基于作物模型的专家系统预测和决策功能的结合

本文从作物系统分析入手，论述了作物模型和专家系统的基本特征及关系，指出了基于作物模型的专家系统的功能优势，结构特点和应用价值。     

小麦茎顶端原基发育模拟模型的研究

本文系统地模拟了小麦植株茎顶端不同类型原基的发育过程，建立了叶原基分化、小穗原基分化和小花原基分化、退化、败育、受精结实及籽粒生长的子模型。模型引入每小穗分化的最大小花原基数、退化的最大小花原基数和籽粒潜在重量3个遗传参数，分别反映了不同小麦品种小花分化、退化和籽粒生长等方面的遗传差异。利用南京地区     

小麦发育过程及生育期机理模型的检验和评价

 利用国内外 3组关于不同类型小麦品种与不同播期的田间试验资料对小麦发育过程及生育期机理模型进行了较充分的检验。结果表明 ,模型对大多数生育阶段的绝对模拟误差集中在 0～ 5d,平均差平方和的根值 ( root mean square error,简称 RMSE)也一般小于 5d,尤其对出苗期、分蘖期、雌雄蕊原基分化期、抽穗期的模拟精度高、误差小。模型表现出较强的机理性以及较好的预测性和适用性     

氮肥施用时期对小麦不同茎蘖位顶端发育的调控效应

氮素营养是影响小麦顶端发育的重要因子。本研究表明 ,分别于护颖原基分化期、雌雄蕊原基分化期和药隔分化期施用氮肥 ,尽管均未影响到主茎叶原基数 ,以及主茎 (MS)和T1、T2分蘖 (主茎第 1、2分蘖 )的总小穗数 ,但是明显加快了主茎的出叶速率 ,减少了各主要茎蘖 (MS、T1、T2、T3)不孕小穗数。此外 ,护颖和雌雄蕊原基分化期施用氮肥 ,能够促进上述主要茎蘖小花原基的分化 ,增加其总小花数 ;而护颖至药隔分化期施用氮肥则明显促进了MS、T1、T2和T3的小花结实。研究结果为高产小麦栽培调控和生长模拟提供了依据。     

云南地麦抗旱栽培配套技术增产机理的研究

 两年试验结果表明,云南无水灌溉小麦采用地麦抗旱栽培配套技术可以有效保蓄土壤水分,提高叶片水势和呼吸速率,增加小麦叶片下表皮外壁厚度,单位细胞内叶绿体数目和叶肉细胞层数,增大叶肉细胞,降低叶片蒸腾速率和气孔导度,有利于维持植株体内的水分平衡和生理代谢的正常进行,增强了麦株的抗旱性,显着提高产量。     

油菜发育过程及生育期机理模型的研究Ⅰ.模型的描述

将油菜发育的温度效应曲线化,以发育生理生态过程为基础,利用作物生理发育时间为尺度,系统地预测油菜的物候发育,包括出苗期、现蕾期、始花期、终花期、成熟期.模型中用来描述特定品种发育遗传差异的参数有温度敏感性、生理春化时间、光周期敏感性、基本营养生长期因子和基本灌浆期因子,前三者分别体现了不同油菜品种在热效应、春化作用、光周期反应方面的遗传特性,后两者分别体现了不同油菜品种的基本的营养生长期和灌浆期长短的遗传特性,5个遗传参数共同决定了不同品种到达各发育阶段的生理发育时间.     

小麦地上部器官建成模拟模型的研究

对小麦植株地上部器官形成过程进行了较为系统、全面的模拟研究,建立了包括叶片、节间和分蘖的解释性动态模型。模型引入3个品种参数,即最大叶热间距、伸长节间数和株高,分别反映了不同小麦品种在叶片和节间等方面的遗传差异性。利用国内、外三组田间试验资料对所建模型进行了检验,表明模型对主茎叶龄、单株叶面积、单株     

PP_(333)对小麦叶片结构和光合作用的影响

ＰＰ３３３处理可使小麦叶片的表皮细胞、保卫细胞和叶肉细胞体积显著减少;增加叶片内叶肉细胞的层数和叶脉的机械组织的细胞层数,并可加强叶肉细胞的环型结构,使叶肉细胞之间的排列更加紧密。ＰＰ３３３处理对小麦叶片内叶绿体超微结构的影响表现为叶绿体内基粒数明显增多,高片层垛叠的基粒数比例增加,基质片层较为完善,基质内电子密度较浓,类囊体膜系统的发育进程明显加快。ＰＰ３３３处理可显著提高叶片的叶绿素含量,增加叶片的净光合速率,并延长叶片的光合功能期。     

油菜发育过程及生育期机理模型的研究I．模型的描述

将油菜发育的温度效应曲线化，以发育生理生态过程为基础，利用作物生理发育时间为尺度，系统地预测油菜的物候发育，包括出苗期、现蕾期、始花期、终花期、成熟期。模型中用来描述特定品种发育遗传差异的参数有温度敏感性、生理春化时间、光周期敏感性、基本营养生长期因子和基本灌浆期因子，前三者分别体现了不同油菜品种在热效应、春化作用、光周期反应方面的遗传特性，后两者分别体现了不同油菜品种的基本的营养生长期和灌浆期长短的遗传特性，5个遗传参数共同决定了不同品种到达各发育阶段的生理发育时间。     

油菜发育过程及生育期机理模型的研究Ⅱ.模型的检验和评价

利用国内3组不同年份、不同品种、不同播期、不同施肥处理的田间试验资料,对第Ⅰ报中所描述的油菜发育过程及生育期模型进行了验证.结果表明,模型对大多数生育阶段的模拟误差为3d左右,平均差平方和的根值(root mean square error,RMSE)也为3d左右,尤其对初花期、终花期、成熟期的模拟精度高、误差小.模型表现出较强的机理性以及较好的预测性和实用性.