简介:本文从雨养作物产量差大小、产量差的解释因素、缩小产量差的途径等方面综述了近10a,特别是近5a雨养作物产量差研究最新进展,回顾了雨养潜在产量、实际产量、雨养作物产量差的概念、内涵及研究方法,对最新研究提出的作物系统潜在产量与作物系统产量差概念也进行了阐述。根据潜在产量获取方法的不同,可以将产量差分为基于模型的产量差、基于试验的产量差和基于农户的产量差。作物系统产量潜力是指单位面积土地在单位时间内多种作物组合的最高产量,作物系统产量差是指现有的作物系统实际产量与作物系统潜在产量的差值。产量差的解释因素可以分为五类,包括气候因素、土壤因素、作物和农场管理因素、农场特征因素和社会经济因素。缩小雨养作物产量差应主要围绕三大领域,即育种、遗传学与生理学研究;品种选择、播种日期、播种密度、施肥量、杂草与病虫害管理等优化措施;提高土壤质量(如土壤酸碱度、土壤紧实度、土壤有机碳含量等状况的改善)。无论是发达国家还是发展中国家的雨养农业区,均存在提升作物平均产量的空间(产量差从0.5-5t·ha^-1不等)。未来中国雨养作物产量差的研究应进一步致力于基于多作物模型模拟方法的产量差研究;基于不同降水年型的作物产量差分析;以及作物系统产量潜力与产量差研究。
简介:为了有效配备人员资源以提高订单式生产(Make-To-Order,MTO)企业的产能与效率,根据"学习曲线"原理,建立了学习率与不合格率之间的函数关系。在此基础上,以降低产品不合格率和生产成本作为生产优化目标,考虑员工学习曲线对不合格率的动态作用特征,构建了基于"学习曲线"原理的投产量数学模型。通过不合格率服从均匀分布对该数学模型进行分析,得到:最优投产量随着需求量和欠产再投产准备费用的增加而增加,随着产品不合格单位处理成本增加而减少。以某铝业生产某种产品为例,具体分析了投产量数学模型的求解过程,得到工人学习率的提高降低了投产量和企业的投产期望成本。所提出的不合格率均匀分布基于"学习曲线"原理的投产量数学模型和数学分析求导方法对求解投产量问题是可行和有效的。