松嫩平原中南部玉米新品种耐密性初探

为了筛选适宜松嫩平原中南部地区增密种植的玉米新品种,提高种植密度,提升粮食产量,对4个新近通过审定的玉米品种进行了品种耐密性研究。设置中高密(75 000株·hm-2)和高密(90 000株·hm-2)两个密度水平,通过对玉米主要生育期、植株性状、倒伏率、空秆率、果穗性状、产量及产量构成因子等生理指标的调查与测量,研究参试品种的耐密性及高密度种植对玉米性状和产量的影响。结果表明:密度对出苗期无明显影响;随着种植密度的增高,部分参试品种拔节期延迟1d,抽雄期、吐丝期延迟1~2d,果穗秃尖增长明显,籽粒百粒重降低;参试品种抗倒伏能力较强;龙作1号在两个密度条件下空秆率均较低,表现出了较好的防空秆能力;4个参试品种在密度升高过程中产量变化趋势不一致,稷秾108呈产量增加趋势,其它品种呈产量降低趋势。其中,利民33在中高密条件下产量最高;稷秾108在高密条件下产量最高,适宜高密度种植;利民33穗位相对较低,更符合机械化收获标准。     

安顺市不同密度对玉米顺单7号制种产量的影响

为探明安顺市玉米顺单7号的最佳密度,设计49 500株/公顷、57 000株/公顷、64 500株/公顷、72 000株/公顷和79 500株/公顷共5个密度对玉米品种顺单7号母本产量性状、产量构成因素及制种产量进行研究。结果表明:随着种植密度的增加,产量性状中的空秆率不断增加,以最高密度79 500株/公顷时的空秆率最高,为5.9%;双穗率逐渐下降,当密度高于72 000株/公顷时,双穗率为0。产量与产量构成因素中的有效穗数呈正相关,与穗行数、行粒数、百粒重呈负相关,有效穗数的增产效应有效弥补了穗行数、行粒数、百粒重的减产效应。产量与密度间存在一元二次函数关系,回归方程为y=-0.000003x2+0.413793x-10344.4896,由方程可以计算出顺单7号制种在密度为68 966株/公顷时,理论产量达到最大值3 924.2公斤/公顷。     

辽宁中熟玉米杂交种产量相关性状的灰色关联分析

应用灰色关联度分析方法,对2010年参加辽宁省中熟玉米区域试验的10个玉米杂交组合的8个主要农艺性状进行分析。结果表明：各性状与产量的关联度大小排序为：百粒重、行粒数、出籽率、空秆率、穗长、秃尖长、穗粗和倒折率。百粒重、行粒数、出籽率、空秆率、穗长等因素与产量的关联度较高,对产量影响较大。百粒重和行粒数是辽宁省中熟玉米杂交种选育的主要影响因素。在选育中熟玉米品种时,应在保证适当百粒重和果穗长度的前提下,注重选育出籽率高,空秆率低的品种。     

耕作方式和密度对玉米产量及构成因素的影响

试验为选取有效耕作方式及合理种植密度指导玉米生产,以德美亚3为试验材料,研究不同耕作方式和密度对玉米的产量,产量构成因素及主要农艺性状的影响。结果表明：相同密度下,免耕平作(T1)玉米产量高于秋翻平作(T2)和传统垄作(T3),前两者差异不显著,与后者产量差异达极显著水平;相同耕作方式下,随着密度的增加产量呈先增再降的趋势,D2处理产量最高,与D3差异不显著,D2、D3处理大于D1处理,但与D1处理差异达到极显著水平;相同密度下,免耕平作处理穗粒数、穗粒重最高,倒伏率、空秆率较低。     

种植密度对不同株型玉米品种农艺性状及产量的影响

采用裂区设计,选择3个紧凑型玉米品种洛玉1号、丰玉8号、延科288和1个平展型玉米品种临奥1号,设置42 000、54 750和67 500株/hm~2 3个密度,研究种植密度对不同株型玉米农艺性状和产量的影响。结果表明:随密度的增加,株高、穗位高、空秆率、秃顶度逐渐增加,而穗长、穗粗、穗行数、行粒数、百粒重和单穗粒重逐渐降低;在不同种植密度下,不同株型玉米品种产量存在显著差异,且品种和密度互作达到极显著水平;3个紧凑型玉米品种最适密度为67 500株/hm~2,平展型玉米品种最适密度为42 000株/hm~2。     

夏玉米主要农艺性状与产量的相关分析

通过对198个夏玉米杂交种的10个主要农艺性状进行多元逐步回归分析、通径分析、相关分析,得到以下结论：空秆率、倒折率对小区干重负作用影响最大,穗长、行粒数、百粒重直接影响杂交种产量;倒折率与空秆率成极显著正相关,说明倒折率越高,空秆率也越高,即倒折率是导致空秆的主要因素,进而对产量造成很大的影响。因此,在今后的玉米育种中除了注重玉米产量和抗病、抗虫外,玉米的抗倒能力也是我们今后玉米育种的一个重要目标。     

玉米品种五谷704种植密度试验

对玉米品种五谷704不同种植密度下的效果进行了试验。结果表明,密度为9.75万株/hm2时产量最高,此时玉米的株高、穗位、穗长、穗粗、穗粒数、百粒重等表现较好,有较高的增产潜力,低于或超过这一密度产量均有所下降。密度较小时,果穗大、单穗粒重较高,但穗数偏少,产量下降;密度较大时,果穗变小,秃顶较长,空秆增加,单穗粒重下降,产量达不到最大值。     

增密与施氮对不同耐密型玉米产量及籽粒灌浆特性的影响

以半紧凑不耐密型玉米鲁单981(LD981)和紧凑耐密型玉米郑单958(ZD958)为试验材料,对增密与施氮条件下不同耐密型夏玉米产量、产量构成、籽粒灌浆特性进行了研究。结果表明,82 500株/hm~2条件下,籽粒产量随施氮量增加而增加,270、360 kg/hm~2的产量差异不显著;52 500株/hm~2条件下,随施氮量增加,籽粒产量呈先上升后下降的趋势,施氮量270 kg/hm~2产量达到最大值,180、270、360 kg/hm~2的产量差异不显著。LD981增密后,产量增加不显著。种植密度增加,两品种籽粒最大灌浆速率、最大灌浆速率时生长量显著降低,灌浆持续时间缩短,粒重降低,营养器官干物质向籽粒转运比例降低,穗粒数、千粒重显著降低,空秆率升高。施氮量增加,籽粒最大灌浆速率、最大灌浆速率时生长量增加,灌浆活跃时间延长,粒重增加,但仍显著低于低密度时,施氮量过高,灌浆强度、粒重增加不显著。密度对籽粒灌浆特性影响更显著。与ZD958相比,LD981最大灌浆速率时生长量显著降低,灌浆活跃期显著缩短,空秆率显著升高,导致LD981增密不增产。因此,综合考虑产量和籽粒灌浆特性,ZD958最佳种植密度82 500株/hm~2,施氮量270 kg/hm~2;LD981最佳种植密度52 500株/hm~2,施氮量180 kg/hm~2。     

密度对不同玉米杂交组合穗部性状及产量构成因素的影响

利用4个新组配的玉米杂交组合,研究3种不同密度对其穗部性状及产量构成因素的影响。结果表明,随着密度的增加,穗长、穗粒数、百粒重在逐渐减少;出籽率变化有所不同,组合1和组合4表现为增加,组合2与其相反,组合1和组合3的变化不明显;秃尖长、空秆率均呈增加的趋势,而穗粗、穗行数、粒深及品质等性状所受影响较小。方差分析显示,组合间、密度间及两者间的互作均达到显著和极显著水平;4个组合的产量受密度影响较大,除组合2外,增加密度对其余3个组合增产有利,且在密度超过75 000株·hm-2时,产量均高于对照,说明密度在其增产过程中起着关键作用。     

不同玉米品种相关农艺性状与产量的通径分析

采用随机区组试验设计,以30个不同产量水平玉米品种为试材,将产量与11个主要农艺性状进行相关分析和通径分析。相关分析表明:产量与穗粗、穗行数、出籽率呈极显著正相关;与株高呈显著正相关;与空秆率和倒伏率呈极显著负相关。通径分析结果表明:主要农艺性状对产量的直接绝对作用大小依次为倒伏率>空秆率>出籽率>株高>穗位高>穗行数>穗粗>百粒重>秃尖长>生育期>穗长,其中出籽率、株高、穗粗、百粒重、生育期为正向作用,倒伏率、空秆率、秃尖长、穗行数、穗位高和穗长为负向作用。在高产玉米品种选育中应增强抗倒性、降低空秆率、提高出籽率。适当增加百粒重和穗粗,降低穗位高。     

Grain Yield Mapping: Yield Sensing,Yield Reconstruction,and Errors

Research findings are reviewed focusing on yield sensing methods, yield reconstruction, mapping, and errors. Yield sensing methods were explained and yield mapping process was briefly introduced. Grain flow through different combines was explained and the effects of combine dynamics on yield measurement accuracy were discussed. Other errors caused by various sensors that are utilized by a yield monitor were included. It was concluded that with proper installation, calibration, and operation of yield monitors, sufficient accuracy can be achieved in yield measurements to make site-specific decisions. Nevertheless, attention must be paid when interpreting yield maps since yield measurement accuracy can vary depending upon the measurement principle, combine grain flow model, size of management area chosen, and the operator's capabilities and carefulness in following instructions to obtain the best accuracy possible under varying field operating conditions. Some of the errors can be filtered out by careful analysis of the raw yield (or flow rate) data provided by yield monitors. Researchers have focused on crop flow models to improve yield reconstruction process. A yield reconstruction algorithm that effectively handles non-linear combine dynamics has not been developed by researchers yet. More efforts towards yield reconstruction should be encouraged.     

江麦23丰产稳产性及产量构成因素分析

根据江苏省2013—2017年淮北小麦品种试验4年汇总数据,分析了江麦23的丰产性、稳产性、适应性及产量构成要素。结果表明,江麦23是一个具有良好的丰产性(较对照淮麦20增产3.13%～5.79%)、稳产性(3年高稳系数HSC高于对照)、适应能力较强(4年适应度高于对照)的小麦新品种,适宜在淮北地区推广种植。此外,产量构成三要素分析表明千粒重对产量的直接作用最大,其次是穗数,穗粒数对产量的直接作用最小。因此,在稳定穗粒数的前提下,提高千粒重和增加有效穗数是提高江麦23产量的关键。     

Frequency Analysis of Yield for Delineating Yield Response Zones

The yield in any given field or management zone is a product of interaction between many soil properties and production inputs. Therefore, multi-year yield maps may give better insight into determining potential management zones. This research was conducted to develop a methodology to delineate yield response zones by using two-state frequency analysis conducted on yield maps for 3 years on two commercial corn fields near Wiggins, Colorado. A zone was identified by the number of years that yield was equal and greater than the average yield in a given year. Classes producing statistically similar yield were combined resulting in three potential yield zones. Results indicated that the variability of yield over time and space could successfully be assessed at the same time without the drawbacks of averaging data from different years. Frequency analysis of multi-year yield data could be an effective way to establish yield response zones. Seventeen percent of the field #1 consistently produced lower yield than the mean while 43 of the field produced yield over the mean. Corresponding values for field #2 were 6% and 42%.The remainder of the fields produced fluctuating yields between years. These spatially and temporally sound yield response maps could be used to identify the yield-limiting factors in zones where yield is either low or fluctuating. Yield response maps could also be helpful to delineate potential management zones with the help of resource zones such as electrical conductivity and soil maps, along with the directed soil sampling results.     

水稻产量构成因素与产量的分析

通过对辽宁省14个水稻栽培品种的产量与产量构成因素进行相关分析、通径分析和多元回归分析。结果表明:.每穗粒数、结实率、千粒重与产量均呈正相关,而穴穗数与产量成负相关。除穴穗数以外,其它任何性状的提高都将不同程度地促进产量增加;4个因素与产量的偏相关系数均为正值。通径分析表明:四个产量构成因素与产量的直接通径系数均为正值,其中穗粒数对产量的直接效应最大(2.2387),其次是穴穗数(1.4853)。但穴穗数通过穗粒数对产量的间接负向效应较大。所以通径分析能够较客观的反映各因素对产量影响的大小。因此在今后的高产水稻新品种的选育中,应注重穗粒数的选择,同时保证一定的结实率和千粒重,穴穗数可以适当放宽。     

密度对玉米产量（＞15 000 kg•hm-2）及其产量构成因子的影响

【目的】研究密度对高产玉米（＞15 000 kg•hm-2）产量及其构成因子的影响,揭示高产玉米产量形成机制,为玉米持续稳定高产提供依据。【方法】连续两年在新疆和宁夏高产玉米区,以郑单958为试材,以1.5万株/hm2为一个密度梯度,设置从1.5万株/hm2至18万株/hm2不同密度处理,充分满足水肥需求,进行高产栽培实践,在实现高产基础之上分析其产量及产量构成因子特征。【结果】两年多点共68个处理,最低和最高单产分别为7 675.5和20 503.5 kg•hm-2,其中有47个处理达到15 000 kg•hm-2以上的产量;对产量构成特征的分析表明,要达到15 000 kg•hm-2以上的高产,最低、最高密度分别为5.25万株/hm2和16.28万株/hm2;最低、最高收获穗数分别为6.66万穗/hm2和13.84万穗/hm2;最低、最高穗粒数分别为365和657粒;最低、最高千粒重分别为237和404 g。【结论】密度与单产呈抛物线关系,以10.5万株/hm2密度处理单产最高;随着产量的提高,种植密度、单位面积穗数、穗粒数和千粒重表现出最适值范围变窄的趋势。随种植密度增加,单位面积穗数呈增加趋势,穗粒数和千粒重呈下降趋势,而单位面积粒数呈增加并趋于不变趋势。     

高产、稳产小麦新品种——邢麦6号

介绍了刑麦6号小麦品种的特征特性、生物学特性、产量表现、适宜区域和栽培技术要点。     

小麦5个产量性状与产量的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析法,对小麦9个组合的5个主要数量性状与籽粒产量进行分析.结果表明:小麦的产量与各产量性状关联度的大小顺序为穗数＞生育期＞穗粒数＞株高＞千粒重.     

芝麻产量性状与产量的灰色关联度分析

对芝麻9个品种9个数量性状与产量灰色关联度分析结果表明,产量与各产量性状的关联度大小顺序为:单株蒴果数》每蒴粒数>千粒重>始蒴高度>株高>全生育期>分枝数>空稍高度。芝麻产量主要取决于与其关联度较高的单株蒴果数、每蒴粒数、千粒重等性状。     

利用灰色关联度评价玉米新组合产量与产量构成因子的关系

通过对11个杂交组合的产量和8个产量因素进行灰色关联分析,以明确玉米产量和产量构成因素之间的关系。结果表明:影响产量的8个因素中,其大小顺序为出籽率>穗长>行粒数>穗位高>株高>穗粗>穗行数>百粒重。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。