宁麦18的产量表现及产量结构分析

宁麦18是采用改良集团法育成的高产、稳产、多抗、弱筋小麦新品种。利用2008~2011年江苏省淮南组和国家长江中下游冬麦组区域试验以及生产试验资料,对宁麦18的丰产性、稳产性以及产量构成因素进行分析。结果表明:宁麦18在参试品种中平均产量均为第1位,江苏省区试和生产试验分别比对照增产9.8%和4.6%,国家区试和生产试验分别比对照增产7.8%和7.2%。宁麦18适应度较高,变异系数、回归系数和Shukla变异系数均较低,具有广泛的适应性和较好的稳产性。宁麦18平均穗数486.7万/hm2、穗粒数41.4粒、千粒重35.7 g,产量三因素协调性较好。穗数、穗粒数与产量分别呈极显著和显著正相关。穗数对产量的直接作用最大,其次是穗粒数,千粒重的作用较小。因此,在宁麦18的高产栽培中,应在保证足够穗数的基础上,增加穗粒数和稳定提高千粒重。     

宁麦20丰产性、稳产性及产量构成因素分析

利用2009～2012年度江苏省淮南片小麦区域试验和生产试验资料,对宁麦20的丰产性、稳产性以及产量构成因素进行了分析。宁麦20具有较好的丰产性和稳产性,其产量水平主要分布在6000～7500 kg/hm2,平均穗数为465.6万/hm2,平均穗粒数为38.3粒,平均千粒重为38.2 g。相关分析结果表明,穗数与产量呈极显著正相关,穗粒数、千粒重均与产量相关不显著。通径分析结果表明,穗粒数对产量的直接作用最大,其次是穗数,千粒重的作用最小。     

国审小麦品种濉1309产量相关参数分析

利用丰乐—新世纪联合体黄淮南片3年67点次试验数据，对参试品种丰产性、稳产性和适应性进行分析。结果表明，濉1309比对照显著增产，产量离优度低于参试种平均值和对照，丰产性突出；在变异系数分析中，高稳系数高于参试种平均值和对照，表现出在高产前提下稳产性强；适应度高于参试种平均值近20个百分点，≥2%的增产点率超过80%，回归系数接近1，在皖豫苏陕分别统计，3年均增产且增产率超过4.5%；抗冻抗倒，适应性较广；三要素协调，产量与有效穗数、千粒重显著正相关，通径系数以直接作用为主，依次为千粒重>有效穗>每穗粒数。濉1309是适合黄淮南片进一步推广利用的突破性小麦新品种。     

江麦23丰产稳产性及产量构成因素分析

根据江苏省2013—2017年淮北小麦品种试验4年汇总数据,分析了江麦23的丰产性、稳产性、适应性及产量构成要素。结果表明,江麦23是一个具有良好的丰产性(较对照淮麦20增产3.13%～5.79%)、稳产性(3年高稳系数HSC高于对照)、适应能力较强(4年适应度高于对照)的小麦新品种,适宜在淮北地区推广种植。此外,产量构成三要素分析表明千粒重对产量的直接作用最大,其次是穗数,穗粒数对产量的直接作用最小。因此,在稳定穗粒数的前提下,提高千粒重和增加有效穗数是提高江麦23产量的关键。     

小麦新品种鲁原502高产稳产性分析及其育种启示

利用国家和省级小麦区域试验数据对小麦新品种鲁原502进行高产和稳产性分析,结果表明:鲁原502的产量构成三因素具备极强的调节能力;在山东、河北和山西省小麦区试中666.7m2平均产量分别达574.3、517.1、526.9 kg,较对照品种石4185分别增产11.21%、8.40%和7.65%,均达到极显著水平,表现出高产特性;在黄淮北片试验中变异系数较舜麦1718和石4185小,较邯6172高,综合考虑其变异系数及其在试验中产量均值的表现,该品种又表现出稳产特性。该品种的育成表明,增加穗粒数和改良株型、增强抗倒伏能力和提高收获指数是山东省今后育种的主要目标,产量构成三因素——穗(单位面积穗数)、粒(每穗粒数)、重(千粒重)应协调发展,以666.7m2穗数40.0万、穗粒数40粒左右、千粒重45 g以上为宜。     

杂交粳稻的优势及产量稳定性分析

1997年度江苏省杂交中粳稻区试结果表明：（1）参试的杂交中粳稻,其杂种优势主要体现在穗、粒等穗型指标上,而穗数等群体指标和结实率明显低于武育粳3号;（2）各产量因素对环境变化的反应不一,其平均变异系数大小顺序为;穗数＞每穗实粒数＞结实率＞每穗总粒数＞千粒重;（3）综合丰产性和稳产性分析,泗优418不仅产量高,而且稳产性好。     

杂交粳稻的优势及产量稳定性分析

１９９７年度江苏省杂交中粳稻区试结果表明：（１）参试的杂交中粳稻，其杂种优势主要体现在穗、粒等穗型指标上，而穗数等群体指标和结实率明显优于武育粳３号；（２）各产量因素对环境变化的反应不一，其平均变异系数大小顺序为：穗数〉每穗实粒数〉结实率〉每穗总粒数〉千粒重；（３）综合丰产性和稳产性分析，泗优４１８不仅产量高，而且稳产性好。     

博优组合的产量构成因素分析

通过对参加2007年漳州市晚稻区试中的4个博优组合--博优270、博优586、博优黄占、博优253(CK)的产量及其构成因素的变异分析、相关分析和通径分析,结果表明:在产量构成因素中,变异系数最大的是每穗总粒数,其次是有效穗;高产组合的千粒重和每穗总粒数分别较低产组合增加8.04%和4.80%;每穗总粒数和有效穗分别与产量呈极显著和显著正相关;4个产量构成因素对产量的贡献率依次为每穗总粒数＞有效穗＞结实率＞千粒重;每穗总粒数与有效穗是一对主要矛盾.因此,育种中通过选用千粒重大、穗大粒多的恢复系与博优A配组,是提高博优组合产量水平的可行途径;生产上应在保证穗数的条件下,力争大穗,提高结实率和千粒重,才能充分发挥高产博优组合的高产潜力.     

宁麦14的高产特性及适宜密度和肥料运筹技术研究

宁麦14的高产、稳产性能十分突出,在江苏省淮南地区2003-2006年连续3年区试和生产试验的28点(次)中,平均产量位次均居第一,不仅比对照品种扬麦158或扬麦11增产,而且也比其他所有参试品种增产,平均增产6 706.65～7 319.55 kg/hm2,增产幅度为2.17%～15.83%.该品种的穗、粒、重三因素较协调,一般产量结构为有效穗465万～495万/hm2,不低于对照品种,平均每穗实粒数38粒,比对照品种多2粒,千粒重41～42 g,比对照品种高2～3 g.宁麦14株高适中(85 cm左右),株型较紧凑,耐肥抗倒性较强,根据相关试验研究结果,较适合密植和较高肥水栽培.本试验区大面积生产上作中高产栽培(6 000 kg/hm2以上),较适宜的基本苗应在225～300万/hm2,相应的肥料运筹为纯氮225万～300 kg/hm2.     

温光敏两系杂交小麦云杂5号丰产性、稳产性及产量构成因素分析

利用2002年至2004年云南省温光敏两系杂交小麦新组合区域试验资料,对云杂5号的丰产性、稳产性及产量构成因素进行了分析。结果表明:云杂5号产量的变异系数和回归系数均小于对照品种,因此具有较好的稳产性;各产量构成因素的变异系数大小依次为:有效穗(c.v.%=9.77)>穗粒数(c.v.%=9.06)>千粒重(c.v.%=2.99);与产量相关程度为:千粒重(r3y=0.9323)>有效穗(r1y=0.8821)>穗粒数(r2y=0.7616);对产量的直接影响为:千粒重(P3y=0.4895)>有效穗(P1y=0.4715)>穗粒数(P2y=0.1350)。因此云杂5号的优化高产栽培措施应以调控有效穗数为主,兼顾穗粒数和千粒重,以达到高产目标。     

Grain Yield Mapping: Yield Sensing,Yield Reconstruction,and Errors

Research findings are reviewed focusing on yield sensing methods, yield reconstruction, mapping, and errors. Yield sensing methods were explained and yield mapping process was briefly introduced. Grain flow through different combines was explained and the effects of combine dynamics on yield measurement accuracy were discussed. Other errors caused by various sensors that are utilized by a yield monitor were included. It was concluded that with proper installation, calibration, and operation of yield monitors, sufficient accuracy can be achieved in yield measurements to make site-specific decisions. Nevertheless, attention must be paid when interpreting yield maps since yield measurement accuracy can vary depending upon the measurement principle, combine grain flow model, size of management area chosen, and the operator's capabilities and carefulness in following instructions to obtain the best accuracy possible under varying field operating conditions. Some of the errors can be filtered out by careful analysis of the raw yield (or flow rate) data provided by yield monitors. Researchers have focused on crop flow models to improve yield reconstruction process. A yield reconstruction algorithm that effectively handles non-linear combine dynamics has not been developed by researchers yet. More efforts towards yield reconstruction should be encouraged.     

Frequency Analysis of Yield for Delineating Yield Response Zones

The yield in any given field or management zone is a product of interaction between many soil properties and production inputs. Therefore, multi-year yield maps may give better insight into determining potential management zones. This research was conducted to develop a methodology to delineate yield response zones by using two-state frequency analysis conducted on yield maps for 3 years on two commercial corn fields near Wiggins, Colorado. A zone was identified by the number of years that yield was equal and greater than the average yield in a given year. Classes producing statistically similar yield were combined resulting in three potential yield zones. Results indicated that the variability of yield over time and space could successfully be assessed at the same time without the drawbacks of averaging data from different years. Frequency analysis of multi-year yield data could be an effective way to establish yield response zones. Seventeen percent of the field #1 consistently produced lower yield than the mean while 43 of the field produced yield over the mean. Corresponding values for field #2 were 6% and 42%.The remainder of the fields produced fluctuating yields between years. These spatially and temporally sound yield response maps could be used to identify the yield-limiting factors in zones where yield is either low or fluctuating. Yield response maps could also be helpful to delineate potential management zones with the help of resource zones such as electrical conductivity and soil maps, along with the directed soil sampling results.     

密度对玉米产量（＞15 000 kg•hm-2）及其产量构成因子的影响

【目的】研究密度对高产玉米（＞15 000 kg•hm-2）产量及其构成因子的影响,揭示高产玉米产量形成机制,为玉米持续稳定高产提供依据。【方法】连续两年在新疆和宁夏高产玉米区,以郑单958为试材,以1.5万株/hm2为一个密度梯度,设置从1.5万株/hm2至18万株/hm2不同密度处理,充分满足水肥需求,进行高产栽培实践,在实现高产基础之上分析其产量及产量构成因子特征。【结果】两年多点共68个处理,最低和最高单产分别为7 675.5和20 503.5 kg•hm-2,其中有47个处理达到15 000 kg•hm-2以上的产量;对产量构成特征的分析表明,要达到15 000 kg•hm-2以上的高产,最低、最高密度分别为5.25万株/hm2和16.28万株/hm2;最低、最高收获穗数分别为6.66万穗/hm2和13.84万穗/hm2;最低、最高穗粒数分别为365和657粒;最低、最高千粒重分别为237和404 g。【结论】密度与单产呈抛物线关系,以10.5万株/hm2密度处理单产最高;随着产量的提高,种植密度、单位面积穗数、穗粒数和千粒重表现出最适值范围变窄的趋势。随种植密度增加,单位面积穗数呈增加趋势,穗粒数和千粒重呈下降趋势,而单位面积粒数呈增加并趋于不变趋势。     

高产、稳产小麦新品种——邢麦6号

介绍了刑麦6号小麦品种的特征特性、生物学特性、产量表现、适宜区域和栽培技术要点。     

水稻产量构成因素与产量的分析

通过对辽宁省14个水稻栽培品种的产量与产量构成因素进行相关分析、通径分析和多元回归分析。结果表明:.每穗粒数、结实率、千粒重与产量均呈正相关,而穴穗数与产量成负相关。除穴穗数以外,其它任何性状的提高都将不同程度地促进产量增加;4个因素与产量的偏相关系数均为正值。通径分析表明:四个产量构成因素与产量的直接通径系数均为正值,其中穗粒数对产量的直接效应最大(2.2387),其次是穴穗数(1.4853)。但穴穗数通过穗粒数对产量的间接负向效应较大。所以通径分析能够较客观的反映各因素对产量影响的大小。因此在今后的高产水稻新品种的选育中,应注重穗粒数的选择,同时保证一定的结实率和千粒重,穴穗数可以适当放宽。     

小麦5个产量性状与产量的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析法,对小麦9个组合的5个主要数量性状与籽粒产量进行分析.结果表明:小麦的产量与各产量性状关联度的大小顺序为穗数＞生育期＞穗粒数＞株高＞千粒重.     

芝麻产量性状与产量的灰色关联度分析

对芝麻9个品种9个数量性状与产量灰色关联度分析结果表明,产量与各产量性状的关联度大小顺序为:单株蒴果数》每蒴粒数>千粒重>始蒴高度>株高>全生育期>分枝数>空稍高度。芝麻产量主要取决于与其关联度较高的单株蒴果数、每蒴粒数、千粒重等性状。     

利用灰色关联度评价玉米新组合产量与产量构成因子的关系

通过对11个杂交组合的产量和8个产量因素进行灰色关联分析,以明确玉米产量和产量构成因素之间的关系。结果表明:影响产量的8个因素中,其大小顺序为出籽率>穗长>行粒数>穗位高>株高>穗粗>穗行数>百粒重。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。