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1.
作物群体质量及其关键调控技术 总被引:2,自引:0,他引:2
综合凝炼了水稻、小麦、棉花、油菜和玉米等作物群体质量指标及其关键调控技术。重点阐述了提高花后群体光合积累量是作物群体质量的核心指标,以及与核心指标紧密相关的库容量、茎蘖成穗率(成铃率等)、适宜LAI及其构成、粒叶比(铃叶比)、单茎(秆)质量、根活量(颖花根活量、棉铃根流量等)等主要群体质量指标。介绍了优化群体质量的"小群体、壮个体、高积累"栽培途径,基本苗计算公式,以及"控制无效低效生长、增加产量形成期生长量"的肥水促控关键技术。此外,介绍了作物群体质量及其关键调控技术研究的思路与方法,并将该成果与当前国内外同类研究和传统栽培进行了综合比较。 相似文献
2.
缓控释肥的发展应用与评价体系研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
在农业生产中氮肥过度使用、肥料利用率低下,因肥料施用不当引起的土壤恶化、资源短缺、环境污染等环境问题已经严重制约了我国农业的现代化进程。缓控释肥料作为高效且环境友好型的肥料,对缓解农业肥料用量日益增加,提高肥料利用率有重要作用。本文对缓控释肥料的发展与运用现状进行了总结,很多研究证实缓控释肥料对水稻、小麦、玉米等主要农作物有较高的应用价值,但由于肥料释放效果、经济效益、社会生态效益等方面的限制,使得缓控释肥料目前未能在农业上广泛推广应用。因此,构建与完善缓控释肥料的综合评价体系非常迫切,这也是推动其在农业领域推广应用的重要依据。 相似文献
3.
稻茬过晚播小麦不同品种适应性的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
以生产上大面积推广应用的8个小麦品种(宁麦14、宁麦19、苏麦188、扬麦16、扬麦22、扬辐麦4号、扬麦23和扬麦25)为试验材料,研究过晚播(较适播期推迟30 d以上)条件下不同小麦品种产量、群体结构特性、剑叶光合特性与灌浆特性的差异。结果表明:扬麦22苗期繁茂性好,分蘖发生早,成穗数多,开花期、成熟期干物质积累量最高,且具有较高的花后干物质积累量,花后剑叶叶绿素含量及净光合速率较高,两年平均产量达7 200.38 kg·hm~(-2),具有较高的产量潜力且稳产性好。扬麦23产量水平仅次于扬麦22,平均产量达7 104.62 kg·hm~(-2),在整个生育时期群体结构协调,具有较高的干物质积累量;花后0~14 d剑叶叶绿素含量及净光合速率较高,快速灌浆启动早,峰值灌浆速率大,快速完成灌浆,避免高温逼熟。过晚播条件下扬麦16虽具有生育前期繁茂性好、籽粒灌浆速率高、稳产性好、熟期最早等特点,但过晚播后穗数较难提高,限制其产量潜力。综合而言,稻茬过晚播条件下,推荐选用扬麦22和扬麦23,有利于小麦生产潜力发挥。 相似文献
4.
为实现弱筋小麦优质稳产,解决当前弱筋小麦存在品质稳定性差的问题。本试验以弱筋小麦‘宁麦13’为试材,结合方差分析等方法研究增密减氮对弱筋小麦的产量、群体质量指标以及籽粒品质的影响。结果表明,在240 kg/hm2施氮水平条件下,随着密度的增加,小麦LAI、干物质积累量均呈先增加后下降的趋势,密度超过240×104/hm2会导致LAI、干物质积累量、产量下降。在240×104/hm2密度条件下,施氮量超过240 kg/hm2会导致小麦叶面积指数、SPAD值、花后干物质积累量和产量下降。适当的增密减氮有利于提高弱筋小麦的优质稳产,而过量增密减氮则会导致小麦产量下降,品质不稳定。为实现产量和品质的最优化,生产上推荐采用种植密度为240×104/hm2,施氮量为180 kg/hm2,氮肥运筹为7:1:2:0的栽培模式。 相似文献
5.
耕作方式和施氮量对稻茬小麦产量构成和群体质量的影响 总被引:6,自引:0,他引:6
以苏麦188为材料,在水稻秸秆全量还田条件下研究板茬、旋耕、耕翻等耕作方式和施氮量210kg/hm2、240 kg/hm2、270 kg/hm2对小麦群体质量和产量及其结构的影响,为稻茬小麦大面积机械化栽培提供参考。结果表明:板茬方式产量显著高于旋耕和耕翻;随施氮量增加,产量逐渐提高。产量在不同耕作方式与施氮量间存在显著的互作效应。相比其他耕作方式,板茬方式每穗粒数和千粒重较高;群体茎蘖数多,但分蘖成穗率不高、源库协调水平偏低,花后具有较高的光合生产能力。随施氮量增加,穗数和每穗粒数、群体茎蘖数和分蘖成穗率、花后光合生产能力以及源库协调性均呈提高趋势。说明,通过合理增施氮肥可以进一步改善板茬方式下小麦群体质量,协同提升产量构成因素,实现增产。本试验条件下采用板茬方式配以施氮量270 kg/hm2或240 kg/hm2处理产量最高。 相似文献
6.
为给长江中下游地区小麦高产耐渍品种选用提供参考,以小麦品种扬麦25、扬麦24、宁麦13和宁麦9号为材料,分析了孕穗期连续10 d渍水处理对小麦叶面积和光合速率、地上部干物质积累、籽粒产量及其结构和不同土层(0~100 cm)根系干重的影响。结果表明,与对照(正常水分)相比,渍水处理显著降低小麦籽粒产量,降幅12%~31%,穗粒数和千粒重的减少是减产的主要原因。相比其他品种,渍水后扬麦25产量降幅小,产量构成较协调,受渍水影响轻。渍水处理显著减少小麦开花期和成熟期不同土层根系干重,其中对下层根系的影响大于上层根系;渍水也显著降低乳熟期倒三叶面积、倒二叶和倒三叶净光合速率,明显抑制成熟期地上部各器官和花后光合物质积累。在对照条件下,扬麦25的根系干重在开花期与其他品种相近,成熟期的0~20和80~100 cm土层根系干重则较高;在渍水条件下,扬麦25能在花后维持较高的上层根系生物量,成熟期的0~60 cm土层根干重占总根干重比例较高。不同水分处理下,扬麦25均具有面积大的旗叶且高的净光合速率,花后维持较久的上三叶绿色面积和积累更多的光合产物。因此,小麦花后根系生物量保持稳定(尤其是表层根系),绿叶面积较大且衰减慢(尤其是旗叶),有助于增强小麦花后光合物质积累能力,促进籽粒灌浆和单穗高产稳产,这可作为高产耐渍品种的筛选依据。 相似文献
7.
基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。 相似文献
8.
基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算 总被引:12,自引:0,他引:12
使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。 相似文献
9.
糯小麦因其独特的品质特性而在食品加工等领域有广泛的用途,但其高产栽培配套技术却鲜有研究,制约了该特种小麦的生产。2010年11月至2013年6月连续3个生长季,以扬糯麦1号为材料,通过密度和氮肥施用量及不同生育期施氮比例处理,构建不同产量水平群体,研究不同群体的产量结构及群体质量特征,以明确高产群体的产量结构及群体质量指标。结果表明,扬糯麦1号≥8000 kg hm–2高产群体的产量构成三要素特点是每公顷520~550万穗、每穗43~46粒、千粒重32~37 g。高产群体拔节期最适茎蘖数为穗数的2.3~2.5倍,茎蘖成穗率为44%~49%,分蘖成穗率为25%~33%,孕穗期和乳熟期的最适叶面积指数(LAI)分别为6.2~6.5和3.2~4.0,开花期干物质积累量为10 000~11 600kg hm–2,花后干物质积累量达5900 kg hm–2以上,适宜粒叶比达0.36粒cm–2叶和12.40 mg cm–2叶以上。高产群体各生育时期LAI值、花后干物质积累量和粒叶比均高于中高产群体(7500~8000 kg hm–2)及中产群体(7500 kg hm–2)。3年中扬糯麦1号均达到高产指标的小区具有以下特征:基本苗为225×104 hm–2,总施氮量为240 kg hm–2,氮肥运筹(基肥∶壮蘖肥∶拔节肥∶孕穗肥)比例为5∶1∶2∶2。 相似文献
10.
基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演 总被引:2,自引:5,他引:2
为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。 相似文献