平欧杂种榛树干茎流对环境因子的响应

【目的】研究不同环境因子对平欧杂种榛茎流速率的影响,分析树体茎流速率变化,为榛树的水分管理提供理论依据。【方法】以平欧杂种榛新榛1号(84-254)为材料,利用FLGS-TDP插针式茎流计连续监测平欧杂种榛的茎流速率,分析平欧杂种榛茎流速率的变化规律及其与环境因子的相关性。【结果】平欧杂种榛在不同月份相同天气和相同月份不同天气下,茎流速率均呈倒“U”型变化曲线。在不同天气下各月的茎流速率均表现为晴天＞多云＞阴天,5月茎流速率变化幅度最小。5月晴天和阴天天气下,影响茎流速率的主要环境因子为大气温度,而多云天气下为太阳辐射,6、7和8月影响茎流速率的主要环境因子为大气温度。【结论】晴天茎流速率大于阴天和多云天,7月茎流速率变化幅度最大。大气温度和太阳辐射是影响平欧杂种榛茎流的主要环境因子。     

滴灌条件下枣园蒸散量的显著气象因子分析

【目的】研究不同参考作物蒸散量(ET₀)与显著气象因子的相关性,分析各显著气象因子对滴灌枣园实际蒸散量(ET_c)的贡献率。【方法】在阿克苏地区枣树滴灌试验,选取Penman-Monteith(PM)、Hargreaves-Samani(HS)、Priestley-Taylo(PT)模型,采用多元线性回归分析不同ET₀的显著气象因子,以及各显著气象因子对枣园ET_c的贡献率。【结果】平均相对湿度(RH)与ET₀呈负相关,太阳辐射(R_n)、天顶辐射(R_a)、最高温度(T_max)、最低温度(T_min)、平均温度(T)、风速(U)与ET₀呈正相关;各模型的显著气象因子对ET_c贡献率为:PM-R_n(62.6%)、U(19.9%)、T(11.8%)和RH(5.7%);HS-T_max(55.1%)、T_min(30.1%)、R_a(11.6%)和T(3.2%);PT-R_n(84.1%)、T(12%)和T_min(3.9%)。【结论】T_max及R_n对滴灌枣园ET_c贡献率最大。     

棉田烟粉虱的为害及其经济阈值分析

【目的】 研究烟粉虱对棉花为害性及棉田烟粉虱的防治指标,为棉田烟粉虱防控提供理论依据。【方法】 采用田间试验、田间烟粉虱虫量系统调查、棉花产量测定的方法,分析烟粉虱对棉花为害性及防治数据,建立棉田烟粉虱的经济阈值。【结果】 烟粉虱对棉花单株结铃数、单株籽棉重、皮棉单产等均有明显的影响,但对单铃重没有明显的影响;虫口密度(x)与棉花单株结铃数(Y₁)、单株籽棉重(Y₂)、皮棉单产(Y₃)等指标的回归方程分别为:Y₁= 12.242 e^{-0.008 x} (r = 0.912 7^**),Y₂= 29.07e^{-0.009 6x} (r=0.894 4^**),Y₃= 29.07 e^{-0.009 6x}(r=0.894 4^**),虫口密度与棉花单株铃重、衣分没有明显的相关关系。烟粉虱对棉花纤维长度有明显影响,虫量与棉花纤维长度(Y₄)回归方程为:Y₄ = -0.004 6x + 28.409 r=0.607^*。【结论】 烟粉虱影响棉花产量和品质。棉田烟粉虱的经济和阈值以若虫计为1.9头/cm²。     

塔里木河流域上游水库鲤年龄与生长

【目的】研究塔里木河流域上游水库鲤的年龄与生长。【方法】2015～2016年,采样观察对塔里木河流域上游水库鲤,运用传统生物学测量方法鉴定年龄,分析其生长特征。【结果】塔里木河流域上游水库的鲤,年龄均值为2.80±0.286⁺,年龄结构不符合正太分布,优势年龄个体1⁺;体长和体重相关方程为:W=0.087 2L^2.506(R²=0.878);体长和肠长的关系式为: L_I =3.091 3 L-50.588(R²=0.795 5);上游水库鲤的渐进体长L∞=69.57 cm,生产系数k=0.12,W∞=3 610.79 g,t₀ = - 0.65,t_i=1.65⁺ ;种群总体(n=40)体长和体重生长方程为:L_t = 69.58 (1-e^{-0.12 (t + 0.65)}) 和W_t = 3 610.79 (1-e^{-0.12 (t + 0.65)})^2.506。种群总体成熟系数和丰满度:GSI＝(12.38±1.69)和K＝(72.71±1.62)。【结论】塔里木河流域上游水库鲤属于异速生长,适应性较强,生长性状不稳定,在种群动态和渔业生态平衡,起到了一定的作用。     

新疆开都河长身高原鳅的年龄与生长的关系

【目的】研究塔里木河流域开都河长身高原鳅的年龄与生长的关系。【方法】2017～2019年通过对塔里木河流域开都河长身高原鳅的采样观察,运用经典生物学测量方法鉴定年龄,分析其生长性状。【结果】开都河长身高原鳅,年龄均值为3.06±0.11⁺,年龄结构不符合正态分布,优势年龄个体2⁺;体长和体重相关方程为:W=0.013 3L^{2.809 4}(R²=0.745 9);体长和肠长的关系式为: L_I=0.730 L -2.74(R²=0.981 8);长身高原鳅渐进体长L∞=23.75 cm,生产系数k=0.64,W∞=97.42 g,t ₀ = - 0.70,t_i=9.14⁺ ;种群总体(n=139)体长和体重生长方程为:L_t = 23.75 (1-e^{-0.64 (t + 0.7)}) 和W_t= 97.42 (1-e^{-0.64 (t} + 0.7))^{2.809 4}。种群总体成熟系数和丰满度:GSI＝27.20±1.80和K＝0.88±0.26。【结论】塔里木河流域开都河长身高原鳅属于异速生长,适应性较强,生长性状不稳定,在种群动态和渔业生态平衡,起到了一定的作用。     

基于品种和氮肥的棉花叶色值、叶片氮含量及产量估测

【目的】棉花叶色和叶片氮含量在各生育时期的变化规律,研究叶色、叶片氮含量与产量的相关性,基于棉花叶色和叶片氮含量的产量估测。【方法】以新陆早45号、新陆早58号、新陆早62号、新陆早50号、鲁棉研24号为材料,设置4个施氮水平:N0(不施氮对照)、N1(120 kg/hm²)、N2(240 kg/hm²)、N3(360 kg/hm²),采用两因素完全随机区组设计,共20个处理,重复3次。【结果】(1)叶色值在全生育期变化趋势为吐絮期＞铃期＞花铃期＞盛蕾期＞现蕾期,叶片氮含量在全生育期变化趋势为花铃期＞铃期＞吐絮期＞现蕾期＞蕾期;(2)棉花叶色值、叶片氮含量、产量均呈线性正相关。其中棉花叶色值与叶片氮R²达0.37^**,叶色值与产量的R²达0.56^**,叶片氮含量与产量的R²达0.61^**;(3)通过产量对叶色值和叶片氮含量的响应特征,可基于二者实现棉花测产,产量估测方程为Y=363.48-65.175^*S+274.079^*N,R²达0.69(S指叶色值,N指叶片氮含量,Y指产量)。【结论】各棉花品种均在N3处理下产量最高,且通过叶色值和叶片氮含量实现棉花产量估测,在棉花测产中是较其它估产更精准的一种方法。     

开都河新疆裸重唇鱼生物学特性

【目的】研究开都河新疆裸重唇鱼的系统生物学。【方法】 2017～2019年通过采集开都河新疆裸重唇鱼,运用经典生物学方法,观测其分类形态、分析年龄与生长,研究生物学特性。【结果】 开都河新疆裸重唇鱼,形态特征与其他水系差异小,体背色泽差异较大;年龄范围1～8⁺,均值为5.08±0.17⁺,不符合正态分布,个体优势年龄6⁺;体长和体重均值分别为(16.76±5.66) cm和(71.56±5.66) g,不符合正态分布;体长和体重相关方程为:W_总=0.051 9L^{2.466 5}(R²=0.932 7),属异速生长;体长与其他性状成直线相关;新疆裸重唇鱼渐进体长L∞=37.72 cm,生长系数k=0.133 8,W∞=375.77 g,t ₀ = - 1.75,t_i=7.03⁺ ;种群总体(n=139)体长和体重生长方程为:L_t = 37.72 (1-e^{-0.133 8 (t + 1.75)})和W_t =375.77 (1-e^{-0.133 8 (t + 1.75)})^{2.466 5}。种群总体成熟系数和丰满度:GSI＝7.85±1.03和K＝1.70±0.84。【结论】 开都河新疆裸重唇鱼栖息于上游段,喜冷水,外形色泽不同,年龄组成较大,异速生长,适应性较强,生长性状较稳定,拐点年龄较大,生长缓慢,资源锐减。     

‘寒富’苹果树茎流特征及其对环境因子的响应

【目的】果树蒸腾规律集中体现在其茎流特征上,研究东北地区‘寒富’苹果Malus pumila Mill（‘Hanfu’）树蒸腾耗水规律,为制定适宜的灌溉制度提供理论依据。【方法】采用热扩散式茎流计（TDP）于2017年5—10月连续监测‘寒富’苹果树幼果期至落叶期的茎流速率,用果园内自动气象站获取气象数据;分析‘寒富’苹果树茎流特征及其与环境因子间的关系,建立树干茎流速率与环境因子的关系模型。【结果】‘寒富’苹果树单日茎流速率呈现昼高夜低的单峰“几”字型变化,夜间茎流速率变化稳定,零点到日出的时间段内茎流速率变化平缓且接近于0,日落后到次日零点的时间段内仍然保持较高的茎流速率水平。果树生长周期中,茎流启动时间和下降时间较集中,到达峰值的时间较分散。夜间茎流量占比为10月>9月>5月>6月>8月>7月,10月夜间茎流量占比达到33.69%,7月夜间茎流量占比仅为4.57%。瞬时尺度下环境因子与‘寒富’果树茎流相关性程度大小为：太阳辐射>大气温度>风速>水汽压差>相对湿度>30 cm土层温度;‘寒富’苹果树茎流速率和各环境因子的多元回归方程为：V=6.441+0.012Rn+1.874T–0.577Ts,_5cm+1.915Ws–9.766VPD–0.362RH,方程的相关系数R ²为0.842。茎流与10 cm土层含水率在日尺度下显著正相关,相关性系数为0.521,与其他土层含水率相关性不显著。 【结论】东北冷凉地区‘寒富’苹果树在6—9月蒸腾量较大,蒸腾受太阳辐射、风速等环境因子影响程度高,应注意在果实膨大期,尤其7、8月及时补充灌水,灌水时间宜避开太阳辐射最强的时间段,选在日出前或在日落后,以减少蒸发造成的水分损耗。     

种植密度对滴灌冬小麦茎秆特性及抗倒伏性能的影响

【目的】 研究新疆滴灌冬小麦抗倒伏性能适宜播种密度。【方法】在大田试验条件下,于2016~2017年冬小麦生长季,采用单因子随机区组设计,设置四个播种密度处理:M₁(525×10⁴粒 / hm²),M₂(600×10⁴粒/ hm²),M₃(675×10⁴粒/ hm²),M₄(750×10⁴粒/ hm²)。研究不同种植密度对滴灌冬小麦株高、重心高度、基部节间长度、基部节间茎粗、茎秆鲜重等形态特征和茎秆基部节间抗折力、茎秆基部节间充实度、木质素含量等理化特征的影响,以及对田间倒伏率和对产量因素的影响。【结果】滴灌冬小麦株高、基部节间长和重心高度均随着播种密度的增大而增大,茎秆基部节间木质素含量和充实度均随着密度的增加而降低。随着密度的增大各处理茎秆抗倒伏指数呈降低的趋势;产量以M₂处理为最高,为7 371.19 kg/ hm²,分别较M₃、M₁和M₄处理增加1.82%、3.45%和10.77%;田间倒伏率以M₄处理为最高,为61.1%。【结论】种植密度为675×10⁴粒/ hm²时,滴灌冬小麦籽粒产量最高,茎秆高度适宜,重心高度相对较低,抗倒伏指数相对较高。     

枣树茎流变化及其与环境因子的关系

研究不同天气条件下枣树茎流变化规律及其与环境因子的关系,为枣树水分利用规律提供理论依据。方法是利用热扩散式茎流仪、HOBO小气候仪分别对枣树茎流速率和环境因子进行连续观测,对枣树茎流变化规律及其与环境因子的关系进行分析。分析结果为不同天气条件下,枣树茎流速率峰值、日均茎流速率和日累计茎流量均呈现出晴>阴>雨的规律。晴天与雨天条件下,太阳辐射是影响茎流速率的主导因子;阴天条件下,空气温度是影响茎流速率的主导因子。结论表明枣树茎流速率与各环境因子显著相关,枣树耗水量从高到低依次为:晴天、阴天、雨天。     

基于冠气温差的阿克苏成龄红枣缺水诊断及预测

【目的】研究基于冠气温差的阿克苏地区红枣水分亏缺诊断及预测,提出以冠气温差作为水分亏缺指标,指导阿克苏地区红枣的精准灌溉。【方法】采用红外测温仪测得枣树各生育阶段冠气温差,结合采集的土壤相对含水量RSW、冠层净辐射值R_n、风速V、空气温度T_a和湿度RH,以彭曼公式为理论模型,分析红枣冠气温差与土壤墒情及气象因子的关系,并以红枣各生育期适宜的土壤相对含水量上限值对应的冠气温差作为水分亏缺的判断指标。【结果】红枣各生育期晴天ΔT随时间表现出单峰抛物线关系,阴天ΔT随时间表现出多峰曲线关系,阴天日ΔT绝对值明显低于晴天日,ΔT峰值均出现在13:00~14:00;ΔT与RSW、R_n、V、Ta及RH的多元线性回归分析表明,RSW和Rn与ΔT有明显的相关关系,其他因素不显著;考虑RSW和R_n的ΔT回归模型表达式为ΔT=4.8-11.7RSW+0.003R_n,只考虑RSW的ΔT回归模型表达式为ΔT=5.5-12.2RSW。【结论】阿克苏地区红枣萌芽期和展叶期临界冠气温差为-2.43℃,开花期和幼果膨大期临界-3.04℃,果实成熟期临界冠气温差为-1.82℃,当晴天日14∶00实测冠气温差高于对应生育期的临界冠气温差时,需灌溉,否则不需要灌溉。     

基于品质指标预测北京烤鸭的中心温度

【目的】解决烤鸭传统挂炉烤制过程中中心温度难以在线精确监测的问题。【方法】通过测定烤鸭的品质指标,利用多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量回归、人工神经网络等方法对北京烤鸭中心温度进行在线客观预测。【结果】烤鸭胸肉的L*、a*、b*、脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白、高铁肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等指标均可用于有效识别北京烤鸭的中心温度;线性模型多元线性回归和偏最小二乘回归的预测集决定系数R ²_C分别为0.9543和0.9384,均方根误差SEC分别为5.8205℃和6.7634℃,MLR模型预测效果优于偏最小二乘回归模型;非线性模型支持向量回归优于人工神经网络模型,其预测集决定系数R ²_C和交叉验证决定系数R ²_CV分别为0.9837和0.9496,均方根误差SEC和交叉验证均方根误差SECV分别为3.5215℃和6.1236℃,北京烤鸭中心温度预测模型构建以支持向量回归模型效果最好;支持向量回归验证集的决定系数R ²_V较高,达到0.9748,均方根误差SEV为5.5204℃,结合建模结果得出支持向量回归模型预测挂炉烤制北京烤鸭的中心温度效果最佳。【结论】北京烤鸭胸肉的色度、肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等可有效识别北京烤鸭的中心温度;基于品质指标的SVR模型可准确预测烤鸭的中心温度。     

不同果树间作对花生生育动态及产量的影响

【目的】 研究花生在不同间作果树下的开花结实、生长规律及产量状况。【方法】 以花育25号、花育33号、山花7号、山花9号为参试材料,分析花生在枣树、巴旦木2种果树下的开花结实、干物质积累、产量性状等指标。【结果】 (1)不同果树间作下花生主要开花时间在第10~27 d,枣树间作较巴旦木间作花生总开花量多;(2)红枣间作下花生根、茎、叶干重积累更快,幼苗期2种间作果树下花生营养生长表现一致,随生育期的进展,营养体与生育体比值(V/R)发生变化,苗期最大后逐渐减小;(3)同一果树间作下,不同花生品种间的主茎高、侧枝长差异显著,花育22号、花育33号较山花7号、山花9号更强壮;(4)枣树间作下花生单株结果数、单株产量较巴旦木间作高。【结论】 红枣适宜间作品种为花育22号,巴旦木适宜间作品种为花育22号、花育33号,红枣更适宜与花生间作。     

Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Spectrum and Texture Feature of Images from Low Altitude Unmanned Aerial Vehicle

【Objective】 Based on the high spatial resolution images of unmanned aerial vehicle (UAV), the effects of removing soil background information and increasing image texture information on the inversion of cotton plant nitrogen concentration were investigated, in order to provide new technology for accurate estimation of cotton nitrogen nutrition status. 【Method】 Cotton water and nitrogen coupling experiment was conducted, and UAV images and plant nitrogen concentration data were measured during different cotton growth stages. Based on the above data, the effect of soil background on cotton canopy spectrum was firstly investigated. Secondly, the correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration were analyzed. Finally, the obtained data was divided into calibration dataset and validation dataset. Different scenarios, including before and after removing the soil background, and adding texture features, were set. The inversion models of plant nitrogen concentration under various scenarios were designed by using the coupled method of spectral indexes and principal component regression, and the performances of the models were compared. 【Result】 The soil background had an effect on the cotton canopy spectrum, and the trends were not the same at different growth stages. There existed significant correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration. For the scenarios before removal soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had determination coefficient (R ²) value of 0.33 and root mean square error (RMSE) value of 0.21% during model calibration, and R ² value of 0.19 and RMSE value of 0.23% during validation. For the scenarios after removing soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.38 and RMSE value of 0.20% during model calibration, and R ² value of 0.30 and RMSE value of 0.21% during validation. For the scenarios adding image texture information, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.57 and RMSE value of 0.17% during model calibration, and R ² value of 0.42 and RMSE value of 0.19% during validation. 【Conclusion】 Based on high spatial resolution images of low-altitude UAVs, both removing soil background and adding image texture information could improve the inversion accuracy of cotton plant nitrogen concentration. Image texture could be considered as important information to support prediction of crop nitrogen nutrition status using UAV images.     

基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究

【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。