冬小麦水分利用效率相关驱动因子及其预测模型构建

【目的】水分利用效率能够综合反映冬小麦生长适宜度和能量转化效率,筛选并探究冬小麦各生育时期响应标准化水分利用效率(WP*)的驱动因子,构建相关驱动因子的WP*预测模型,对黄淮海平原冬小麦水分利用效率监测及水资源高效利用具有重要意义。【方法】以冬小麦为研究对象,设置3个水分处理,包括水分亏缺处理(W1):35 mm和(W2):48 mm,对照处理(W3):68 mm,获取冬小麦拔节期、孕穗期和灌浆期的冠层温度参数、生理指标和标准化水分利用效率(WP*)。通过逐步回归和通径分析筛选各生育时期响应WP*变化的主要驱动因子,探究WP*与相关驱动因子间关系,最后采用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)方法构建各生育时期基于驱动因子的WP*预测模型。【结果】较对照处理(常规灌溉),水分亏缺处理下冬小麦冠层温度参数、生理指标和WP*均表现出显著差异。基于逐步回归方法筛选出了各生育时期响应WP*的主要驱动因子,并采用通径分析得到各驱动因子响应WP*敏感程度排序,即拔节期依次为冠层温度极差(MTD)、气孔导度(G_s)、叶片含水量(LWC)和POD;孕穗期依次为冠层相对温...     

冬小麦不同指标的干旱响应阈值及干旱程度定量分级研究

为评估冬小麦水分亏缺程度,需要采用合理的评价标准表征植株受旱程度,这对规避气候变化新常态下可能的干旱风险具有重要意义。以冬小麦为研究对象,设置雨养(T₁)、漫灌(T₂)、滴灌W₁(40%～50%FC)、滴灌W₂(60%～70%FC)和滴灌W₃(80%～100%FC)5个水分处理,测定了形态指标、光合指标、叶绿素荧光参数和土壤水分含量,采用阈值指标分类法(threshold indicator taxa analysis,简称TITAN)分析上述各农学参数与干旱程度(drought degree,简称D)的定量响应关系,并确定其对干旱程度发生明显改变的临界点,从而对冬小麦受旱程度进行定量分级。结果表明,相较于周麦27,洛麦22的受旱程度较高,各农学参数对干旱胁迫适应性强。基于TITAN法确定了不同冬小麦品种各农学参数的干旱响应临界点,并将2个冬小麦品种划分为4个受旱等级：轻旱D₁、中旱D₂、中旱D₃和重旱D     

适宜耕作模式提高黄淮海平原冬小麦产量并改善土壤水肥状况

为了探索黄淮海小麦生产适宜的耕作模式,该研究设计长期定位试验（2017年—2022年）对比了简化耕作模式深耕（deep tillage, DT）、轮耕（rotational tillage, RT）和免耕（no-tillage, NT）对冬小麦产量和土壤水肥状况的影响。结果表明：RT处理显著提高了冬小麦苗期0～20 cm土层土壤水分吸收利用情况,冬小麦孕穗期、灌浆期RT处理0～20、>20~40 cm土层土壤含水量显著高于DT、NT处理。RT处理0～20、>20～40 cm土壤全氮、有机质含量和碳氮比含量较DT、NT处理显著提高, 2021—2022年0～20 cm土壤全氮、有机质含量、碳氮比RT处理较DT和NT处理分别显著提高40.45%和31.58%、56.66%和45.34%、11.62%和9.91%。2020—2021年和2021—2022年RT处理冬小麦产量较DT、NT处理分别显著提高20.20%、13.39%和20.35%、18.74%。RT处理显著增加了冬小麦千粒质量,其产量变异系数最低,产量可持续指数最高,说明RT处理有助于增加冬小麦生产力稳定性和可持续性,可以实现黄淮海冬小麦高产稳产。研究可为黄淮海平原冬小麦生产应用一年深耕、两年免耕的轮耕耕作模式提供理论指导与技术支撑。     

RCP情景下基于AquaCrop模型的河南省夏玉米减产风险评估

本研究基于AquaCrop模型研究rcp4.5和rcp8.5两种代表性浓度路径情景下河南省不同区域未来气候变化下的夏玉米减产风险的变化特征，准确的评估未来气候变化对作物单产的影响，为最大限度的避免作物减产和制定适应性措施提供理论依据。结果表明，在rcp4.5和rcp8.5情景下，较历史时期2000～2019年相比，河南省各地区最高温度、最低温度和降雨均呈现出显著波动上升趋势，在空间上气温和降雨增加速率呈现出相反的变化特征。基于AquaCrop模型分别模拟rcp4.5和rcp8.5情景下不同区域夏玉米产量损失率，分别为18.3%～42.9%、22.9%～44.8%。产量损失率呈现出明显的空间差异性，其中，豫北-安阳和新乡产量损失率最高，豫南-驻马店产量损失率最低。在rcp4.5和rcp8.5情景下，河南省各区域减产风险指数整体上均呈现出增加的趋势，平均减产风险指数分别为0.353(rcp4.5)和0.368(rcp8.5)，减产风险高值区主要位于河南西北部和中部地区，减产风险低值区主要在河南省南部地区。