施肥和刈割日期对杂交狼尾草钙、磷、镁含量的影响及其与家畜需要的关系

研究了不同施肥处理和刈割日期对杂交狼尾草Ca、P和Mg含量的影响及其与家畜营养的关系,结果表明,有机肥的施用显著降低了植株Ca含量,对植株P和Mg含量无显著影响;随无机氮施用水平的提高,杂交狼尾草植株Ca和Mg含量显著提高,P含量显著降低;植株Ca、Mg含量均随刈割日期的推迟而显著提高,植株磷含量随刈割日期的推迟呈先降后升的规律;根据NRC推荐的饲养标准(奶牛、肉牛和绵羊),所有处理杂交狼尾草植株Mg含量均能满足家畜的需要,Ca:P为(0.95～2.67):1;利用杂交狼尾草饲喂高产奶牛时,应注意日粮中Ca、P的添加.     

农田能量投入产出规律的研究

农田人工辅且能投入与能量产出或能量产投比之间都遵循一元二次回归模型,随着辅助能投入增加,产投比和总产出都会出现一个最大值,两个个最大值对应的投能水平之间为合理投能区间。半干旱生态条件下,水的增产作用相对大于肥的增产作用,水分条件对投间为全副理投能区间。半干旱生态条件下,水的增产作用相对大于肥的增产作用,水分条件对投肥水平有重要制约作用,直接影响投肥效果,自然辅助能与人工辅助能在作用上有互补性。     

基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究

为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120～180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93～0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。     

基于消费级无人机搭载数码相机监测小麦长势状况研究

[目的]本文旨在探究消费级无人机搭载数码相机更好地用于小麦长势快速监测。[方法]于2015—2017年开展涉及2个小麦品种和4个施氮水平处理的田间小区试验,在小麦关键生育期采用大疆精灵3专业版无人机自带的数码相机获取试验区数码影像,并提取6种颜色指数,同步取样并测定叶面积指数、叶片干物质量及叶片氮积累量等小麦长势信息,在小麦抽穗前、后及全生育期分别运用指数函数和随机森林算法定量分析长势信息与颜色指数的关系。[结果]在小麦各生长阶段,指数函数模型表现较好,可见光大气阻抗指数(visible atmospherically resistant index,VARI)、超红指数(excess red index,ExR)和归一化绿减红差值指数(normalized green minus red difference index,NGRDI)与叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量的相关性均表现较好,继而分别建立了基于VARI、ExR和NGRDI的叶面积指数(R~2=0.71～0.82)、叶片干物质量(R~2=0.42～0.71)和叶片氮积累量(R~2=0.52～0.76)的指数函数监测模型。独立试验数据的检验结果表明:在抽穗前及全生育期,ExR(R~2=0.45～0.70和0.42～0.62)监测模型估测的叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量与实测值拟合性更好,在抽穗后期,VARI(R~2=0.68～0.72)监测模型估测效果更好。[结论]结合小麦各生长阶段指数函数监测模型,利用无人机搭载数码相机可以快速无损监测小麦长势状况。     

Mapinfo与Supermap Objects数据转换的实现

采用面向对象的方法,在VB语言环境下开发Mapinfo数据向Supermap Objects的转换程序,从Mapinfo数据库中提取空间要素和隐藏的属性数据,经转化转入Supermap Objects数据库中,解决了转换前后逐层对应问题,做到了空间要素与空间属性完全匹配,为农业空间信息决策提供数据支持。     

基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。     

基于上部叶片SPAD值估算小麦氮营养指数

快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义.基于2009-2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通过简单分组线性回归筛选出在不同年际和不同品种间表现稳定的氮营养指数(NNI)定量方程.结果表明,小麦上部不同叶位SPAD值和NNI随施氮量提高而提高,而NDSPADij随施氮量的提高而降低.小麦单叶SPAD值与NNI的关系呈显著正相关,但这种关系在品种或年份之间不稳定,对小麦氮素诊断存在风险;除NDSPAD12外,NDSPADij与NNI之间呈显著负相关,经简单分组线性分析发现NDSPAD14与NNI之间在年份和品种之间表现最稳定,能够较好的定量估算氮营养指数,从而快速诊断小麦氮素是否亏缺.     

小麦籽粒品质形成及其调控研究进展

本文介绍了蛋白质含量和质量及淀粉组份与小麦籽粒品质的关系,论述了小麦籽粒品质的形成特点及影响因子和技术调控途径,分析了小麦籽粒产量与品质的关系,提出通过基因型、生态环境、技术调控等综合运用来实现小麦优质、高产、高效的协同发展的手段。     

小麦籽粒蛋白质组分的变异及其与面粉品质的关系

为了探究小麦籽粒蛋白质组分的变异及其相对比例的变化对小麦籽粒品质的影响,在两个不同的小麦品质生态区,选用大面积推广的40个小麦品种(系)为材料,研究了小麦籽粒蛋白质各组分在基因型与环境间的变异,以及蛋白质组分与面粉品质的关系。结果表明,小麦籽粒蛋白质各组分含量在基因型间差异显著,而在环境间各组分含量的变异是一种非比例的增减,导致了籽粒蛋白质质量在环境间的显著差异。徐州点生态环境利于谷蛋白的合成,谷醇比显著大于南京点。在蛋白质各组分的关系中,清蛋白含量的增加降低了谷蛋白和醇溶蛋白含量,球蛋白含量的增加则降低了谷醇比,从而降低了沉淀值。蛋白质各组分含量及比例与面粉品质密切相关,是理想的品质微量评价指标。在高蛋白品种中,当谷醇比为1.3左右时,面粉面包烘烤品质较好。     

基于主题图的农业模型描述与表示方法

为了提升不同学科模型资源的共享与管理能力,提出了一种新的农业模型描述与表示方法。它以模型组件描述信息为元数据来生成不同层次主题图。首先分析农业模型特征,建立农业模型与模型组件之间的映射关系;然后,抽取农业模型组件刻面与关联描述信息,构建了农业模型组件描述模型（DM-AMC）,进一步将DM-AMC表示为主题类型、关联类型、事件类型以及关联角色;最后,通过实例化并采用匹配融合算法生成了面向农业模型组件的主题图（TM-AMC）。研究以作物生育期模型为例,生成了统一描述与可动态扩展的原子主题图XTM文档。通过对农业模型信息的统一描述,并以DM-AMC为基础生成多层次、便于统一访问的TM-AMC,可提升农业模型信息的全局共享与管理能力。