水分亏缺对玉米生理指标及产量的影响

以辽宁省传统易旱区朝阳市建平县玉米为研究对象,研究了不同生育期内不同程度的水分亏缺对玉米生理指标及产量的影响。结果表明,水分亏缺显著抑制了玉米植株的生长和叶面积的扩展,抑制程度与亏缺程度有关,抽穗期水分胁迫对玉米产量影响最大,其他时期可适当进行水分亏缺处理。     

水分胁迫对夏玉米生理指标的影响

研究了水分胁迫及胁迫后复水对夏玉米光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)、叶绿素含量及产量的影响。结果表明:Pn、Tr、Gs等生理指标有着明显的日变化特征;不同水分处理峰值的大小受胁迫程度的影响;Gs、Tr、Pn的日变化呈单峰趋势,峰值出现在12∶00左右;胁迫后复水的玉米叶片机能恢复速度与胁迫程度有关,中度胁迫恢复速度最快,重度胁迫恢复速度最慢;苗期到抽雄期各种水分处理的叶绿素含量均呈上升趋势,且叶绿素的含量随着胁迫程度的增加而减小,灌浆期开始各种水分处理的叶绿素含量均缓慢下降,灌浆期处理3(T3)叶绿素相对含量比同期其他水分处理高;对夏玉米各阶段及整个生育期的日耗水量与叶面积的日增长量进行分析,得出了各阶段及整个生理期的日耗水量与叶面积日变化量的二次相关的方程。     

几种基于植物生理活动的节水灌溉指标研究进展

根据作物自身生理活动来确定合理的灌溉指标是节水农业研究的一个重要基础工作.近年来,伴随着植物生理学的发展,出现了几种非常有应用潜力的灌溉指标.对这几种指标的原理、研究现状及存在问题进行了评述,旨在推动作物节水灌溉指标的研究,从而建立更为合理的节水灌溉制度.     

再生水在不同灌溉方式下对玉米生长的影响

采用北京市高碑店污水处理厂生产的二级水、三级水,以纯灌、混灌、轮灌等方式灌溉盆栽玉米,设置7种处理研究对玉米生长的影响。结果表明:不同水质的再生水在不同灌溉方式下对玉米生殖生长阶段的株高、叶面积、干重、产量和水分利用效率影响差异不显著,影响主要体现在营养生长阶段。苗期再生水轮灌比混灌和纯灌较好,二级水相对于清水和三级水对玉米苗期的干重有一定影响。同一水质在纯灌、混灌和轮灌不同方式下对玉米生殖生长和产量影响很小。     

不同灌溉方式的水稻生理效应研究

通过常规淹灌、垄作浸润、控水湿润和间歇灌溉等不同灌溉方式对水稻生理效应的研究表明:垄作浸润和控水湿润灌溉的叶片相对含水量较高。垄作浸润和控水湿灌溉既能减少上位叶(倒一、二叶)的叶绿素、全氮量,防止贪青徒长,又能延缓下位叶(倒三、四叶)的衰老,增加光合作用源的功能时间,同时垄作浸润和控水湿润灌溉的水稻叶片有较高的净光合率(NPR)和气孔导度(CS),增强了光合作用源的强度。节水灌溉能提高根系活力,较好地协调水稻高产与根系早衰之间的矛盾。可见垄作浸润和控水湿润灌溉的水稻具有更好的水分代谢和光合素质。     

不同灌溉方式对玉米产量及水分利用效率的影响

以畦漫灌为对照,对隔行喷灌、隔行沟灌、膜上灌溉和穴灌4种灌溉方式下玉米的产量及水分利用率进行了分析。结果表明:膜上灌溉产量高于畦漫灌,隔行沟灌、隔行喷灌与畦漫灌接近;膜上灌溉与畦漫灌和穴灌差异达0.01显著水平,与隔行沟灌、隔行喷灌差异达0.05显著水平。灌溉处理的水分利用效率均高于对照的畦漫灌,膜上灌溉的水分利用效率最高。     

时空亏缺灌溉对温室盆栽辣椒生理生态指标的影响

研究了时空亏缺灌溉对温室内辣椒生理及生长特性的影响,分析了时空亏缺灌溉在辣椒叶片水平上水分利用效率的影响机理.结果表明,时空亏缺灌溉对辣椒株高、叶面积等营养生长指标具有一定的抑制作用.但合理的时空亏缺灌溉却可以显著抑制蒸腾速率T<,r,而光合速率P<,n下降不明显,复水后P<,n又具有超补偿效应,光合产物具有超补偿积累,且可大幅度提高叶片水平上的水分利用效率.     

地膜覆盖对夏玉米生理指标及环境

利用夏玉米地膜覆盖和露地环境因子和生理指标试验结果对比,得出地膜覆盖改变了土壤水循环系统,增加了浅层土壤温度,促进土壤水分运移,抑制棵间蒸发,使得表层土壤在长期无降水的情况下能保持较高的含水量;覆膜区夏玉米单株叶面积生理指标较露地情况明显增加。     

地膜覆盖对夏玉米生理指标及环境因子的影响研究

利用夏玉米地膜覆盖和露地环境因子和生理指标试验结果对比,得出地膜覆盖改变了土壤水循环系统,增加了浅层土壤温度,促进土壤水分运移,抑制棵间蒸发,使得表层土壤在长期无降水的情况下能保持较高的含水量;覆膜区夏玉米单株叶面积生理指标较露地情况明显增加.     

基于车载三维激光雷达的玉米叶面积指数测量

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据;对点云数据进行预处理,获得已测量LAI真值区域的点云数据;进行玉米植株点云与地面点云分割,根据地面起伏程度,基于随机一致性平面分割算法,将距离阈值设置为0. 06 m;依据玉米垂直结构分布,将玉米植株划分为上、中、下3层,计算每层点云数量并分别标记为H、M和L,同时,将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr,分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明:采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优,京农科728玉米训练集R~2为0. 931,验证集R~2为0. 949;农大84玉米训练集R~2为0. 979,验证集R~2为0. 984,本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。     

夏玉米叶面积指数遥感反演研究

利用LAI-2000的观测数据与基于HJ卫星遥感数据生成的植被指数,结合3种常用的回归模型,构造了夏玉米分别按全生育期、不同生育阶段和阈值分段的叶面积指数(Leaf area index,LAI)反演模型;获取了3种模式下LAI的最优反演模型;在验证和评价各模型可靠性之后,生成了夏玉米在营养生长期、抽雄期和生殖生长期的LAI分布图;并将基于HJ影像反演得到的LAIHJ与MODIS LAI产品(MOD15A2)LAIM进行了对比。研究发现,与各种通用植被指数相比,针对HJ CCD数据构造的环境植被指数HJVI与LAI的相关性在3种反演模式中均为最佳。HJVI与全生育期LAI的相关性达到0.875,在不同生育阶段与LAI的相关性也高于其他植被指数(营养生长期线性模型最佳,决定系数为0.769;抽雄期对数模型最佳,决定系数为0.783;生殖生长期指数模型最佳,决定系数为0.703)。普适性植被指数中,OSAVI适用于夏玉米生长前中期的LAI反演,NDVI适用于夏玉米生长后期的LAI反演。在夏玉米全生育期内,各植被指数与LAI的相关性整体较高,但最优回归模型出现在按不同生育阶段反演的模式中。LAI小于3时EVI为精度最佳指数(决定系数为0.358),LAI不小于3时OSAVI为精度最佳指数(决定系数为0.515)。在夏玉米3个生育阶段,LAIM与LAIHJ的相关性分别达到0.732、0.761、0.661。HJ遥感数据具有较强的LAI反演能力,其高时间和高空间分辨率的特征可以使其代替传统的中分辨率遥感数据而成为农业遥感研究的重要数据源。     

基于叶面积指数的夏玉米叶片临界氮浓度稀释曲线研究

为构建基于叶面积指数(LAI)的夏玉米叶片临界氮浓度稀释曲线,于2018、2019年在关中地区进行了不同水氮供应的田间试验,试验设置了3个水分水平:雨养(RF)、亏缺灌溉(DI)和充分灌溉(FI),4个氮肥水平:0、90、150、210 kg/hm2,研究基于LAI的夏玉米叶片临界氮浓度稀释曲线对不同水分供应的响应,分...     

基于梯度提升树算法的夏玉米叶面积指数反演

为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法建立植被指数及株高与叶面积指数之间的预测模型,并与支持向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)算法建立的模型进行预测精度对比。结果表明,GBDT算法在3个样本组中的LAI预测值与实测值R~2分别为0. 571 0、0. 755 8、0. 644 1,均高于SVM算法(0. 547 2、0. 679 1、0. 616 8)和RF算法(0. 550 5、0. 697 3、0. 629 5);对应的RMSE分别为0. 002 7、0. 001 5、0. 001 6,均低于SVM算法(0. 211 7、0. 152 3、0. 159 7)和RF算法(0. 244 7、0. 214 7、0. 208 0)。该研究为快速准确的大田夏玉米LAI遥感监测提供了技术和方法。     

基于叶面积指数的河北中部平原夏玉米单产预测研究

为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测。基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016—2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果。结果表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016—2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73%。     

基于XGBoost-Shapley的玉米不同生育期LAI遥感估算

针对当前快速准确获取叶面积指数（Leaf area index, LAI）时大部分遥感预测方法将光谱信息作为模型主要特征,忽略时序变化特征的问题,利用无人机搭载五通道多光谱相机获取研究区玉米不同生育期的影像数据,基于该数据计算玉米相应生育期植被指数,然后采用植被指数建立各生育期子模型,采用Shapley理论计算子模型均方根误差对全生育期模型均方根误差的贡献度,从而确定各子模型权重,根据权重组合形成具有LAI时序变化特征的估算模型,分别基于支持向量回归（SVR）、多层感知机（MLP）、随机森林（RF）和极限梯度提升树（XGBoost）算法构建组合估算模型。结果表明：采用Shapley理论构建的组合LAI估算模型估算效果优于直接构建的全生育期LAI估算模型。相较于SVR-Shapley、MLP-Shapley以及RF-Shapley模型,XGBoost-Shapley模型的估算效果最佳（R²为0.97,RMSE为0.021,RPD为6.9）。将最优模型XGBoost-Shapley应用于研究区LAI预测,预测结果符合不同生育期玉米长势。本研究为大田玉米长势遥感监测提供...     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下...     

基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估

利用高光谱技术获取玉米农学参数信息,有助于提升玉米精准管理水平.本研究基于3个种植密度和5份玉米材料的田间试验,获取玉米大喇叭口期的地面ASD高光谱数据与无人机高光谱影像,分析不同种植密度下不同遗传材料的叶面积指数(LAI)和单株地上部生物量,构建基于全波段、敏感波段和植被指数的LAI和单株地上部生物量高光谱估算模型,...     

灌溉施氮和种植密度对棉花叶面积指数与产量的影响

为构建便于实际应用的棉花叶面积指数和产量模型,综合考虑灌溉、施肥、种植密度及覆膜的影响,建立了基于相对有效积温的普适棉花相对叶面积指数的Logistic模型,并研究了棉花最大叶面积指数与全生育期灌水量、施氮量、种植密度及产量之间的关系。结果表明：覆膜棉花叶面积指数最大时的有效积温为1400℃左右,不覆膜棉花的叶面积指数最大时的有效积温为1600℃左右。棉花最大叶面积指数随耗水量、施氮量呈现出先增后减的变化趋势,而种植密度与最大叶面积指数之间表现出明显的正相关性。综合考虑灌水量、施氮量和种植密度的作用可以较为准确描述最大叶面积指数变化特征。棉花产量随着最大叶面积指数的变化呈现出明显的先增后减的变化趋势,当最大叶面积指数为4.93时籽棉产量最大达6066.2kg/hm2。相对化分析结果表明,覆膜与不覆膜棉花相对叶面积指数的变化趋势基本一致,相应的模型参数也基本相同,从而建立了全国范围内覆膜与不覆膜棉花统一的相对叶面积指数的Logistic模型。该研究为棉花科学种植和精细化管理提供了方法,也为其他作物在不同管理措施和地域时进行建模提供了参考。