冬小麦苗情预报专家系统研究

研究证明,利用计算机研制的“冬小麦苗情预报专家系统（ＥＳＰＷＳＣ）”对冬小麦进行分区域,分时段的苗情预报,及时提出适合冬小麦正常生长、发育所需要的适宜条件和栽培技术措施,指导小麦生产,特别是对中产变高产的麦田,有明显的实用价值。     

在小流域双季稻区的"水稻苗情预报"研究

本研究应用ＲＩＣＡＭ／ＲＩＣＯＳ试为农业单位在计算机的水稻生产管理决策方面提供苗情预报。经１９９７～２０００年在小流域双季稻区的试验表明：在ＲＩＣＡＭ１．３的支持下，提供初始条件：品种、播种期、移栽期、移栽期叶龄和主 气象要素，用“当前日驱动模型”，即可模拟“当前日”（从播种到成熟期间的某一天）的水稻苗情及其措施：（１）预测水稻生育进程（主茎叶龄、叶面积、干物质产量、稻谷产量）；（２）查询其相应时期的各项措施建议。     

依据苗情抓好水稻田间管理

目前,水稻正处于分蘖期,田间长势差异大,田间叶色深绿不一,好的田块叶色深,长势猛;差的田块叶色淡,长势弱。因此,应依据苗情,抓好当前田间管理工作。     

浅析苗情监测在水稻生产中的指导作用

为准确掌握水稻生产动态,增强水稻生产指导的科学性,提升水稻生产的整体水平,芜湖县自2007年起开展水稻苗期监测工作,掌握水稻主要品种的生长规律,及时了解不同品种不同播期水稻生长发育进度,以及群体发育动态,为指导芜湖县水稻生产提供科学依据。     

吉首市主栽水稻苗情调查与分析

通过对吉首市主栽水稻Y两优7号、深两优5814和Y两优5867于苗情观察点连续3 a的调查分析,初步掌握了全市主栽水稻品种主要生育进程及特点。结果表明:吉首市主栽水稻适宜的播种期为4月上旬、移栽期为5月中下旬,基本苗7.0万苗/667m~2左右;分蘖始期为5月10日左右,分蘖终止期为6月15~22日,孕穗期阶段为30 d左右,7月下旬到8月上旬开始抽穗,9月上旬成熟收获。有效穗可达14.5万穗667 m~2,每穗实粒数170.9粒,水稻单产达575.2 kg/667m~2。最后针对该研究条件提出了水稻高产的生产措施:适时播种,培育多蘖壮秧,秧苗4~5叶移栽;合理密植,插足基本苗,栽插密度为1.3万~1.5万蔸/667m2,确保基本苗9.0万蔸/667m2以上。     

隆安县水稻苗情与田间管理调控技术

结合水稻苗情进行科学的水稻田间管理,是协调水稻与外界环境关系的重要措施,不仅可以为水稻个体和群体的成长发育创造良好的环境,而且对提高水稻产量,也具有重要的作用,在此背景下,笔者结合个人经验,对隆安县水稻苗情与田间管理调控技术展开研究,为隆安县水稻产业的发展提供参考。     

庐江县水稻苗情监测试验

2009年在安徽省庐江县选择8个试验点进行了稻苗情监测试验,结果表明:①早稻主要栽培方式为撒直播,抛栽密度为37.5万～57.0万穴/hm2,晚稻主要为盘育抛栽,抛栽密度36万～63万穴/hm2;②2009年早稻大田总茎蘖数较2008年增加1成,产量增加11.1%;晚稻大田总茎蘖数较2008的减少20%,产量下降2.3%;③晚稻种植期间因恶劣气候造成减产。     

江西省水稻苗情调查1993～2000年总结

通过 1 993～ 2 0 0 0年对江西水稻苗情的调查 ,明确了全省水稻不同生育阶段的长势、异常天气对水稻生长的影响以及近 8年种植水稻效益的变化情况。对今后加强水稻苗情调查工作提出了建议。     

2014年郎溪县水稻苗情监测工作总结

介绍2014年郎溪县水稻苗情监测情况,分析苗情监测存在的问题,提出水稻苗情监测工作的打算,以为郎溪县水稻苗情监测提供参考。     

微机预报水稻苗情效果好

我县从1979年起,在山、丘、湖、坪区设立了四个水稻苗情观察点。几年来,在苗情观察的基础上,运用水稻叶龄模式栽培法,为指导和发展全县的水稻生产发挥了重要作用,同时,也积累了大量的揭示水稻内在规律的苗情观察数据。1985年,在湖南省粮油作物局的指导下,以四个苗情点为基地,推广运用微型计算机预报水稻苗情新技术,获得了极大的成功。全县接受预报面积达20余万亩,通过对水稻产量和生育时期的预报及验证分析,取得了良好的经济效益和社会效益。早稻每亩挽回损失10公斤,共可增产稻谷200万公斤,经济收益达62.36万元;晚稻每亩增产27公斤,可增收168.37万元,全年增产收入达115.365万公斤。     

基于作物模型与遥感信息的水稻产量预报研究

将遥感资料(NOAA/AVHRR,Landsat TM)与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行水稻遥感估产。利用TM影像对NOAA进行几何精校正和混合像元分解;对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合运算技术,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数(LAI)资料,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,实现水稻长势的遥感实时动态监测。在此基础上,利用NDVI与水稻生物学参数LAI的关系,及时校正水稻生长模拟模型,预报以像元点为空间变化范围的单位面积产量;并对高邮市的水稻进行产量模拟,取得较好的结果。     

水稻苗情及群体质量监测的栽培技术示范

滁州市是全国重要的商品粮生产基地,常年生产稻谷25亿kg左右,研究运用叶龄模式群体质量栽培,增强水稻生产科技创新能力,进一步提升滁州水稻生产水平,是保证农民持续增收的重要手段.同时,也是国家粮食安全的需要.     

巢湖市水稻苗情监测及生产形势分析

该文介绍了巢湖市水稻生产基本情况和苗情监测工作开展情况,分析了水稻生产存在的问题,提出了加强水稻生产的对策建议,以期提高巢湖市水稻生产水平.     

苗情监测在铜陵县水稻生产中的开发应用

从工作开展情况与实施、技术开展的主要内容与效果等方面阐述了苗期检测在铜陵县水稻生产中的开发与应用,以期为该项工作的进一步开展提供参考。     

基于气候适宜度的水稻发育期预报模型

利用昆明1994—2012年水稻发育期观测资料和地面气象观测资料,计算各发育阶段综合气候适宜度,构建基于气候适宜度的水稻发育期预报模型。结果表明,各发育阶段间隔日数预报模型预测值与实测值平均绝对误差均在3 d以内,其中拔节—孕穗期平均绝对误差为0;其次为三叶—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期平均绝对误差均为1 d;返青—分蘖、分蘖—拔节期平均绝对误差为2～3 d。全生育期预测值与实测值平均绝对误差为1 d。预报模型模拟效果较好,可在水稻发育期预报业务中推广应用。     

基于WOFOST模型的黑龙江省水稻产量动态预报研究

基于黑龙江省气候变暖、水稻种植范围扩大、种植界限北移等事实,利用Mann-Kendall统计检验方法对1961-2008年黑龙江省的年平均气温进行了突变性检验,并以气候变暖的突变点为时间节点,利用黑龙江省水稻生长发育观测资料（发育期、生物量、种植品种、熟型）和同期的气象资料,结合当地的实际种植情况,重新划分WOFOST模型水稻适宜区,改进原有发育参数,实现了WOFOST模型在黑龙江省水稻生长模拟中的动态化应用。同时,探讨了利用WOFOST模型进行水稻产量动态预报的方法,通过建立不同时期水稻模拟生物量与实际产量的相关统计模型,实现了WOFOST模型在水稻产量动态预报业务中的应用。通过对1997-2006年历史预报检验和2007-2008年预报试验,结果表明,6月30日、7月31日、8月31日水稻历史预报检验单产平均准确率分别为96%、93%、94%,预报试验单产平均准确率分别为93%、95%、95%;实现了水稻产量的动态、定量预报,可进行业务应用。     

苗情监测在泾县水稻生产上的应用及发展思考

水稻苗情监测是运用水稻叶龄模式法,通过监测水稻叶龄等,确定生产中施肥、烤田等田管措施的相应叶龄期。水稻叶龄模式法是经多年研究建立的,以高光效群体为中心,是一种新型、非物化的栽培理论及技术体系,吻合现代农业的绿色生产要求。根据连续多年从事水稻苗情监测工作的经验,对水稻苗情监测工作及存在问题进行分析、并提出了发展思考。     

水稻稻瘟病预测预报技术研究

利用4年的时间,对稻瘟病病原孢子进行捕捉,并对诱发圃稻瘟病发生情况进行调查,以此掌握稻瘟病发生发展趋势。试验结果表明,2012~2014年7~8月间降水较少,田间湿度小,不利于稻瘟病孢子萌发,孢子数量少,稻瘟病发病率低;2015年7~8月上旬的天气条件,有利于水稻稻瘟病的发生,但是空气中孢子数量始终较少,所以稻瘟病发病率较低。