不同水肥条件下夏玉米/冬小麦农田生态系统碳平衡研究

农田生态系统碳平衡取决于农作物固定碳量和土壤异养呼吸排放碳量。为揭示水肥用量对农田生态系统碳平衡的综合影响，设置3个灌水水平：高水、中水和低水（W1、W0.85、W0.7夏玉米季分别为90、76.5、63mm，冬小麦季分别为140、119、98mm），4个施氮水平：高氮、中氮、低氮和不施氮（N1、N0.85、N0.7、N0夏玉米季分别为300、255、210、0kg/hm2，冬小麦季分别为210、178.5、147、0kg/hm2），4个施磷水平：高磷、中磷、低磷和不施磷（P1、P0.85、P0.7和P0夏玉米季分别为90、76.5、63、0kg/hm2，冬小麦季分别为150、127.5、105、0kg/hm2）进行了田间试验。结果表明：不同水肥处理下夏玉米/冬小麦农田生态系统表现为碳汇，夏玉米季净生态系统生产力固碳量（CNEP）为6805~7233kg/hm2，冬小麦季CNEP为5842~6434kg/hm2，夏玉米CNEP高于冬小麦。在高、中、低肥水平下，增加灌水量，夏玉米/冬小麦周年净初级生产力固碳量（CNPP）提高2.48%~5.96%，土壤微生物异养呼吸碳释放量（CRm）增加2.15%~15.20%，净生态系统生产力固碳量（CNEP）增加1.16%~6.47%。在高、中、低供水水平下，增加施肥量，夏玉米/冬小麦周年CNPP增加2.95%~3.43%，土壤CRm增加5.23%~18.67%，CNEP增加0.93%~2.79%，CNEP增加比例与供水水平呈负相关。在低水条件下，氮磷肥配施处理夏玉米/冬小麦农田周年CNEP较单施氮、磷肥分别增加4.86%、7.34%，且氮磷肥交互作用显著（P<0.05），水肥供应水平相差15%时对冬小麦农田CNEP有显著的正交互作用。氮磷肥配施、水肥协调供应均有助于促进夏玉米/冬小麦农田生态系统的净碳输入，在节水节肥原则下，夏玉米和冬小麦分别在W0.85N0.85P0.85和W0.7N0.85P0.85水肥供应条件下有利于增加农田CNEP。     

浅析我国南方冬闲田种植一年生黑麦草的应用研究

针对我国南方地区冬闲田数量多、利用率低的现象,充分利用冬闲田种草养畜,不仅可以解决牲畜季节性青绿粗饲料缺乏问题,还能促进农民增收和农业可持续发展。一年生黑麦草由于适生范围广,鲜草产量高,营养丰富且柔嫩多汁,适口性好,家畜家禽喜欢采食,深受农户青睐,成为一种极具发展前途的越年生优质牧草,近年来在畜牧业生产中得到广泛应用。本文从一年生黑麦草生物性状、营养特性、冬闲田的丰产栽培技术、青贮技术以及在各类畜禽的饲喂研究角度进行综述,并指出今后的研究重点和方向。旨在为一年生黑麦草在畜牧业中的进一步推广应用提供参考。     

基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积

省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积,该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀)3个省域范围为例,以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元,利用国产GF-1/WFV数据,构建冬小麦面积指数,实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源,依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理,以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数,将冬小麦面积指数按照1%的比例等分,并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点,将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较,精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值,同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像,获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明,以标准地图分幅作为计算单元,在GF-1影像基础上,利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异,且冬小麦的总体识别精度达到89.6%,用户精度达到89.8%,制图精度96.5%,Kappa系数0.72。在典型区域,本文算法与监督分类算法精度结果较为一致,除制图精度相差4.77%外,总体精度与用户精度差都在1.00%以内,说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点,能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。     

喷灌定额和灌水频次对冬小麦产量及品质的影响分析

为了解圆形喷灌机不同灌溉定额和灌水频次对冬小麦产量及籽粒品质的影响,于2014—2016年在北京市顺义区进行了水肥一体化大田试验,共设置3种灌水处理(W1、W2、W3),其中2014—2015年灌溉定额分别为135、112.5、90 mm,2015—2016年分别为154.5、132、109.5 mm。每种处理在冬小麦的返青-拔节、拔节-抽穗和抽穗-灌浆期土壤含水率分别达到田间持水量的70%、75%和75%时进行灌水。每个生育时期又按灌水定额设置为1次灌水(C1)和均分成2次灌水(C2),其中C2处理2次灌水时间间隔为9 d。试验结果表明,冬小麦拔节-抽穗期的阶段耗水量和日均耗水量均最大,W1处理产量最高。2015—2016年灌溉定额与灌水频次对水分利用效率的影响均不显著,但水分利用效率有随灌溉定额增加而降低的趋势,最大水分利用效率为W3处理的2.28 kg/m3。在W1和W2处理下,分2次灌水有利于提高冬小麦的穗数、产量和容重等指标,其中W1C2组合获得最高产量9 286.4 kg/hm2。灌溉定额与灌水频次组合对产量的效应中,灌溉定额起主导作用。建议北京地区冬小麦在圆形喷灌机条件下采用W1C2灌水方案,在返青-拔节、拔节-抽穗、抽穗-灌浆期分别灌水45、55.5、54 mm,且均分成2次灌水。     

基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的。试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力。结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45~0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大。拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95)。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理。     

华北平原滴灌施肥灌溉对冬小麦生长和耗水的影响

针对华北平原地区冬小麦水肥利用效率低且造成一定的面源污染问题,研究了滴灌施肥灌溉对冬小麦生长、产量及其构成要素、耗水量、水分利用效率、灌溉水利用效率和土壤养分分布的影响。结果表明:滴灌施肥灌溉条件下,2013—2014、2014—2015和2015—2016年冬小麦平均产量为7 120.5 kg/hm2,相比当地产量(6 000 kg/hm2)提高了18.7%,冬小麦穗粒数和千粒质量表现较好,千粒质量平均提高了4.3 g。2013—2014、2014—2015和2015—2016年冬小麦全生育期耗水量平均为387.9 mm。播种期-拔节期降水量占阶段耗水量的比例最大(52%),拔节期-抽穗期灌水量所占比例最大(78%),而抽穗期-收获期土壤储水量的消耗量所占比例最大(54%)。3年度冬小麦全生育期耗水量各组成所占比例表现为:灌水量所占比例最大,为49%,其次是土体储水量的消耗量,占总耗水量的25%,降水量占总耗水量的24%,地下水补给量占总耗水量的比例最小,仅2%。冬小麦水分利用效率和灌溉水利用效率分别为1.8、3.9 kg/m3,相比地面灌溉分别提高了38%、95%。养分主要分布在根区0~40 cm土层内,养分利用率高,养分淋失少。因此,华北平原地区控失肥作为底肥,采用滴灌施肥灌溉进行随水追肥,当施肥量为当地施肥量的70%时,可提高冬小麦产量18.7%,穗粒数和千粒质量表现较好。此外,滴灌施肥灌溉可节水36%,节肥30%,提高灌溉水利用效率95%,提高水分利用效率38%。     

基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测

为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。     

Determination of critical nitrogen dilution curve based on leaf area index for winter wheat in the Guanzhong Plain,Northwest China

Excessive use of nitrogen(N) fertilizers in agricultural systems increases the cost of production and risk of environmental pollution. Therefore, determination of optimum N requirements for plant growth is necessary. Previous studies mostly established critical N dilution curves based on aboveground dry matter(DM) or leaf dry matter(LDM) and stem dry matter(SDM), to diagnose the N nutrition status of the whole plant. As these methods are time consuming, we investigated the more rapidly determined leaf area index(LAI) method to establish the critical nitrogen(N_c) dilution curve, and the curve was used to diagnose plant N status for winter wheat in Guanzhong Plain in Northwest China. Field experiments were conducted using four N fertilization levels(0, 105, 210 and 315 kg ha-1) applied to six wheat cultivars in the 2013–2014 and 2014–2015 growing seasons. LAI, DM, plant N concentration(PNC) and grain yield were determined. Data points from four cultivars were used for establishing the N_c curve and data points from the remaining two cultivars were used for validating the curve. The N_c dilution curve was validated for N-limiting and non-N-limiting growth conditions and there was good agreement between estimated and observed values. The N nutrition index(NNI) ranged from 0.41 to 1.25 and the accumulated plant N deficit(N_(and)) ranged from 60.38 to –17.92 kg ha~(-1) during the growing season. The relative grain yield was significantly affected by NNI and was adequately described with a parabolic function. The N_c curve based on LAI can be adopted as an alternative and more rapid approach to diagnose plant N status to support N fertilization decisions during the vegetative growth of winter wheat in Guanzhong Plain in Northwest China.     

基于极值概率分布函数的中国早稻高温热害时空分布统计特征

揭示水稻高温热害风险特征对农业适应气候变化具有重要意义。本研究以中国早稻种植区为研究区域,基于早稻种植区214个气象站1971—2015年的数据,利用Mann-Kendall非参数趋势检验方法和极值概率分布理论,探究中国早稻高温热害的时空变化趋势和极值概率分布规律。研究发现:1)反映早稻高温热害的两个指标即高温热害累计天数(ADHS,accumulateddaysofheatstress)和热害有害积温(HDD,heatstressdegree days)的均值在湖南中南部、江西中部、浙江和福建中部较大,表明这些区域的早稻遭受高温热害的风险较大;从Mann-Kenall趋势检验看,两个指标在超过1/3的站点都呈显著增加的趋势,说明高温热害风险在这些站点显著增加,尤其20世纪90年代以后超过1/2的站点两个指标都呈显著增加的趋势。2)超过1/2以上的站点的高温热害累计天数和高温有害积温都满足极值概率函数分布。对于高温热害累计天数,56个站点满足耿贝尔分布(Gumbel),82个站点满足广义极值分布(GEV);对于热害有害积温,61个站点满足耿贝尔分布,58个站点满足广义极值分布。3)两个高温热害指标的10年、50年、100年重现期的空间分布规律和2个指标的均值空间分布类似,即均值较大的区域,其10年、50年、100年重现期对应的重现期水平(return level)也较大;重现期水平与经度、纬度和海拔无明显相关关系。研究结果有助提升对早稻高温热害时空趋势和概率分布规律的认识,可为农业适应气候变化和农业天气指数保险设计等方面提供理论参考。     

拔节期氮肥运筹对不同滴灌量下冬小麦光合特性及产量的影响

为探明拔节期氮肥运筹对不同滴灌量下冬小麦光合特性及产量的影响,在大田滴灌技术条件下,以‘新冬41号’为试验材料,研究4种拔节期氮肥运筹处理[N0(0 kg/hm²)、N1(90 kg/hm²)、N2(180 kg/hm²)、N3(270 kg/hm²)]对3种不同滴灌量[W1(1500 m³/hm²)、W2(3000 m³/hm²)、W3(3450 m³/hm²)]下冬小麦叶绿素含量（SPAD值）、叶面积指数(LAI)、叶片光合特性及产量的影响。结果表明,在3种滴灌量下各氮肥处理冬小麦拔节至乳熟期叶片SPAD值均呈“先增后降”的变化规律,最大值均在灌浆期;LAI呈现“先增后降”的变化规律,在孕穗期达最大。在同一施氮水平下,滴灌量增加,叶片的净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)均增加,而胞间CO₂浓度(Ci)则降低。滴灌量较低时（W1处理）,增加拔节期施氮量能有效提高滴灌冬小麦的有效穗数、穗粒数、千粒重、产量和收获系数;水分充足时（W2、W3处理）,增加拔节期施氮量反而不利于产量的提高。综合考虑各项产量指标及氮肥利用效率得出,在滴灌量3000 m³/hm²条件下,拔节期施氮量180 kg/hm²时,滴灌冬小麦籽粒产量较高,氮肥利用率最大,可供生产参考。