小麦阶段性冻害的生理机制及预防途径研究进展

为系统了解小麦抗寒性研究现状,从遗传、生理、栽培、遥感等方面对小麦阶段性冻害发生的生理机制及预防途径的研究进展进行了总结和评述。小麦抗寒性受多个微效基因控制,低温锻炼激发这些基因,诱导冻蛋白或冷激蛋白的合成和功能表达;低温补偿系统、植株营养以及水分代谢的失衡是小麦冻害发生的主要生理原因;通过品种选择、适当晚播、提高播种质量、合理施肥、生物化学调控可提高小麦抗寒性,减少冻害发生和危害;利用遥感监测可对小麦冻害做出快速有效的评估。     

综合近红外-红波段-短波红外三波段光谱特征空间的小麦冠层含水量反演

为提高返青期-拔节期-开花期-灌浆期不同覆盖条件下小麦冠层含水量的遥感反演精度，综合分析基于Nir-Red和Nir-Swir光谱特征空间开展作物含水量监测的优势与局限，利用垂直干旱指数（perpendicular drought index，PDI）和短波红外垂直失水指数（shortwave infrared perpendicular water stress index，SPSI）的比值形式，构建了一种基于近红外-红波段-短波红外（Nir-Red-Swir）三波段光谱特征空间的垂直植被水分指数（three-band perpendicular vegetation water index，TPVWI）。结果表明，在不同生育时期，TPVWI与小麦冠层含水量（vegetation water content，VWC)均具有显著相关关系（P<0.01），且对植被含水量的敏感性优于PDI、作物水分监测指数（plant water index，PWI）、SPSI和NDVI 4种植被指数，且在反映小区域内小麦冠层含水量的时空趋势上有较好的表征能力。对比地面实测数据，利用TPVWI建立的作物含水量估测模型的预测精度较高，r与RMSE分别为0.763和2.296%，说明利用综合Nir-Red-Swir三波段光谱空间特征的植被水分指数在监测不同覆盖条件下的作物含水量具有一定的可行性，可丰富当前作物冠层含水量遥感监测的理论方法。     

冬小麦播期遥感监测研究现状与展望

播期是影响小麦产量与品质的一个重要因素,冬小麦生产管理对播期的及时和准确监测有强烈需求。遥感数据源的日趋丰富及遥感定量化水平的日益提高,为大面积、低成本监测小麦播期提供了可能。本文对冬小麦播期遥感监测的研究进展进行了回顾,系统归纳了当前国内外播期遥感监测方法,分析了目前冬小麦播期遥感监测中存在的问题。推进高时空分辨率遥感数据的使用、强化多尺度传感器遥感数据融合算法的应用、开展冬小麦生长前期不同播期光谱数据的挖掘、探索冬小麦生长前期光谱与上茬作物时序遥感数据的综合及尝试遥感数据与作物模型同化方法的借鉴是冬小麦播期遥感监测的未来发展方向。     

不同水分处理对春玉米生态指标、耗水量及产量的影响

以春玉米为试验材料,通过防雨棚测坑种植,人工严格控制设置不同的土壤水分处理,研究不同水分处理对玉米植株生态指标、耗水量和产量的影响。结果表明,水分胁迫抑制了玉米的生长发育,高水分处理均具有较高的叶面积、株高及茎粗;轻度胁迫对各项指标影响不大,随着胁迫的进一步加深,各项生态指标均呈下降趋势;低水分处理产量明显降低,耗水量较小,后期植株衰老加速,成熟期提前;高水分处理存在奢侈性蒸腾蒸发,耗水量最高,产量低于轻度胁迫处理。通过产量与耗水量对比分析,确定当地春玉米适宜土壤水分指标控制下限。     

作物氮素无损快速营养诊断研究进展

植物的氮素营养诊断技术方法有化学诊断和无损测试诊断,其中化学诊断包括植株的全氮诊断和植株硝酸盐快速诊断;而无损测试技术则包括叶绿素荧光动力学诊断法、叶绿素仪法、机器视觉、光谱遥感等。根据作物氮素营养诊断方法的发展,总结了各种作物氮素营养诊断方法的优缺点,提出无损快速诊断技术可作为农作物生产上的氮素营养测定方法,有着广泛的研究和应用前景。     

干旱胁迫下氮素对不同基因型小麦根系活力和生长的调控

为了探讨不同水氮耦合处理对小麦根系活力和吸收氮素能力的影响,以多穗型小麦品种西农979和大穗型小麦品系2036为材料进行营养液培养试验,设置正常水分供应、轻度和重度水分胁迫及低氮、中氮和高氮处理,研究了不同水氮耦合对小麦根系形态、根系吸收面积、根系活力、植株氮素积累量的影响。结果表明,水分与氮素存在着明显的互作效应,重度水分胁迫和低氮处理都会降低小麦的生物量、根系总吸收面积、活跃吸收面积和活力、氮含量和植株的氮素积累量,低氮处理增加了根长和根冠比。高氮处理的西农979根系总吸收面积、活跃吸收面积和活力较低,中氮处理显著提高,且分别比2036高11%、14%、27%。西农979在中氮和高氮处理之间的氮素积累量无显著性差异。中氮处理下西农979的植株氮素积累量比2036高13%~62%。相关分析表明,小麦的活跃吸收面积、根系活力与植株氮素积累量呈极显著正相关(P0.01),和根冠比呈极显著负相关(P0.01)。在轻度水分胁迫下,增加氮素供给能有效提高西农979的根系吸收面积和根系活力;过高的氮素不利于2036根系的生长,表明不同基因型小麦的根系活力和生长对不同水氮耦合的响应不同。通过适宜的水氮耦合调控,有利于创造良好的小麦根系形态,提高根系活力及对水分和养分的吸收能力。     

冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析

为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断.     

冬小麦返青期主要生长指标的HJ-1A/1B遥感影像监测

为进一步深化作物长势遥感监测机理与方法,给大田管理及时提供信息与技术,结合2011-2013年定点观测试验,以HJ-1A/1B数据为遥感影像源,研究了返青期冬小麦主要生长指标、籽粒品质参数和产量间及其与遥感变量间的定量关系,分别构建及评价基于HJ-1A/1B影像遥感变量的返青期叶面积指数、生物量、SPAD值和叶片含氮量监测模型。结果表明,返青期,归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、蓝光波段反射率（B₁）和RVI可分别作为监测冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,所构建的遥感监测模型可靠且精度较高,模型的决定系数（R²）分别为0.62、0.56、0.46和0.58,均方根误差（RMSE）分别为0.42、452.3 kg·hm^-2、4.39和0.54%。同时,对冬小麦不同等级主要生长指标进行遥感监测并制图,量化表达了主要生长指标区域空间分布。     

小麦干物质积累与分配规律研究进展

干物质的积累与分配是反映小麦群体生长状况的重要指标.本文阐述了小麦干物质积累与分配的一般规律及与产量之间的关系,并综述了基因型和播期、密度、水分、氮肥等栽培因子及光照、温度等生态因子对小麦干物质积累和分配的影响.在今后的研究中,应充分运用分子生物学等相关技术推动小麦种质资源的利用和新品种的选育;通过表型组学和作物模型等深入研究小麦干物质积累过程机理,实现对小麦群体的早期诊断和定量调控;应集成多项生产技术,实现小麦生产的可持续发展,以期为小麦群体生长状况的调控及我国小麦的高产稳产和优质提供理论参考.     

活性氧对ABA和水分胁迫抑制的小麦萌发胚内α-淀粉酶表达的影响

采用等电聚焦电泳技术研究了活性氧对ABA和水分胁迫抑制的小麦种子萌发过程中胚内α-淀粉酶表达的影响,以揭示活性氧促进种子萌发的机理。结果表明,小麦种子萌发时,水分胁迫和ABA处理均可抑制胚内α-淀粉酶的表达和胚根的形态建成;活性氧可以抵消水分胁迫对胚内α-淀粉酶表达和胚根形态建成的抑制,但不能抵消ABA的抑制作用。因而,在水分胁迫情况下,适量的活性氧对种子萌发是有利的。     

黄淮麦区小麦倒春寒危害机理及防控措施研究进展

倒春寒是限制黄淮麦区冬小麦高产稳产的主要因素之一。本文基于当前研究现状,从细胞膜系统、光合作用、呼吸作用、活性氧代谢、渗透调节物质以及内源激素代谢等方面阐述了倒春寒对小麦的危害机理,提出可以采取选育耐寒品种、水肥管理和应用外源化学调控物质等农艺措施防控倒春寒。建议在今后的小麦倒春寒研究中,应充分运用分子生物学等相关技术辅助传统育种,加快耐倒春寒小麦品种的选育;通过植物建模技术、高通量表型平台等作物表型组学相关技术深入研究倒春寒的致灾机理和响应机制,探讨小麦对倒春寒响应的敏感时段、耐性范围以及灾害的防控指标,研发减灾保产的关键栽培技术体系;最后,应综合考虑多重逆境叠加的影响。本文为找到更有效的倒春寒综合防控方法提供了新的思路。     

基于组件式GIS的冬小麦遥感估产系统的开发研究

为给政府管理部门和冬小麦生产者提供适用于生产管理与决策支持的空间信息支持,基于组件式GIS的二次开发技术,利用面向对象的可视化编程语言Borland Delphi,设计开发了冬小麦遥感估产计算机软件系统。该系统包括四大子系统模块：数据管理模块、参数运算与模型模拟模块、信息统计与分析模块以及专题图制作与输出模块。通过系统功能和输入遥感图像数据,可实现大范围的冬小麦种植品种区划、面积分布等基本农情信息的简单查询;通过图像计算处理获取植被指数信息,结合样点参数建立长势和产量估算模型,可以进行实时的长势分级监测和产量预报,并且可以输出遥感监测分级专题图等信息产品。该软件系统的开发,是对作物遥感估产方法进行定量化、信息化研究的积极探索。     

关中冬小麦叶片氮素含量高光谱遥感监测模型

为给黄土高原大范围的冬小麦氮素营养遥感监测提供理论依据,通过田间试验,研究了冬小麦叶片氮素含量遥感监测的最佳生育时期、最敏感波段及其他最优光谱参量。结果表明,灌浆期是利用高光谱遥感监测冬小麦叶片氮素营养状况的最佳生育时期;在拔节、抽穗和灌浆期680nm波段光谱反射率R680均能较好地反映冬小麦叶片氮素含量,基于光谱位置以及叶面积指数的光谱参量也能较好地反映冬小麦叶片氮素含量。拔节期、抽穗期和灌浆期分别以680nm波段光谱反射率R680、绿峰反射率Rg和植被指数(SDr-SDb)/(SDr+SDb)对小麦叶片氮素含量的拟合效果最佳,其回归方程分别为Y=27.54-280.247 X+1456.245 X2、Y=8.632 X-0.24和Y=25.83 X1.012。     

基于Landsat/TM遥感的冬小麦长势分级监测研究

为给遥感技术在冬小麦长势分级监测预报中的应用提供依据,以江苏省兴化市为例,利用TM卫星遥感影像,提取冬小麦的种植面积并分析了长势情况。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行TM影像校正、非监督分类和人机交互式判读解译等操作,并将GPS样点数据校验贯穿到整个分类过程中,信息解译精度在95%以上。结合NDVI指数反演的叶面积指数数据进行小麦长势分级分类,并制作了兴化市冬小麦长势分级监测图。     

星机协同的冬小麦长势遥感监测研究—以陕西省咸阳市为例

为了解决作物长势遥感监测中星机协同性问题，在田块尺度上通过设置小麦氮素和灌溉梯度试验，在各关键生育时期测定SPAD和LAI两个长势指标并获取无人机遥感数据，构建小麦长势多光谱监测模型，并将优化的波段比值修正法与Sentinel-2A影像结合进行模型升尺度应用。结果表明，在拔节期、孕穗期、开花期和灌浆期，分别利用Clgreen、Clrededge、OSAVI和OSAVI构建的三次函数、指数函数、指数函数和幂函数对小麦SPAD的拟合效果最佳，升尺度应用至孕穗期、开花期和灌浆期卫星遥感监测后验证精度均较好；上述四个生育时期分别利用Clgreen、Clrededge、DATT和OSAVI构建的幂函数、二次函数、指数函数和指数函数对LAI拟合效果最佳，升尺度应用验证精度均较好。基于该星机协同方法对咸阳市冬小麦长势进行监测发现，2021年武功县、兴平市、三原县等区域小麦各生育时期长势均较优，永寿县、淳化县、彬州市等地的小麦长势均较差。这说明通过对无人机和卫星遥感影像融合方法的完善，可提高冬小麦长势监测中星机协同性。