区域棉花生产系统变化趋势分析与预测

利用棉花生产系统时间序列数据,分析江苏省区域棉花单产、种植面积和总产等生产指标的变化特征及趋势,结果表明除苏南外,棉花单产呈增加趋势,苏中棉花单产减少的可能性大于苏北;种植面积呈明显减少趋势;总产变化区域间差异较大,全省棉花总产呈现减少趋势,苏南、苏中为明显减少趋势,苏北表现为增长趋势。利用综合增长率或减少率法,分别建立悲观、一般、乐观条件下的棉花生产系统预测方案,并以实际生产指标值为基数,预测未来棉花的单产、种植面积和总产。     

中国棉花生产县域比较优势分析

在前人研究种植业比较优势的基础上,利用1997-1999年的全国2000多个县市的生产统计资料,以单产优势指数、集中度优势指数、综合优势指数分析了我国各县市棉花生产比较优势状况,并通过GIS软件Arcview在1∶4000000的地图上进行空间表达.分析结果表明:我国棉花生产在单产、集中度、综合反映上具有比较优势的县市分别有665个、428个、426个.总体来说,单产比较优势县区主要分布在新疆和河西走廊的部分县区,其它均集中分布于我国东部地区,优势最高区主要在新疆;集中度比较优势与综合比较优势县区的分布大致相同,集中于新疆和河西走廊的几个县区,山东西北和河北的东南,河南东部,安徽大部,江苏东部、湖北东部以及相邻的河南西南盆地,其中新疆、河南的集中度和综合优势县区最多且总体优势度最高.     

浅议新疆棉花生产发展战略

新疆是我国新兴的棉区，是国家优质棉基地之一，“九五”期间棉花将有较大的发展。本文在分析了新疆发展棉花生产的优势和存在的主要问题，根据自治区预定的发展战略目标，提出了加强基础，扩大规模，合理布局，调整结构，依靠科技进步，强化科技兴棉，健全服务体系，强化服务意识，深化改革，强化管理等措施。     

中国棉花生产与科技发展

阐述了我国棉花生产的发展、波动及其原因,剖析了棉区布局的演变和生产的宏观调控方法。同时对我国棉花科研的成就和问题进行了总结分析。并从生产、科研、行政和服务等领域,提出提高和发展棉花生产和科研水平的措施。     

基于地统计学的棉花长势空间变异分析

采用地统计学的变异函数分析方法对我国2006年棉花长势空间变异特性进行了分析,结果表明,基于县域尺度的我国长势指标存在空间异质性.5月真叶数、6月真叶数、7月总果节数、9月成铃数的半方差值随间隔的变化很好的符合高斯理论模型的变化趋势,模型拟合的决定系数变化在0.472～0.856之间,8月成铃数则较好地符合球状理论模型,模型拟合的决定系数为0.879.空间自相关范围分别是 1644.25、1822.61、2293.59、2777.63、1195.56 km.5月份单株真叶数99.9%的空间变异是由于结构性因素的原因造成的,7月份的单株总果节数的96.7%的空间变异是由于结构性因素的原因造成的,6月单株真叶数、8月单株成铃数、9月单株成铃数的空间分布的结构比分别为0.61、0.929、0.869.     

论目前新疆棉花生产发展

本文作者通过分析目前新疆棉花生产中存在的问题和新疆发展棉花生产的各种优势,认为新疆应当进一步完善棉花发展战略,使这一战略更有竞争力和活力,同时,提出了面向市场,促进新疆棉花生产,走可持续发展之路的具体措施。     

系统调控下棉花比叶重的变化机制

[目的]比叶重是叶片经济谱功能性状关系网络中的核心指标,受到各种环境因素的影响.但是,植物不同部位叶片间存在的系统调控如何影响比叶重的变化尚不清楚.[方法]本研究通过田间密度试验和室内遮荫试验,测定棉花不同部位叶片的比叶重及其组织结构性状,分析比叶重和组织结构性状之间的关系以及影响比叶重的因素.[结果]改变棉花下部叶片...     

区域粮食生产系统变化趋势分析与预测

利用浙江省区域粮食生产系统时间序列数据,分析粮食种植面积、总产和单产等生产指标的变化特征及趋势,结果表明各区种植面积呈大幅减少趋势,减少幅度浙北>浙中西>浙南;粮食总产呈显著减少趋势,减少幅度浙北>浙中西>浙南;粮食单产均呈增加趋势,增加的幅度浙南>浙北>浙中西,但增幅都较小。利用综合增长率或减少率法,分别建立悲观、一般、乐观条件下的粮食生产系统预测方案,并以实际生产指标值为基数,预测未来粮食的总产、种植面积和单产。     

棉花生产管理系统研究进展及应用

介绍了棉花生产管理系统研究概况，包括棉花生产模拟模型、专家系统和生产管理系统。在此基础上总结出棉花生产管理系统研究的发展趋势，并提出相应对策。     

Influence of Climate Change on Cotton Production Potential Based on DSSAT Model Simulation

[Objective] Analyze the influence of climate change on cotton potential productivity in Shihezi region by using decision support system for agrotechnology transfer (DSSAT) model, so as to provide thoughts for sustainable development of cotton planting management. [Method] Based on the field test data in Shihezi area, this study verified the applicability of DSSAT V4.7 model, simulated cotton light and temperature potential productivity and climate production potential, and analyzed the impact of climate change on potential productivity on cotton. [Results] After the adjustment of variety parameters, the simulated value of the model is in good agreement with the experimental measured value, so the model can be used in the study of cotton in Shihezi. In the past 51 years, the average temperature and total solar radiation in the growth period of cotton in Shihezi have shown a very significant trend of increasing, while the rainfall change is not significant and the trend of climate change is partly various in different growth stages of cotton. The actual yield and light and temperature potential productivity of cotton have shown a very significant improving trend; the average value of production potential was 3.6 times than the actual yield, and due to the lack of precipitation in this area, the simulation results of climate production potential are not good. Cotton light and temperature potential productivity has a strong correlation with the meteorological factors in the growth period, and has a very significant positive correlation with the monthly average minimum temperature and the monthly total solar radiation. But the potential productivity has no significant correlation with most monthly rainfall and some monthly average maximum temperature. Therefore, the increasing of temperature and total solar radiation are conducive to the production of cotton. [Conclusion] Climate change has a positive effect on cotton yield and production potential in Shihezi.     

GIS空间分析技术在棉花叶面积测定中的应用

为了快速准确的获得棉花叶面积信息,通过扫面仪获取棉花叶片和准图形的数字图像,利用GIS空间分析技术对长方形、等腰三角形、正方形和直角三角形进行面积和周长计算。结果表明,GIS法提取的面积、周长信息与准图形面积、周长之间的平均相对误差分别为0.021和0.01,远小于叶面积仪器的测量误差,说明GIS空间分析技术应用于棉花叶面积测定是切实可行的。这种方法不受叶片形状、大小、厚薄、叶片幼嫩等因素的影响,对于叶面积不大的植物,利用GIS强大的数据处理功能,可以进行批量处理。因此和其他叶面积测定方法相比,GIS空间分析技术测定叶面积具有准确、快速、数据处理量大等优点,适用于科研和生产推广使用。     

快乐植棉——中国棉花生产的发展方向

棉花是我国最重要的经济作物,而棉花生产技术与装备的进步对棉花生产起到重大作用。本文系统论述了我国棉花生产的发展现状及实现快乐植棉的必备条件和制约因素,从政策资金支持、法律法规环境及公共服务体系方面分析了实现快乐植棉所面临的有利条件,有针对性地提出了实现快乐植棉的措施建议,为我国棉花产业的健康持续发展提供了方向。     

冀鲁豫棉花生产现状与前景

冀鲁豫棉区是我国最大的产棉区，在其产棉史上曾对我国国民经济的发展作出过重要贡献，近年来因种种原因棉花生产出现徘徊和下滑局面。文内以我国棉区西移战略为前提，对这些原因进行了分析并提出宏观对策，旨在为恢复该棉区的棉花生产提供参考     

用灰色系统GM（1，1）模型预测棉花生产

近年来由于自然灾害、比较效益等因素的影响，棉花生产出现较大波动，这种非线性变化给预测工作带来了困难。本预测对以往灰色系统ＧＭ（１，１）模型进行了二点改进：（１）利用高斯主元素消去法解算未知参数，在计算方法上是一大改进，同时提高了运算速度和计算精度；（２）加入了迭代计算。通过建立误差方程式，给定收敛条件和趋近次数，使模型的拟合精度提高。预测２０００年棉花面积将达到６２８万公顷，总产５７６．５６万吨，标准误差分别为７４．３８公顷和±８９．４４万吨。考虑到９０年代以来棉铃虫的危害，预测值加上标准差下限，就是未来较低水平下的棉花生产趋势。     

气候变化对河北省棉花物候期的影响

【目的】研究河北省棉花物候期对气候变化的响应。【方法】利用气象数据和棉花物候期数据,分析了1981—2010年河北省棉花各生育阶段气候变化特征、物候期变化趋势、各生育阶段长短变化趋势以及各生育阶段长短与该生育阶段气象因子的相关性。【结果】1)棉花各生育阶段平均温度和≥0℃积温整体呈升高趋势;2)棉花播种期、出苗期、现蕾期、开花期、吐絮期呈提前趋势,而收获期呈延后趋势。开花之前各生育阶段缩短,开花之后各生育阶段延长,整个生长期延长;3)吐絮之前各个生育阶段的平均温度、≥0℃积温与该生育阶段长短呈负相关,吐絮到收获及全生育期的天数与该时期平均温度、≥0℃积温呈正相关。【结论】研究结果有助于理解气候变化对棉花生长发育的影响,并据此提出棉花生产应对气候变化的适应技术与策略。     

Analysis of the Spatial Variability in Cotton Growth Conditions based on Digital Imaging

Digital images of cotton canopy growth information, which was determined using the grid sampling method to obtain the parameter Hue of HIS color system in conventional light conditions, were used to examine the spatial distribution characteristics of the canopy image H value and the relationship between the digital image H value and agronomic traits. We used these data to obtain information on cotton growth on June 21, 2014, then analyzed the spatial variation characteristics of cotton growth in the field. We found that the spatial distribution of cotton canopy digital image H value was moderately correlated with space, and the semi-variogram function model was spherical. In addition, we found that there was a logarithmic relationship between the H value and Leaf Area Index（LAI） (R² = 0.8123), which suggests that the canopy digital image H value is a potentially reliable index to describe cotton growth across a cotton field. These results can provide guidance for improved production methods, and also lay a foundation for collection of field information and rapid detection methods for precision agriculture.