灌溉量和氮肥增效剂对夏玉米产量及水肥利用的影响

为探究水分和氮肥增效剂对夏玉米生长及水肥利用的综合影响，通过设置40 mm（W1）和60 mm（W2）两个灌水水平下不施氮肥（N0）、施用氮肥（U）、氮肥+硝化抑制剂（U+DCD）、氮肥+脲酶抑制剂（U+NBPT）、氮肥+双效抑制剂（U+N+D）5种氮肥施用措施，开展夏玉米田间试验。结果表明：相较于施用氮肥处理，氮肥配施增效剂可以显著提高夏玉米产量、成熟期地上生物量、净收益、水分利用效率和氮肥偏生产力，增幅分别为5.92%~13.82%、5.85%~18.07%、11.12%~24.30%、12.35%~41.83%和5.93%~13.80%，其中氮肥配施双效抑制剂效果较优；氮肥配施脲酶抑制剂和双效抑制剂可以降低夏玉米农田土壤氨挥发累积量和成熟期土壤硝态氮残留量，前者效果最优。相比于W1，W2水平下氮肥配施双效抑制剂处理玉米产量、成熟期地上生物量、净收益、水分利用效率和氮肥偏生产力分别提高10.54%、15.51%、19.40%、20.31%和27.36%；氮肥配施脲酶抑制剂处理农田土壤氨挥发累积量和硝态氮残留量分别降低11.33%和48.46%。综合考虑夏玉米施肥灌水方案的经济效益、环境效益、水肥利用效率和玉米植株生长，构建模糊综合评价体系，得到最优处理为灌水量60 mm下氮肥配施双效抑制剂。     

无人机多光谱数据可靠性分析与冬小麦产量估算研究

无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm²,验证...