超级杂交稻抗倒高产肥料运筹技术的数学模型研究

为探讨超级杂交稻的抗倒高产肥料运筹技术,提高其抗倒伏能力和产量稳定性。采用正交旋转组合试验设计,在田间条件下研究了氮、钾、硅三种肥料元素不同配比对超级杂交稻组合准两优527的抗倒性和产量的影响,分别建立了肥料施用量与倒伏指数、产量的数学模型。结果表明,硅对倒伏指数的影响最大,其次是氮和钾,增施硅肥和钾肥不仅有增产效应且能增强茎秆的抗倒伏能力。氮对产量的影响最大,其次是钾和硅,且在一定范围内（N 0～267kg/hm2）促进增产的同时也显著增加了倒伏指数。因此,将两个数学模型联立进行计算机综合选优,提出了倒伏指数低于150且产量高于11t/hm2的抗倒高产肥料运筹方案,分别是N 286.5～298.5kg/hm2、K2O 295.5～298.5kg/hm2、SiO2 292.5～298.5kg/hm2。     

施用氮肥与小麦倒伏的关系

在高度水、肥、密的农业技术措施下,控制小麦倒伏是获得丰收的关键问题。造成倒伏的原因虽然很多,但由于肥料施用不当和不及时,特别是不合理的施用氮肥而造成严重倒伏还是普遍存在的。     

不同水肥模式对籼稻和粳稻抗倒伏性能的影响

倒伏是影响水稻稳产高产的主要限制因素之一,该研究旨在通过比较不同处理的倒伏指数（Lodging Index,LI）,及LI与倒伏相关生长性状和力学性能之间的关系,研究灌溉方式、肥料类型及水稻种类交互作用对倒伏相关形态特征、基部节间力学性状及产量等指标的影响。于2019和2020年6月-10月开展试验,研究2种水稻种类（南粳5055和Y两优900）在不同肥料类型（有机肥和化肥）及灌溉方式（控制灌溉和浅水勤灌）下的抗倒伏性能。结果表明：控制灌溉显著降低了株高和地上部分鲜质量（P<0.05）;平水年（2020年）倒二茎节（I1）的LI受到水稻种类与肥料类型交互作用的影响,对于粳稻,两种肥料类型的LI无显著差异（P>0.05）,对于籼稻,则表现为有机肥处理下I1的LI显著大于化肥处理（P<0.05);综合考虑抗倒伏性能和产量,有机肥施用下的控制灌溉模式适用于粳稻,化肥施用下的控制灌溉模式适用于籼稻。研究为通过灌溉和施肥措施调控不同种类水稻的抗倒伏性能提供数据支持和理论支撑。     

机械直播同步深施肥对冬油菜茎秆抗倒性和产量的影响

为探明机械直播同步深施肥对冬油菜抗倒伏能力及产量的影响，该研究选用"华油杂62"油菜品种为供试作物，设置肥料深施、肥料混施和不施肥3个处理，于2020年10月至2021年5月在湖北监利和沙洋试验地开展了田间试验，研究不同施肥处理对油菜根系特征、茎秆发育特性、干物质累积、植株氮素吸收、倒伏性状及产量等指标的影响，明晰机械直播同步深施肥冬油菜茎秆抗倒性及产量对株型特征的响应。结果表明，肥料深施较肥料混施处理促进了油菜茎秆生长发育且影响倒伏相关性状，茎粗、茎秆干质量、地上部鲜质量和茎秆抗折力分别显著（P<0.05）增加了9.5%、16.6%、17.4%和31.5%，而油菜株高及地上部鲜质量乘积的增幅小于茎秆抗折力的增幅，导致倒伏指数降低了5.0%，说明深施肥能够增强油菜茎秆抗倒性。此外，肥料深施较肥料混施处理显著增加了油菜根干质量、地上部干质量及地上部氮素积累量，增幅分别达到23.2%、20.4%和27.4%，最终使得油菜产量提高了20.7%（P=0.014），收获指数提高了2.0%。综上，长江中下游地区，肥料深施能改善冬油菜株型，优化油菜群体结构，提升油菜抗倒性能且提高油菜产量，是实现油菜高产且低倒伏风险的机械化种植方式。     

浙江稻田施用煤灰柴灰问题的研究

一.引言浙江省钱塘江上游地区,包括金华、建德二专区所属的大部分及临安、新登、富阳、馀杭等县,至少约有六、七百万亩水稻田普遍探用石灰作为肥料。在这些地区的稻田土壤一般多为红壤性母质,故缺乏石灰。栽培水稻又常用未腐熟的有机质肥料如青刈紫     

稻谷增产对肥料三要素需要量的初步研究

合理施肥是稻谷增产的一项重要措施,而氮、磷、钾肥料的适当配合,又是合理施肥的主要关键。近年来在党的正确领导下,一般稻田都增施了肥料,产量显著提高,但各地有少数丰产田,由于对肥料适当的配合与合理施用没有足够的重视,以致引起倒伏,增产不多,甚至有减产的现象。     

施用胡敏酸盐对小麦生长的影响

胡敏酸盐能帮助植物加强呼吸,促进根物根群发达,提早分蘖,发蔸整齐,子粒饱满,防止倒伏,是目前庄稼追肥的新型肥料。     

小麦形态性状与倒伏的相关分析

进行了小麦植株穗部性状及地上各节间性状与倒伏的相关分析以及节间长度性状的多元相关分析。结果表明,株高、重心高与倒伏为极显著正相关,基部节间长度与倒伏也呈极显著正相关,但穗长与稳下节间长与倒优无相关。穗下节间的茎杆直径、髓腔直径与倒伏相关很小,基部四个节间的茎杆直径、髓腔直径与倒伏为正相关,但只有基部的穗下第五节间髓腔直径与倒伏相关达显著水平。基部四个节间长度有按比例一致变化趋势,而穗长、穗下节间长度则无此一致变化趋势。     

晚播对春玉米倒伏及茎秆力学特性的影响

以玉米为研究对象,通过调查晚播春玉米倒伏发生类型、程度,同时测定与倒伏密切相关的性状。结果显示:晚播条件下,春玉米倒伏率显著增加,茎倒伏(SL)率高于根倒伏率;茎秆第2-7节间是茎折的主要发生部位,其中第3、4节间最为严重;晚播玉米株高显著降低(p<0.05,下同),穗位高和穗高系数显著增加;晚播玉米第2-4节间直径显著降低而长度显著升高,同时其惯性矩和抗弯截面系数显著低于适期播种玉米。     

灌浆期风灾倒伏对玉米籽粒灌浆特性及品质的影响

为了评估风灾倒伏造成的玉米产量损失,采用田间试验的方法对灌浆期风灾倒伏后捆扶处理、未倒伏以及倒伏上层和倒伏下层玉米籽粒建成和品质形成规律进行研究。结果表明,倒伏后第6 d玉米倒伏覆盖下层植株籽粒灌浆速率和籽粒含水率分别是对照处理(未倒伏)的26.9%和136.0%,倒伏使籽粒灌浆速率显著降低,后期籽粒脱水速度减慢。在产量上,倒伏后捆扶、倒伏上层、倒伏下层单株产量分别比对照减产11.75%、10.51%和29.88%,倒伏对下层被覆盖玉米植株影响较大,倒伏减产原因主要是由于穗粒数的减少,其次灌浆速率降低造成百粒重下降。田间45个定位点,倒伏最高减产29.68%,平均减产14.75%,进一步验证了灌浆期风灾倒伏对玉米产量的影响较大。相关分析表明,籽粒建成过程中籽粒干重与淀粉、脂肪含量呈极显著正相关,相关系数分别为0.618~0.861和0.580~0.797(P<0.01),与蛋白含量呈极显著负相关,风灾倒伏对粗蛋白和粗脂肪含量影响较大,而对淀粉含量影响较小。在倒伏后及时进行捆扶处理对降低玉米产量与品质损失有一定的积极作用。     

中国农业科学院植物营养与肥料研究60年

中国农业科学院植物营养与肥料研究经历了60年的发展历程。按照研究的重点,可大致可分为四个阶段,第一阶段为1980年之前的单一肥料肥效研究阶段,该阶段主要研究单一养分的肥料效应,为我国化学肥料工业发展提供了依据;第二个阶段是1980年至1990年,该阶段主要研究了氮磷钾营养元素的配合肥效与主要配合方式,为我国复合肥料的引进和发展提供了理论基础;第三阶段是1990年至2000年,该阶段主要进行平衡施肥技术研究,同时研究了中微量元素的肥料效应;2000年以后是第四阶段,该阶段可称为养分综合管理阶段,该阶段重点研究了精准施肥技术、测土配方施肥支撑技术、施肥与环境、新型肥料及节肥增效关键技术等,这些研究为保证我国粮食安全作出了重大贡献。     

豫东盐碱地区小麦沟播保苗丰产技术的研究

我国华北平原盐渍土区和辽宁省的黑山、锦县一带^[1],群众早有开沟播种的经验。近年来各科学研究部门就此也进行了调查和试验研究。我所曾于1956年在夏邑驻点时,总结过群众“盐往岗上爬,种沟不种埂”的经验,并对沟垅盐分变化作过此较分析¹⁾。自1961年以来,曾在开封²⁾、商丘地区,特别在商丘县刘二楼基点,根据不同盐碱类型的土壤上不同作物的沟播保苗增产效果,连续进行了四年田间试验和示范,并对沟播增产的原因,以及以沟播为中心的综合保苗增产措施,分别进行了一些试验研究工作。现仅将四年来我院土壤肥料研究所和商丘专区农业科学研究所在刘二楼基点所获得的研究结果,结合面上示范试验资料,初步整理成文,供各地参考。     

小麦倒伏的雷达极化特征及其遥感监测

研究探索了雷达遥感大面积监测小麦倒伏状况的潜力。利用覆盖整个小麦生育期的5景时间序列Radarsat-2全极化影像数据,对比分析了倒伏小麦与正常小麦在不同时间、不同极化的雷达后向散射动态响应规律,发现雷达极化特征对小麦倒伏十分敏感,基于此提出利用雷达极化指数监测小麦倒伏的方法。并利用内蒙古额尔古纳市上库力农场春小麦抽穗灌浆期的实地调查数据,对提出方法进行验证,结果表明该方法能有效辨识和监测小麦倒伏。为大面积监测小麦倒伏提供了一种简单、快速、有效的手段。     

夏玉米倒伏气象等级指标构建

大风和降水是诱发夏玉米倒伏的直接外界条件。为界定不同风雨条件下夏玉米倒伏发生程度,利用2001−2019年河南省鹤壁市农业科学院品种区域试验中倒伏灾害的调查资料,反查倒伏发生时的风速（极大风速、最大风速）和降水量数据,分析倒伏率与气象条件的定量关系,构建玉米倒伏气象等级指标,并利用农业气象观测中倒伏典型灾害案例对指标进行验证。首先分析不同时间尺度降水量与倒伏率的关系,确定对倒伏影响显著的“过程雨量”为倒伏发生前1日−倒伏过程1h内的降水量总和,厘定后的“过程雨量”与倒伏率拟合R2为0.924。根据灾年样本“过程雨量”的分布特征,以15mm为界将倒伏致灾天气类型划分为“大风型”和“风雨型”,分类后两种天气类型致灾风速与倒伏率的拟合效果较未分类前显著提升。分别建立“大风型”和“风雨型”气象条件与倒伏率的回归模型,并以倒伏率≥5%、≥10%和≥20%分别作为轻、中、重度倒伏的划分标准,反推不同倒伏等级的气象条件阈值,构建两种天气类型的气象等级指标。结果表明,（1）“大风型”倒伏等级指标为,14m•s⁻¹≤极大风速＜25m•s⁻¹或8m•s⁻¹≤最大风速＜16m•s⁻¹时发生轻度倒伏;极大风速≥25m•s⁻¹或最大风速≥16m•s⁻¹时发生中度倒伏。（2）“风雨型”倒伏等级指标为,≤15mm过程雨量<40mm,极大风速≥11m•s⁻¹或最大风速≥5m•s⁻¹时发生中度倒伏;过程雨量≥40mm,极大风速≥15m•s⁻¹或最大风速≥7m•s⁻¹时发生重度倒伏。利用历史倒伏案例对指标进行验证表明,指标判定的灾情等级与实际完全相符的占73%,相差一个等级的占27%。说明指标可为开展倒伏灾害预警,指导农业生产防灾减灾提供参考依据。     

春玉米节根抗拉能力对耕作措施的响应

玉米根系数量和抗拉性能与其倒伏抗性密切相关。本文采用大区试验,比较了垄作中耕和平作免耕条件下郑单958和先玉335的单株节根数量、较高茎节上节根数量以及节根的最大拉力和抗拉强度。结果显示,与平作条件下相比,两品种的单株玉米节根总数量和第五轮以上节根的数量均是垄作中耕条件下较高。第四轮节根的最大拉力在垄作中耕和平作条件下差异达显著水平,两品种均为平作条件下的大于垄作中耕;其他各节根的抗拉强度在垄作中耕和平作条件下差异均未达到显著水平。认为垄作中耕条件下,较高茎节上节根数量较多,对于根倒伏抗性有利。     

玉米抗倒性检测环境的选取方法

倒伏是玉米的重要胁迫之一,为提高玉米新品种抗倒性检测的效率,需选择倒伏胁迫高发环境作为测试环境。该文结合倒伏胁迫发生机理和大风概率统计模型,首先计算每个气象站点的因风倒伏概率,通过插值和区域统计,得到东华北、黄淮海两大玉米主产区各县区的因风倒伏概率,最后进行玉米抗倒性检验环境的选取分析。结果表明：倒伏胁迫概率超过60%的县区适宜作为玉米抗倒性检测的备选环境,只需3～5个点即可基本保证每年试验都会发生倒伏胁迫;黄淮海发生极严重倒伏胁迫的平均概率高于东华北,与实际情况吻合,两大区域可作为极严重倒伏胁迫检测环境的备选县区有54个,严重倒伏有16个,一般性倒伏有21个;本方法为测试环境选取决策提供了一种量化操作的手段,有助于提高测试环境倒伏胁迫的发生概率和新品种抗倒性检测的效率,降低应用风险。     

农业部第五届肥料登记评审委员会肥料评审组第十二次会议在京召开

2009年9月26日至28日,农业部第五届肥料登记评审委员会肥料评审组第十二次会议在京召开.农业部种植业管理司黄辉副处长到会并就切实发挥肥料登记评审委员会作用、做好肥料登记管理工作、积极推动肥料立法做了讲话.     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。     

融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类

倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先,设计一种图像分类模型NGnet（nam-ghost network）,用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM（normalization-based attention module）,再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集（rape lodging dataset, RLD）,该数据集由5789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将本文NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10%,比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG 和 RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。     

基于小型无人机遥感的玉米倒伏面积提取

该文使用2012年小型无人机遥感试验获取的红、绿、蓝彩色图像研究灌浆期玉米倒伏的图像特征和面积提取方法。研究首先计算和统计正常、倒伏玉米的30项色彩、纹理特征,然后比较特征的变异系数和相对差异评选出适宜区分正常、倒伏玉米的特征;通过分析发现,与红、绿、蓝色灰度比较,多项色彩、纹理特征的变异系数更大或不同类别间的相对差异更小,不适用于准确区分正常、倒伏玉米,最适于区分正常和倒伏玉米的特征是3项基于灰度共生矩阵的红、绿、蓝色均值纹理特征。分别基于色彩特征和评选出的纹理特征提取倒伏玉米面积,对比2种方法的误差发现,基于红、绿、蓝色均值纹理特征提取倒伏玉米面积的误差最小为0.3%,最大为6.9%,显著低于基于色彩特征提取方法的。该研究结果为应用无人机彩色遥感图像准确提取倒伏玉米面积提供了依据和方法。