不同品种和氮肥条件下水稻根系主要几何参数动态量化

目的建立基于生物量的水稻根系主要几何参数动态模型,为水稻功能-结构模型的研究奠定基础。方法于2008和2009年设置3个品种[两优108(V1,杂籼)、86优8(V2,杂粳)和南粳43(V3,常规粳稻)]和2个氮肥水平盆栽试验获取根系形态及根干重等指标,采用SPSSv13.0与Excel2007处理试验数据,RMSE检验模型。结果利用2008年观测资料,通过分析不同品种与施肥处理下水稻单株总根长及根直径与生物量间的定量关系,建立了基于生物量的水稻单株总根长动态模型;根据立体几何原理,构建了基于生物量的水稻总根体积与总根表面积动态模型。经2009年独立试验资料检验,单株总根长、总根体积及总根表面积的实测值与模拟值的RMSE分别为490.660cm/plant、131.859cm2/plant和2.532cm3/plant,说明模型拟合度较好。结论所建水稻根系主要几何参数模型具有一定机理性、解释性和通用性,对水稻功能-结构模型研究及水稻可视化奠定了基础。     

水稻单株产量与根系主要几何属性的定量关系

为揭示水稻单株产量与不同生育阶段根系主要几何属性的定量关系。以两优108(杂交籼稻)、86优8(杂交粳稻)和南粳43(常规粳稻)为材料,设施肥(N:每盆3.6 g;P2O5:每盆0.8 g;K2O:每盆3.6 g)与不施肥2个水平,共6个处理,采用塑料桶土培。在试验观测的基础上,建立回归模型及模型统计量,结果表明拔节期至灌浆末期水稻单株产量与单株总根长及单株总根表面积之间的定量关系以二次模型较好,分蘖初期至拔节期根系几何属性与单株产量关系则以三次模型拟合较好;单株产量与根系各参数相关分析结果表明单株总根长、总根表面积及总根体积的增加有利于提高产量。     

基于Web of Science近10年油菜研究态势分析

基于2004-2013年间Web of Science的SCI\|EXPANDED数据库收录的油菜相关论文（以油菜为主题词）,分析了这一领域发文量年度变化趋势,以及影响力较高的国家/地区、科研机构、期刊、高被引论文等;根据Essential Science Indicators数据库,总结油菜研究前沿;并根据模糊综合评判方法,采用3种不同的权重,对文献计量学指标进行综合排序。结果表明：全世界对油菜研究的重视度在不断提高。总体看,美国、加拿大及德国、英国、法国等欧洲国家在油菜研究方面处于世界领先水平。加拿大、美国和中国科研机构发文量较大,但欧洲科研机构发文普遍质量较高,影响力较大;刊载油菜研究相关论文的优秀期刊和高被引论文均多来自欧洲国家和美国;油菜相关研究多集中在甘蓝型油菜、菜籽油、生物柴油和基因表达等方面。     

油菜地上生物量与冠层光谱植被指数之间的相关分析

利用不同波段光谱反射率组合产生的植被指数,分析2个品种、2个供氮水平的油菜地上生物量与冠层光谱植被指数之间的相关性,并建立光谱植被指数对油菜地上生物量的估算模型。结果表明：在油菜整个生育期内,随着发育期推移,叶鲜干重、茎鲜干重和角果鲜重呈先增后减的趋势,不同处理的最大值出现时间不同,而角果干重呈直线上升趋势直到成熟。光谱植被指数与油菜叶鲜、干重呈正相关关系,除RvI外,其他植被指数均通过显著性检验。光谱植被指数对油菜叶鲜、干重的拟合方程以乘幂和指数形式最好,其中叶鲜、干重GBNDVI变量回归的Rz值分别达到O．6571和0．6497。光谱植被指数与油菜茎鲜、干重呈极显著正相关关系,光谱植被指数对油菜茎鲜、干重的最佳拟合方程为乘幂和指数形式,茎鲜、干重以BNDVI的指数形式最好,R2值分别为0．9134和0．9217。而光谱植被指数与角果鲜、干重的关系则相反,只有NDVI与角果鲜重达到极显著水平,光谱植被指数与角果于重都没有通过0．01水平显著性检验。NDVI与油菜角果鲜重的对数回归的R2值达到0．5487。研究结果将为大面积油菜生长状况及产量品质的遥感监测奠定基础。     

油菜叶片气孔导度与冠层光谱植被指数的相关性

利用冠层光谱实时、无损和定量监测植物叶片气孔导度,对于改善作物水分利用效率以及产量和品质预测预报具有十分重要的意义。本研究采用裂区设计法(宁油18和宁油16两个品种)、两个供氮水平(N₁₈₀：纯氮180 kg hm^-2、P₂O₅ 120 kg hm^-2、K₂O 180 kg hm^-2和硼砂15 kg hm^-2;N₀：CK)于2007-2008年测定油菜冠层光谱反射率、叶片气孔导度以及叶面积指数(LAI)和叶片鲜、干生物量,利用各波段光谱反射率组合产生的植被指数,分析油菜叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,从而建立光谱植被指数对叶片气孔导度的估算模型。结果表明,在整个生育期油菜叶片气孔导度呈“双峰”变化, LAI和叶片鲜、干生物量均呈单峰曲线变化;开花前光谱植被指数与油菜叶片气孔导度和油菜冠层叶片平均气孔导度均呈极显著正相关,且光谱植被指数对油菜冠层叶片气孔导度的拟合效果好于对油菜叶片气孔导度的。光谱植被指数与冠层叶片气孔导度的量化关系可为今后快速、无损、大面积的油菜作物气孔导度估算奠定一定基础。     

光谱技术在作物生长与营养信息监测方面的研究进展

随着光谱技术的发展,植物光谱分析方法已成为监测作物生长与营养信息的重要手段。通过概述利用光谱技术监测作物叶面积指数(LAI)、生物量、含水量、叶绿素及氮素五项指标的研究进展,对光谱技术在作物生长与营养信息监测方面的研究进行了展望。     

长江中游冬油菜群体干物质和叶面积模拟的研究

根据油菜生理生态学原理,建立了油菜群体干物质积累和叶面积指数的动态模型,用中油杂2号在武汉地区种植时的试验和当年气象资料对其进行检验,其模拟值和实测值之间的相关系数分别为0.9936(r0.01=0.834)和0.9863(r0.01=0.708),达到极显著水平。     

基于几何参数模型和OpenGL的油菜花朵可视化研究

为构建可视化油菜生长系统,本研究以油菜花朵为研究对象,通过对2种氮肥水平下3种油菜品种的盆栽试验数据进行统计分析,建立了油菜花柄和花蕾的几何参数模型.在此基础上,进一步探讨了油菜花朵组件三维建模技术,构建了基于组件形态特征参数的花柄与花萼几何模型,其中,以圆柱体模拟花柄,12×9个四边形模拟花萼曲面;通过组合多个几何图...     

油菜株型模拟研究进展

株型结构是作物表型组学研究的重要内容之一.油菜株型研究不仅有助于定量化株型评价,选育高光效、适宜机械化作业的品种,也有利于提高油菜生长模型的机理性,具有重要的科学意义.本文针对当下国内外作物株型研究现状,重点从传统作物株型和作物株型模拟两个方面分别进行归纳总结,并着重综述了油菜株型相关研究进展,最后概要评述了当前在油菜...