物候是气候变化敏感指标,是陆地生态系统模型的关键参数。目前关于气候变化对物候影响的研究较多,但关于多环境因子交互作用对秋季物候影响的研究尚不充分,制约着物候变化机制的认知与模型发展。以兴安落叶松幼苗叶黄期为研究对象,采用...物候是气候变化敏感指标,是陆地生态系统模型的关键参数。目前关于气候变化对物候影响的研究较多,但关于多环境因子交互作用对秋季物候影响的研究尚不充分,制约着物候变化机制的认知与模型发展。以兴安落叶松幼苗叶黄期为研究对象,采用控制实验研究叶黄期对升温、光周期和氮添加变化及其交互作用的响应。结果表明:(1)升温对兴安落叶松幼苗叶黄期的影响较显著,升温使叶黄始期和叶黄普期显著提前,完全变色期不显著推迟;(2)光周期变化对叶黄期的影响极显著,光周期延长使叶黄始期和叶黄普期显著提前,完全变色期显著推迟;(3)叶黄期与氮添加量相关性不显著;(4)升温、光周期和氮添加变化双因子交互作用对叶黄始期和叶黄普期的影响均极显著且均存在极值,但对完全变色期的影响均不显著:升温与光周期延长交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在升温1.5℃、光周期14h时最显著;光周期延长与氮添加交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在施低氮(5g N m^(-2) a^(-1))、光周期10h时最显著;升温与氮添加交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在施高氮(20g N m^(-2) a^(-1))、升温1.5℃时最显著;(5)升温、光周期和氮添加变化交互作用对叶黄始期和叶黄普期影响极显著,对完全变色期的影响不显著。这表明,升温、光周期延长和氮添加将延长兴安落叶松幼苗叶黄期,从而增加兴安落叶松幼苗的固碳时间。研究结果可为物候模型发展以及森林生态系统碳估算提供依据。展开更多
随着互联网的普及,农业知识和信息的获取变得更加便捷,但信息大多固定且通用,无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)作为一种高效的人工智能工具,逐渐在农业领域中获得关注和应用...随着互联网的普及,农业知识和信息的获取变得更加便捷,但信息大多固定且通用,无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)作为一种高效的人工智能工具,逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前,LLMs技术在农业领域大模型的相关综述中只是简单描述,并没有系统地介绍LLMs构建流程。本文重点介绍了农业垂直领域大语言模型构建流程,包括数据采集和预处理、选择适当的LLMs基模型、微调训练、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术、评估过程。以及介绍了LangChain框架在农业问答系统中的构建。最后,总结出当前构建农业垂直领域大语言模型的一些挑战,包括数据安全挑战、模型遗忘挑战和模型幻觉挑战,以及提出了未来农业垂直领域大语言的发展方向,包括多模态数据融合、强时效数据更新、多语言知识表达和微调成本优化,以进一步提高农业生产的智能化和现代化水平。展开更多
文摘物候是气候变化敏感指标,是陆地生态系统模型的关键参数。目前关于气候变化对物候影响的研究较多,但关于多环境因子交互作用对秋季物候影响的研究尚不充分,制约着物候变化机制的认知与模型发展。以兴安落叶松幼苗叶黄期为研究对象,采用控制实验研究叶黄期对升温、光周期和氮添加变化及其交互作用的响应。结果表明:(1)升温对兴安落叶松幼苗叶黄期的影响较显著,升温使叶黄始期和叶黄普期显著提前,完全变色期不显著推迟;(2)光周期变化对叶黄期的影响极显著,光周期延长使叶黄始期和叶黄普期显著提前,完全变色期显著推迟;(3)叶黄期与氮添加量相关性不显著;(4)升温、光周期和氮添加变化双因子交互作用对叶黄始期和叶黄普期的影响均极显著且均存在极值,但对完全变色期的影响均不显著:升温与光周期延长交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在升温1.5℃、光周期14h时最显著;光周期延长与氮添加交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在施低氮(5g N m^(-2) a^(-1))、光周期10h时最显著;升温与氮添加交互作用使叶黄始期和叶黄普期提前,且在施高氮(20g N m^(-2) a^(-1))、升温1.5℃时最显著;(5)升温、光周期和氮添加变化交互作用对叶黄始期和叶黄普期影响极显著,对完全变色期的影响不显著。这表明,升温、光周期延长和氮添加将延长兴安落叶松幼苗叶黄期,从而增加兴安落叶松幼苗的固碳时间。研究结果可为物候模型发展以及森林生态系统碳估算提供依据。
文摘随着互联网的普及,农业知识和信息的获取变得更加便捷,但信息大多固定且通用,无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)作为一种高效的人工智能工具,逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前,LLMs技术在农业领域大模型的相关综述中只是简单描述,并没有系统地介绍LLMs构建流程。本文重点介绍了农业垂直领域大语言模型构建流程,包括数据采集和预处理、选择适当的LLMs基模型、微调训练、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术、评估过程。以及介绍了LangChain框架在农业问答系统中的构建。最后,总结出当前构建农业垂直领域大语言模型的一些挑战,包括数据安全挑战、模型遗忘挑战和模型幻觉挑战,以及提出了未来农业垂直领域大语言的发展方向,包括多模态数据融合、强时效数据更新、多语言知识表达和微调成本优化,以进一步提高农业生产的智能化和现代化水平。
