吉林省近20年温度变化规律及对水稻产量影响的研究

水稻产量与各生育期的气候条件关系十分密切,通过分析吉林省水稻生育期内气温的变化规律及其对水稻产量的影响,为充分利用水稻种植区的气候资源,挖掘其生产潜力提供科学依据。     

温度变化对吉林各地区水稻产量的影响研究

水稻是吉林省的第二大作物,在吉林省粮食生产中占有举足轻重的地位,水稻是一种喜温的短日照植物,不同生育期所需的气候条件差异很大,因而水稻产量与其生育期间的气候条件关系十分密切。本文作者主要分析了吉林省各地区水稻生育期内气温的变化规律,研究吉林各地区水稻在生育阶段农业气候资源的差异,及其对水稻不同产量形成阶段的影响,分析了温度变化与水稻单产的关系,可为水稻高产栽培及育种引种,开发和利用温度资源和品种资源,挖掘其生产潜力提供科学依据。     

铁岭地区早春低温条件下水稻田间管理技术

早春的低气温对水稻生长十分不利,为提高水稻产量,总结铁岭地区低温条件下水稻本田、中后期田间管理技术,以指导水稻生产。     

吉林水稻灌溉水源水化学特征及其与产量的关系

分析了吉林省主要水稻种植区灌溉水源水质成分、水质成分与土壤成分相关性及水质物化特征对水稻产量的影响 ,得出吉林省水稻种植区灌溉水源水化学特征具有地带差异性 ,地表水中 p H值与水稻产量呈负相关 ,而 Cu,Zn等营养元素含量与水稻产量呈正相关 ;地下水中 Ca,Mg,Na及 HCO- 3,SO2 - 4和 Cl-等离子高含量对水稻产量具有抑制性。     

九稻55号的特征特性及栽培技术

吉林省属寒地稻作区,由于气温低、无霜期短,有25%的面积适合种植中早熟品种.但目前中早熟品种较少,且产量低.针对这些问题,选育出了具有高产、抗病、优质的水稻新品种九稻55号,2006年通过吉林省农作物品种审定委员会审定,适宜于吉林省中早熟稻作区种植.     

密山市水稻栽培的气候条件分析

根据水稻生长期对气候条件的要求,分析了密山市水稻种植期的气候条件,当地的气温、光照和有利的水利条件十分适宜水稻种植,总结影响水稻产量的气象灾害,提出科学种植建议,以为今后农民合理利用当地气候条件种植水稻提供理论依据。     

上饶县水稻栽培的气候条件分析

本文根据水稻生长期对气候条件的要求,分析了上饶县水稻种植期的气候条件,当地的气温、光照和有利的水利条件十分适宜水稻种植,分析研究了洪涝灾害等对水稻产量的影响,提出科学种植建议。为今后农民合理利用当地气候条件种植水稻提供理论依据。     

吉林省水稻低温冷害发生现状及综合防御措施

本文根据吉林省近50年来的气温变化、冷害空间地理分布及发生规律,总结出吉林省防御水稻低温冷害的主动性防御措施和应急性防御措施,对吉林省科学预防水稻低温冷害,指导低温冷害年安全生产,减轻低温冷害对水稻的影响,减少农民经济损失作出贡献。     

吉林省水稻品种演变与生产过程分析

介绍了建国前后水稻品种演变历程和水稻生产发展历程：建国前水稻是吉林省的次要粮食作物,当时多用外来品种,抗逆性不强,产量不高不稳,品种不良限制了水稻种植面积的扩大;建国后,伴随遗传育种技术的改进与提高,水稻品种不断更新换代,促使水稻产量迅速提高,水稻种植面积迅速增加;吉林省的水稻生产发展历程与品种更新换代历程完全吻合。     

黑龙江水稻灌浆特性及其应用研究

[目的]研究黑龙江水稻灌浆特性。[方法]建立水稻灌浆过程的数学模式,着重研究水稻灌浆与气温的关系。[结果]结果表明,该模式反映了正常条件下水稻灌浆的生物学规律。[结论]该研究结果为选择水稻品种、栽培管理及产量预报提供指导。     

气候变化对长江中下游地区水稻产量的影响

为了揭示区域气候变化对长江中下游地区水稻产量的影响及水稻相对气象产量波动的原因,采用统计分析方法和小波变换方法分析了近60年来长江中下游地区水稻产量、水稻生长季内平均气温、降水量、气温日较差以及≥10℃活动积温的年际变化以及水稻产量与区域气候变化之间的时频结构特征。结果表明,近60年来长江中下游地区水稻产量呈波动增长趋势;20世纪80年代以后水稻生长季内平均气温升高、≥10℃活动积温增大,降水量减少趋势不明显,气温日较差呈显著下降趋势。水稻产量和区域气候变化均存在年际和年代际尺度变化周期,且两者之间的时频特征存在一定的相似性;交叉小波分析表明,水稻产量与区域气候变化之间存在2~4a、6a、8a、12a和14a尺度的共振频率,且多以正相关关系为主,但在局部时域中也存在不同频率尺度的负相关,两者之间的相关关系和相关程度随振荡频率尺度的不同而不同。长江中下游地区水稻产量波动与区域气候变化密切相关,气候变暖导致热量条件改善对水稻产量的影响大于降水量减少对水稻产量的影响。     

气候变化对安庆地区水稻生产的影响

[目的]研究气候变化对安庆地区水稻生产的影响。[方法]选取1980～2009年水稻生长期（5～11月）的气温、降水资料,采用5年滑动平均的方法,制作了气温和降水量的滑动平均图,分析影响水稻生长的主要因子气温及降水变化特点,并采用直线滑动平均模拟的方法来分离出气候产量,从而分析气候因子对安庆地区水稻产量的影响。[结果]近30年安庆地区水稻生长期内气温整体上是一个上升的趋势,从1993年开始上升比较明显,而降水量则是个下降的趋势,在2000年后降水量比较稳定;这些是水稻产量在2000年后出现一波较快增长的气候背景。从趋势产量和气象产量分离的结果来看,相对气象产量变化幅度较大,减产年份最大达27.5%,在近30年中减产年份达4年;水稻的气象产量与气温的关系除9月外均是呈正相关,水稻的成熟收获期的过量降水对水稻产量有不利影响。干旱是影响该地区水稻产量的主要气象农业灾害。[结论]该研究为提高安庆地区粮食产量提供理论依据。     

海口市气候变化对水稻生育期和产量的影响

基于海口市农业气象观测站1983—2016年水稻生育期、产量和历史气象资料,分析了气候变化对水稻生育期和产量的影响。结果表明,海口市水稻生育期呈现不同程度推迟,营养生长期缩短,生殖生长期延长,各生育期内气温总体升高,其中最高气温升高最显著,日照时数总体减少。影响早稻产量的主要气象因子是生殖阶段的最高气温,故应重点关注对早稻生殖阶段的高温防范;晚稻生育期气温和日照时数与产量关系不显著,台风暴雨气象灾害可能是造成晚稻产量波动大的主要因素。     

施用有机肥对水稻生长及产量的影响

近年来,吉林省白城市的水稻的产量逐年呈上涨趋势,农业的发展前景越来越好。我国的粮食产业结构的最重要的组成部分当属水稻,水稻的产量将直接影响到我国农业的发展。在吉林省白城市的水稻种植中发现,施加有机肥是实现水稻增产增收的有效措施,对于提升水稻的产量具有积极意义。同时,施加有机肥还可以促进水稻的生长,有助于发展绿色农业、有机农业。     

吉林省水稻新育成品系产量及主要农艺性状比较分析

以近几年吉林省水稻品种区域试验结果为依据,系统地比较了吉林省不同熟期水稻品系产量及主要农艺性状表现,并分析了产量与主要农艺性状间的关系。结果表明:不同熟期水稻品系产量年度间增幅不大;中早熟组产量与7个农艺性状相关性均不显著;中熟组产量与着粒密度、每穗总粒数分别呈极显著和显著正相关,与千粒重呈显著负相关;中晚熟组产量与每亩有效穗数呈极显著正相关;晚熟组产量与千粒重呈显著正相关。     

连云港市气候变化对水稻产量的影响

利用江苏省连云港市近年的气象资料分析出气候变化趋势,并对应水稻(Orvza sativa L.)气象产量的变化,分析在当今气候变暖的背景下气象因子对水稻产量的影响。结果表明,在水稻全生育期,最高气温、最低气温、平均气温、降水都呈逐年上升趋势,日照时间和温差呈逐年下降的趋势,各气象因子在不同地区也呈现相同的变化趋势,但变化程度不相同。在水稻的6个生育期阶段,气象因子的变化趋势与全生育期基本相同,但在各地区各生育阶段也存在着不同的变化趋势。在水稻全生育期,通过特征分析表明,降水量与水稻产量的相关性最高,由降水在水稻全生育期的变化趋势可以看出,降水量的变化使得水稻产量增加。水稻在移栽返青期的温差与抽穗开花期和灌浆成熟期的最高气温、温差、日照时间对水稻产量的影响最为明显。最高气温在近年呈上升趋势,将有利于水稻产量的增加,而温差与日照时间呈减小趋势,将会对水稻造成减产。     

建三江地区2015年气候因子对水稻产量的影响

<正>0引言通过气候因子2014年与9年均值的研究表明,建三江地区4、5月降水量与气候产量均呈正相关趋势,7月降水量与气候产量呈显著负相关。即说明水稻孕穗、抽穗扬花期降水天气对产量产生不利影响;从气温来看,6、7月的气温与气候产量呈正相关趋势,而5月份的气温与气候产量呈极显著负相关,也就是说在水稻分蘖生理温度上5月的温度越高气候产量越低。其他月份温度与产量均无明显关系;从日照时数来看,5月     

水稻低温冷害减产幅度模型的建立

在水稻种植品种、栽培技术、耕作及管理水平一致的基础上,水稻的产量只决定于气象条件,而在气象条件中气温是关键因子。因此,在排除其他因素干扰后,对多年的产量与气温因子进行相关分析,建立了水稻各生育期及全生育期低温冷害减产幅度模型。     

基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析

【目的】对比不同模型预测效果,分析各模型预测水稻产量的特点、不足及适用条件,为粮食产量预测问题模型选择提供依据。【方法】从时间序列预测和横截面数据预测两种角度,利用ARIMA、LSTM、SVR、MLP这4种模型,通过吉林省水稻产量、病虫害及其他特征历史数据对吉林省水稻产量进行预测,并对不同模型的预测结果进行了对比分析。【结果】基于ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测结果较好,横截面数据预测中,原始数据经主成分分析PCA降维处理后,可提高模型预测性能。【结论】对于水稻产量预测,应根据掌握的影响产量因素的数据以及趋势延续性情况合理选择预测模型,以达到较理想的预测效果。     

抓好当前水稻生产的管理

今年5～6月气温偏低,有效积温低,秧苗返青慢,生长滞后。预计进入7月,我省的光、温条件将变得丰富,气温较常年偏高。这样的自然条件,将十分有利于水稻的生长,同时,高温高湿的田间环境,又有利于病虫害的发生。这一时期是水稻产量形成的关键时期,因此,努力提高田间管理水平,及时防