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1.
小麦生长模型对拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】作物生长模型是预测和评估气候变化对作物生产力影响的重要量化工具,明确典型作物生长模型对小麦拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的不足,可以为进一步改进低温胁迫对小麦生产力影响的模拟算法提供指导。【方法】本研究将来自4套国际知名小麦生长模型(美国密歇根州立大学的CERES-Wheat、美国华盛顿州立大学的CropSyst、荷兰瓦赫宁根大学的WOFOST和法国国家农业科学研究院的STICS模型)的典型低温胁迫效应算法,与本课题组研发的小麦生长模拟模型WheatGrow相耦合,利用2012—2013年南京和2013—2015如皋不同品种(扬麦16和徐麦30)、不同温度水平(最低至-6℃)和持续时间(2、4、6 d)的人工气候室低温盆栽试验资料,检验和评价了原WheatGrow模型和耦合后低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在拔节期和孕穗期低温胁迫下对小麦叶面积指数动态、茎生物量、地上部总生物量、籽粒产量等指标的预测能力。【结果】拔节—孕穗期低温胁迫明显降低了小麦叶面积指数、地上部生物量积累和籽粒产量,且随低温水平的降低和持续时间的增加降低幅度呈明显升高趋势。比较不同处理时期和品种发现,小麦生长发育及产量对孕穗期低温处理较拔节期低温处理更加敏感,扬麦16较徐麦30对低温胁迫更为敏感。耦合了4种低温胁迫效应算法的WheatGrow模型在模拟叶面积指数动态上较原WheatGrow模型有所改善,但模拟误差仍然较大,其中对孕穗期低温处理的模拟误差大于拔节期处理。4种低温胁迫算法均低估了低温胁迫对茎生物量以及成熟期地上部生物量积累的不利影响。综合比较4种低温胁迫算法的预测能力可以看出,对于叶面积指数和地上部生物量的动态模拟,CropSyst模型中的低温胁迫效应算法表现最好;对于茎生物量的动态模拟,WOFOST模型中的低温胁迫效应算法表现最好,特别是孕穗期低温处理;对于籽粒产量的模拟,STICS模型中的低温胁迫效应算法表现最好,其次是CropSyst模型。【结论】耦合低温胁迫效应算法后的WheatGrow模型,在模拟叶面积指数、茎生物量、地上部生物量和籽粒产量上均好于原WheatGrow模型,且在弱低温条件下的模拟效果好于强低温条件,但是4套算法由于没有考虑低温胁迫对茎秆的直接伤害、低温胁迫对干物质分配的影响以及低温胁迫后的恢复和补偿效应,因此在模拟茎生物量积累,以及模拟不同低温持续时间下的地上部生物量积累存在明显不足。此外,4套低温效应算法引入参数较多,为模型的参数化带来一定的困难,有待今后进一步改进和完善。研究结果对改进小麦生长模型对低温胁迫响应,降低气候变化背景下作物生产力的预测预警的不确定性具有重要意义。  相似文献   
2.
[目的]本文旨在探究消费级无人机搭载数码相机更好地用于小麦长势快速监测。[方法]于2015—2017年开展涉及2个小麦品种和4个施氮水平处理的田间小区试验,在小麦关键生育期采用大疆精灵3专业版无人机自带的数码相机获取试验区数码影像,并提取6种颜色指数,同步取样并测定叶面积指数、叶片干物质量及叶片氮积累量等小麦长势信息,在小麦抽穗前、后及全生育期分别运用指数函数和随机森林算法定量分析长势信息与颜色指数的关系。[结果]在小麦各生长阶段,指数函数模型表现较好,可见光大气阻抗指数(visible atmospherically resistant index,VARI)、超红指数(excess red index,ExR)和归一化绿减红差值指数(normalized green minus red difference index,NGRDI)与叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量的相关性均表现较好,继而分别建立了基于VARI、ExR和NGRDI的叶面积指数(R~2=0.71~0.82)、叶片干物质量(R~2=0.42~0.71)和叶片氮积累量(R~2=0.52~0.76)的指数函数监测模型。独立试验数据的检验结果表明:在抽穗前及全生育期,ExR(R~2=0.45~0.70和0.42~0.62)监测模型估测的叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量与实测值拟合性更好,在抽穗后期,VARI(R~2=0.68~0.72)监测模型估测效果更好。[结论]结合小麦各生长阶段指数函数监测模型,利用无人机搭载数码相机可以快速无损监测小麦长势状况。  相似文献   
3.
为了更好地利用彭提卡偃麦草资源,拓宽小麦抗源育种选择范围,对其抗条锈性和遗传模式进行探究。利用彭提卡偃麦草渗入系CH7056和小麦品种SY95-71构建重组自交系,以条锈混合菌种CYR32+CYR33+v26对重组自交系的F_7和F_8家系进行成株期抗性鉴定。结果表明:遗传群体家系中抗感单株比例在2013年和2014年间均接近1∶1,由此推断CH7056中携带有1个显性抗条锈病基因,暂命名为YrCH7056。利用细胞学技术(基因组原位杂交)已检测不到外源信号。通过对群体抗感池扫描DArT芯片,将YrCH7056初步定位在小麦1B染色体;之后利用1B染色体上的129对公共SSR标记以及72对新开发的偃麦草特异标记构建了YrCH7056的遗传图谱,侧翼标记为1BL-3848555-1.1c M-YrCH7056-2.5c M-barc240。通过比较抗性表现的时期、基因来源以及紧密连锁标记的遗传距离得出,这个抗条锈病基因不同于已定位于染色体1BL上的抗性基因,推断YrCH7056是一个抗条锈病新基因;同时,1BL-3848555在CH7056中的扩增条带与在彭提卡偃麦草和小偃7430中的条带一致,推断YrCH7056可能来自于彭提卡偃麦草。  相似文献   
4.
"一带一路"伟大倡议正被整个世界所全面认可,文化体系的传播与交流成为了重要的时代特点和交流内涵。在"一带一路"倡议下,山东茶文化应该以一种怎样的发展方式来实现自身的全面传播与推广,就至关重要。本文拟从山东地区茶文化的发展历程入手,结合"一带一路"倡议的背景及内容认知,进而分析"一带一路"对山东茶文化的发展影响,从而探究"一带一路"倡议背景下,山东茶文化传承与发展的具体思路。  相似文献   
5.
冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPARdif)信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPARdif、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPARdif和GAI的估算均获得了满意精度,R2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。  相似文献   
6.
基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120~180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93~0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。  相似文献   
7.
正一、提高哺乳期仔犬成活率从出生到4 5日龄断奶这段时间的幼犬称为哺乳期仔犬。哺乳期仔犬生长发育快,对营养物质的数量和质量要求较高;其消化器官发育不全,消化腺功能不完善,对饲料的质量、形态和饲喂方法、次数  相似文献   
8.
【背景】快速、准确地估算水稻产量对于肥水精确管理及国家粮食政策的制定至关重要。高光谱与激光雷达遥感作为2种不同的主被动监测技术,为水稻长势信息获取提供了多样化手段。【目的】对比2种遥感监测手段在不同生态点的独立数据集中的验证精度,寻求可移植性强的产量估算模型,对水稻长势监测提供理论与技术支撑,及为精确农业提供科学指导具有重要意义。【方法】本研究通过实施3年(2016—2018年)包含不同地点、不同品种与不同氮素水平的水稻田间试验,在抽穗后各时期同步获取点云数据和光谱数据,结合线性回归与随机森林回归来估算产量,探究抽穗后点云数据与光谱数据估算水稻产量的差异;同时评估产量模型在不同数据集的时空可移植性,寻求可移植性强的产量估算模型。【结果】利用点云数据估算产量的精度(R2 = 0.64—0.69)优于光谱数据的估算精度(R2 = 0.20—0.58);基于线性回归的产量估算模型,其验证精度明显优于基于随机森林回归的产量模型;产量模型在同一生态点的可移植性更强(不同生态点:RRMSE 16.69%—17.85%;同一生态点:RRMSE 11.37%—12.41%)。【结论】本研究为抽穗后水稻产量监测提供了新的方法和不同遥感手段的性能比较,为收获前作物产量的实时估算提供重要支撑。激光雷达技术凭借其全天候工作的特点,在长江中下游水稻产量实时监测中有着较好的应用前景。  相似文献   
9.
作物模型是农业模型的重要内容,主要分为作物生长模型和作物形态结构模型。从油菜生长模型和油菜形态结构模型及可视化两方面,较系统综述了油菜作物的发育、生长(光合、呼吸、分配等)、水分平衡、氮素平衡、器官建成及管理等方面的国内外研究进展,分析了油菜模型的研究现状及存在问题,并展望了未来油菜作物模型的发展前景。  相似文献   
10.
基于温室番茄产量和果实品质对加气灌溉处理的综合评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】研究不同灌水水平和滴头埋深条件下加气灌溉对温室番茄产量、灌溉水分利用效率(IWUE)和果实品质的影响,进而对不同试验处理进行综合评价。【方法】试验以常规地下滴灌(S)为对照,设置在W1、W2和W3(对应作物-皿系数kcp分别为0.6、0.8和1.0)3个灌水水平与D1和D2(分别对应15 cm和25 cm)2种滴头埋深下进行加气灌溉(O),共12个处理。基于各处理下果实产量和品质指标的差异,通过主成分分析法探索较优的试验处理。【结果】加气灌溉下单株产量、单果重、IWUE、果实中番茄红素、Vc、可溶性糖含量和糖酸比较对照分别显著增加了21.2%、23.9%、21.0%、28.1%、36.0%、22.8%和28.0%(P<0.05)。主成分分析中,第1主成分主要受番茄红素、Vc、灌溉水分利用效率和糖酸比的正影响,且处理W2D1O和W2D2O的得分分列第1和2名。因此处理W2D1O和W2D2O在兼顾节水和番茄果实营养品质方面较优。第2主成分主要受单株产量的正影响和有机酸的负影响,各处理有机酸含量未形成显著性差异且处理W3D1O的单株产量最高,因此得分最高。处理W3D1O的综合得分在12个处理中位列第1位。【结论】灌水水平kcp为1.0,滴头埋深15 cm的加气灌溉处理可兼顾节水和温室番茄高产、优质的要求,为加气灌溉的实际应用提供理论依据。  相似文献   
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