水稻计算机模拟模型及其应用之一 水稻钟模型——水稻发育动态的计算机模型

本文提出的“水稻钟”模型是一种适合于计算机应用的动态模拟模型。它由水稻生育期模型和叶龄模型组成。生育期模型用来模拟逐日温度和日长对水稻发育的影响,它具有较高的精度和良好的解释能力,其参数可反应不同类型水稻品种的基本营养性、感温性和感光性。叶龄模型则用来模拟逐日温度对叶龄发育的影响,它可以预测不同叶位的出现日。由于叶龄和分蘖、茎、根、穗等形态学器官存在着较好的同伸关系,因此叶龄模型亦可用来模拟器官形成的时间。生育期模型和叶龄模型还可以相衔接,用来估计任意地点和年份的总叶龄。最后作者利用长江流域14个点(1985)和8个点(1986)的试验资料对上述模型进行了检验与评价.     

水稻计算机模拟模型及其应用之四——长江中下游水稻生产的最适季节与光合产量

本文根据确定最适栽培季节的8条基本原则,即:茬口适宜、产量最高、受灾最小,应用水稻发育期模型“水稻钟”,最适叶面积和光合生产模型,确定了4个水稻品种类型在长江中下游地区的最适栽培季节及相应的光合产量。     

水稻计算机模拟模型及其应用之六 长江流域水稻穗粒结构的气候生态特征及库源关系协调性分析

本文应用以下模型或子模型:(1)有效穗数子模型,(2)每穗粒数子模型,(3)结实率子模型,(4)生育期“水稻钟”模型,(5)群体光合生产(或“源”产量)模型,(6)“库”产量模型,对不同品种或品种类型水稻的穗粒结构在长江流域的气候生态特征和“库”、“源”产量的协调性特征进行了数最分析。分析结果对于评价不同品种或类型的水稻在长江流域的气候适应性,找出限制产量的气候因素,指出增产途径和制定生产对策具有重要价值。最后还利用长江流域水稻气候生态鉴定试验(1985～1986)的有关资料对上述分析结果进行了验证和评价。     

水稻群体物质生产的农业气候计算机模拟及最适季节

<正> 材料与方法供试品种为中籼稻“南京3736”。作物群体叶面积指数、生物产量和籽粒产量资料从江苏徐州、兴化、南京和昆山1985年的大田试验获得。生育期资料从长江流域水稻气候生态试验(1985年)及江苏省水稻区域试验(1983—1985年)获得。同期气象资料从当地     

不同氮、硅用量对水稻产量和品质的影响

硅素和氮素是水稻正常生长必需的两大营养元素.水稻氮肥的施用技术及氮肥对水稻产量和品质的影响已有大量的研究[1-5].结果表明,适宜的氮素施用量和施肥时期,可以提高抽穗期群体源库质量和群体成穗率,形成高势粒比群体而高产;氮肥施用量对水稻的品质也会产生一定的影响,但不同品种对氮素施用量的反应不同.     

岭回归在水稻产量气象预测中的应用

<正> 目前,作物产量的气象预测数学模式有多种多样,但以回归分析建立的模式较为广泛。然而,当数据的自变量具有高度共线结构时,最小二乘法意义下的回归系数估计的方差会很大;当一个自变量引入或剔出回归方程时,其余变量的回归系数有较大的变化;当新数据参加计算或去掉一个数据时,     

水稻产量预测与气候

<正> 江西省是双季稻种植区,水稻产量历年来受气候因子的影响波动很大。其早稻与春季连阴雨、小满寒、高温逼熟,二晚与伏旱、伏秋旱、寒露风等天气条件密切相关,因而可选择生物学意义明确、关系密切的气象因子,建立产量气象预报方程,预测产量。省级产量气象预报方程建立在气候分区的基础上,早稻分为6个气候区,二晚分为4个气候区。各气候区因地制宜选择气候预报因子,其单产表达式为:Y=Y_t+Y_w+△Y,气象产量表达式为Y_w=sum from i=1 to n (B_iX_i+A)。按以上方程预测我省早、晚稻单产,自1984年以来其结果与统计局年报值相对误差均在±4％以内,且时效比其他部门提早1个月,该成果被评为省科技成果3等奖。     

矿质镁对水稻产量及品质影响的研究

镁对作物正常生长发育、生理代谢、提高产量、改善产品品质具有重要作用.我国有关镁素的研究始于60年代,多见于南方红壤地区土壤镁素状况调查和镁肥肥效的研究报道.谢建昌等调查结果表明,我国广东、广西、福建等大部分植胶地的胶树出现不同程度的缺镁症状,在生产实践中镁肥效果得到了进一步的验证[1].随着农业高产品种的应用和氮、磷、钾化肥施用量的增加,作物产量不断提高,土壤养分的供给与作物对养分的需求,出现了不平衡的矛盾.为了达到平衡施肥,促进我省优质高效农业的发展,利用黑龙江省东宁县丰富的蛇纹石资源,通过特殊工艺处理,生产可被植物吸收利用的矿质镁肥,为水稻科学施肥提供依据.     

一个低糊化温度水稻突变体(Mgt-1)的培育与稻米品质特征研究

在籼型细胞质雄性不育保持系Ⅱ 3 2B干种子经 3 0 0Gy60 Coγ射线辐照照育成的多种叶色突变系中 ,经稻米品质测定 ,筛选到 1个叶色黄化的低糊化温度突变体 ,定名为Mgt 1。稻米用 1 7%KOH处理 ,测得对照Ⅱ 3 2B的碱消值为 2级左右 ,而Mgt 1达 6～ 7级。Mgt 1的表观直链淀粉含量 (AAC)为 2 5%左右 ,与对照Ⅱ 3 2B差异不显著。用粘度速测仪 (RVA)测得的Mgt 1的米粉粘滞性谱 (RVA谱 )与对照Ⅱ 3 2B的存在一定差异 ,Mgt 1的消减值 (SBV)变小 ,热浆粘度 (HPV)显著变大 ,崩解值 (BDV)和回复值 (CSV)显著变小 ,但最高粘度 (PKV)和最终粘度 (CPV)基本相仿。Mgt 1的发现将为研究GT特性的物质基础及遗传特征提供理想的材料。     

MOBILIZATION OF POTASSIUM FROM WASTE MICA BY PLANT GROWTH PROMOTING RHIZOBACTERIA AND ITS ASSIMILATION BY MAIZE (ZEA MAYS) AND WHEAT (TRITICUM AESTIVUM L.): A HYDROPONICS STUDY UNDER PHYTOTRON GROWTH CHAMBER

A hydroponics study was carried out to evaluate the effect of three plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) namely, Bacillus mucilaginosus, Azotobacter chroococcum, and Rhizobium spp. on their ability to mobilize potassium from waste mica using maize and wheat as the test crops under a phytotron growth chamber. Results revealed that PGPR significantly improved the assimilation of potassium by both maize and wheat, where waste mica was the sole source of potassium. This was translated into higher biomass accumulation, potassium content and uptake by plants as well as chlorophyll and crude protein content in plant tissue. Among the rhizobacteria, Bacillus mucilaginosus resulted in significantly higher mobilization of potassium than Azotobacter chroococcum and Rhizobium inoculation. Overall, inoculation of maize and wheat plants with these bacteria could be used to mobilize potassium from waste mica, which in turn could be used as a source of potassium for plant growth.