作物精确栽培技术的构建与实现

作物精确栽培技术是现代作物栽培学的研究重点,它交叉融入了多项新兴学科,正逐步向智能化与定量化的方向发展。介于此,本文就首先讨论了作物精确栽培技术的原理及意义,进而对技术的构建与实现进行了探讨,希望对作物精确栽培技术的进一步发展提供帮助。     

昌吉州主要粮食作物栽培模式的制定与实施

<正> 每一个特定的农业区域,每一种作物,都有与生态条件和作物生育规律相适应的种植制度和种植技术。所谓作物栽培模式,就是在作物栽培学原理指导下,根据当地生态条件和作物生育规律,吸收农学各学科的研究成果和当地丰产经验,为达到一定产量目标,将各种行之有效的单项技术,按农事序列的形式组装配套而成的综合栽培技术体系。它是各地作物高产、优质、高效的必备技术。昌吉州近年来制定并施行冬麦、玉米、水稻、高梁4种作物栽培模式,取得了较为显著的成效。     

小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以“生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发”为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型（CropGrow）,包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

数字农作技术研究的若干进展与发展方向

 着重介绍数字农作技术研究的若干最新进展与发展方向。数字农作即通过综合运用数字化技术，研究农作物生产系统中信息获取、处理、管理和利用的关键技术及应用系统，从而对农作系统过程的信息流实现全面的数字化表达和整合。近年来，作者围绕数字农作的关键技术及应用系统，开展了较为深入和系统的研究工作，重点在作物生长模拟模型、作物管理知识模型、作物生长无损监测、农作空间信息管理、数字农作决策系统等5个领域取得了显著的研究进展。数字农作的未来发展将需要综合运用信息管理、自动监测、动态模拟、虚拟现实、知识工程、精确控制、网络通讯等现代信息技术，以农作物生产要素与生产过程的信息化与数字化为主要研究目标，发展农业资源的信息化管理、农作状态的自动化监测、农作过程的数字化模拟、农作系统的可视化设计、农作知识的模型化表达、农作管理的精确化控制等关键技术，进一步研制综合性数字农作技术软硬件系统，实现农作系统监测、预测、设计、管理、控制的数字化、精确化、可视化、网络化。农作生长与生产系统的数字化将带动农业产业的信息化和现代化。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以"生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发"为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型(CropGrow),包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

在总结、归纳和提炼小麦栽培理论与技术的研究成果和知识积累的基础上，运用系统学方法和结构化途径，建立了具有时空适应性的小麦栽培管理动态知识模型系统，用于确定不同环境条件和生产系统下的小麦生育特征及栽培管理技术方案，系统包括：产量水平与产量结构、主要品质指标、品种类型、播种期、基本苗、播种量、适宜生育期；主要生育期的茎蘖数、叶龄、叶面积指数、生物量等动态指标；有效叶面积率、高效叶面积率和粒叶比等源库指标；氮、磷、钾肥料运筹及主要生育期的水分管理等。本系统克服了传统作物栽培模式与专家系统的地域性强和广适性差的不足，从而为实现作物栽培管理的定量化和信息化奠定了基础。     

甬优538精确定量栽培的设计与实现

[目的]精确定量栽培技术是水稻栽培技术的又一次突破,探索甬优538精确定量栽培技术。[方法]选择3户农户以12 750kg/hm2进行攻关,根据叶龄进程,对产量及群体结构、播种期与移栽期进行设计,对氮肥用量、灌溉等关键技术进行精确定量化设计,并严格实施。[结果]甬优538是宁波市农业科学院作物研究所和宁波市种子有限公司育成的矮秆大穗型籼粳交晚稻新品系,具有超高产的潜力。3块单季稻超高产攻关获得成功,实际产量分别为14 806.80、12 772.95、13 135.35 kg/hm2。[结论]该研究可为甬优538精确定量栽培提供科学依据。     

中国作物化控栽培工程技术研究进展及展望

新世纪条件下如何进一步挖掘作物产量潜力,实现作物高产、优质、高效及可持续发展,将是中国农业科技的一项长期艰巨任务。作物化控与传统栽培技术革新相互融合,产生了新型模式的栽培技术体系,即为作物化控栽培工程,它是当前农业研究中十分活跃的新领域之一,已经融入作物栽培生产各个方面。概述了作物化控栽培工程技术研究和应用的历史及进展,并强调了新世纪下发展作物化控栽培工程技术的必要性,指出作物化控栽培工程技术在中国农业发展中起到不可代替的作用同时对作物化控栽培工程技术研究和应用作了进一步研究展望     

紫苏栽培管理知识模型及决策支持系统研究

将系统分析原理和数学建模技术应用于紫苏栽培管理知识表达体系,通过解析和提炼紫苏生育指标及栽培技术与生态环境和生产技术水平之间的基础性关系和定量化算法,构建了具有时空规律的紫苏栽培管理动态知识模型,并进一步利用软件技术在Visual C++平台上构建了基于知识模型的紫苏管理决策支持系统(KMDSSPM),实现了不同环境条件下的紫苏播前栽培方案设计及产中调控指标预测。其中,播前方案设计包括产量目标与产量结构、密度设计、移栽方案、肥料运筹及水分管理等;调控指标预测包括叶龄动态,叶面积指数动态和干物质积累动态等。紫苏栽培管理知识模型的建立,克服了传统紫苏栽培模式及专家系统地域性强和广适性差的不足,从而为实现紫苏栽培管理决策的定量化和数字化奠定了基础。     

新疆昌吉市榆树沟镇种植业生产管理信息系统构建研究

利用信息技术提高乡镇生产管理水平是农业现代化建设的重要内容之一。在新疆昌吉市榆树沟镇信息化建设的基础上,针对种植业生产管理体系不完善,生产组织过程中信息不对称,决策效率低等问题,利用信息技术,通过构建8个生产管理模块,进行系统设计,规范种植业生产数据等措施,建立了适用于乡镇的种植业生产管理信息系统,为乡镇种植业生产科学化、程序化管理提供了可供借鉴的解决方案。     

中国作物栽培科学发展的回顾与展望

作物栽培是农业生产中最基本和最重要的组成部分,是一门综合性很强的直接服务于作物生 产的科学。简要回顾了中国作物栽培科学的发展历史,指出作物栽培在人类发展文明史中占有重要 地位,明确作物栽培科学的涵义及其理论体系,强调了新世纪下发展作物栽培科学研究的必要性,并 针对当前作物栽培科学研究所面临的问题提出相应对策。现代农业科学技术的飞速发展,必将为作 物栽培科学的发展开拓许多新领域,新世纪下作物栽培科学必将与时俱进,得到进一步发展。     

基于VB的小麦精确定量数字化栽培系统的初步研究

小麦数字化栽培体系是"数字农作"的重要组成部分.在充分整合作物栽培学基本知识与相关研究成果的基础上,以软件工程思想为指导,采用面向对象的可视化编程方法,初步研发了包括小麦基本栽培知识数字化、小麦器官建成及产量形成的数字化、小麦高产群体空间结构的数字化以及小麦常见病虫害预防与治理的数字化等内容的小麦数字化栽培应用系统.     

中国水稻高产栽培技术创新与实践

水稻是中国主要粮食作物,也是单产最高的粮食作物。文章利用中国农业统计年鉴数据和国内外文献资料,分析了中国水稻高产栽培技术创新与实践的成功经验、存在问题和稻作技术发展趋势。探讨了中国水稻生产经历的4个阶段的特点,良种良法配套对水稻增产的贡献,不同阶段创新的稻作技术;简述了全球水稻栽培技术发展的特点;回顾了中国矮秆品种、杂交稻及超级稻品种更替及其配套栽培技术创新;剖析了水稻高产栽培存在的新问题;对水稻高产栽培技术的未来发展进行了展望。创新与品种生育特性配套的水稻种植制度、生产模式和环境协调的栽培技术,发挥品种产量潜力和应用,可以实现增产增效,促进水稻产业发展,改善生态环境和提高资源利用效益。     

作物精确化栽培原理与技术

阐述了作物精确化栽培产生的背号、基本原理和主要支持技术,并对作物精确化栽培的发展前景进行了展望。     

小麦栽培技术的研究与展望

改革开放40 余年来，“三农”工作持续向好，通过研发和推广大量的农业生产、耕作新技术、 新工艺，为各区域农业持续、高效发展提供了可靠的保障。小麦作为我国重要的粮食作物，其栽培技 术的研究直接关乎我国整体农业的生产。从这个视角看，对于小麦栽培技术的研究和展望尤为必 要。本文主要分析小麦栽培的主要技术及其应用，并展望该技术的普及应用。     

河套地区大麦后茬复种西兰花双季栽培技术

利用大麦和西兰花的早熟特性,在河套地区进行两种作物双季栽培技术研究,后茬通过育苗,双季均可正常成熟,前茬大麦单产385kg/667m^2,后茬西兰花产量1 320kg/667m^2,两季纯效益可达到4 000元/667m^2以上,发展前景很好。     

我国作物栽培科学的发展

 作物栽培科学是直接服务于农业生产的一门应用科学。建国后在总结我国丰富的栽培经验的基础上,广泛吸收现代科学技术,逐步建成了独立的科学体系。近十几年来,在区域化、指标化、规范化栽培;周年综合利用自然资源、开拓增产增收途径;提高作物群体光合利用效率及高产栽培;作物高产需肥规律及配方施肥;作物抗逆综合栽培技术;作物栽培机械化、除草化学化、地膜覆盖栽培以及“良种良法”配套栽培等方面取得了很大进展。     

新形势下《作物栽培学》教学方法改革研究

分析了目前作物生产形势、农学专业学生生源性别比、城乡生源比例和省内外及留学生比例的变化,论述了新形势下《作物栽培学》教学方法改革研究的必要性,并且从教学课程体系、课堂教学形式和实践教学方面对《作物栽培学》教学方法进行了探讨。     

城镇污水处理厂COD浓度变化规律的研究

由于北方冬季比较漫长，城镇污水排放COD浓度符合居民生活用水习惯的实际情况。在调研区域，城镇生活污水COD浓度平均值为234．30mg／L，基本符合典型的生活污水的水质，属于浓度较低的生活污水。