冬小麦不同气候年型节水栽培技术

冬小麦不同气候年型节水栽培技术李志宏，李科江，李记彬，刘志尧（河北省农业科学院旱作研究所衡水０５３０００）李红梅（河北省气象研究所石家庄０５００２１）海河低平原干旱缺水，冬小麦生育期常年降水仅１２９ｍｍ左右，远低于小麦耗水４００～４５０ｍｍ的需求，且...     

低山丘陵农田土壤水分变异的研究

本文分析了冬小麦田各土层平均土壤含水量(w)与相应标准差(s)和变异系数(cv)的关系,得出用s 和cv 能反映地段土壤水分的变异性状,但cv、s 与w 关系较为复杂,不同土层cv 与w,s 与w 呈现不同的函数关系。     

冬小麦几个主要数量性状的相关遗传力及其通径分析

1983年戴君惕等提出相关遗传力概念,近年来在春小麦、水稻数量性状的遗传分析中取得了较好的应用效果。应用相关遗传力分析方法,能将性状表型值、基因型值、遗传力和相关系数联系起来考虑,从而包括了通路的全部信息,使分析更全面有效。本研究用相关遗传力对20个新育成品种(系)进行分析,以确定直接、间接选择效果,为今后的育种实践提供参考。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别研究

风云三号气象卫星具有空间分辨率高、时效性强、幅宽广等特点,对于实现河南省冬小麦自动识别具有很大优势。分析河南省冬小麦物候特征,基于冬小麦物候特征的植被指数时序变化规律,采用聚类分析可以得出冬小麦分类样本和时序指数特征。根据上述冬小麦分类样本和时序指数特征,考虑分类方法的高效性、精确性和自适应性,提出了基于物候特征和全连接神经网络相结合的小麦自动识别技术,该技术适用于河南省大面积冬小麦的分类。识别结果显示河南省 2019 年到 2022年冬小麦的空间分布情况,采用质量检验指标对识别结果进行精度验证,得出冬小麦识别准确率为 85.1%,非冬小麦识别准确率为 84.5%。试验结果表明,基于物候特征和全连接神经网络相结合的方法在小麦自动识别方面取得了显著的性能提升,与传统方法相比,所提出的方法具有更高的准确率和更稳定的识别性能。该方法对于冬小麦监测具有重要意义,并为农业生产的智能化和可持续发展提供了新的思路。     

不同冬小麦品种在新疆地区的区域试验分析

小麦生产是保障我国粮食安全的重要基石。随着全球气候变化形势日趋严峻,培育高产、高效且稳产性强的冬小麦品种显得尤为重要。为加快新疆北部冬小麦品种的审定和推广,对 2020-2023 年度参与九圣禾新疆优质小麦品种科企联合体区域试验的 12 个参试品种,从产量性状、农艺性状、抗倒伏能力、抗病性及稳产性、适应性等方面进行分析。试验结果表明：通过 2020-2023 年度的区域试验,新粮 207、石冬 1131、九圣禾 D1608 和兴木 2110 连续 3 年粒色、粒质、籽粒饱满度、落粒性、抗白粉病、抗锈病能力均与对照新冬 18 号（CK1）相当,表现出了较好的农艺性状和抗倒伏能力;在 3 年试验中,新粮207、九圣禾 D1608 和兴木 2110 均较 2 个对照品种增产,较新冬 18 号（CK1）增产 3.24%~12.30%,较新冬 33 号（CK2）增产6.78%~13.46%,石冬 1131 较 CK2 增产1.46%~11.41%。因此,新粮 207、九圣禾 D1608、兴木 2110、石冬 1131 可以在新疆北部进一步扩大种植示范面积,以期加快品种审定进度。