基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。     

Genome-wide association study for spot blotch resistance in Afghan wheat germplasm

Spot blotch (SB), caused by Bipolaris sorokiniana, is a devastating disease of wheat globally, especially in South Asia and South America. Understanding the genetics of resistance to SB is important for developing breeding strategies to improve resistance. A panel of 301 genotypes from Afghanistan was phenotyped over two crop seasons using a mixture of virulent B. sorokiniana isolates and genotyped using DArTSeq to obtain genome-wide markers. Fifty genotypes (16.6%) showed disease scores less than the resistant control. Principal component analysis using the genotypic data clustered the genotypes into five different groups. Among models used for genome-wide association mapping, the multilocus mixed model, and fixed and random model circulating probability unification algorithms were most effective in identifying significant marker-trait associations (MTA). Twenty-five MTAs at p ≤ .001 were identified on chromosomes 1A, 1B, 1D, 2B, 2D, 3A, 3B, 4A, 5A, 5B, 6A, 7A, and 7D, indicating the quantitative nature of resistance to SB. Phenotypic variation explained by these markers ranged from 2.0% to 17.7%, and genomic regions on the chromosomes 1D, 2D, 3A, 3B, 4A, 5A, and 5B coincided with loci identified in previous studies. Three single nucleotide polymorphism (SNP) markers on chromosomes 1B (SNP 1113207) and 5A (SNPs 5411867 and 998276) were significant in both crop seasons as well as in the combined analysis across seasons. Marker 5411867 is close to Vrn-A1, shown to be associated with SB in previous studies. Furthermore, among known SB resistance genes, Sb2 on chromosome 5B was predicted to be significant in this panel.     

山西省冬小麦生产潜力时空分布与气象因子分析

估算一定区域内作物生产潜力,对于明确该区域作物生产力及其限制因子具有重要意义。采用农业生态区域法和生产潜力递减机制法估算山西省冬小麦生产潜力,并解析其与主要气象因子的关系。结果表明,2004-2013年山西省冬小麦平均光合、光温、气候和土地生产潜力分别介于63.63~74.81、10.86~12.97、3.68~5.65和2.71~4.73t/hm ²。山西冬小麦生产潜力分布特征为南部普遍低于中部地区,中部盆地地区普遍低于东西部高海拔地区。与2004-2008年相比,2009-2013年晋中西部地区和吕梁冬小麦光合和光温生产潜力有所增加,而晋中东部和长治东部的冬小麦气候和土地生产潜力有所降低。限制冬小麦气候和土地生产潜力的主要气象因子是生育期降水量和日平均温度。     

小麦骨干亲本‘鲁麦14’的育种价值分析

为更加科学地开展小麦理论研究和提高育种成效,对‘鲁麦14’的构思设计与创制思路、突出特点和以‘鲁麦14’为亲本选育出的品种进行了系统分析。从2001年到2018年,中国科学院、中国农科院、中国农业大学和山东、江苏、河北、安徽、河南、山西、陕西、新疆、贵州、天津9省1市的89家科研单位和育种企业,以‘鲁麦14’为亲本直接育成品种39个、间接育成品种92个,这些品种通过9省2市166次审（认）定和36次国家审定。‘鲁麦14’作为新一代骨干亲本,为全国的小麦生产和育种工作做出了突出贡献。     

基于数字化植物表型平台（D3P）的田间小麦冠层光截获算法开发

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（D3P）模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（GAI）、平均倾角（AIA）和散射光截获率（FIPAR_dif）信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（H）和绿色分数特征（GF）。最后，利用人工神经网络（ANN）算法分别构建了从不同LiDAR点云特征（H、GF和H+GF）输入到FIPAR_dif、GAI和AIA的反演模型。结果表明，对于GAI、AIA和FIPAR_dif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见，H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征，在中等测量噪音（10%）情况下，FIPAR_dif和GAI的估算均获得了满意精度，R²分别为0.95和0.98，而AIA的估算精度（R²=0.20）还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。     

Grain yield,nitrogen use efficiency and tillage intensity in wheat as affected by precision nutrient management

ABSTRACT

The present studies were conducted to evaluate the effect of different nutrient management practices under two tillage options in wheat. The experiments were laid out in split-plot design with a combination of two varieties (WH 1105 and HD 2967) and two tillage options (Conventional and No tillage) in the main plot and six precision nutrient management practices [absolute control, site-specific nutrient management with Nutrient Expert for wheat (SSNM-NE)(170 kg nitrogen (N)/ha), SSNM NE+GreenSeeker (GS)(153/158 N kg/ha), N₁₂₀ (120 kg N/ha) before irrigation, N₁₂₀ after irrigation and N Rich (180 kg N/ha)] in subplot replicated thrice. The grain yield and quality characters in no tillage (NT) and conventional tillage (CT) were similar but agronomic efficiency was higher in NT. Both the varieties (WH 1105 and HD 2967) gave similar grain yield and quality. Wheat variety WH 1105 recorded significantly higher sodium dodecyl sulfate sedimentation (SDS) and gluten index. The treatment SSNM NE+GS had resulted in 107.1% higher grain yield than no nitrogen control but similar to enriched N plot (180 kg N/ha). The grain protein, SDS and gluten index in need-based nutrient management (SSNM+GS) treatment were found to be similar as recorded in SSNM-NE (170 kgN/ha) and N enriched plot (180 kg N ha^?1). The agronomic efficiency and recovery efficiency in SSNM+GS were also better than SSNM NE.     

江苏省小麦籽粒蛋白质达标弱筋小麦的适生性分析与评价

【目的】弱筋小麦是制作饼干糕点类食品的原料,其烘烤特性很大程度上取决于蛋白质的质和量。小麦籽粒蛋白质含量（GPC,%）不仅由品种的遗传特性决定,还受到气候、土壤、栽培措施等影响。明确江苏省弱筋小麦适宜种植区域以及其地理、气候影响因素,可为江苏弱筋小麦的种植区划提供理论依据。【方法】在2年江苏省小麦品质抽样调查数据的基础上,利用随机森林算法筛选重要性指标,结合单组率Meta分析及其亚组分析,探究地理位置及气象因子对江苏省小麦籽粒蛋白质含量（GPC）达到弱筋小麦标准可能性的影响。【结果】2个年度江苏省小麦GPC平均值为13.92 %,其中2018年、2019年小麦GPC变幅分别为11.06%—18.09%、10.20%—16.50%,平均值分别为14.52%、13.33%,GPC<12.5%的样品分别占比10%、29.71%。从地理分布看,江苏的东南沿湖沿海地区小麦GPC达到弱筋小麦标准的可能性最高,达标可能性最高可达92%,其次是江苏东部沿海地区以及江苏西北部沿河一带。种植地距离一级河流和湖泊或者海岸线的最短距离为20—30 km时,达标可能性相对较高,为23.95%。从气象因子方面看,生育前期特别是出苗期和拔节期,降雨量对江苏弱筋小麦的形成影响较为重要;生育后期尤其是开花期以及灌浆期后期,积温对小麦GPC的影响更重要;且出苗和拔节期的日照时数及开花期的降雨量对江苏弱筋小麦的形成亦很重要,其中,江苏小麦GPC达标弱筋小麦标准的可能性与出苗期的降雨量呈正相关,而与出苗和拔节期的日照时数、拔节期的降雨量以及灌浆后期积温则呈负相关。【结论】江苏弱筋小麦适宜的种植范围受到水系分布与气象因素的共同制约,主要集中在东部沿海和东南沿海沿湖地区。在出苗、拔节期降雨量和开花灌浆期积温适宜的情况下,西北沿河一带的小麦GPC也可达标弱筋小麦标准。品质区划应重点考虑地理位置（水系分布等）和气候分布。     

北疆超晚播小麦品种生育特性及产量比较

为探明北疆超晚播条件下，冬、春性小麦品种间生育特性及产量的差异，采用田间试验（10月31日播种，冬前不灌水），比较了6个冬性和5个春性小麦品种的生育特性及产量。结果表明，春性品种出苗率明显高于冬性品种，春性品种平均生育期（91.8 d）比冬性品种(95.0 d)短约3.0 d；春性品种总茎数平均峰值（869.3×10⁴·hm^-2）明显高于冬性品种（772.4×10⁴·hm^-2）；叶面积指数和干物质积累量的平均值在春、冬性品种间差异不明显；新冬41、新春6号、新春43号的产量较高，为7 581.6~7 935.6 kg·hm^-2，获得高产的穗数为431.7×10⁴~515.8× 10⁴·hm^-2，穗粒数 31.6~36.3，千粒重46.8~52.8 g。综合考虑产量、出苗率、成熟期等因素，初步认为新春6号、新冬41号、新春43号适合在北疆超晚播。