Conservation tillage for maize production in the U.S. southeastern coastal plain

Eight conservation tillage methods were evaluated for maize (Zea mays L.) production and were related to water conserved, soil strength, plant stand, plant nutrient status, and methods of managing crop residues on Norfolk loamy sands (Typic Paleudults) in the U.S. southeastern coastal plain. This study summarizes 10 site-years of data collected from 1978 through 1982.

Seasonal soil-water balance and crop residue management largely determined the success of maize production under conservation tillage. Autumn subsoiling increased winter forage and maize production under both conventional and conservation tillage. When early-season rainfall was limited, water extraction by a winter cover crop or winter weeds often reduced early-season growth and yield of maize under conservation tillage. For adequate stands, increased seeding rates and effective weed-, rodent-, bird- and insect-control were all necessary.

Under adequate water regimes, conventional tillage resulted in greater yields at low levels of nitrogen, but maximum yields occurred regardless of tillage system, when 200 kg ha⁻¹ were applied. Conventionally-tilled maize generally resulted in higher yields than conservation tillage production. The only significant increase for conservation tillage occurred under non-irrigated conditions in 1981 during severe drought. The interactive soil and climatic factors which have impact on conservation tillage in this physiographic region were identified.     

Weather and maize yield relationships in the tropical region of Guanacaste,Costa Rica

Maize production in the Guanacaste region of tropical Costa Rica shows considerable fluctuations. The coefficient of variation from the mean yield ranges from 17 to 27% depending on the crop district.The available sparse data sets were used to develop a simple agrometeorological model to provide an objective tool for management decisions, including a rational insurance policy for crop yields, and an objective early warning system of crop production. The model must be updated as more data sets become available. The transfer to a developing country of techniques developed in the U.S. for weather/yield relationships is discussed.Rainfall amounts and distribution during the reproductive stage is the main meteorological factor affecting maize yield. Simple rainfall/yield relationships explain only some 12% of maize yield variability in tropical Guanacaste, while a weighted stress index developed by Shaw in the U.S. explained some 38% of the variability. Making use of the simple model developed for the region, it can be shown that moisture stress during the reproductive period will reduce yields in 7 out of 10 years, with severe drought conditions occurring in 1 or 2 years. The simple weighted stress index can be used to provide an early warning system.     

河北平原中低产区小麦与玉米生产现状及增产潜力分析

本文基于2000—2013年MODIS/NDVI遥感信息与主要粮食作物的统计数据,分析了河北平原中低产区冬小麦和玉米生产的时空格局,并利用各县粮食作物主要生育期累积NDVI的逐年值、14年的最大值及单产统计数据,采用最小二乘法原理,进行数值曲线拟合,构建了单产遥感估测模型,估算了河北平原中低产区冬小麦和玉米的增产潜力。结果表明:1)冬小麦在邯郸和衡水的最大生产力水平较高,在沧州、廊坊及邢台中部的最大生产力水平较低,即后者挖掘增产潜力之后也很难达到前者的最大生产力水平;玉米的最大生产力水平普遍较高,挖掘增产潜力后均可达到较高的生产力水平。2)冬小麦和玉米总产增产潜力在沧州和邯郸较大;冬小麦单产增产潜力多低于10%,平均增产356 kg?hm?2(5.87%);玉米单产增产潜力多高于10%,平均增产798 kg?hm?2(12.33%);单产增产潜力区域分布不同,冬小麦为廊坊保定沧州邯郸邢台衡水,玉米为邢台邯郸保定沧州衡水廊坊。3)以河北平原近14年来作物累积NDVI的最大值估算的全区冬小麦增产潜力为3.90亿kg,玉米增产潜力为9.62亿kg,二者合计可增产13.52亿kg,约相当于区域冬小麦和玉米理论可达增产潜力的1/5。本文估测粮食作物增产潜力的方法可以应用于估测多尺度范围、不同作物的增产潜力,研究结果可为相关部门的决策和管理提供依据。     

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。     

未来升温1.5℃与2.0℃背景下中国玉米产量变化趋势评估

基于ISI-MIP推荐的5个气候模式在4个RCP情景下的模拟结果,筛选21世纪末全球升温最接近1.5℃和2.0℃的气候数据,运用作物模型DSSAT,模拟升温1.5℃和2.0℃背景下中国玉米产量相对于基准时段1985-2006年的变化,揭示了1.5℃与2.0℃升温背景下中国玉米产量变化的空间分布。结果表明：升温2.0℃背景下玉米减产风险明显高于升温1.5℃,未来升温2.0℃背景下中国玉米减产面积比升温1.5℃背景下多6.2%,升温1.5℃和2.0℃背景下中国玉米平均减产幅度分别为3.7%和11.5%;从空间分布来看,升温1.5℃与2.0℃背景下未来中国玉米产量变化在区域分布上大致相似,但未来玉米增产和减产的面积和幅度不尽相同,在北方与西南玉米种植区都有一定的增产区域,其它区域大多以减产为主,其中西北部玉米种植区减幅最大;1.5℃升温背景下北方大部分地区气候条件对玉米生长有利,2.0℃升温背景下北方地区玉米减产也不明显,说明从近期到未来一段时间内,将全球升温控制在1.5℃以内,北方地区玉米仍具有一定增产潜力。     

基于作物生长模型和遥感数据同化的区域玉米产量估算

为了将遥感观测到的玉米生长期间作物冠层方向反射波谱的时间序列变化信息用于区域玉米产量估算,该文将时间序列中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据和高空间分辨率LandsatTM遥感观测数据相结合,以叶面积指数(LAI)作为耦合作物生长模型(crop environment resource synthesis-Maize,CERES-Maize)和植被冠层反射率模型(scattering by arbitrarily inclined leaves,SAIL)的关键参数,提出了将耦合模型与时间序列遥感观测数据同化进行区域玉米产量估算的方案。该文选择吉林省榆树市为研究区,采用MODIS和LandsatTM2种尺度数据集,利用SCE-UA(shuffled complex evolution method developed at the University of Arizona)算法分别进行玉米产量同化估产研究,得到玉米单产空间分布的估计结果,结合遥感估算的种植面积求算榆树市玉米总产量。结果表明,与玉米统计总产量相比,2007、2008和2009年遥感数据同化估算的总产量误差分别为9.15%、14.99%和8.97%;与仅利用CERES-Maize模型模拟得到的产量误差相比,3a间遥感估算总产量的误差分别减小了7.49%、1.21%和5.23%,且采用MODIS和TM遥感数据估算的玉米产量表现了其空间差异性。利用榆树市3a间玉米产量的明显差异,分析了时序遥感数据对作物长势和产量变化信息的表达能力,同年份内时序归一化差值植被指数越大,对应的玉米产量越高;年际间遥感观测反射率的差异通过数据同化方法能够反映年际间玉米产量差的变化。该文提出的玉米估产方案为将来进一步结合多源遥感数据、植被冠层反射率模型与作物生长模型进行区域玉米估产研究提供了参考。     

基于MODIS与TM时序插补的省域尺度玉米遥感估产

针对省域尺度作物估产中的TM影像时相不一致和覆盖能力不足的问题,以山东省2008年玉米产量为研究对象,在6景不同玉米物候期的TM影像和长时间序列的MODIS全覆盖影像的支持下,构建基于玉米生长过程的时序插补模型,将不同物候期的TM影像插补为玉米乳熟期的同期数据集,并通过地面实割实测样本数据,建立地面-TM、TM-MODIS的两阶段遥感估产模型,开展省域尺度玉米产量全覆盖遥感估测方法研究。结果表明,基于时序插补的省域尺度玉米遥感估产方法能充分发挥TM和MODIS影像的各自优势,有效地避免TM影像时相不同所造     

基于集合卡尔曼滤波的PyWOFOST模型在东北玉米估产中的适用性验证

以叶面积指数(LAI)为结合点,引入基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)的作物模型-遥感信息耦合模型PyWOFOST,利用气象数据、农业气象记录观测表数据及MODIS LAI数据检验PyWOFOST模型在东北玉米种植区的适用性,并选取在研究区内均匀分布、覆盖所有玉米品种且具有有效MODIS LAI数据的16个玉米农气站点,模拟该模型在不同的TSUM1(出苗-开花期积温)不确定性水平下各站点的玉米产量及LAI。结果表明,与WOFOST模型相比,PyWOFOST模型对LAI和产量的模拟能力都有极大提高。当TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时,PyWOFOST模拟的产量平均误差分别为10.32%、9.25%、7.31%和8.49%,均较未同化LAI观测数据的WOFOST模拟的产量平均误差(10.55%)低;同化后模拟LAI与同化前模拟LAI相比,其轨迹更接近实测值,更符合玉米的生长发育趋势,表明基于EnKF的PyWOFOST模型在东北玉米种植区有较好的适用性。     

基于粒子群优化投影寻踪的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(leaf area index,LAI)为遥感特征参数,通过投影寻踪法确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,进而构建基于县域尺度加权VTCI和LAI与玉米单产间的线性回归模型。结果表明,同时构建加权VTCI和LAI与玉米单产间的回归模型的精度最高,达到极显著水平(P0.001)。与变异系数法相比,基于投影寻踪法所建双参数回归模型的精度较高,研究区域各县(区)估测单产与实际单产的平均相对误差降低了0.88个百分点,均方根误差降低了50.56kg/hm2。通过投影寻踪法构建的双参数回归模型对研究区域玉米单产进行估测,结果表明研究区域玉米单产具有西部单产最高、北部和南部次之、东部最低的空间分布特征,以及在研究年份间玉米单产在波动中呈先下降后上升趋势的时间演变特征。     

基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析

作物种植结构监测和估产是精准农业遥感的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。该文以黑龙江省北安市为研究区,以2015年的Landsat8 OLI和多时相GF-1为遥感数据源,基于物候信息和光谱特征确定的农作物识别关键时期和特征参数,构建面向对象的决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究;综合植被光谱指数和地面采样数据,采用逐步回归方法建立产量遥感估算模型。结果表明:多源与多时相的遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,应用本文所构建的决策树分类模型,作物分类效果较好,总体精度达87.54%,Kappa系数为0.8115;2015年,北安市的主要作物类型为大豆、玉米、水稻和小麦,面积分别为2204、1955、122和19 km~2,其中大豆的种植面积最大,占作物种植面积的51.24%。基于NDVI、EVI和GNDVI构建的多元回归模型为北安市大豆和玉米产量估算最优模型(R~2=0.823 7,均方根误差135.45 g/m~2,精度80.55%);北安市玉米高产区集中分布在西部,大豆的高产区主要分布在东部;2015年北安市玉米和大豆的单产分别为8 659、2 846 kg/hm~2,总产量分别为16.93×10~8、6.27×10~8 kg。利用作物关键物候期的多源多时相遥感数据能够精确高效地提取作物种植结构,构建的产量估算多元回归模型,为精准农业科学发展提供参考。     

基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算

为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。     

玉米产量潜力及超高产物质积累途径优化分析方法

作物产量潜力估计对于作物生产及超高产创建具有重要的理论指导意义。本文以玉米品种‘先玉335’为试验材料,于2005—2013年在吉林省3个不同生态类型区(乾安县、公主岭市和桦甸市)布置密度试验进行玉米超高产研究,利用获取的田间试验资料结合FAO-AEZ模型提出了一种基于优化模式的玉米产量潜力估计方法,解决了FAO-AEZ模型中收获指数常数的选择问题,并进一步建立玉米超高产生产中干物质积累途径分析方法。结果表明,玉米的产量与描述其干物质积累过程的Logistic方程参数密切相关,所建关系模型达到极显著水平(P0.01),并通过2012年和2013年实际产量统计检验;基于非线性优化理论,利用所建产量关系模型估算出乾安县和桦甸市的产量潜力,较FAO-AEZ模型潜力估计值年平均提高17.5%和16.1%;以实际生产数据作为约束条件,进一步求出乾安县、公主岭市和桦甸市产量达到15 000 kg·hm-2时的最低种植密度分别为7.7万株·hm-2、8.2万株·hm-2和7.9万株·hm-2,同时求出各生态区相应的干物质积累参数和各生育阶段的干物质积累量指标,为玉米超高产栽培播前决策和生育期调控提供理论依据。本文分析结果可作为吉林省玉米产量潜力估计及高产与超高产创建的理论依据,所建模型及相关分析方法也可作为其他地区作物产量潜力估计的参考。     

农业气候资源配置对天水山旱地玉米的影响

通过对1985-2004年山旱地玉米产量与玉米不同生育时段光、温、水等气象条件统计分析,利用逐步回归方法得出了影响山旱地玉米产量形成的主要气象因子;按照光温、温水、光水、光温水要素进行积商组合,同气候产量要素系数进行相关分析,得到了不同农业气候资源要素组合配置的适宜范围,研究结果对农业生产具有指导意义.     

乡镇尺度耕地生产能力实现程度分析与实证

该文从耕地单产实现程度、播种面积实现程度和耕地总产实现程度3个方面来表征耕地生产能力实现程度的计算方法。区域尺度上的小麦、玉米可实现单产是采用前沿生产函数、区试产量和近5 a高产水平等多种方法进行确定,地块尺度的小麦和玉米的可实现单产依据农业生态区法（agricultural ecological zone,AEZ）进行修正得到。乡镇尺度上的小麦和玉米的可实现单产分别采用尺度下移和尺度上移的方法将地块尺度的小麦玉米可实现单产转化为乡镇尺度的可实现单产。应用此核算方法对北京市大兴区1982、2000和2006年3个时期的乡镇尺度耕地生产能力实现程度的分析结果表明：大兴区区域尺度的耕地生产能力实现程度实现程度在1982年出现最高值,并在1983-1998年的较长时期呈现小幅摆动但基本保持在35%～45%之间,而在1998年以后则呈现大幅下降的趋势,并在2004年以后出现一定幅度上升;大兴区乡镇尺度1982年实现程度最高;与1982年相比,2000年所有乡镇都大幅降低,2006年比2000年有所增加,但仍低于1982年;乡镇尺度耕地生产能力实现程度存在显著的空间分异;大兴区区域尺度耕地生产能力实现程度与乡镇尺度耕地生产能力实现程度变化规律基本一致。该文构建的乡镇尺度耕地生产能力实现程度的分析方法为从宏观尺度研究耕地生产能力差异化提供了借鉴。     

基于APSIM模型的大气气溶胶直接辐射效应对我国玉米产量的影响评估

在大气气溶胶污染日益严重的时代背景下,气溶胶对农作物生长发育的影响越来越不可忽视。本文以全球气溶胶监测网（AErosol RObotic NETwork,AERONET）中具有常年观测数据的我国北京、香河和太湖为研究站点,利用AERONET多年观测资料以及MODIS地表反照率数据,借助6S（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum）辐射传输模式,计算出2001-2014年研究站点的气溶胶直接辐射效应,评估了APSIM（Agricultural Production Systems Simulator）作物模型的适用性,运用验证适用的APSIM模型分析了气溶胶直接辐射效应对我国玉米产量的影响。结果表明：1）验证后的APSIM玉米模型在我国北京、香河和太湖玉米产区具有较好的适用性。APSIM模型在模拟玉米的发育期以及产量中的模拟结果较好,其中各站点产量的相对均方根误差（NRMSE）为1.55%~6.24%,一致性指标（D）为0.80~0.99,决定系数（R²）为0.75~1.00。2）气溶胶使得太阳直接辐射降低;降低的趋势主要受气溶胶的净辐射通量的影响。2001-2014年期间北京、香河和太湖总辐射量分别降低31.95%、14.74%和28.30%。3）气溶胶直接辐射效应造成玉米减产。2001-2014年期间气溶胶直接辐射效应使得北京、香河和太湖玉米产量分别减少28.44%、14.89%和13.43%。总体来说,2001-2014年期间大气气溶胶直接辐射效应使得我国北京、香河和太湖3个高污染区的玉米产量减少13.43%~28.44%。     

基于APSIM模型评估北方八省春玉米生产对气候变化的响应

基于北方地区农业气象试验站春玉米多年田间试验数据和逐日气象数据,分析农业生产系统模型APSIM在北方八省春玉米产区的适用性,在区域尺度上识别春玉米发育期和产量的关键气象响应因子,模拟过去54a（1961?2014年）该地区春玉米的生长发育和产量形成过程,探讨春玉米发育期和产量对气候变化的响应规律。结果表明：验证后的APSIM玉米模型在北方八省春玉米产区具有较好的适用性。气温和土壤温度是北方各地春玉米发育期的首要关键气象响应因子,其中北方春播区春玉米各关键发育期对最高气温响应最明显,西北内陆区春玉米各关键发育期对最低气温响应最明显。平均气温、日最高气温、日最低气温和土壤温度的升高均会导致春玉米生育期（出苗、开花和成熟）日序提前,发育天数减少,春玉米提前成熟。北方春播区春玉米产量对温度、降水、日照时数响应明显,西北内陆区春玉米产量对温度和潜在蒸散响应明显,大部分地区温度的升高和潜在蒸散的增加会引起玉米产量的显著下降。     

Modeling gross primary production of irrigated and rain-fed maize using MODIS imagery and CO2 flux tower data

Information on gross primary production (GPP) of maize croplands is needed for assessing and monitoring maize crop conditions and the carbon cycle. A number of studies have used the eddy covariance technique to measure net ecosystem exchange (NEE) of CO₂ between maize cropland fields and the atmosphere and partitioned NEE data to estimate seasonal dynamics and interannual variation of GPP in maize fields having various crop rotation systems and different water management practices. How to scale up in situ observations from flux tower sites to regional and global scales is a challenging task. In this study, the Vegetation Photosynthesis Model (VPM) and satellite images from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) are used to estimate seasonal dynamics and interannual variation of GPP during 2001-2005 at five maize cropland sites located in Nebraska and Minnesota of the U.S.A. These sites have different crop rotation systems (continuously maize vs. maize and soybean rotated annually) and different water management practices (irrigation vs. rain-fed). The VPM is based on the concept of light absorption by chlorophyll and is driven by the Enhanced Vegetation Index (EVI) and the Land Surface Water Index (LSWI), photosynthetically active radiation (PAR), and air temperature. The seasonal dynamics of GPP predicted by the VPM agreed well with GPP estimates from eddy covariance flux tower data over the period of 2001-2005. These simulation results clearly demonstrate the potential of the VPM to scale-up GPP estimation of maize cropland, which is relevant to food, biofuel, and feedstock production, as well as food and energy security.     

基于WOFOST作物模型的玉米区域干旱影响评估技术

为探讨作物区域干旱影响评估技术,拓展农业气象灾害区域影响评估方法,基于WOFOST作物模型,以西南玉米干旱为研究对象,对发育期、光合生产等模块进行了改进与提高,利用西南地区8个代表性站点的玉米田间观测数据和同期逐日气象数据对模型进行了适宜性检验,在此基础上,选择西南地区历年典型干旱年份,模拟分析了玉米的产量变化趋势,并与实际减产率作了对比分析。结果表明:改进后,玉米生育期模拟值与实测值归一化均方根误差(NRMSE)由原来的3.25%~6.95%降低到1.48%~3.07%,R~2由原来的0.57~0.79提高到0.63~0.99,平均模拟精度由原来的74.12%提高到78.9%。玉米产量模拟值与实测值NRMSE范围由原来的7.88%~11.99%降低到3.07%~6.79%,R2由原来的0.52~0.93提高到0.77~0.98,平均模拟精度由原来的75.7%提高到80.95%。对1987年、1992年及2006年西南地区关键生育期典型干旱年份产量模拟平均精度分别是69.8%、78.1%与75.9%。结合上述分析可得出模型对发育期与产量的模拟精度都有不同程度地提高,模型对西南玉米主产区干旱影响评估有很好的反应,对干旱分布范围与分布规律的模拟值与实际情况基本接近,表明该方法可为区域干旱影响评估提供一种更为科学的评估技术。     

黑河中游绿洲区玉米冠层阻抗的环境响应及模拟

蒸散发(ET)是区域能量平衡以及水量平衡的关键环节,精确估算蒸散发,对于提高水分利用效率以及优化区域用水结构具有重要意义,而冠层阻抗则是准确估算蒸散发的一个重要变量。为了确定冠层阻抗模型区域适用性、解决其参数化问题,本研究基于黑河重大研究计划已有的通量观测数据,以Irmak模型为基础,考虑微气象因子与冠层阻抗之间的关系,增加了大气CO_2浓度对冠层阻抗的影响,构建了未考虑CO_2和考虑CO_2影响的两种Irmak模型,并将其与Penman-Monteith(P-M)模型耦合,利用已有涡度相关数据,分析和检验了两种冠层阻抗模型对环境变量和大气CO_2浓度响应的模拟结果,并对模型参数进行敏感性分析。结果表明:将考虑大气CO_2浓度影响的Irmak模型与Penman-Monteith模型耦合,能够更好地模拟玉米冠层阻抗和蒸散量对外部环境变量的响应过程。在参数率定期该模型所模拟的冠层阻抗和蒸散量与实测值之间的R2分别达0.76和0.95,RMSE分别达33.1 s·m-1和34.5 W·m-2;模型验证期冠层阻抗和蒸散量模拟值与实测值之间的R2分别达0.68和0.90,RMSE分别达63.2 s·m-1和49.0 W·m-2。两个独立验证点结果表明考虑了大气CO_2浓度影响的Irmak模型具有较好的空间可移植性和适应性,模型能够较为准确地模拟玉米在整个生长季半小时时间尺度上的农田耗水过程。敏感性分析表明玉米冠层阻抗及其蒸散量对净辐射和相对湿度变化最为敏感,其次是气温、叶面积指数和大气CO_2浓度。本文所构建的考虑大气CO_2浓度对于玉米冠层阻抗影响的Irmak模型能够较为准确地估算作物蒸散量,并可为种植结构调整、土地利用方式改变以及大气CO_2浓度变化环境下的农田耗水研究提供一定的研究依据。     

Determination of the degree of succinylation in diverse modified starches by raman spectroscopy

A method using Raman spectroscopy was recently developed for the determination of the degree of substitution of succinate in waxy maize starch. In this paper it is demonstrated that the method can be generalized to a wide range of starches of different amylose contents and botanical origins. Raman calibration sets were used to form regression equations for five types of succinylated starches, that is, waxy, regular, and two high-amylose maize samples (47 and 66% amylose, respectively) and wheat. The derived calibration curves can be used to find the degree of substitution in samples with unknown levels of succinylation. The Raman calibration lines had linear correlation coefficients of 0.995 or better and enable the fast and nondestructive determination of the degree of substitution of succinate for different types of starches with minimal sample preparation. Also discussed is the potential utility of Raman spectroscopy to simultaneously determine the degree of substitution of succinate and amylose content, using previously determined calibration curves developed for the amylose content of maize starches.