导读:本文包含了生理参量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:昆明犬,自由状态,生理参数,行为
生理参量论文文献综述
黄庆国,徐虎,马卫国,汪斌,曹剑[1]（2019）在《昆明犬自由状态下的生理参量数据模块的建立》一文中研究指出为深入研究工作犬行为与生理的交互作用,探究工作犬在自由状态下的生理参数和昼夜节律性,实验采用了无线遥测生理系统对昆明犬的生理参量进行全面监测。研究结果表明:在安静自由状态下,昆明犬在10～12月龄、13～15月龄、16～18月龄时,昆明犬平均心率随着月龄的增长,心率指标有所降低,公犬的心率均比母犬较高,而呼吸的平均持续时间和平均潮气量随着月龄增加而增加;平均血压在13～15月龄的平均血压均高于另外两个月龄阶段;其体温(腋下体温)在36.4℃～36.6℃之间。(本文来源于《第19次全国犬业科技学术研讨会论文集》期刊2019-10-16）
张晓华[2]（2015）在《苹果叶片生理生化参量及其养分的高光谱遥感监测》一文中研究指出本研究以西北半湿润地区经济作物苹果为研究对象,通过野外观测采样和室内化学分析,分析了苹果叶片不同生育期原始光谱、生物生化参量及其养分的变化规律,建立了苹果叶片叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量的高光谱反演模型,实现了对苹果叶片生理生化参量的实时监测和养分的营养诊断,为指导果树施肥提供依据。主要研究内容及结论如下:(1)苹果冠层原始光谱在350-675nm的波段范围内终花期的反射率最高,果实生长期到果实着色期反射率逐渐降低,采收成熟期则有略微升高;在675-1350nm波段范围内,从终花期到果实着色期苹果冠层光谱的反射率随生育期的推进而升高,进入采收成熟期后光谱反射率下降;进入1350nm波段后终花期的光谱反射率最高,接下来是果实着色期、座果期和采收成熟期,并且进入1950nm后终花期的光谱反射率要远高于其他叁个时期。(2)随着苹果叶片叶绿素SPAD值的递增“红边”位置向着长波方向移动。叶片叶绿素SPAD值、全钾含量从座果期到果实着色期逐渐升高,进入采收成熟期开始递减;而叶片含水率、全氮和全磷含量的变化趋势则是在座果期到果实着色期含量逐渐减少,采收成熟期含量又有所上升。(3)对苹果叶片原始光谱反射率及一阶微分光谱与叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量进行相关性分析。不同生育期原始光谱与叶片叶绿素SPAD值在可见光区域呈负相关关系;叶片全氮与原始光谱在整个波段内相关系数比较大的两个时期是座果期和果实生长期;叶片全磷与原始光谱在整个波段内相关系数大的时期是果实生长期;叶片全钾与原始光谱在可见光波段内相关系数大的时期是果实着色期,座果期和果期生长期的全钾与原始光谱相关系数均为达到显着相关水平,在采收成熟期达到显着相关的波段只有红光区波段716-731nm。而叶片一阶微分光谱与叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量进行相关性都有所提高。(4)对苹果叶片叶绿素SPAD值、叶片含水率和全氮、全磷、全钾含量与光谱特征参量进行回归分析,除叶片含水率的回归分析是基于整个生育期外,其他参量均是基于各个生育期,并且对苹果叶片叶绿素SPAD值和叶片含水率与植被指数进行了回归分析,找出不同生育期拟合较好的模型,并且进行精度检验,得到具有较好预测性和普适性的估测模型。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2015-05-20）
王晓星[3]（2015）在《夏玉米冠层光谱特征及其生理生态参量的高光谱估算模型》一文中研究指出农业的精准化是当今生产中突破高耗和低效、实现与环境和谐相处的根本方法,高光谱遥感可以及时获取农作物的生长状况信息。本文以夏玉米为研究对象,以大田实验为基础,借助高光谱遥感技术的理论与方法,分析玉米叶绿素、叶面积指数及叶片含水率的时空变化规律,分析生长过程中这些指标与光谱反射率间的量化关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数、红边参数、单波段和光谱指数的高光谱估算模型,充分体现了高光谱遥感技术在监测作物夏玉米叶绿素含量、叶面积指数及叶片含水率的技术优势,在我国农业大田植被快速、省力、简捷采集生长指标信息做出了必要的技术支撑,为科研工作者提供了获取农作物生长指标的技术途径,从而推进精准农业的继续发展。研究得到了以下结论:(1)夏玉米冠层光谱反射率曲线特征基本吻合于绿色作物的光谱反射率曲线特征。大体都是在蓝光范围和红光范围内有2处的植物光谱反射率比较低,即存在两个吸收带,在绿色植物光谱范围550 nm附近(即绿光范围内)光谱反射率比较高,出现一个反射峰。绿色植物的波段到710 nm附近光谱反射率值骤然变大,到了近红外波段范围后绿色植物光谱反射率值是比较稳定的,这样在近红外波段范围内就形成一个光谱反射率高平台。夏玉米光谱反射率曲线特征在不同生育时期是存在差异的,且差异比较明显。在可见光波段,从七叶到拔节,再到吐丝,反射率逐渐减小,从吐丝到灌浆,再到蜡熟,反射率逐渐增大;在绿色植物光谱反射率近红外波段范围内,从七叶到拔节,再到吐丝,夏玉米光谱反射率值逐渐上升,夏玉米生育期从吐丝期到灌浆期,再到夏玉米的最后一个研究阶段蜡熟期,其光谱反射率值一直处于下降趋势。(2)夏玉米在不同生育阶段650~740 nm之间光谱曲线值斜边(红边)有很大差异,具体体现在夏玉米红边从七叶期到拔节期,再到吐丝期,其680~760 nm之间光谱反射率斜边(红边)位置向右边偏移,即向着波长大的方向移动,夏玉米到吐丝期后,其680~760 nm之间光谱反射率斜边(红边位置)向波长小的那边偏移;同时随着夏玉米生育期的不断推移,夏玉米红边振幅和红边面积也出现与红边位置同样的变化特征,都是先增加后降低。(3)在叶绿素含量不同的情况下,夏玉米光谱反射率曲线值和680~760 nm范围内的红边特征是会存在很大差别的,夏玉米叶绿素含量越高,可见光范围内夏玉米反射率会呈现相反的趋势,即会越来越小,而近红外波段光谱反射率呈现相同的变化趋势;同时,夏玉米冠层光谱红边振幅和红边面积也与叶绿素含量呈现一致的变化趋势,即会随着叶绿素含量的增大而增大。利用植被指数、高光谱特征参数和红边参数来反演夏玉米叶绿素含量的模型中,从模型的决定系数、均方根误差和相对误差来看,植被指数对夏玉米叶绿素的反演效果最好。(4)在叶面积指数不同的情况下,夏玉米光谱反射率曲线值和和680~760 nm范围内的红边特征是会存在很大差别的,具体解释为,LAI值越高,可见光范围内夏玉米反射率会呈现相反的趋势,而800 nm以后的光谱曲线变化呈现相同变化趋势;夏玉米冠层光谱红边振幅和红边面积也与叶面积指数呈现一致的变化趋势,即随着叶面积指数的变大而增大。利用植被指数、高光谱特征参数和红边参数来反演夏玉米叶绿素和叶面积指数的模型中,从模型的决定系数、均方根误差和相对误差来看,植被指数对夏玉米叶面积指数的反演效果最好。(5)不同叶片含水率情况下夏玉米光谱特征和红边特征也会产生明显的差异,具体可以解释为:夏玉米冠层水平光谱曲线反射率值与叶片含水率变化呈现相反的变化趋势,即夏玉米叶片含水率越低,反射率曲线值越高;拔节期和灌浆期适合采用单波段法来反演夏玉米叶片含水率,而七叶期、吐丝期和蜡熟期更适合用光谱指数来建立叶片含水率模型。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2015-05-01）
唐树生,李杰[4]（2015）在《警犬生理参量的研究及应用初探》一文中研究指出生理参量是生物机体在正常的生命活动中各个器官的机能生存希望表现,具体主要是指心血管、循环、呼吸和神经四大系统中的血压、心电、心率、呼吸和脑电等一系列指标的数值反应及变化。目前,警犬生理参量在兽医临床医学的研究及应用较为突出,但在警犬技术工作中相关领域的研究鲜有报道。就目前警犬技术研究工作来看,仅把警犬的生理参量应用于警犬健康保障工作是远远不够的。本文就警犬生理参量在警犬技术的相关领域的研究及应用前景进行初探。(本文来源于《中国工作犬业》期刊2015年03期）
李军伟[5]（2011）在《基于高光谱遥感的樟树幼树生理生化参量的反演》一文中研究指出本文以樟树为研究对象,使用微型光纤光谱仪EPP2000-UVN-SR测定叶片和冠层光谱反射率,同步进行主要生理生化参量的测定,探讨基于地面光谱特征的生理生化参量的遥感提取,本研究的主要内容和结论如下：(1)不同月份樟树光谱反射率差异位于光谱绿峰、红谷与近红外区等光谱的敏感部位,而其他波段光谱反射率差异不明显；光谱反射率的一阶微分变化能清晰地反映出樟树光谱的变化特征：不同月份间,光谱曲线的位移现象不明显。(2)叶片在不同SPAD、含水量下光谱差异主要表现在光谱绿峰、红谷与近红外区等区域,表现出光谱反射率随SPAD值增大而减小、随叶片含水量增大而增大的明显特征。(3)在原始光谱、微分光谱与生化参量的相关性分析中,一阶微分的相关性明显优于原始光谱数据的相关性,虽然表现出极大的波动性,但一阶微分与生化参量的规律性更强,400nm～550nm,表现出规律性的增大或减小,直到出现峰值(谷值),550nm～680nm出现和前面相反的规律,750nm以后,表现出极大的波动,并且有极大的相关性值。一阶微分光谱能更好的反应光谱和生化参量之间的关系,主要是因为微分光谱能增大光谱信息,更好的反应光谱信息。(4)在光谱特征变量与生化参量的相关性分析中,叶面积指数、叶绿素a叶绿素b、叶绿素总量、氮、磷与单个的光谱参量相关性大,且最大相关系数也在单个光谱参量。而类胡萝卜素、含水量的相关性大多是复合光谱参量,且复合参量的相关性较单个参量的要好,相关系数要高；比值植被指数和归一化植被指数与生化参量的相关性更高,他们在一定程度上将生化变量的差异性放大。(5)叶绿素a、叶绿素总量、叶绿素b都在Dr处达到最大相关系数,叶面积指数的最大相关性系数点在Ro,类胡萝卜素、含水量在达到最大相关性的复合光谱参量也都包含SDr,Ro是红谷内最小的波段反射率,Dr是红边内一阶微分中的最大值,SDr是红边波长范围内一阶微分波段值的总和,说明红边参数适合反演相关的生化参量,而且微分参量较原始光谱参量表现出更大的相关性,这也是众多学者选择红边参数的原因。(6)很多植被指数的提出都是针对特定遥感器的,即多波度光谱,而高光谱遥感数据信息海量性,数据密集性,传统遥感光谱定义的波段对高光谱的数据不敏感,应该发展适合高光谱数据自身的植被指数。(7)本文建立的最优生理生化参量反演模型入下：叶绿素总量参量R750/R708,反演模型Y=2.828x2-5.188x+3.258,R2=0.397；叶片含水量参量(SDr-SDb)/(SDr+SDb),反演模型Y=24.77x2+16.54x+9.478,R2=0.562；叶面积指数参量Ro,反演模型Y=722.2x2+10.51x+4.368,R2=0.493；氮参量Dr,反演模型Y=-32543x2-235.9x+24.48,R2=0.50：磷参量Rg,反演模型Y=-0.181n(x)+0.155,R2=0.522。(本文来源于《华中农业大学》期刊2011-06-01）
生理参量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本研究以西北半湿润地区经济作物苹果为研究对象,通过野外观测采样和室内化学分析,分析了苹果叶片不同生育期原始光谱、生物生化参量及其养分的变化规律,建立了苹果叶片叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量的高光谱反演模型,实现了对苹果叶片生理生化参量的实时监测和养分的营养诊断,为指导果树施肥提供依据。主要研究内容及结论如下:(1)苹果冠层原始光谱在350-675nm的波段范围内终花期的反射率最高,果实生长期到果实着色期反射率逐渐降低,采收成熟期则有略微升高;在675-1350nm波段范围内,从终花期到果实着色期苹果冠层光谱的反射率随生育期的推进而升高,进入采收成熟期后光谱反射率下降;进入1350nm波段后终花期的光谱反射率最高,接下来是果实着色期、座果期和采收成熟期,并且进入1950nm后终花期的光谱反射率要远高于其他叁个时期。(2)随着苹果叶片叶绿素SPAD值的递增“红边”位置向着长波方向移动。叶片叶绿素SPAD值、全钾含量从座果期到果实着色期逐渐升高,进入采收成熟期开始递减;而叶片含水率、全氮和全磷含量的变化趋势则是在座果期到果实着色期含量逐渐减少,采收成熟期含量又有所上升。(3)对苹果叶片原始光谱反射率及一阶微分光谱与叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量进行相关性分析。不同生育期原始光谱与叶片叶绿素SPAD值在可见光区域呈负相关关系;叶片全氮与原始光谱在整个波段内相关系数比较大的两个时期是座果期和果实生长期;叶片全磷与原始光谱在整个波段内相关系数大的时期是果实生长期;叶片全钾与原始光谱在可见光波段内相关系数大的时期是果实着色期,座果期和果期生长期的全钾与原始光谱相关系数均为达到显着相关水平,在采收成熟期达到显着相关的波段只有红光区波段716-731nm。而叶片一阶微分光谱与叶绿素SPAD值、叶片含水率和叶片全氮、全磷、全钾含量进行相关性都有所提高。(4)对苹果叶片叶绿素SPAD值、叶片含水率和全氮、全磷、全钾含量与光谱特征参量进行回归分析,除叶片含水率的回归分析是基于整个生育期外,其他参量均是基于各个生育期,并且对苹果叶片叶绿素SPAD值和叶片含水率与植被指数进行了回归分析,找出不同生育期拟合较好的模型,并且进行精度检验,得到具有较好预测性和普适性的估测模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生理参量论文参考文献
[1].黄庆国,徐虎,马卫国,汪斌,曹剑.昆明犬自由状态下的生理参量数据模块的建立[C].第19次全国犬业科技学术研讨会论文集.2019
[2].张晓华.苹果叶片生理生化参量及其养分的高光谱遥感监测[D].西北农林科技大学.2015
[3].王晓星.夏玉米冠层光谱特征及其生理生态参量的高光谱估算模型[D].西北农林科技大学.2015
[4].唐树生,李杰.警犬生理参量的研究及应用初探[J].中国工作犬业.2015
[5].李军伟.基于高光谱遥感的樟树幼树生理生化参量的反演[D].华中农业大学.2011