The priority of management factors for reducing the yield gap of summer maize in the north of Huang-Huai-Hai region,China

Understanding yield potential, yield gap and the priority of management factors for reducing the yield gap in current intensive maize production is essential for meeting future food demand with the limited resources. In this study, we conducted field experiments using different planting modes, which were basic productivity(CK), farmer practice(FP), high yield and high efficiency(HH), and super high yield(SH), to estimate the yield gap. Different factorial experiments(fertilizer, planting density, hybrids, and irrigation) were also conducted to evaluate the priority of individual management factors for reducing the yield gap between the different planting modes. We found significant differences between the maize yields of different planting modes. The treatments of CK, FP, HH, and SH achieved 54.26, 58.76, 65.77, and 71.99% of the yield potential, respectively. The yield gaps between three pairs: CK and FP, FP and HH, and HH and SH, were 0.76, 1.23 and 0.85 t ha~(–1), respectively. By further analyzing the priority of management factors for reducing the yield gap between FP and HH, as well as HH and SH, we found that the priorities of the management factors(contribution rates) were plant density(13.29%)fertilizer(11.95%)hybrids(8.19%)irrigation(4%) for FP to HH, and hybrids(8.94%)plant density(4.84%)fertilizer(1.91%) for HH to SH. Therefore, increasing the planting density of FP was the key factor for decreasing the yield gap between FP and HH, while choosing hybrids with density and lodging tolerance was the key factor for decreasing the yield gap between HH and SH.     

谷子株高及穗部性状主基因+多基因混合遗传模型分析

【目的】株高和穗部性状是影响谷子产量的关键性状。探究谷子株高及穗部性状表型变异的遗传规律,为相关性状的遗传改良与基因定位提供参考依据。【方法】以谷子优质品种豫谷18为共同父本,分别与黄软谷和红酒谷杂交,构建2个分别包含250个家系的重组自交系F₇群体（YYRIL和YRRIL）。采用主基因+多基因混合遗传模型,对YYRIL和YRRIL群体在2个环境下的株高、穗长、穗下节间长、穗码数、穗粒重等5个农艺性状的表型数据进行遗传分析。【结果】5个性状在所有环境中均表现连续变异且存在超亲分离现象,峰度和偏度绝对值小于1,近似正态分布,呈现数量性状的典型遗传特点。性状间相关性分析表明株高与穗长、穗下节间长在所有环境中均呈极显著正相关,穗码数与穗粒重呈极显著正相关。遗传模型分析显示YYRIL和YRRIL群体株高的最适遗传模型分别为PG-AI和PG-A多基因模型,多基因遗传率分别为95.15%和91.27%。2个群体穗码数的最适模型均为PG-AI,多基因遗传率为70.07%—71.58%。穗下节间长在2个群体的最适遗传模型分别为4MG-CEA和3MG-CEA,均为等加性主基因模型。穗下节间长在YYRIL群体的主基因遗传率为9.69%,4对主基因加性效应值相等,均为-0.34,具有负向效应;穗下节间长在YRRIL群体的主基因遗传率为45.78%,3对主基因加性效应值相等,均为1.17,具有正向效应。穗长在YYRIL群体的最适模型为MX2-ED-A,即2对显性上位主基因+加性多基因模型,主基因遗传率为43.56%,多基因遗传率为50.56%。控制穗长的2对主基因加性效应值分别为-1.21、1.68,多基因加性效应较小,为-0.0017;穗长在YRRIL群体的最适模型为MX2-AE-A,即2对累加作用主基因,加性多基因混合遗传模型;穗长的主基因遗传率为46.40%,多基因遗传率为46.91%。控制穗长的第1对主基因加性效应值为1.53,具有正向效应,第1对主基因加性×第2对主基因加性上位性互作效应值是0.60,多基因加性效应值为-0.47,表现为较低的负向遗传效应。穗粒重在YYRIL群体的最适遗传模型为MX2-ED-A;符合2对显性上位主基因+加性多基因模型,主基因遗传率为69.09%,多基因遗传率为12.08%;控制穗粒重的2对主基因加性效应值分别为0.58、5.82,以第2对主基因的加性效应为主,多基因加性效应值为-3.81。穗粒重在YRRIL群体的最适遗传模型为3MG-PEA,即3对部分等加性主基因遗传模型;穗粒重的主基因遗传率为81.10%,3对主基因加性效应值分别为-2.68、-2.68和2.66,前2对主基因的加性效应值相同,且均为负向效应。【结论】谷子株高、穗码数的最适遗传模型相似,均服从多基因遗传,遗传率较高,受环境影响较小;穗下节间长的遗传受主基因控制,主基因遗传率偏低,受环境影响较大,在栽培中应充分考虑环境因素;穗长遗传受主基因和多基因共同控制;穗粒重在2个群体均服从主基因遗传,主基因遗传率较高,可能存在主效QTL。     

丘陵山地用小型自走式青贮机的设计思考

玉米是世界三大主要粮食作物之一，收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析，得出设计流程，为物理样机提供理论依据。     

不同种植密度对机采辣椒品种性状和产量的影响

为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度（P0:38 480株/hm²、P1:51 307株/hm²、P2:76 961株/hm²、P3:102 615株/hm²）,分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下（P3）时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下（P3）达到最大,发病率分别为41.67%（贵阳）、43.33%（遵义）,病情指数分别为31.05%（贵阳）、29.86%（遵义）。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%（遵义）;P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%（贵阳）。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm²。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

茶树植保机械及减量施药技术研究进展

农药防治是茶树病虫害综合防治的重要组成部分,其在病虫害突发或爆发时具有快速高效的防治优势。茶树叶片表面具有亲水性,常量施药会造成茶叶农残超标、生态环境破坏等问题,实现茶树减量施药是减少茶叶农残的有效手段。系统综述了茶树生物特性、茶树病虫害预测诊断及防治方法、茶树植保机械及施药技术,强调提高茶树低容量喷雾的农药有效利用率是实现茶树减量施药的关键。针对目前茶园地面工况复杂及农药利用率低的问题,本文从低容量仿形喷雾机、茶树病虫害喷雾决策及智能终端等六个方面提出茶树病虫害施药技术及装备的研究建议,指出低量化、精准化及智能化是未来茶树植保喷雾机械及施药技术的发展方向。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

环境友好型农药喷施机械研究进展与展望

在农林病虫害防治中,化学方法仍占主导地位,化学农药施用不当会引起农药浪费、环境污染和农药残留等问题。为此,本文阐述了国内外对农药雾化、在线混药、可变量控制、仿形喷雾、雾滴飘移控制、静电喷雾、智能对靶喷雾集成等关键技术的研究概况;综述了防飘移喷雾机、仿形喷雾机、喷杆喷雾机、杂草防除机械、果园喷雾机、智能喷雾机等6类典型地面植保机械的发展概况,以及包括植保无人机及其关键部件在内的典型航空植保机械的研究发展水平;提出了环境友好型农药喷施机械"绿色环保、精确高效"的研究理念,以及开展植保机器人与专用植保机械(植保机器人及其阵列、专用植保机械)研发、航空施药机具与植保无人机研究、智能物联农药喷雾系统(病虫草害靶标智能监测识别与防治预警系统、无线物联智能植保信息传输系统、立体智能协同农药喷雾系统)研究和植保机械关键技术(新型喷头及在线混药、智能化载运平台)研究等总体发展建议。     

巴音温都尔沙漠典型植物群落土壤物理性质研究

巴音温都尔沙漠是我国北方干旱气候带典型的环境敏感区和生态脆弱区,生态建设和植被恢复对巴音温都尔沙漠生态系统服务功能极为重要。本研究以巴音温都尔沙漠梭梭、唐古特白刺、球果白刺、盐爪爪、膜果麻黄群落土壤为试验对象,对不同植物群落类型土壤物理性状和持水能力进行了研究。结果表明:5种群落中土壤孔隙度、土壤毛管孔隙度与土壤非毛管孔隙度最大值均出现在盐爪爪群落,其土壤通透性最好,具备良好的通气透水能力;膜果麻黄群落土壤最为紧实,通气透水能力最差。5种群落中,盐爪爪群落土壤自然含水率最高,膜果麻黄群落最低。盐爪爪群落土壤持水量最高,麻黄群落土壤持水量最低。盐爪爪群落土壤具有良好的保水能力,膜果麻黄群落土壤保水能力处于偏低水平。