基于核磁共振技术检测小麦植株水分分布和变化规律

为研究活体冬小麦植株水分的分布状况和连续变化过程,该研究利用核磁共振无损、非侵入的技术优势,分析了小麦各器官T2弛豫谱特征及其反映的代谢特性,分别推求出小麦叶片、茎秆和穗的信号幅值与被检测器官纯水含量以及鲜质量的回归函数关系,在此基础上建立了测量活体冬小麦植株各器官湿基含水率的检测方法。对活体植株各器官湿基含水率核磁共振检测方法的可靠性验证表明,由核磁共振法和烘干法测定的小麦叶片、茎秆和穗的湿基含水率均方根误差分别为：5.3%、3.5%、3.3%。然后将该检测方法用于监测同一株冬小麦各器官湿基含水率的长期变化和日变化过程,结果显示,乳熟期至成熟期,小麦各个器官的湿基含水率均逐渐减小,而叶片湿基含水率的日变化则呈现先减小后增大的趋势。乳熟期叶片的湿基含水率由8:00逐渐减少,且在14:00－16:00达到最低值后开始恢复,于20:00恢复至当日初始水平。成熟期叶片湿基含水率由8:00逐渐减少,但在20:00不能恢复至日内的初始水平。由于这套基于核磁共振技术的小麦湿基含水率检测方法能够对同一植株进行活体无损连续监测,因此该研究的结果能够更直接更准确地揭示冬小麦植株体内水分的连续变化规律和植株衰老过程,从而为研究冬小麦健康生长耗水规律和制定合理的灌溉制度提供理论基础。     

基于物候模型研究未来气候情景下陕西苹果花期的可能变化

陕西苹果种植面积大、产量高,但产量易受晚霜冻影响。冻害的发生与苹果花期和晚霜冻时间密切相关,因此准确预测苹果花期,研究苹果花期的变化规律对苹果生产防灾减灾具有重要意义。本研究利用物候模型（春暖模型、连续模型、重叠模型和平行模型）研究气候变化背景下陕西苹果花期（包括始花期和末花期）的变化规律。首先,评价4种物候模型在陕西苹果产区模拟苹果花期的效果,筛选出研究区最佳花期预测模型。然后,基于所选最佳花期模型模拟历史（1980−2019年）时期各代表站（洛川、白水、凤翔和长武）的苹果花期。最后,基于33个全球气候模式（Global Climate Models,GCMs）生成的未来气象数据集,利用所选最佳模型分别模拟RCP4.5和RCP8.5两种情景下2021−2100年各代表站的苹果花期并研究花期时空变化规律。结果表明,连续模型是模拟渭北东部和西部苹果花期的最佳模型,而延安和关中西部苹果花期的最佳模型为平行模型。1980−2019年各代表站始花期提前速率为3.4～4.7d·10a−1,末花期提前速率为3.3～4.6d·10a−1,空间分布上,研究区苹果花期从东南到西北逐渐推迟,年平均花期持续时间为10～11d。在RCP4.5情景下,各代表站2021−2100年始花期提前速率为0.7～0.9d·10a−1,末花期提前速率为0.6～0.8d·10a−1;与1980−2019年相比,各代表站2021−2060年平均始花期提前0～4.4d,末花期提前0～5.0d,各代表站2061−2100年平均始花期提前3.4～7.6d,末花期提前2.6～8.2d。在RCP8.5情景下,2021−2100年各代表站始花期提前速率为1.3～1.8d·10a−1,末花期提前速率为1.3～1.6d·10a−1;与1980−2019年相比,各代表站2021−2060年平均始花期提前1.3～5.9d,末花期提前1.0～6.1d,各代表站2061−2100年平均始花期提前6.7～12.4d,末花期提前6.2～12.3d。未来气候条件下,苹果花期空间分布与历史时期基本一致,但花期持续时间略有缩短。本研究首次综合花期预测模型和未来气候数据研究陕西苹果产区苹果花期变化,可为陕西苹果产区应对气候变化产生的花期冻害提供一定的理论依据。     

不同免疫方式对白鸭禽流感免疫效果的研究

本研究分别选取熟练程度不同的工人对不同首免日龄的白鸭采用不同注射部位进行禽流感免疫注射,对其免疫效价进行连续检测。结果表明:免疫后4周白鸭抗体合格率达到最高峰,之后开始衰减;10日龄首免效果比5日龄首免效果好;熟练工人免疫效果比非熟练工人免疫效果好;腿部内侧皮下注射方式免疫效果最好,颈部皮下注射方式免疫效果最差。     

马铃薯生长模型研究进展及其应用

马铃薯是世界第四大粮食作物,然而马铃薯的生产却易受到环境因素和遗传因素的影响。通过利用生长模型将马铃薯生理生态过程和相互关系进行量化表达,分析其内部结构与外界环境的关系,从而提出合理的管理方式,达到增产高效的目的。目前,国际上开发了一些较成熟的马铃薯生长模型,如SUBSTOR-potato,NPOTATO,LINTUL-POTATO模型等,应用在国内马铃薯生产实践中取得了一定成果,但总体来说中国马铃薯生长模型的应用还处于探索发展阶段。本文通过对国内外马铃薯生长模型研究的分析总结,得出国内外马铃薯生长模型的主要特点是偏重C、N素研究,缺少P、K素研究;模型所需要的参数较其他作物模型更为复杂。同时,综合分析现有各个生长模型的原理与技术路线的异同点与优缺点,指出马铃薯生长模型需在遗传参数和气候参数方面加以深化研究,并展望了利用作物生长模型指导国内马铃薯生产相关的发展趋势。     

冬小麦物候期对土壤水分胁迫的响应机制与模拟

作物模型在农业生产管理和决策中发挥着重要作用,而物候期模拟是作物模型正确模拟作物生长发育和产量形成过程的基础。作物模型模拟物候发育的常用算法一般是基于积温的计算,同时也考虑光周期和春化作用的影响,但是水分胁迫对物候发育的次级影响却较少被考虑在内。该研究以连续2季(2013-2014和2014-2015)的遮雨棚下土柱试验和连续3季(2012-2013、2013-2014和2014-2015)的遮雨棚下大田试验数据和前人研究成果为基础提出了冬小麦物候期对水分胁迫的响应机制理论假设,并以土壤相对有效含水率为水分胁迫指标校正冬小麦物候期水分胁迫响应函数。该研究以2014-2015生长季土柱试验各处理试验数据来建立冬小麦物候期水分胁迫响应函数,确定发育加速点A、发育减速点D和发育停止点S所对应的相对有效含水率值分别为0.30、0.10和0。结果发现拔节期和开花期模拟值和观测值之间的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.8和1.7 d,绝对相对误差(absolute relative error,ARE)分别低于0.68%和2.09%。然后用2013-2014生长季土柱试验各处理数据进行验证,结果发现拔节期和开花期模拟值和观测值之间的RMSE分别约为0.9和1.1 d,ARE分别在1.37%和1.68%以下。最后再用3年独立大田试验数据对上述修正后的冬小麦物候期算法进行验证,结果发现开花期和成熟期的模拟值与观测值之间的RMSE分别约为2.4和2.0 d,ARE分别低于4.21%和2.67%;与DSSAT-CERES-Wheat模型的模拟结果进行比较,发现修正算法能反映出水分胁迫对冬小麦物候期造成的差异(有提前也有推迟),而DSSAT-CERES-Wheat模型无法体现这种差异,且开花期和成熟期的模拟值与观测值之间的RMSE分别约为4.0和5.5 d,误差最大分别为8和6 d。这表明校正后的冬小麦物候期算法模拟精度得到了较大提高,能在一定程度上描述和量化水分胁迫对冬小麦物候期的影响机制,可用来模拟不同水分胁迫条件下不同品种冬小麦的物候期。     

不同饲养条件下家禽H5禽流感免疫效果的研究

本研究选取11个禽场作为固定监测点,对不同饲养条件下、不同类型禽群的禽流感免疫效价进行了连续检测.结果表明:经H5亚型禽流感疫苗免疫后,鸡、鸭均能产生较好的免疫应答,且总体抗体水平基本达到国家规定的合格标准;种禽场的抗体效价比肉禽场的高,规模肉鸡场抗体效价要比散养肉鸡场的高,鸡的抗体效价要比鸭的高.     

不同水分胁迫条件下DSSAT-CERES-Wheat模型的调参与验证

作物模型为人们认识旱区农业生境过程并对其进行调控提供了一种有效的工具。为了探讨小麦生长模拟模型DSSAT-CERES-Wheat能否准确模拟水分胁迫条件下旱区冬小麦的生长发育和产量形成过程,同时确定参数估计和模型验证的最优方案,该研究进行了连续两季(2012.10-2013.06和2013.10-2014.06)的冬小麦分段受旱田间试验。试验将冬小麦整个生育期划分为越冬、返青、拔节、抽穗和灌浆5个主要生长阶段,每相邻两个生长阶段连续受旱,形成4个不同的受旱时段水平(D1-D4),根据小麦生育期的需水量,设置灌水定额分别为40和80 mm 2个水平(I1和I2),共形成8个处理,每处理3次重复,在遮雨棚内采用裂区试验布置,此外在旁边设置1个各生育期全灌水的对照处理。文中设置了5套不同的参数估计和验证方案,利用DSSAT-GLUE参数估计模块得到不同的参数估计结果。通过对比分析冬小麦物候期、单粒质量、生物量、产量、以及土壤水分含量的模拟值和实测值之间的差异,以确定利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟旱区冬小麦生境过程的精度。结果表明,参数P1V(最适温度条件下通过春化阶段所需天数)和G3(成熟期非水分胁迫下单株茎穂标准干质量)具有较强的变异性,变异系数分别为19.07%和16.34%,受基因型-环境互作的影响较大,而其他参数的变异性则较弱,变异系数均小于10%;DSSAT-GLUE参数估计工具具有较好的收敛性,不同参数估计方案所得的参数值具有一定的一致性;不同的参数估计方案所得的模型输出结果有较大差异,其中参数估计方案1(利用两季试验中的充分灌溉处理CK数据进行参数估计,其他不同阶段受旱处理数据进行验证)的模型校正和验证精度最高,其中模型校正的绝对相对误差(absolute relative error,ARE)和相对均方根误差(relative root mean squared error,RRMSE)分别为4.89%和5.18%。在冬小麦抽穗期和灌浆期受旱时,DSSAT-CERES-Wheat模型可以较好地模拟小麦的生长发育过程以及土壤水分的动态变化,但是在越冬期和返青期受旱时,模拟结果相对较差,并且随着受旱时段提前和受旱程度的加重,模拟精度将变得更低。此外,该模型无法模拟由不同水分胁迫造成的冬小麦物候期差异,需要对模型进行相应的改进。交叉验证表明DSSAT-CERES-Wheat模型模拟该研究中不同水分胁迫条件下冬小麦生长和产量的总体性误差在15%~18%左右。总之,DSSAT-CERES-Wheat模型在模拟旱区冬小麦生境过程时存在着一定的局限性,若要更广泛地将该模型应用在中国干旱半干旱地区的冬小麦生产管理和研究,有必要对冬小麦营养生长阶段前期的水分胁迫响应机制和模拟方法进行进一步的深入研究。     

变量技术在精准灌溉上的应用

本文通过对精准灌溉系统基本概念的论述，提出变量技术是精准灌溉的技术关键。阐述了变量技术与设备在圆形和平移式喷灌机上的应用，并指出在应用中应注意的问题。     

陕西关中冬油菜生长发育不同模型模拟精度研究

在陕西关中地区进行了连续6年(2009年9月—2015年5月)的冬油菜非充分灌溉试验,利用STICS、DSSAT和APSIM 3种不同模型对冬油菜物候期和产量等进行模拟,比较了3种不同模型的模拟精度。结果表明,3种模型中STICS模拟精度最高,平均RARE为3. 24%,APSIM模型次之,平均RARE为8. 79%,DSSAT模型最差,平均RARE为11. 38%。其中STICS模型对物候期和产量的模拟精度均为最高,DSSAT模型对物候期的模拟精度高于APSIM模型,而APSIM模型对产量相关指标的模拟精度高于DSSAT模型。由于2012—2013年生育期内降水量较低,3种模型的模拟精度均较低,说明3个模型对干旱胁迫条件下的作物生长模拟均存在一定不足。综合比较,STICS模型的模拟精度高于DSSAT和APSIM模型,因此推荐STICS模型为关中地区冬油菜生长发育和产量形成模拟的适宜模型。     

不同水分胁迫情境下冬小麦生长发育的RZWQM2模拟

为提高水分胁迫条件下作物生长过程的模拟精度,根区水质模型(Root zone water quality model 2,RZWQM2)的开发者改进了原有的水分胁迫指标(Soil water index 1,WSI1)得到2种新的水分胁迫指标WSI2和WSI3。其中,WSI2用Nimah and Hanks方程修正影响光合作用的胁迫系数(Soil water factor,SWFAC)中的根系吸水项;WSI3则在WSI2的基础上加入了土壤蒸发项。为比较上述3种水分胁迫指标模拟水分胁迫条件下冬小麦生长发育的精度,并对其在关中地区的适用性进行评价,首先利用2012—2013年和2013—2014年两年度的冬小麦分段受旱试验对RZWQM2模型进行校准和验证,然后分别选取模型中3种不同的水分胁迫因子对2年(2012—2014年)分段受旱试验进行模拟,评价冬小麦的土壤水分动态、蒸腾总量、最终生物量和籽粒产量的模拟效果。结果表明:3种水分胁迫因子能较好地模拟生育后期轻度受旱条件下冬小麦的生长发育过程,但随着受旱程度的加深和受旱时段的提前,模型的模拟精度降低;相较原有水分胁迫因子WSI1,WSI2提高了各受旱处理的模拟精度,其中2年生物量的平均RRMSE降低了2.84个百分点,籽粒产量的平均ARE降低了1.43个百分点,且在越冬期和拔节期受旱处理的模拟精度提高最为明显。综上,现有RZWQM2模型对冬小麦受旱处理的模拟还存在一定局限性,可从改善物候期和ET模拟精度及加入旱后复水对冬小麦生长的补偿效应等方面进一步研究和改进。如需利用现有模型对水分胁迫条件下冬小麦生长发育过程进行模拟,建议选用WSI2。