1971-2017年陇中地区气候变化及其对旱地春小麦产量的影响

为了解不同生育阶段气候变化对旱地春小麦产量的影响,利用陇中地区1971-2017年逐日气温和降水量,运用APSIM模型模拟春小麦生育期和产量,对近47年来该地区气候变化特征及其与春小麦产量的相关性进行了分析。结果表明,陇中地区年降水量按4.639 mm·10a^-1的速率显著减少,春小麦全生育期降水量按1.304 mm·10a^-1的速率减少,8个生育阶段的降水变化趋势不同,其中灌浆-成熟期的降水量下降幅度最大,倾向率为-2.995 mm·10a^-1;分蘖-拔节期的降水量有明显的上升趋势,倾向率1.855 mm·10a^-1。旱地春小麦全生育期和各生育阶段的日均温、日均最高温和日均最低温都呈上升趋势,并且日均最低温的上升幅度要大于日均最高温。经相关分析,旱地春小麦全生育期降水量和日均最高温与产量分别呈极显著和显著相关;拔节-孕穗期和灌浆-成熟期降水量与产量的相关性分别达显著和极显著水平,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期日均温与产量均呈极显著相关,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期的日均最高温与产量分别呈显著相关和极显著相关。     

黄土丘陵区旱地春小麦气候适宜度及其变化特征——以定西市李家堡乡麻子川村为例

为应对气候变暖对农业生产的影响,定量评价气候要素对春小麦生长的影响,运用模糊数学理论和滑动平均模拟法,利用前人建立的气候适宜度模型,进行春小麦气温、降水、日照隶属度模型和气候适宜度模型的研究。结果表明：春小麦全生育期气温、降水适宜度呈下降趋势,而日照无明显变化趋势。生育期内日照适宜度最高,气温次之,降水适宜度最低。苗期降水适宜度最低,抽穗期次之,气温适宜度苗期最低,变异系数最大,表明苗期的降水和气温是影响春小麦生长的关键,其次是抽穗期。降水是制约旱地春小麦生长最关键的气候因素,且气候适宜度随气候变化呈下降趋势,并在各发育阶段和年际变化过程中都呈不稳定波动状态,对春小麦生长具有极显著的负效应。全球气候变化增加了黄土丘陵区春小麦生产的气候风险。     

西北春麦区Apsim-Wheat模型参数全局敏感性分析

为了提高西北春麦区Apsim-Wheat模型的模拟精度及适应性,以甘肃省定西市安定区2015-2018年田间试验数据为基础,采用基于参数筛选法(Morris)和基于方差分解法(Sobol)分析了Apsim-Wheat模型中作物品种参数、土壤参数及田间管理参数对小麦产量的敏感性,并分析比较了两种方法对模型的适应性。结果表明,用Morris法得到的对小麦产量敏感的参数分别为始花期积温(TFI)、出苗到拔节期积温(TEOJ)、春化敏感指数(VS)、田间持水量(DUL)、萎焉系数(LL15)、小麦萎焉系数(WheatLL)、播种日期(sowing date)、播种密度(sowing density)、播种深度(sowing depth);用Sobol法得到的对小麦产量敏感的土壤参数及田间管理参数与Morris法相同,而得到的敏感作物品种参数不同,分别为春化敏感系数(VS)、开花期积温(TF)、出苗到拔节期积温(TEOJ)、潜在灌浆速率(PGFR)、光周期敏感指数(PS)、灌浆期积温(TSGF);在Morris法和Sobol法下Apsim-Wheat模型中对小麦产量最敏感的参数均是作物品种参数,且多与品种积温、春化及光周期等参数有关,分别占总敏感性的73.85%和62.9%,土壤参数及田间管理参数对小麦产量的总敏感性分别为26.15%和37.1%,占比较小。综合来看,Morris法和Sobol法均可筛选出对小麦产量敏感的参数,且在调整土壤参数和田间管理参数时,两者具有可替代性;在调整作物品种参数时,可以依据地区实际情况,结合两种方法各自优势,快速筛选出模型敏感参数。     

基于IRMAnet的全生育期小麦品种识别研究

为了解决小麦种植中品系混乱、劣种降效、假种坑农以及模型参数过多不利于部署到移动端等问题，提出了IRMAnet模型。通过拍摄29种不同小麦的种子期、幼苗期、开花期图片，构建了一个拥有87个类别46 420张照片的小麦多生育时期数据集。基于该数据集，首先将原始ResNet34模型的基本残差块中的第二个卷积块替换为inverted residual block，以降低网络的参数量；其次在网络的Layer1层后加入一层RFB层，增大感受野的同时提高特征提取能力；最后在网络的Layer2、Layer3层后分别加入一层MAPOOL层，以增强泛化能力和准确性。在训练集上进行训练后，IRMAnet的准确率为95.0%，相较于ResNet34提高了1.9个百分点。将在训练集上训练得到的权重加载到验证集上后，除个别品种外，绝大多数品种的精确率、召回率、特异度均达到了90%以上。实验结果表明，IRMAnet能够对多个生育时期的小麦品种进行准确识别，模型性能更加优越，所使用参数量更低。该研究为全生育期小麦品种识别提供了依据，为小麦产业提质增效提供了新的技术选项。