小麦生长模型对拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的比较

【目的】作物生长模型是预测和评估气候变化对作物生产力影响的重要量化工具,明确典型作物生长模型对小麦拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的不足,可以为进一步改进低温胁迫对小麦生产力影响的模拟算法提供指导。【方法】本研究将来自4套国际知名小麦生长模型（美国密歇根州立大学的CERES-Wheat、美国华盛顿州立大学的CropSyst、荷兰瓦赫宁根大学的WOFOST和法国国家农业科学研究院的STICS模型）的典型低温胁迫效应算法,与本课题组研发的小麦生长模拟模型WheatGrow相耦合,利用2012—2013年南京和2013—2015如皋不同品种（扬麦16和徐麦30）、不同温度水平（最低至-6℃）和持续时间（2、4、6 d）的人工气候室低温盆栽试验资料,检验和评价了原WheatGrow模型和耦合后低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在拔节期和孕穗期低温胁迫下对小麦叶面积指数动态、茎生物量、地上部总生物量、籽粒产量等指标的预测能力。【结果】拔节—孕穗期低温胁迫明显降低了小麦叶面积指数、地上部生物量积累和籽粒产量,且随低温水平的降低和持续时间的增加降低幅度呈明显升高趋势。比较不同处理时期和品种发现,小麦生长发育及产量对孕穗期低温处理较拔节期低温处理更加敏感,扬麦16较徐麦30对低温胁迫更为敏感。耦合了4种低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在模拟叶面积指数动态上较原WheatGrow模型有所改善,但模拟误差仍然较大,其中对孕穗期低温处理的模拟误差大于拔节期处理。4种低温胁迫算法均低估了低温胁迫对茎生物量以及成熟期地上部生物量积累的不利影响。综合比较4种低温胁迫算法的预测能力可以看出,对于叶面积指数和地上部生物量的动态模拟,CropSyst模型中的低温胁迫效应算法表现最好;对于茎生物量的动态模拟,WOFOST模型中的低温胁迫效应算法表现最好,特别是孕穗期低温处理;对于籽粒产量的模拟,STICS模型中的低温胁迫效应算法表现最好,其次是CropSyst模型。【结论】耦合低温胁迫效应算法后的WheatGrow模型,在模拟叶面积指数、茎生物量、地上部生物量和籽粒产量上均好于原WheatGrow模型,且在弱低温条件下的模拟效果好于强低温条件,但是4套算法由于没有考虑低温胁迫对茎秆的直接伤害、低温胁迫对干物质分配的影响以及低温胁迫后的恢复和补偿效应,因此在模拟茎生物量积累,以及模拟不同低温持续时间下的地上部生物量积累存在明显不足。此外,4套低温效应算法引入参数较多,为模型的参数化带来一定的困难,有待今后进一步改进和完善。研究结果对改进小麦生长模型对低温胁迫响应,降低气候变化背景下作物生产力的预测预警的不确定性具有重要意义。     

基于高光谱和激光雷达遥感的水稻产量监测研究

【背景】快速、准确地估算水稻产量对于肥水精确管理及国家粮食政策的制定至关重要。高光谱与激光雷达遥感作为2种不同的主被动监测技术,为水稻长势信息获取提供了多样化手段。【目的】对比2种遥感监测手段在不同生态点的独立数据集中的验证精度,寻求可移植性强的产量估算模型,对水稻长势监测提供理论与技术支撑,及为精确农业提供科学指导具有重要意义。【方法】本研究通过实施3年（2016—2018年）包含不同地点、不同品种与不同氮素水平的水稻田间试验,在抽穗后各时期同步获取点云数据和光谱数据,结合线性回归与随机森林回归来估算产量,探究抽穗后点云数据与光谱数据估算水稻产量的差异;同时评估产量模型在不同数据集的时空可移植性,寻求可移植性强的产量估算模型。【结果】利用点云数据估算产量的精度（R² = 0.64—0.69）优于光谱数据的估算精度（R² = 0.20—0.58）;基于线性回归的产量估算模型,其验证精度明显优于基于随机森林回归的产量模型;产量模型在同一生态点的可移植性更强（不同生态点：RRMSE 16.69%—17.85%;同一生态点：RRMSE 11.37%—12.41%）。【结论】本研究为抽穗后水稻产量监测提供了新的方法和不同遥感手段的性能比较,为收获前作物产量的实时估算提供重要支撑。激光雷达技术凭借其全天候工作的特点,在长江中下游水稻产量实时监测中有着较好的应用前景。     

基于叶片反射光谱估测水稻氮营养指数

【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数（nitrogen nutrition index,NNI）的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种（徽两优898和Y两优900）及5个氮肥梯度（施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm^-2,分别记为N₀、N₁、N₂、N₃、N₄）的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶（L₃）预测精度最好（R²=0.731,RMSE =0.130,RE=11.6%）,顶2叶（L₂）次之（R²=0.707,RMSE =0.136,RE =12.2%）,顶1叶（L₁）最差（R²=0.443,RMSE =0.187,RE =14.7%）;顶2叶和顶3叶组合平均光谱（L₂₃）的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。再将窄波段比值指数SR（R₉₀₀,R₅₄₀）近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]模型精度较SR（R₉₀₀,R₅₄₀）未明显降低,且在L₂₃水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致（R²=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%）。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系（P<0.05）,大于1时产量趋于平稳。【结论】L₂和L₃叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L₂₃可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数（SR（R₉₀₀,R₅₄₀）和SR[AR_{（900±50）},AR_{（540±10）}]）可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。     

农业生产风险评估及农业保险费率厘定的不确定性：研究进展和破解之道

鉴于准确厘定农业保险费率在保障农业保险持续健康发展中的重要性,20世纪80年代起学界围绕农业生产风险的科学评估和农业保险精算开展了大量研究,但尚不完善,评估结果仍存在较大不确定性。为提高农业保险定价的可信度,推动我国农业保险精算技术的发展,本文作者对国内外学界关于农业生产风险评估和农业保险费率厘定的最新研究进行了综述,在文献梳理的基础上分析了农业保险费率厘定不确定产生的根源及应对之策。研究发现,数据的稀缺性、技术问题的模糊性以及风险评估和保险定价的空间不匹配性是造成农业生产风险评估和农业保险费率厘定结果存在不确定性的3个主要原因,提高农业保险定价结果的可信度成为国外学者最新研究的努力方向。在大数据时代,降低农业保险费率厘定不确定性、提高农险定价信度最终需要依靠大数据技术,融合多种数据资源,但农业保险的精算定价并不能完全解决逆选择问题,还需要提供更加多样更具有弹性的农业保险产品进行配合。     

不同施肥模式对早稻季农田氮磷径流流失的影响

为探究湖南双季稻区早稻季防控稻田氮、磷养分流失污染的施肥模式,通过田间试验,设置了不施氮磷肥处理(CK)和常规施肥(CF)、有机肥替代(OM)、控释肥减施(CRF)、绿肥还田(GM)4种施肥模式,研究了不同施肥模式对稻田氮、磷养分径流流失的影响。结果表明:相较于常规施肥模式,有机肥替代、绿肥还田和控释肥减施模式稻田总氮径流流失量分别减少了12.80%、16.62%、28.55%,各施肥处理早稻总氮素流失率大小表现为:常规施肥有机肥替代绿肥还田控释肥减施,氮素流失形态主要以可溶性氮为主,占流失总氮的80.48%~91.96%,可溶性氮中以铵态氮为主。控释肥减施和绿肥还田模式均能减少稻田磷素径流损失量,与常规施肥模式相比,总磷径流流失量分别减少了6.26%和28.30%;有机肥替代模式稻田总磷径流损失量较常规施肥模式增加26.33%;各施肥处理早稻总磷流失率表现为:有机肥替代常规施肥绿肥还田控释肥减施,磷素流失形态前期以颗粒态磷流失为主,后期以可溶态磷为主。在4种施肥模式中,控释肥减施和绿肥还田模式能降低稻田氮磷径流流失量,在南方双季稻区推广这两种施肥模式可有效防控农田氮、磷流失污染风险。     

耦合视角下生产性服务业与智慧农业发展的研究——基于美国的经验与启示

为了推进农业生产性服务业与智慧农业的耦合,进而为我国小农户衔接智慧农业提供桥梁。本文选取美国为典型案例,分析美国生产性服务业与智慧农业耦合发展的模式和措施。采用比较研究法,归纳中美生产性服务业与智慧农业耦合发展的异同。研究表明,美国生产性服务业与智慧农业发展具有服务耦合、产业耦合和利益耦合三种模式,美国为推进其耦合发展而采取了立法保障、信息化建设、农业大数据利用和高素质人才培养等一系列措施。中美两国在智慧农业的高门槛、农业人口流失与老龄化问题、突发性公共卫生危机等方面存在共同点。但与美国相比,中国的生产性服务业与智慧农业之间的关系尚处于并行分离的状态,存在耦合层次较低,创新驱动力不足等问题。因此,为推动生产性服务业与智慧农业耦合发展,提出健全相关配套支持机制、加强大数据平台建设和信息化技术研发、完善农业产业链条和加强专业性人才的培养力度等对策建议。     

Dynamics of maize grain drying in the high latitude region of Northeast China

A high grain moisture content at harvest has been an important problem in the high latitude region of Northeast China, and it is closely related to the genotypes of varieties, local meteorological factors and planting management. However, delayed harvest at a low temperature could not effectively reduce the grain moisture content. In this study, we continuously observed the grain drying during the late stage of different maturing types of maize varieties in Daqing, Heilongjiang Province, China in 2016 and 2017. A two-segment linear model was used to analyze the different stages of the drying processes: 1) Two-segment linear model fitting can divide the grain drying process of all varieties into two separate linear drying processes with different slopes. 2) During the rapid drying stage, the drying was faster at a higher temperature. The rate of slow drying was influenced by air vapor pressure. 3) The moisture content and meteorological factors when the drying rate turns from one stage into the other were not consistent between varieties and years. After entering the frost period, temperatures below 0°C will significantly reduce the rate of grain drying. 4) Due to the short growth period of early-maturing varieties, the drying time was prolonged, and the grain moisture content was lower than that of the mid-late maturing varieties. Local meteorological conditions do not allow the drying of mid-late maturing varieties to achieve a lower moisture content. When the temperature falls below 0°C, the drying rate of grain decreases markedly. Therefore, one feasible way to solve the problem of high moisture content is to replace the early-maturing varieties and implement the corresponding cultivation techniques.     

三门峡红富士苹果始花期预测模型研究

为了提高三门峡红富士苹果始花期预测水平和花期冻害防御能力,本研究分析了气象因子与苹果始花期之间的关系,依据不同数据组合,利用回归法建立了4种始花期预测模型。结果表明：3月中旬平均气温、下旬平均气温、3月平均气温、≥0℃积温、≥3℃活动积温和有效积温、≥5℃活动积温和有效积温与始花期呈明显的负相关;<0℃积温与始花期呈明显正相关。降水量、日照时数与始花期之间相关性差。通过模型检验,基于≥3℃活动积温和<0℃积温模型作为最优始花期预测模型。该模型可为当地苹果花节气象服务及指导花期冻害防御提供科学依据。     

小球藻水环境毒理学研究进展及应用前景

小球藻作为水体中的初级生产者,是水生生态系统不可或缺的一部分,对促进物质循环、能量流动有着重要意义,同时也是水环境毒理学评价的标准试验藻种。为了给小球藻的水生态风险评估及相应产品的开发提供参考数据,本文系统分析了小球藻培养影响因素,概括了其产生的毒理效应,并对其营养价值与应用前景等进行了综述。本文认为温度、光照、pH、营养盐、氮磷比是小球藻规模化培养过程中的影响因素,重金属、农药、新型纳米材料、抗生素等污染物可对小球藻产生毒性效应,小球藻在污水处理、生物能源等领域具有较好的应用前景。     

农村互助养老模式构建探析——以山东省淄博市Y村幸福院为例

农村养老问题关乎乡村全面振兴和新型城镇化进程。基于实地调研和访谈,以山东省淄博市Y村幸福院为例,对这一模式的运作过程、影响因素、存在问题以及优化路径进行了系统分析。调研发现,Y村幸福院存在资金短缺,参与主体互助意识不强,互助服务单一化,管理存在漏洞,运行效率不高等现实问题。为进一步推进该养老模式,政府应加大财政支持力度,为农村幸福院的运行提供物质基础;加强对互助养老模式的宣传力度,营造互助和谐的养老氛围;培养专业的养老服务队伍,优化养老服务体系;创新管理方式,打造特色管理团队。