棉花地上部形态建成的光温模型

以不同株型棉花品种为研究对象，基于“同类相似性”原理，借助数学建模和统计分析方法，系统分析光温生态因子对棉花叶片长、宽，叶柄长、粗，主茎节间长、粗，果节长、粗，蕾铃高、直径等形态指标的影响，量化温、光因子与棉花各器官形态建成的关系，构建了基于GDD (growing degree day)和Logistic方程的棉花形态建成光温模型。利用独立的试验数据对模型进行了检验，结果表明，棉花主茎叶片的长度和宽度、叶柄长度、主茎节间的长度和粗度、果枝叶片的长度和宽度、叶柄长度、果节的长度和粗度、蕾铃高度和直径的RMSE值分别为0.48、0.65、0.53、0.09、0.02、0.55、0.28、0.23、0.14、0.17、0.20和0.11 cm。显示棉花器官形态指标的模拟值与检验值具有较好的吻合度，说明模型具有良好的预测性和描述性。     

单产15000 kg/hm2以上玉米品种子粒灌浆特征分析

选用具有高产潜力的6个玉米杂交种,采用12万株/hm²的密度大田种植,研究高产玉米不同品种子粒灌浆特征的差异及其与粒重的关系。结果表明,6个玉米杂交种均可实现15 000 kg/hm²的高产水平。良玉66和中单909前中期灌浆速率高,且最早到达最大灌浆速率;灌浆速率下降慢的品种,成熟相对偏晚。品种间差异主要是灌浆速率和到达最大灌浆速率的时间不同,活跃灌浆期并没有明显差异。影响不同品种粒重的主要因素是线性灌浆期和缓慢灌浆期的灌浆速率。因此提高品种的线性灌浆期和缓增期灌浆速率可以增加粒重。在新疆伊犁春播玉米高产区,适宜的高产品种为中单909和良玉66。     

玉米栽培管理知识模型系统的设计与实现

在广泛搜集整理玉米栽培管理知识、数据和专家经验的基础上,对玉米生育指标和调控技术的地域性和季节性变异规律进行系统分析和量化表示,构建了基于作物-环境关系的、可适用于不同时空环境的玉米栽培管理知识模型系统.系统功能主要包括播前技术方案设计和产中动态调控指标预测两大部分.播前方案设计按照玉米栽培管理流程和生育进程来设计,具体包括:产量目标确定、品种选择和品质目标、播期确定、密度和播种量设计以及水肥管理等;产中动态调控生育指标主要考虑叶龄指数、叶面积指数、干物质积累和粒叶比.该系统克服了传统专家系统区域性、分散     

玉米机械粒收质量现状及其与含水率的关系

【目的】机械粒收技术是现代玉米生产的关键技术,是国内外玉米收获技术发展的方向和中国玉米生产转方式的关键。明确当前中国玉米机械粒收质量的现状,研究影响收获质量的主要因素,推动玉米机械粒收技术发展。【方法】利用2011—2015年在西北、黄淮海和东北和华北玉米产区15个省(市)168个地块获得的1 698组收获质量样本数据,分析当前中国玉米机械粒收质量的现状及其影响因素。【结果】结果表明,籽粒破碎率平均为8.63%,杂质率为1.27%,田间损失籽粒(落穗、落粒合计)为24.71 g·m~(-2),折合每亩损失16.5 kg,平均损失率为4.12%,破碎率高是当前中国玉米机械粒收存在的主要质量问题。收获玉米籽粒平均含水率为26.83%,含水率与破碎率、杂质率及机收损失率之间均呈极显著正相关。其中,破碎率(y)与籽粒含水率(x)符合二次多项式y=0.0372x~2-1.483x+20.422(R~2=0.452**,n=1 698),在一定含水率范围内(含水率大于19.9%),破碎率随籽粒含水率增大而增大。【结论】当前中国玉米机械粒收时破碎率偏高,而籽粒含水率高是导致破碎率高的主要原因。对此,建议选育适当早熟、成熟期籽粒含水率低、脱水速度快的品种,适时收获,配套烘干存贮设施等作为中国各玉米产区实现机械粒收的关键技术措施。     

玉米适宜密度与播种量确定动态知识模型

运用系统分析原理和数学建模技术,根据不同的地力水平按照不同的原则确定玉米适宜种植密度-高地力田块"以光定株"、中低地力田块"以产定株,"在此基础上,应用相对权重法计算土壤理化环境、播种质量和整地质量等多个生态环境因子对出苗率的综合影响,进而确定适宜播种量。从而构建了基于作物——环境关系、可适用于不同时空环境不同地力水平和产量目标的玉米适宜密度和播种量确定知识模型。模型验证利用北京、济南和沈阳不同生态点常年气象资料、不同品种资料和土壤资料对模型进行了模拟分析,并结合试验对其进行了验证,结果表明该模型具有较好的决策性和实用性。     

玉米肥料运筹动态知识模型研究

为给玉米田知识模型间施肥提供决策工具,试图建立一种系统化和广适性的玉米肥料运筹动态。该模型通过分析和提炼玉米肥料管理方面的最新研究资料,在综合考虑气候条件、土壤理化性质、品种特性等影响因子基础上,根据养分平衡原理,以产量为目标,结合土壤养分供给量和玉米养分需求量,建立了玉米肥料运筹动态知识模型。模型可用于精确定量不同环境和不同产量目标下的氮磷钾施用量、有机氮无机氮施用比例及不同生育时期的氮肥追施量等。利用不同生态点、不同品种、不同土壤肥力等数据对模型进行了验证,结果表明,该模型具有较好的决策性和适用性。     

基于知识模型的玉米栽培管理决策支持系统

以作物与环境的关系为基础，运用系统分析方法和数学建模技术，构建了可适用于不同时空环境的玉米生育调控指标及栽培管理的动态知识模型。在此基础上，充分利用软构件的技术要点，在Visual C++平台上设计并实现了数字化和组件化的基于知识模型的玉米栽培决策支持系统，实现了产量目标的确定、播前技术方案设计、调控指标预测、产中实时调控、专家知识浏览和系统维护等功能。利用不同生态点、不同历史产量水平、不同水肥管理资料对所建系统的产量目标确定子模型进行了实例分析。结果表明，该系统具有普适性强、独立性好等特点，可为实现作物栽培管理的精确化和数字化提供了技术基础。     

玉米收获方式及其效益分析

比较不同玉米收获方式的用工环节和成本投入,分析机械收粒技术的推广效益,为进一步推广玉米子粒收获技术、提高玉米生产机械化水平提供理论依据和数据支持。采用面谈和问卷调查的形式,在东北、西北春玉米区和黄淮海夏玉米区4省(区)16个市、县、48个村镇,调查了农户玉米收获方式和不同收获方式的收获成本情况,共获得465户有效样本。调研数据显示:玉米机械收获技术采用率存在明显区域差异,黑龙江和新疆地区机收比例最高,农户采用率达到89.4%以上,河南次之,平均为58.1%;吉林最低,为21.5%。比较玉米不同收获方式的收获效率和经济效益发现,玉米子粒机械直收技术最为高效快捷,相比机械收穗和人工收获分别节约成本300~600元/hm~2和900~1380元/hm~2,是一项节省工序、省时省力、节本增效、适应玉米产业化发展需要的收获方式。     

小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究

【目的】筛选整粒小麦籽粒蛋白质的近红外特征光谱波段并建立优化模型,可实现快速、无损测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,为田间便携式小麦籽粒蛋白质含量速测仪设计提供依据。【方法】2012—2013年以蛋白质含量有明显差异的8个冬小麦品种为试验品种,设置3个施氮量和2个灌溉量共6个处理,建立丰富的样本类型,共采集176个小麦籽粒光谱数据;将ASD FieldSpec Pro光谱仪采集到的基于全反射下垫面的整粒小麦籽粒反射光谱通过公式A=log(1/R)转换为吸收光谱,对吸收光谱采用S-G平滑、多元散射校正和基线校正等方法进行预处理,以消除背景噪声,然后采用交叉验证偏最小二乘回归方法进行特征波段压缩;分析比较无信息变量剔除法（UVE）结合交叉验证偏最小二乘回归、连续投影算法（SPA）结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合多元线性回归（MLR）及UVE与SPA组合后结合逐步多元线性回归（SMLR）等多种特征光谱筛选方法选出的蛋白质特征波段的优劣,并与凯氏定氮法测定的小麦籽粒蛋白质含量进行回归分析,构建并优选小麦籽粒蛋白质最佳预测模型。【结果】利用无信息变量剔除（UVE）方法可将与小麦籽粒蛋白质含量无关的信息变量剔除,把籽粒的原始光谱由1 621个波段压缩至717个,在保留了蛋白质信息的同时,实现了特征谱段的初次优选;对逐步多元线性回归（SMLR）、连续投影算法（SPA）、连续投影算法（SPA）+逐步多元线性回归（SMLR）及连续投影算法（SPA）+偏最小二乘回归（PLS）+交叉验证（CV）等特征波段优选算法比较发现,不同的方法获得的特征谱段有差异,构建的模型及精度也明显不同。对经过无信息变量剔除（UVE）法筛选光谱特征谱段,利用SPA消除光谱矩阵中波段共线性影响,再利用SMLR筛选出小麦籽粒蛋白质信息贡献最大的15个特征谱段,所得模型的预测均方根误差（RMSEP）和R²分别为0.5898和0.9410,模型预测精度最高。【结论】本研究利用UVE、SPA与SMLR方法有效压缩了整粒小麦籽粒光谱矩阵,基于所筛选的蛋白质含量特征谱段数构建的预测模型可以实现无损、快速测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,预测模型精度可靠,方法经济有效,为设计田间便携式整粒小麦籽粒蛋白质测定仪的波段选择和开发奠定了基础。     

不同机械作业对玉米子粒收获质量的影响

在玉米收获季节,通过6组不同收获机械收获玉米子粒的对比试验与测试,研究不同机械作业对玉米子粒直收质量的影响。结果表明,机械收获子粒后,子粒破碎率普遍较高,大多超过5%的国家标准;杂质率和落粒损失率普遍较低,分别低于3%和5%的国家标准。子粒破碎率和落粒损失率在不同收获机械及其作业之间存在明显差异,杂质率差异相对较小,收获机械作业是造成玉米子粒破碎率的一个重要因素。