夏休闲期复种饲料油菜提升后作冬小麦产量品质、土壤肥力及周年经济效益研究

为明确晋中麦区夏休闲期复种饲料油菜的可行性,试验于2015-2016年采用大田试验法,研究了夏休闲期复种饲料油菜对后作冬小麦生长、麦田土壤养分及周年经济效益的影响。前茬小麦收获后复种油菜,供试油菜和小麦品种分别为华油杂62和CA0547,设置3个处理:以不种油菜的休闲田作为对照(CK₀),油菜地上部被收获为CK₁,油菜被全量还田为T。结果表明,与CK₀和CK₁相比,T有利于增加后作冬小麦抽穗前单株绿叶数,提高生育中后期植株干物质及N、P积累,保持灌浆期旗叶面积,进而增加穗粒数,提高籽粒产量,提高籽粒蛋白质及醇溶蛋白和谷蛋白含量;同时T有利于提高后作冬小麦020 cm土层土壤有机质含量、040 cm土层土壤脲酶和蔗糖酶活性。此外,从油菜-小麦周年经济效益来看,CK₁较CK₀和T分别高出128.9%和260.0%。综合分析可知,夏休闲期复种饲料油菜并且全量还田可以提高小麦产量,提升籽粒品质,改良土壤有机质含量和土壤酶活性;夏休期复种饲料油菜并收获可以获得更高的周年经济效益。本研究结果为合理利用夏休闲期以提升小麦产量与品质、改良土壤、提高年经济效益提供了理论依据。     

北方夏玉米滴灌施肥一体化技术应用效果

为有效提高夏玉米水肥利用效率,通过田间试验对滴灌施肥一体化高效调控与利用技术进行系统的探究。结果表明,与常规漫灌(T1)相比,采用滴灌施肥一体化技术(T2和T3)可显著提高夏玉米大喇叭口期至灌浆期的叶面积指数;显著促进吐丝期至成熟期的干物质积累;在产量构成因素方面显著增加穗粗和穗粒数,并在一定程度上降低玉米穗的秃顶长度,进而显著提高夏玉米的产量。与T1相比,T2和T3增产5.32%~6.13%;水分利用效率提高36.10%~39.42%;氮、磷、钾肥利用率分别提高37.56%~35.29%、23.09%~30.30%、106.21%~121.51%。此外,采用滴灌施肥一体化技术可显著提高夏玉米生产经济效益。与T1相比,T2和T3可有效降低投产比,收益率平均提高4.71个百分点。在化肥用量较常规灌溉模式减少20%条件下,采用滴灌施肥一体化技术既能显著提高夏玉米产量,又能提高经济效益,是适宜在潮土区推广的一种高效节本增收的灌溉模式。     

多效唑对杂交中稻不同密肥群体产量和抗倒伏性的影响

为探究高产稻田中防止倒伏发生的早期诊断技术,2015-2016年,以大面积推广的杂交中稻高产新品种蓉18优1015为试验材料,设计3因素完全因子试验,研究不同密肥群体下喷施多效唑对稻谷产量和抗倒伏性的影响。结果表明,随着施氮量和移栽密度的增加,稻谷产量提高,植株抗倒力下降,以施氮量150 kg·hm^-2和移栽密度18.75 万穴·hm^-2的产量较高。不同密肥群体下施用多效唑对产量和植株抗倒伏性有显著影响,施用多效唑后植株抗倒力增强,但产量因穗粒数下降而减少。不同密肥处理下施用多效唑对产量影响各异。于水稻最高苗期施用多效唑使植株重心高度、弯曲力矩、倒伏指数显著降低,折断弯矩则明显提高,穗粒数平均减少5.24~7.87粒。多效唑对产量的影响表现为低施氮量下因穗粒数减少而减产;中施氮量下产量差异不显著;高施氮量下植株未倒伏、籽粒灌浆结实正常,因结实率和千粒重高而增产。综上所述,肥力水平和施氮量高的稻田于最高苗期施用多效唑有利于水稻产量提高和控制后期倒伏。本研究为指导大面积水稻高产稳产提供了科学依据。     

施氮量对油后直播棉花产量、品质及生物量的影响

为研究施氮量对油后直播棉花生物量累积特征及其与产量、品质的关系,于2016-2017年在湖南常德设置了施氮量分别为0、90、180、270、360 kg·hm^-2氮肥水平试验。结果表明,在施氮量为0~360 kg·hm^-2范围内,施氮量越大棉株营养器官生物量累积越多,而棉株生殖器官生物量则在施氮量为270 kg·hm^-2时累积最多;皮棉产量、成铃数和单铃重均在施氮量为270 kg·hm^-2时达到最大;0~270 kg·hm^-2范围内,衣分随施氮量增加而增加。在施氮量为270 kg·hm^-2条件下,纤维长度和断裂比强度最高;适宜施氮量有利于纤维长度、断裂比强度的提高和马克隆值的优化,对伸长率和整齐度基本无影响。综上所述,适宜施氮量可提高棉花的产量、品质,洞庭湖棉区适宜的施氮量为180~250 kg·hm^-2。本研究结果为环洞庭湖棉区的氮肥合理运筹提供了技术参考。     

Integrated rice management simultaneously improves rice yield and nitrogen use efficiency in various paddy fields

The hilly area of Southwest China is a typical rice production area which is limited by seasonal droughts and low temperature in the early rice growth period. A field experiment was conducted on three typical paddy fields (low-lying paddy field, medium-elevation paddy field, and upland paddy field) in this region. Nitrogen (N) treatment (180 kg N ha^-1 year^-1) was compared to a control treatment (0 kg N ha^-1 year^-1) to evaluate the effects of integrated rice management (IRM) on rice growth, grain yield, and N utilization. Integrated rice management integrated raised beds containing plastic mulch, furrow irrigation, and triangular transplanting. In comparison to traditional rice management (TRM), IRM promoted rice tiller development, with 7-13 more tillers per cluster at the maximum tillering stage and 1-6 more tillers per cluster at the end of tillering stage. Integrated rice management significantly increased the rice aboveground biomass by 34.4%-109.0% in different growth periods and the aboveground N uptake by 25.3%-159.0%. Number of productive tillers significantly increased by 33.0%, resulting in a 33.0% increase in grain yield and 8.0% improvement of N use efficiency (NUE). Grain yields were significantly increased in all three paddy fields assessed, with IRM being the most important factor for grain yield and productive tiller development. Effects of paddy field type and N level on N uptake by aboveground plants were reflected in the rice reproductive growth period, with the effects of IRM more striking due to the dry climate conditions. In conclusion, IRM simultaneously improved rice yield and NUE, presenting a valuable rice management technique in the paddy fields assessed.     

长期绿肥与氮肥减量配施对水稻产量和土壤养分含量的影响

为探明湘南双季稻区绿肥还田下的氮肥适宜施用量,设计了始于2008年冬季开展的长期田间定位试验(2009-2017),研究绿肥与氮肥减量配施对双季稻的产量、氮肥农学效率、氮肥偏生产力以及2017年稻田耕层土壤养分含量的影响。共设计6个施肥处理:不施氮肥空白对照、仅紫云英、习惯施肥、紫云英与100%无机氮配施、紫云英与80%无机氮配施、紫云英与60%无机氮配施。结果表明:与习惯施氮量相比,绿肥结合习惯施肥以及绿肥与化肥氮减量20%~40%配施均能保持甚至提高2009-2017年稻谷周年产量,显著提高早、晚稻氮肥偏生产力和氮肥农学效率。绿肥与化肥氮减40%时,产量变异系数最低和产量可持续指数最高。试验9 a后,与2008年相比,稻田土壤有机质和全氮含量呈上升趋势。与习惯施肥相比,绿肥与化肥氮减量20%~40%能维持土壤磷素与钾素的供给。综合考虑,紫云英还田下,化肥氮减施40%仍能获得高产稳产,且氮肥利用率最高,产量稳定性最好,并可缓慢提高土壤肥力,是湘南双季稻种植区较好的施肥模式。     

种植绿肥与稻秸协同还田对单季稻田土壤有机碳库和酶活性的影响

种植绿肥和秸秆还田是稻田土壤培肥的重要措施。研究江汉平原单季稻田冬闲期种植绿肥及稻秸不同利用模式对土壤有机碳库和土壤酶活性的影响,为合理利用秸秆和土地资源提供科学依据。该研究基于3 a田间定位试验,以稻秸不还田不种绿肥(CK1)和不施肥空白(CK0)为对照,分析了冬闲期稻秸全量覆盖单独还田(RSM)、稻秸原位焚烧还田(RSB)、单种绿肥(GM)以及稻秸全量覆盖与种植绿肥协同还田利用(RSM+GM)等处理模式下土壤有机碳各组分含量、碳库管理指数、酶活性的变化及其与水稻产量的关系。结果表明:与CK1和CK0相比,RSB处理3 a后显著降低了土壤稳态有机碳含量,对土壤总有机碳、活性有机碳含量以及碳库管理指数均无显著影响;而GM、RSM及RSM+GM处理3a后显著提高了土壤活性有机碳含量、碳库指数、碳库活度、碳库活度指数和碳库管理指数,尤其是RSM和RSM+GM处理还可显著提高土壤总有机碳含量,且多数指标均以RSM+GM处理增幅为最大,其次是RSM处理。与CK1相比,RSB处理3a后显著提高了过氧化氢酶和蔗糖酶活性,但对土壤脲酶活性无显著影响;而RSM、GM及RSM+GM处理模式3 a后均可显著增加土壤过氧化氢酶、脲酶和蔗糖酶活性,其中RSM+GM处理模式在1 a后即可显著提高土壤脲酶活性,2 a后显著提高土壤过氧化氢酶和蔗糖酶活性,3 a后土壤过氧化氢酶和蔗糖酶活性增幅均是最大。相比于CK1,RSM和RSB处理模式3 a的稻谷增产效果均不显著,而GM和RSM+GM处理模式连续3 a显著提高了稻谷产量,增幅分别为6.88%～11.67%和6.00%～13.40%。相关性分析表明,土壤总有机碳、活性有机碳、碳库管理指数、土壤酶活性与水稻产量之间均呈极显著正相关关系。综上,在江汉平原单季稻作条件下,冬闲期稻秸全量覆盖还田或种植绿肥均可改善土壤肥力,增加作物产量,但前者更有助于土壤有机碳积累,后者更利于作物产量提升。为了兼顾秸秆资源利用、土壤质量改善和作物增产稳产,稻田冬闲期稻秸全量覆盖与种植绿肥协同还田利用模式是一种较好的选择。     

耕作方式与秸秆覆盖对夏玉米根系分布及产量的影响

为探究夏玉米根系分布及水分利用效率对不同耕作结合秸秆覆盖模式的动态响应,于2017年和2018年在河套灌区开展不同耕作模式田间试验。试验设置,常规(CK)、秸秆表覆(BF)、深翻结合秸秆深埋(SM)和深翻结合秸秆深埋与表覆(BFSM)4种处理。结果表明,BF处理显著提高水平向根长密度,较CK处理高24.7%,SM、BFSM处理显著提高深层根长密度,较CK处理高23.8%;2017年夏玉米根长密度与标准化根深呈显著的三阶多项式函数关系,用2018年实测值率定效果较好,可较好描述不同耕作模式根长密度分布。BF、SM、BFSM处理较CK处理根冠比显著提高3.8%、20.8%、26.4%(P<0.05),较CK处理夏玉米产量及水分利用效率分别显著提高8.6%、19.5%、19.7%和13.6%、32.3%、34.8%(P<0.05),SM与BFSM处理差异不显著。该研究为河套灌区农业耕作模式提供一定借鉴。     

基于迁移学习的棉花叶部病虫害图像识别

针对传统图像识别方法准确率低、手工提取特征等问题,该研究以棉花叶部病虫害图像为研究对象,利用迁移学习算法并辅以数据增强技术,实现棉花叶部病虫害图像准确分类。首先改进AlexNet模型,利用PlantVillage大数据集训练取得预训练模型,在预训练模型上使用棉花病虫害数据微调参数,得到平均测试准确率为93.50%;然后使用数据增强技术扩充原始数据集,在预训练模型上再训练,得到最终平均测试准确率为97.16%。相同试验条件下,该研究方法较支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP(Back Propagation,BP)神经网络以及深度卷积模型(VGG-19和GoogLeNet Inception v2)分类效果更好。试验结果表明,通过迁移学习能把从源领域(PlantVillage数据集)学习到的知识迁移到目标领域(棉花病虫害数据集),数据增强技术能有效缓解过拟合。该研究为农作物病虫害识别技术的发展提供了参考。     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。