量（公斤/亩）=亩穗数（万穗）×穗粒数（个）×千粒重（克）×100。 田间测产的目的一是总结丰产经验，二是为生产单位制定预分方案提供依据。 一、农作物测产计算公式 (一)水稻、小麦 亩产(斤)=亩穗数x穗粒数/斤粒数 (二)玉米 亩产(斤)=亩穗数×穗粒数/斤粒数 (三)谷子、高粱 亩产(斤)=亩穗数x穗粒重(克)/500 (四)甘薯 亩产(斤)=亩株数×单株平均薯重(斤) (五)棉花 籽棉亩产(斤)=亩株数x每株有效铃数x单粒重(克)/500 =亩株数x每株有效铃数/每斤铃数 皮棉亩产(斤)=籽棉亩产(斤)x衣分率(%) 二、田间测产方法

(一)查测(查穗粒数) 沿对角线取3-9个测点。小株作物的测点长方形，面积6平方尺；大栋作物取60平方尺所需的行长。 行长(米)=60(平方尺)/平均行距(尺)/3 在每个测点上查数农作物的株数或穗数；在测点内依次取20株或穗，查数每株的果铃数或每穗的粒数。根据各测点的平均株(穗)数和每株平均铃数或每穗平均粒数，算出每亩总铃数或每亩总粒数。根据品种常年千粒重，结合当年条件，估计出每斤铃数或每斤粒数，计算出每亩产量。为了使测产接近实际应扣除一定损耗。 (二)割测 1．每个田块选3一9个测点，小株作物每个测点割取6平方尺面积的作物；大株作物每个测点收获60平方尺面积的产品，进行脱粒、风干、称重，求出各测点的平均产量。 2．小株作物将各测点平均产量乘上lO00；大株作物将平均每个测点产量乘上100，算出每亩产量。割测的亩产也要扣除一定的损耗，才能接近实际产量。 3．红薯、马铃薯、花生等作物，可先测出每亩株(窝)数，然后按对角线取3-9个测点，每个测点刨3—5株(窝)，求出乎均每株(窝)产量，乘上每亩株(窝)数，算出每亩产量。 1 玉米与小麦的测产计算方法 一玉米测产 (一）理论测产

全国粮食高产创建测产验收办法试行

全国粮食高产创建测产 验收办法试行 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

全国粮食高产创建测产验收办法（试行） 第一章总则 第一条主要目的。为了规范粮食作物高产创建万亩示范点测产程序、测产方法和信息发布工作，推动高产创建活动健康发展，特制定本办法。 第二条适用范围。本办法适用于全国水稻、小麦、玉米、马铃薯等粮食作物高产创建万亩示范点测产验收工作。 第二章指导思想和工作原则 第三条指导思想。按照科学规范、公开透明、客观公正、严格公平的要求，突出标准化和可操作性，遵循县级自测、省级复测、部级抽测的程序，统一标准，逐级把关，阳光操作，确保粮食高产创建万亩示范点测产验收顺利开展。 第四条工作原则。全国粮食作物高产创建万亩示范点测产验收遵循以下原则： （一）以省为主。县、省、部三级分时间、分层次进行测产，由省（区、市）农业行政主管部门统一组织本地测产验收工作，并对测产结果负责。 （二）科学选点。县、省、部三级测产选择万亩示范点有代表性的区域、有代表性的地块和有代表性样点进行测产，确保选点科学有效。

（三）统一标准。实行理论测产和实收测产相结合，统一标准，规范运作。 第三章测产程序 第五条县级自测。水稻、小麦、玉米高产创建示范点在成熟前15～20天组织技术人员进行理论测产，马铃薯示范点在收获前15～20天进行产量预估，并将测产和预估结果及时上报省（区、市）农业行政主管部门。同时报送万亩示范点基本情况，包括：（1）示范点所在乡（镇）、村、组、农户及村组分布简图；（2）高产创建示范点技术实施方案；（3）高产创建示范点工作总结。 部级高产创建示范点县在作物收获前，均要按照本办法对示范点产量进行实收测产，并保存测产资料备验。 第六条省级复测。各省（区、市）农业行政主管部门对高产创建示范点自测和预估的结果进行汇总、排序，组织专家对产量水平较高的示范点进行复测，并保存测产资料备验。同时，在示范点作物收获前10天推荐1～３个示范点申请部级抽测。 第七条部级抽测。根据各地推荐，农业部组织专家采取实收测产的办法抽测省（区、市）1～2个示范点。 第八条结果认定。农业部组织专家对各省（区、市）高产创建示范点测产验收结果进行最终评估认定。

测试数据汇总与分析报告

同济大学2009—2010学年《国家学生体质健康标准》测试数据汇总与分析报告 同济大学体育部 2010．6

目录 1、《标准》测试人数情况汇总 (3) 2、《标准》测试总分平均分情况汇总 (3) 2.1各年级男、女生《标准》测试总分平均分情况汇总 (3) 2.2各学院学生《标准》测试总分平均分情况汇总 (4) 2.3各体育专项课学生《标准》测试总分平均分情况汇总 (5) 3、《标准》测试达标率情况汇总 (6) 3.1各年级男、女生《标准》测试达标率情况汇总 (6) 3.2各学院学生《标准》测试达标率情况汇总 (7) 3.3各体育专项课学生《标准》测试达标率情况汇总 (9) 4、学生身体形态、机能、身体素质现状 (11) 4.1身体形态现状 (11) 4.2身体机能现状 (12) 4.3身体素质现状 (14) 5、结论 (15) 6、建议 (16)

2009—2010学年同济大学学生体质健康 《标准》测试数据汇总报告 1、2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试人数情况汇总 2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试工作共测试学生13461人，其中男生8414人，女生5047人。一年级测试人数为4224人，二年级测试人数为2258人，三年级测试人数为3852人，四、五年级测试人数为3127人。测试人数整体上呈正常情况，二年级人数偏少是由于有部分学院二年级时搬至嘉定校区《标准》测试在三年级时再测的原因，四、五年级测试的学生人数少于三年级。（祥见表1.1、图1.1） 图1.1 测试学生样本量情况 一年级 二年级 三年级 四、五年 2、2009—2010学年同济大学学生体质健康《标准》测试总分平均分情况汇总2.1各年级男、女生《标准》测试总分平均分情况汇总 各年级学生体质健康《标准》测试总分情况详见表2.1。全体男生《标准》测试总分平均值为65.54分，全体女生《标准》测试总分平均值为69.30分。一、二、三、四五年级男生《标准》测试总分平均值分别为：64.89、64.60、68.55、63.14分；各年级女生《标准》测试总分平均值分别为：68.43、69.47、71.38、67.90分。从整体分数上来看三年级男、女

遥感在农业中的作用与发展

遥感在农业中的作用与发展 1农作物估产 遥感(RemoteSensing)即遥远的感知,指在一定距离上,应用探测仪器不直接接触目标物体,从远处把目标的电磁波特性记录下来,通过分析,揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。摄影照相便是一种最常见的遥感,照相机并不接触被摄目标,而是相隔一定的距离,通过镜头把被摄目标的影像记录在底片上,经过化学处理,相片便重现被摄目标的图像。从拍摄目标到再现目标所用的手段,便是一种遥感技术。遥感与其他技术结合,在农业应用中具有科学、快速、及时的特点。这对于充分利用农业资源、指导农业生产、农产品供需平衡等方面有着重要的意义。 2遥感估产的原理及农作物估产方法 2.1遥感估产的基本原理[2] 任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性,这是物体的基本特性。人眼正是利用这一特性,在可见光范围内识别各种物体的。遥感技术也是基于同样的原理,利用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收电磁波,根据地面上物体的波谱反射和辐射特性,识别地物的类型和状态。农作物估产则是指根据生物学原理,在收集分析各种农作物不同生育期不同光谱特征的基础上,通过平台上的传感器记录的地

表信息,辨别作物类型,监测作物长势,并在作物收获前,预测作物的产量的一系列方法。它包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要内容。 2.2农作物估产的方法 农作物估产在方法上可分为传统的作物估产和遥感估产两类。传统的作物估产基本上是农学模式和气象模式,采用人工区域调查方法。它们把作物生长与主要制约和影响产量的农学因子或气候因子之间用统计分析的方式建立起关系。这类模式计算繁杂、速度慢、工作量大、成本高,某些因子种类往往难以定量化,不易推广应用。遥感估产则是建立作物光谱与产量之间联系的一种技术,它是通过光谱来获取作物的生长信息。在实际工作中,常常用绿度或植被指数(由多光谱数据,经线性或非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值)作为评价作物生长状况的标准。植被指数中包括了作物长势和面积两方面的信息,各种估产模式,尤其是光谱模式中植被指数是一个极为重要的参数。根据传感器从地物中获得的光谱特征进行估产具有宏观、快速、准确、动态的优点[3,4]。 农作物估产中所应用的遥感资料大致可分为3类:一是气象卫星资料,主要为美国第三代业务极轨气象卫星(NOAA系列)装载的甚高分辨率辐射仪(A VHRR)资料,其资料特点是周期短、覆盖面积大、资料易获取、实时性强、价格低廉,空间分辨率低但时间分辨率较高;二是陆地卫星(Landsat)资料,应用较多功能是专题制图仪(TM)资料,它重复周期长、价格高,但其空间分辨率高[5];三是航空遥感和地面遥感资料,主要用于光谱特征及估产农学机理的研究中,其中高光谱数据可提供连续光谱,可消除一些外部条件的影响而成为遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具[6]。在遥感估产中农作物面积提取是最重要的内容。

玉米测产

农业部高产创建玉米测产方法 一、理论测产 （一）万亩高产示范田 1、取样方法。 根据地块的自然分布将万亩高产示范田划分为10个左右的自然片，每片随机取3个地块，每个地块随机取3个样点，共取90个测产样点。 2、测算亩收获穗数。 每个样点量10个行距计算平均行距，在10行之中选取有代表性的双行20米，计算株数和收获穗数，计算亩收获株数和收获穗数。 3、测算平均穗粒数。 在每个测定样段内每5穗收取1个果穗，共计收获20穗作为样本测定穗粒数，计算平均穗粒数。 4、产量计算。 理论产量（公斤/亩）=亩收获穗数×平均穗粒数×百粒重（被测品种前三年平均数或品种公告公布数）×0.85×10－5 。 （二）千亩核心展示田 在万亩高产示范田测产划分的10个左右自然片中，将千亩核心展示田作为其中1个自然片，其测产结果即是万亩示范田测产结果，也是千亩核心展示田的测产结果。 （三）高产攻关田 在高产攻关田中取3个样点，具体测产办法与万亩高产示范田相同。 （四）辐射带动田 取高、中、低3个代表性地块，每个地块取3个样点，具体测产办法与万亩高产示范田相同。 二、省级复测 在市、县自测的基础上，省级专家组对万亩高产示范田进行复测，对千亩核心展示田、高产攻关田和辐射带动田进行抽测。万亩高产示范田在市、县自测的地块中，随机取三个地块，每个地块取三个样点进行理论测产。对其它“三田”，每田随机取3个样点进行理论测产。 三、实收测产 （一）取样方法。根据地块的自然分布将万亩示范点划分为10片左右，每片随机取3个地块，每个地块在远离边际的位置取有代表性的样点6行，面积≥67平方米。 （二）田间实收。每个样点收获全部果穗，计算果穗数目，称取所有果穗鲜重，并计算果穗平均鲜重。按平均穗重法选取20个果穗作为标准样本测定鲜穗出籽率和含水率，并准确丈量收获样点实际面积。 （三）籽粒含水率。用国家认定并经校正后的种子水分测定仪测定籽粒含水率，每点重复测定10次，求平均值。样品留存，备查或等自然风干后在校正。 （四）鲜穗出籽率。对选取的20个果穗称重、脱粒并称籽粒重量，计算鲜穗出籽率（鲜穗出籽率=20个果穗鲜重÷20个果穗籽粒重量×100%）。 （五）实测产量（公斤/亩）=收获鲜穗重×鲜穗出籽率（%）÷收获样点实际面积×666.7×[1—籽粒含水率（%）]÷（1—14%）。

设计一个记录测试数据的表格

论文 设计一个记录测试数据的 表格 姓名：XXXXXX 专业：XXXXXXX 班级：XXXXXX 学号：XXXX

摘要 测试是为了发展程序中的错误而执行的程序的过程，好的测试方案是极可能发现迄今为止尚未发现的错误的测试方案。无论怎样强调软件测试的重要性和他对软件可靠性的影响都不过分，而测试之后的记录也是尤为重要的，他方便设计者以及用户分析及考核软件的各项性能是否达到指标，在生产和生活中能否安全稳定的使用，他是软件设计当中必不可少的一部分。 关键字：测试；记录数据；设计；表格

表二 一．基本介绍 在开发大型软件系统的漫长过程中，面对着极其错综复杂的问题，认得主观认识不可能完全符合客观现实，与工程密切相关的各类人员之间的通信和配合也不可能完美无缺。如果在软件投入生产性运行之前，并没有发现并纠正软件中的大部分差错，那在生产过程中暴露出来，往往会造成很恶劣的后果。测试的目的就是在软件投入生产性运行之前，尽可能多的发现软件中的错误。目前原件测试仍然是保证软件质量的关键步骤，它是对软件规格说明、设计和编码的最后复审。 而在每次软件测试中，记录数据也是相当重要的。当测试出现问题时，它便于软件设计人员分析、修改，最后达到要求，完成设计。 二．分析设计表格 首先从测试步骤开始分析的。大型软件系统的测试过程基本上由模块测试，子系统测试，系统测试，验收测试，平行运行几个步骤组成，从而设计了表一，如图所示，在此表中可以查询在测试的各个过程中，是否出现问题，然后再进行下一步的查询。 1. 测试的第一步——模块测试。 模块测试也称为单元测试，在单元测试期间着重从模块接口，局部数据结构，重要的执行通路，出错出路通路，边界条件，从而设计了表二，如图所示。表二与表一大致相同，主要是查询在测试过程中，是否出现错误，然后，再进行下一步查询。 1.1 模块接口测试 在单元测试中，首先应该对通过模块接都的数据流进行测试，如果数据不能正确地进出，所有其他测试都是不切实际的。 在对模块接口进行测试是主要检查下述几个方面：参数的数目、次序、属性或单位系统

遥感估产技术

遥感在农业估产中的应用与发展 1 引言 遥感( Remote Sensing) 即遥远的感知, 指在一定距离上, 应用探测仪器不直接接触目标物体,从远处把目标的电磁波特性记录下来, 通过分析揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术[1]。摄影照相便是一种最常见的遥感,照相机并不接触被摄目标,而是相隔一定的距离,通过镜头把被摄目标的影像记录在底片上,经过化学处理,相片便重现被摄目标的图像。从拍摄目标到再现目标所用的手段,便是一种遥感技术。遥感与其他技术结合, 在农业应用中具有科学、快速、及时的特点。这对于充分利用农业资源、指导农业生产、农产品供需平衡等方面有着重要的意义。 2 遥感估产的原理及农作物估产方法 2.1 遥感估产的基本原理[2] 任何物体都具有吸收和反射不同波长电磁波的特性, 这是物体的基本特性。人眼正是利用这一特性, 在可见光范围内识别各种物体的。遥感技术也是基于同样的原理, 利用搭载在各种遥感平台(地面、气球、飞机、卫星等)上的传感器(照相机、扫描仪等)接收电磁波, 根据地面上物体的波谱反射和辐射特性, 识别地物的类型和状态。农作物估产则是指根据生物学原理, 在收集分析各种农作物不同生育期不同光谱特征的基础上, 通过平台上的传感器记录的地表信息, 辨别作物类型, 监测作物长势, 并在作物收获前, 预测作物的产量的一系列方法。它包括作物识别和播种面积提取、长势监测和产量预报两项重要内容。 2.2 农作物估产的方法 农作物估产在方法上可分为传统的作物估产和遥感估产两类。传统的作物估产基本上是农学模式和气象模式, 采用人工区域调查方法。它们把作物生长与主要制约和影响产量的农学因子或气候因子之间用统计分析的方式建立起关系。这类模式计算繁杂、速度慢、工作量大、成本高, 某些因子种类往往难以定量化, 不易推广应用。遥感估产则是建立作物光谱与产量之间联系的一种技术,它是通过光谱来获取作物的生长信息。在实际工作中,常常用绿度或植被指数( 由多光谱数据, 经线性或非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值) 作为评价作物生长状况的标准。植被指数中包括了作物长势和面积两方面的信息, 各种估产模式, 尤其是光谱模式中植被指数是一个极为重要的参数。根据传感器从地物中获得的光谱特征进行估产具有宏观、快速、准确、动态的优点[3, 4]。农作物估产中所应用的遥感资料大致可分为3类: 一是气象卫星资料, 主要为美国第三代业务射仪( AVHRR) 资料, 其资料特点是周期短、覆盖面积大、资料易获取、实时性强、价格低廉,空间分辨率低但时间分辨率较高; 二是陆地卫星(Landsat) 资料, 应用较多功能是专题制图仪(TM)资料, 它重复周期长、价格高, 但其空间分辨率高[5]; 三是航空遥感和地面遥感资料, 主要用于光谱特征及估产农学机理的研究中, 其中高光谱数据可提供连续光谱, 可消除一些外部条件的影响而成为遥感数据处理、地面测量、光谱模型和应用的强有力的工具[6]。摘要本文从遥感估产为出发点, 绍了遥感的概念、原理、方法特点及国内外遥感估产方面的研究进展。 关键词遥感; 农作物估产; 遥感资料; 遥感方法 17 2007年第3 期 在遥感估产中农作物面积提取是最重要的内 容。用遥感方法测算一种农作物的种植面积主要 有以下几种方法[5]。 1) 航天遥感方法。包括卫星影像磁带数字图象

全国粮食高产创建测产验收办法试行

全国粮食高产创建测产验收办法（试行） 第一章总则 第一条主要目的。为了规范粮食作物高产创建万亩示范点测产程序、测产方法和信息发布工作，推动高产创建活动健康发展，特制定本办法。 第二条适用范围。本办法适用于全国水稻、小麦、玉米、马铃薯等粮食作物高产创建万亩示范点测产验收工作。 第二章指导思想和工作原则 第三条指导思想。按照科学规范、公开透明、客观公正、严格公平的要求，突出标准化和可操作性，遵循县级自测、省级复测、部级抽测的程序，统一标准，逐级把关，阳光操作，确保粮食高产创建万亩示范点测产验收顺利开展。 第四条工作原则。全国粮食作物高产创建万亩示范点测产验收遵循以下原则： （一）以省为主。县、省、部三级分时间、分层次进行测产，由省（区、市）农业行政主管部门统一组织本地测产验收工作，并对测产结果负责。 （二）科学选点。县、省、部三级测产选择万亩示范点有代表性的区域、有代表性的地块和有代表性样点进行测产，确保选点科学有效。 （三）统一标准。实行理论测产和实收测产相结合，统一标准，规范运作。

第三章测产程序 第五条县级自测。水稻、小麦、玉米高产创建示范点在成熟前15～20天组织技术人员进行理论测产，马铃薯示范点在收获前15～20天进行产量预估，并将测产和预估结果及时上报省（区、市）农业行政主管部门。同时报送万亩示范点基本情况，包括：（1）示范点所在乡（镇）、村、组、农户及村组分布简图；（2）高产创建示范点技术实施方案；（3）高产创建示范点工作总结。 部级高产创建示范点县在作物收获前，均要按照本办法对示范点产量进行实收测产，并保存测产资料备验。 第六条省级复测。各省（区、市）农业行政主管部门对高产创建示范点自测和预估的结果进行汇总、排序，组织专家对产量水平较高的示范点进行复测，并保存测产资料备验。同时，在示范点作物收获前10天推荐1～３个示范点申请部级抽测。 第七条部级抽测。根据各地推荐，农业部组织专家采取实收测产的办法抽测省（区、市）1～2个示范点。 第八条结果认定。农业部组织专家对各省（区、市）高产创建示范点测产验收结果进行最终评估认定。 第九条信息发布。各地粮食作物高产创建万亩示范点测产验收结果由农业部统一对外发布。 第四章专家组成和测产步骤

数据库实验-建立表和数据完整性

计算机科学与技术系 实验报告 专业名称软件工程 课程名称数据库实验 项目名称建立表和数据完整性 班级（）班 学号 姓名 同组人员无 实验日期 20 年月日 一、实验目的与要求：（简述本次实验要求达到的目的，涉及到的相关知识点，实验的具体要求。）

实验目的： 1．掌握表的基本操作。 1）建立表。 2）修改表的结构。 2．索引的建立方法。 3．掌握数据完整性的功能，加深对数据完整性的理解。 实验要求： 1）使用实验一的技术建立名称为“学生管理”数据库。 2）建立如图所示的订单管理数据库中的5张表，同时完成数据完整性的定义(实体完整性、参照完整性和用户定义的域完整性)，各个表的具体描述如下： 院系 学生 教师

课程

3）修改表的结构，具体要求如下： a.为学生表增加一个“平均成绩”字段，类型为短整型，默认是空值。 b.为课程表的“学时”字段重新定义约束：取值为8的倍数，不允许为空值。 c.将院系表的“名称”字段的类型修改为varchar(30)。 d.为教师表增加一个“工资”字段，类型为5位整数、2位小数的数值型。 4) 分别建立如下索引 a.在客户表的客户名称字段上建立普通升序索引。 b.在产品表的客户名称字段上建立惟一索引。 c.在订购单表的订单号字段上建立聚集索引。 d.在订单名细表的订单号（升序）、序号（升序）和数量（降序）三个字段上建立一个普通索引。 二、实验内容 （根据本次实验项目的具体任务和要求，完成相关内容，可包括：实验目的、算法原理、实验仪器、设备选型及连线图、算法描述或流程图、源代码、实验运行步骤、关键技术分析、测试数据与实验结果、其他） 1)、建立数据库 create database 学生管理 on ( name=order_dat, filename='c:\mssql\data\orderdat.mdf', size=10MB, maxsize=50MB, filegrowth=5MB) log on ( name=order_log, filename='d:\mssql\log\orderlog.ldf', size=5MB, maxsize=25MB, filegrowth=5MB)

2017年度考勤总结汇总和分析改进报告

2017年度考勤总结汇总和分析改进报告 考勤管理是人事管理领域的一项重要基础工作，它既是公司进行薪酬支付和员工考核的依据，又是维持正常工作秩序、提高办事效率、严肃劳动纪律、使员工自觉遵守工作时间的重要手段。 通过对本年度的考勤数据进行整理和汇总后，报告如下: 一、2017年（1月-11月）整体考勤情况: 1、公司正常上班天数为263天，人员全体出勤天数为191天，未全勤天数为70天，总迟到人次66次，员工总请假天数110.5天，旷工/未打卡天数为28.5天，全员调休133.9天，已休年假天数为70.2天, 员工总计出差天数为340天。 从《2017年考勤统计汇总表》可以看出，本年度公司对钉钉的使用已经日趋规范，上班打卡、出差、请假、年假等数据基本真实可靠。相比2016年考勤集中点名、部门查看方式，强化了即时监督，极大地提高了工作效率，解放了人员精力，降低了管理成本。但是从这一年考勤各类型数据上也反馈出了一些问题。具体如下： （1）迟到情况 本年度（2017年1月至11月）总迟到人次66次，同比2016年51次增加了15次。公司在3月、4月出勤率表现良好，未有迟到人员。

从上述表中可以看出迟到人员主要分布在业务部、生产部和质检部。迟到时间主要分布在10月和11月份，占总迟到的58%。 原因分析：其一是部分人员对钉钉的考勤意识仍然很弱，经常存在经常忘打、漏打现象。其二是生产及业务旺淡季交替，部分员工在思想上有所懈怠，部门主管未做好监督，并且有些部门领导也迟到次数较多，未能起到良好的表率作用。其三，部分员工缺乏对上班时间合理的安排，迟到10分钟以内的次数占到81.5%,均是未规划好出行时间造成；其四，遇突发事件造成迟到的情况，迟到超40分钟以上的次数占到17%。 (2)请假分析 本年度(2017年1月至11月)请假总天数为110.5天，同比2016 年70.5天增加了40天。造成请假天数异常的主要原因为个体的超长病假造成，除去个体因素的影响，2017年请假天数与去年持平甚至

(完整版)数据库性能测试报告

数据库系统性能测试报告

目录 1计划概述 (3) 2参考资料 (3) 3术语解释 (3) 4系统简介 (3) 5测试环境 (3) 6测试指标 (4) 7测试工具和测试策略 (4) 8测试数据收集 (4) 9测试结果数据以及截图 (5) 10 测试结论 (10)

1计划概述 目的：找出系统潜在的性能缺陷 目标：从安全，可靠，稳定的角度出发，找出性能缺陷，并且找出系统最佳承受并发用户数，以及并发用户数下长时间运行的负载情况，如要并发100用户，如何对系统进行调优 概述：本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据，做出分析和调优 测试时间：*年*月**日*点*分-*点*分 2参考资料 相关性能测试资料 3术语解释 性能测试 英文解释：Performance testing 概念解释：运行性能测试确定系统处理能力，来判断系统是否需要优化 负载测试 英文解释：Load testing 概念解释：通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试 4系统简介 数据库服务器，支持整个系统对数据的存储过程 5测试环境

器 6测试指标 测试时间：*年*月*日—*年*月*日 测试范围：数据库处理服务器或客户端请求信息(插入，查询，更新，删除)语句时，服务器各项性能指标的性能测试 Jmeter指标：（由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少，下面的数据选取代表性指标）1．Average/ms：服务器处理事物平均响应时间（表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间） 2．Throughput/s：服务器每秒处理请求数（表示服务器每秒处理客户端请求数（单位：个/秒））3．KB/s：服务器每秒接受到的数据流量（表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示）硬件指标： 1．%Processor time ：CUP使用率（平均低于75%，低于50%更佳） 2．System：Processor Queue Length ：CUP队列中的线程数（每个处理器平均低于2） 3．Memory：Pages/sec ：内存错误页数（平均低于20，低于15更佳） 4．Physical Disk-%Disk Time：磁盘使用率（平均低于50%） 5．SQL Server：Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio：（在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比，正常情况次比率超过90%，理想状态接近99%） 7测试工具和测试策略 ?测试工具：Apache-Jmeter2.3.2 ?测试策略：根据公司内部实际情况，以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数 ?测试数据：因为涉及公司内部数据不便外泄，敬请见谅！ ?数据说明：选取数据均为代表性数据，包括存储过程以及查询，更新，删除，插入 8测试数据收集 收集多轮测试的结果进行对比，绘制成几何增长图形，找出压力转折点

粮食测产方案

垦区主要农作物产品产量实 割实测抽样调查工作方案 （修改稿） 黑龙江垦区是国家重要商品粮基地和粮食战略后备基地，农业是垦区的支柱产业，在国民经济中占有举足轻重的地位。农作物产品产量统计是农业生产统计中最重要的统计工作，是直接反映垦区生产经营成果、效益好坏的关键性指标。搞准农作物产量，对建设社会主义新农村、科学规划垦区的经济发展，具有重要的意义。结合垦区的实际情况，特制定农作物产品产量实割实测抽样调查工作方案。 一、垦区农作物产量抽样调查的特点： 1、采取抽样调查的方法，即以样本指标推断总体指标，也就是说用被抽中地块的产量来推断作业区、管理区产量，逐级汇总到农场及总局，以此科学推算垦区的农作物产量。 2、抽样调查在抽选样本单位时要遵守随机的原则，使样本单位有均等的被抽中的机会。 3、农产量抽样调查与全面调查相比较，能节省人力、物力、财力，并提高资料的时效性，要比全面调查取得的产量提前三个月左右。 4、抽样调查需要调查的单位少，可以减少登记误差、计算并控制抽样误差，提高调查结果的准确性。

二、调查范围、时间 垦区所有种植农作物的基层生产单位（作业区）都要实行农作物产量抽样调查方法即实割实测。以作业区为总体，按抽样调查规则抽选若干个地块为样本，进行实割实测调查，各分局、农场统计部门负责部署、监督检查，由作业区统计及农业技术员组织具体实施。遵照抽样调查方案要求，测出各作物样本地块产品产量，推算出作业区各农作物产量。 总局统计局要对通过抽样调查取得的主要农作物产量进行复查。验证的方法，一是把总局所有作业区按当年实割实测产量排队，再等距抽样，按1 ％的比例抽选一部分作业区和部分职工住户，进行全部产品检斤过秤取得总产量，再与作业区抽样调查产量相比较，来验证误差大小；二是要求按1％被抽中作业区在上报农场的粮食产量实割实测推算表同时抄报总局一份，总局进行超级汇总，以取得农作物总产量，与抽样调查产量相比较，以验证抽样误差，误差不超过±2％为有代表性。 实割实测作物主要是粮食作物小麦、大麦、大豆、玉米、水稻、谷子、高粱、杂豆和薯类等。 实割实测时间选在作物大面积收获（联合）前5 天左右进行，怎样掌握这个时点，就要根据各农作物成熟期和各作物品种的早、中、晚熟类型而定，不能一刀切进行（早熟与晚熟品种成熟期相差一个星期左右）。麦类、水稻作物在蜡熟期进行实割实测，就是用手掐籽粒时没有白浆呈白蜡状；大豆作物在底荚呈褐色，有四分之

数据库测试方法介绍

数据库测试方法介绍(2009-10-12 17:05:17) 标签：杂谈分类：软件测试发布: 2009-9-03 13:18 | 作者: webmaster | 来源: 本站原创 | 查看: 59次 | 进入软件测试论坛讨论 数据库测试方法经验介绍软件测试 随着软件业的迅猛发展，我们的开发也从以前的单层结构进入了三层架构甚至现在多层架构的设计，而数据库从以前一个默默无闻的后台仓库，逐渐成为了数据库系统，而数据库开发设计人员成为了炙手可热的核心人员。以前我们往往把数据库操作写在应用层，从而提高各个模块的独立性和易用性，而现在越来越多的数据库操作被作为存储过程直接放在数据库上进行执行来提高执行效率和提高安全性。 数据库开发既然在软件开发的比重逐步提高，随之而来的问题也突出。我们以前往往重视对代码的测试工作，随着流程技术的日益完善，软件质量得到了大幅度的提高，但数据库方面的测试仍然处于空白。我们从来没有真正将数据库作为一个独立的系统进行测试，而是通过对代码的测试工作间接对数据库进行一定的测试。随着数据库开发的日益升温，数据库测试也需要独立出来进行符合自身特点的测试工作。数据库开发和应用开发并没有实质上的区别，所以软件测试的方法同样适用于数据库测试 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试

农作物田间产量测定方法

农作物田间产量测定方法 农作物在田间实际产量测定工作中，要贯彻执行公平、公正、科学、求实的原则，以确保测定结果准确、真实、可靠。 一、田间产量测定人员的组成 要由3—5人相关人员组成测定小组。 二、产量测定前的准备工作 产量测定工具：卷尺、种子袋、标签、镰刀、绳子； 记录设备：录像机、照相机、田间记录本。 三、田间产量测定及调查 1、基本情况调查 首先了解和弄清所选调查田地的农户姓名、作物、品种、种植面积等基本信息。其次还要知道作物播种的时间、播种量、播种方法，使用肥料、农药的种类和数量。 2、取点频率的确定 注：大于10公顷的每增加1公顷递增2点。 3、田间取点技术

为保证测定的准确性必须科学的使用取点方法。如果取点方法不当，必然会使测定结果产生误差。因此，取点要力求做到合理，具有足够的代表性，不要有任何主观偏见以减少测定误差，进而使我们的测定工作能够反映出测定目标的真实性。 地头、边行、缺苗断垄的地方因植株生长特殊，不具有代表性，应避免取点。为了取点不出现人为错误，应采取随机抛物法取点。样区点的确定一般采用对角线方法。 四、水稻、玉米、大豆的田间测产方法 通常情况下以测产面积定取样点，每个取样点取1平方米作物（按1垄或1行延长米取）。水稻一般是30cm×13cm 的行、株距，那么单行取为3.35延长米约为1平方米；玉米、大豆垄距一般为65cm，单行取1.55延长米约为1平方米。按照标准定点取样后，脱粒晾晒至标准水分，去除杂物后称重，然后换算成亩产量。 范例： 1、实际产量 计算公式：亩产=每平方米重×667 测产某水稻田2晌，共采5点每点1平方米，5点共得产量3.7公斤，平均每平方米为0.74公斤，那么平均亩产=0.74公斤×667（平方米），即实际测得产量为493.58公斤/每亩。

水稻测产验收报告格式

澄迈县水稻精确定量栽培技术示范片测产验收报告 2011年7月10日，县农技中心组织专家对金江镇茂坡洋水稻水稻精确定量栽培技术示 范片进行了田间现场测产验收。 专家组对示范片考察后，随即抽取了10个田块，按照农业部《全国粮食高产创建测产验 收办法（试行）》进行了实割测产，10点平均产量为531.34公斤∕亩。(见附表示) 验收专家组认为，金江镇茂坡洋水稻精确定量栽培技术示范活动通过推广优良组合冈优 177和ⅱ优128，采取合理希植、集中培训、田头指导、配方施肥、病虫害预防为主等技术措 施，增产效果显著，为提高我县水稻生产水平，保障粮食安全，促进农民增产增收将起到积 极带动作用。建议在进一步加强技术服务队伍建设基础上，加大该项技术的示范推广力度。 澄迈县农业技术推广中心专家组长：曾令发 2011年7月11日 附表 2011年澄迈县水稻精确定量栽培技术示范片实割测产数据表 备注：实割时间为2011年7月10日,干谷按青谷8.5折算。篇二：水稻测产方法 水稻测产方法 理论测产： （一）取样方法： 十亩高产攻关田:按照对角线取样法取5个样点； 百亩高产示范方:以20亩为一个测产单元，共分成5个单元，每个单元按3点取样，共 15点； 万亩高产示范片:以500亩为一个测产单元，共20个单元，每单元随机取3点，共60 点。 每点量取21行，测量行距；量取21株，测定株距，计算每平方米穴数；顺序选取20 穴，计算每穴穗数，推算亩有效穗数。取2～3穴调查穗粒数、结实率。千粒重按该品种前3 年平均值或区试千粒重计算。 （二）产量计算： 理论产量（公斤）＝亩有效穗（穗）×穗粒数（粒）×结实率（％）×千粒重（克）× 10×85% 实收测产： （一）取样方法：在理论测产的单元中随机选取3亩以上地块进行实收称重。如果用水 稻联合收割机收获，收割前由专家组对联合收割机进行清仓检查；田间落粒不计算重量。 （二）测产含水率和空瘪率：随机抽取实收数量的1/10左右进行称重、去杂，测定杂质 率（%）；取去杂后的稻谷1-6 公斤测定水分和空瘪率，烘干到含水量20%以下，剔出空瘪粒，测定空瘪率（%）；用谷 物水分速测仪测定含水率，重复10次取平均值（%）。 （三）计算公式： 实收产量（公斤）＝亩鲜稻谷重（公斤）×（1－杂质率）×（1－空瘪率）×（1－含水 率）÷（1－14.5%）篇三：水稻测产表 2010年楚粳水稻良种推广面积统计表 填报单位盖章：年月日 2010年楚粳新品种（系）推广测产统计表 楚粳系列品种在本县市适宜种植面积（万亩）： 填表单位（盖章） 年月日 2010年水稻新品种“楚粳24号”实收产量对比统计表