油菜轮作对后茬作物产量的影响

【目的】明确长江流域多熟制轮作区油菜轮作对后茬作物产量的影响,验证油菜种植提高后茬作物产量是一种普遍现象,为油菜作为换茬作物促进粮油兼丰、周年丰产稳产提供依据。【方法】在长江流域不同地区开展不同轮作模式的同田对比试验,选取长江上游重庆北碚油菜-水稻和小麦-水稻轮作、四川盐亭油菜-玉米和小麦-玉米轮作,中游湖北沙洋油菜-水稻和小麦-水稻轮作、油菜-玉米和小麦-玉米轮作、湖南衡阳油菜-早稻-晚稻和冬闲-早稻-晚稻轮作、河南信阳油菜-水稻和小麦-水稻轮作,下游江苏如皋油菜-水稻和小麦-水稻轮作。比较冬季作物小麦（或冬闲）和油菜在相同施肥水平下对后茬作物水稻或玉米产量及产量构成因子、养分吸收量的差异。【结果】北碚、沙洋、信阳和如皋油-稻轮作的稻谷产量较麦-稻轮作分别提高323、483、1 569和569 kg·hm^-2,相应增产4.6%、6.6%、17.3%和6.0%;盐亭和沙洋油-玉轮作的玉米产量较麦-玉轮作分别提高487和579 kg·hm^-2,分别增产7.0%和14.8%;衡阳油-稻-稻轮作的早稻和晚稻的稻谷产量较闲-稻-稻轮作分别提高718和726 kg·hm^-2,分别增产11.1%和10.5%。沙洋和信阳油-稻轮作水稻的有效穗数和每穗粒数较麦-稻轮作分别增加7.0、27.7万穗/hm²和18.1、20.2粒/穗。沙洋和北碚试验点油-稻轮作的水稻生物量较麦-稻轮作分别提高1 711和2 625 kg·hm^-2,氮素累积量分别较麦-稻轮作增加23.9和23.2 kg·hm^-2。【结论】在长江流域不同种植区域内,油菜在不同轮作模式中均可提高后茬作物的产量及养分累积量,是一种良好的轮作换茬作物。     

北方旱寒区冬油菜种植气候适宜性研究

【目的】分析北方旱寒区冬油菜种植分布和气候条件之间的关系,确定影响冬油菜种植分布的主要气候因子,在区域尺度上划分冬油菜种植气候适宜性区域,为改进冬油菜生产布局,合理调整农业生产结构和种植布局提供参考依据。【方法】利用多年不同油菜品种地理分期播种试验数据和长序列气候数据,筛选影响冬油菜种植分布的潜在气候因子,采用基于DEM的小网格推算法建立潜在气象因子空间数据库,并在此基础上利用MaxEnt模型分析北方旱寒区冬油菜种植分布与气候条件的关系,确定影响北方旱寒区冬油菜种植分布的主要气象因子,模拟北方旱寒区冬油菜的潜在空间分布概率,并划分北方旱寒区冬油菜种植气候适宜性区域。【结果】潜在气象因子对冬油菜种植分布的总贡献率达到0.89,按贡献率大小确定影响北方旱寒区冬油菜种植分布的主要气候因子包括：年平均温度、负积温、极端低温、最冷月最低温度、最冷月平均温度;冬油菜在北方旱寒区潜在分布概率为0-0.84,按其分布概率将北方旱寒区冬油菜种植区域划分为4个等级：不适宜种植区域、次适宜种植区域、适宜种植区域和最适宜种植区域;冬油菜种植北界,大抵以吉林南部、内蒙古南部、新疆南部为界限,与传统冬油菜种植北界相比较,向北推进了1 200 km,纬度由39°N提升到45°N。【结论】北方旱寒区超过50%的地区都可以种植冬油菜,冬油菜种植区北移是可行的,且具有很大的扩展潜力,冬油菜将成为北方旱寒区重要的油料作物。这将突破原有传统的冬油菜种植区划,改变冬油菜生产的布局结构。     

优化施肥下长江流域冬小麦产量及肥料增产效应

【目的】针对长江流域冬小麦不合理施肥带来的肥料利用率低的现状,探讨冬小麦产量分布特征及施用氮、磷和钾肥料的增产效应,为长江流域冬小麦肥料减施增效和优化养分管理措施提供依据。【方法】本文数据来源于国际植物营养研究所(IPNI)于2000—2018年在我国长江流域开展的田间试验,以及在中国知网(CNKI)数据库通过检索字段或字段组合(冬小麦、冬小麦+产量及冬小麦产量+肥料利用率等)得到的此期间关于长江流域冬小麦田间试验的论文,共1 732个田间试验。试验处理包括:优化施肥处理,农民习惯施肥,以及在优化施肥和农民习惯施肥基础上的不施氮肥、不施磷肥和不施钾肥处理,以探究长江流域各省(市)(四川、云南、贵州、重庆、湖北、安徽、江苏、浙江和上海)冬小麦在优化施肥下的可获得产量、产量反应、相对产量、农学效率和偏生产力特征。【结果】我国长江流域冬小麦优化施肥处理下的平均产量为6.6 t·hm^-2,其中安徽省平均产量水平最高,为7.3 t·hm^-2,重庆市最低,为3.6 t·hm^-2。施用氮、磷和钾肥的平均产量反应分别为2.3、0.9和0...     

2000—2015年国家黄淮和北部冬麦区域试验品种品质分析

【目的】分析各区试组小麦品种品质差异和年度品质变化,探讨各区试组品质育种存在的问题和发展趋势。【方法】对2000—2015年北部冬麦区和黄淮冬麦区985个参试品种的容重、蛋白质含量、湿面筋含量、沉淀指数和面团流变学特性进行测定,分析各区试组强筋品种、中强筋品种和中筋品种比例及8个主要品质性状变化。【结果】各区试组参试品种以中筋品种为主,平均占品种量78%;强筋品种和中强筋品种比例较小,各占11%。区试组之间各品种类型比例存在差异,从参试品种看,黄淮冬麦区北片水地组(13%)、黄淮冬麦区南片冬水组(11%)和黄淮冬麦区南片春水组(16%)的强筋品种比例高于北部冬麦区组(6%)和黄淮冬麦区旱地组(7%);黄淮冬麦区南片冬水组(20%)的中强筋品种比例最大,北部冬麦区组(5%)比例最小。从审定品种看,黄淮冬麦区南片冬水组强筋品种(4%)和中强筋品种(10%)比例最大,其次为黄淮冬麦区南片春水组(3%、6%);黄淮冬麦区南片冬水组(17%)和黄淮冬麦区南片春水组(19%)中筋品种比例高于其他区试组。受区试组品种结构影响,各区试组小麦质量总体表现为中筋品质,蛋白质含量和湿面筋含量平均值较高,而沉淀指数、稳定时间、拉伸面积和最大拉伸阻力平均值一般。区试组之间参试品种品质差异较大,黄淮冬麦区北片水地组、黄淮冬麦区南片冬水组和春水组容重平均值高于北部冬麦区组和黄淮冬麦区旱地组,而蛋白质含量和湿面筋含量与之相反;北部冬麦区组强筋品种和中强筋品种稳定时间平均值高于其他区试组;黄淮冬麦区春水组各类型品种拉伸面积和最大拉伸阻力平均值均高于其他区试组。各区试组品质性状年度变化趋势大致相同:容重、稳定时间、拉伸面积和最大拉伸阻力呈上升趋势,吸水量呈下降趋势,蛋白质含量和湿面筋含量呈持平趋势,沉淀指数呈先升后降趋势。【结论】中国小麦品质育种进展缓慢,区试组之间发展不平衡,影响相应生产区小麦品种结构和质量。国家小麦区试应加强对不同品质类型优质小麦的重视,改善小麦品质结构,提高小麦品种质量。     

高旱寒地区冬油菜越冬研究初报

[目的]研究冬油菜在高寒地区最佳适宜播种期,实现阿勒泰地区农作物多熟制.[方法]采用随机区组试验,研究不同播种期对冬油菜越冬、生育期、农艺性状及产量的影响.[结果]不同播种期对冬油菜越冬率、生育期影响差异不显著;株高、分枝部位、一次分枝、二次分枝、主序有效长度、有效角果数、单株产量均随着播期的推迟而呈现减小的趋势.不同播期株高、主序有效长度、有效角果数、角果长度和单株产量指标达到显著水平.不同播种期冬油菜产量存在差异.[结论]9月5日为阿勒泰地区冬油菜最佳播种期,其越冬率高,生育期短,产量高.     

20年来我国冬油菜新品种产量和抗病性状分析研究

根据近20年我国冬油菜区域试验的汇总资料,对长江上、中、下游及黄淮4组油菜新品种产量性状及抗病性状进行了分析。结果表明,冬油菜新品种平均产量整体呈上升趋势,且黄淮组产量水平高于其他组;各组平均单株有效角果数变化不明显,而平均每果粒数和千粒重呈上升趋势,长江流域每果粒数增量高于黄淮组,但千粒重增量低于黄淮组;冬油菜新品种菌核病和病毒病发病率下降明显,菌核病发病率最低时降到5%以下。今后一段时间内增加新品种每角粒数和千粒重是冬油菜遗传改良的重点。     

AquaCrop模型在华北平原黑龙港流域典型区冬小麦-夏玉米种植模式上的适用性评价

为评估AquaCrop模型在黑龙港流域模拟冬小麦-夏玉米水分利用与作物产量的适用性,根据田间试验数据和FAO提供的参数值,对AquaCrop模型进行模型非保守性参数的本地化校准和验证。结果表明,AquaCrop模拟冬小麦冠层覆盖值和实测值的归一化均方根误差(NRMSE)为15.90%,模拟产量与实测产量之间的NRMSE为4.23%;模拟夏玉米冠层覆盖值和产量值与相应实测值之间的NRMSE分别为11.59%和11.69%。本研究校准所得参数对黑龙港流域典型站点有较好的适应性,校验后的AquaCrop可以用于黑龙港流域冬小麦-夏玉米水分管理、产量潜力等相关研究。     

冬油菜施氮的增产和养分吸收效应及氮肥利用率研究

 【目的】分析当前生产条件下长江流域冬油菜施氮增产效应及氮肥利用率,为冬油菜进一步增产和提高氮肥利用率提供依据。【方法】总结2004—2006年在长江流域10个省的73个油菜肥效田间试验数据,通过增产量、增产率、偏生产力、农学效率、生理利用率及表观利用率等指标分析长江流域冬油菜施氮增产效应及氮肥利用率。【结果】长江流域油菜施氮增产效果显著,当氮肥用量为180 kg?hm-2 时,平均增产油菜籽1 109 kg?hm-2,增产率为71.7%,地上部生物总量增加72.7%,但施氮对油菜收获指数无明显影响;施氮处理收获期地上部氮、磷和钾养分吸收量分别比不施氮处理增加90.0%、55.4%和59.8%,氮素收获指数随氮肥的施用而明显下降,磷及钾素收获指数则呈现上升趋势;氮肥偏生产力、农学效率、生理利用率及表观利用率分别为14.7 kg?kg-1、6.2 kg?kg-1、18.5 kg?kg-1和34.6%。【结论】在磷、钾及硼肥基础上施用氮肥,能明显提高油菜地上部生物量及氮、磷、钾养分吸收量,从而显著增加了油菜籽产量;油菜生产的氮肥利用率还不高,改进技术措施提高利用率的空间还很大。     

不同冬油菜品种抗寒性研究

[目的]对不同冬油菜类型和品种在新疆早寒区越冬抗寒性、适应性进行分析比较,研究冬油菜北移的可行性.[方法]对10份不同类型和来源冬油菜品种(系)的抗寒性、农艺性状、含油率和产量表现等进行分析.[结果]在新疆旱寒区甘蓝型、白菜型冬油菜均能够越冬,且表现出良好的适应性和农艺性状,生育期在280 d左右,含油率36.77;～41.53;,产量2 307.44～3 010.07kg/hm2.[结论]冬油菜北移进入新疆旱寒区种植能够有效地增加该区冬春季植被覆盖度,同时为该区发展一年二熟耕作制创造了条件,具有显著的经济效益和生态效益,对促进新疆早寒区冬油菜生产农业可持续发展和生态环境建设具有十分重要的意义.     

Regional Evaluation of Winter Rapeseed Response to K Fertilization, K Use Efficiency, and Critical Level of Soil K in the Yangtze River Valley

The investigation was carried out to study the response of winter rapeseed to potassium (K) feritlization and the critical soil available K level for current winter rapeseed production in the Yangtze River Valley (YRV) of China. A total of 132 field experiments were conducted in fields of farmers in the major winter rapeseed growing areas in YRV in 2000/2001 and 2004/ 2005 to 2006/2007 during growing season. Results of these field experiments showed that the average rapeseed yield increment resulting from 100 kg K ha-1 application was 358 kg ha-1, an increase over the control CK (no K) of 18.0% in 2005/ 2006 and 2006/2007. The average internal use efficiency (IE) of K was higher in the CK treatment (21.9 kg grain, kg-1 K uptake) than in the +K (100 kg K ha-1) treatment (17.7 kg grain, kg-1 K uptake). Winter rapeseed required 68.1 kg of K to produce 1 000 kg seed. The recovery efficiency of K fertilizer in rapeseed production averaged 39.3%. The K balance was negative, with an average net removal of 117.6 kg K ha-1 in the CK treatment annually, and 56.8 kg K ha-1 in the +K treatment. The results indicated that there was a significant negative relationship between yield increments by K application and soil available K content. Based on the relative yield of CK/+K at 90% level, the critical level of soil available K (NH4OAc-extractable K)was 135 mg kg-1.     

基于时间序列MODIS-NDVI的冬小麦遥感识别

利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×10~3 hm~2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%。与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测。     

1961-2010年中国主要麦区冬春气象干旱趋势及其可能影响

【目的】近年来,连续发生的冬春连旱事件已经严重威胁到冬小麦的安全生产和粮食增产,本研究以中国主要麦区为研究对象,分析1961-2010年中国北方主要麦区冬春季降水、无降水日数和极端干旱频率的变化趋势及其对当地冬小麦生产的可能影响,揭示冬春干旱在当前气候背景下的演变趋势,为科学应对冬春干旱提供依据。【方法】采用线性倾向估计与Robust F线性显著性检验分析1961-2010年中国北方各站点冬春季降水、冬春季无降雨日数的线性倾向与显著性,揭示冬季、春季和冬春季的降水和无降雨日数的年代际变化趋势;根据气象干旱等级的国家标准GB/T 20481-2006将干旱5个等级中的重旱和特旱定义为极端干旱,基于降水距平的滑动平均,计算1961-2010年各年冬春季极端干旱频次的线性倾向,分析极端干旱发生频次的年际变化趋势和干旱风险剧增区降水的时间变化,揭示干旱时间动态趋势。【结果】(1)1961-2010年,华北为中心的冬麦区冬春气象干旱呈加剧趋势,其中心区域山西、河北和山东西北部冬春两季极端干旱的频次呈现增加趋势,陕西东部和湖北西北部春极端干旱的频次也呈增加趋势;(2)1961-2010年华北冬麦区的冬季降水呈减少趋势,且无降水日数呈增加趋势,即冬季气象干旱呈加剧趋势,其他区域的冬季降水呈增加趋势,无降水日数呈减少趋势;(3)1961-2010年华北冬麦区、黄淮冬麦区中南部和西北春麦区南部的春季降水均呈减少趋势,且无降水日数呈增加趋势,其他区域春季降水呈增加趋势,无降水日数呈显著减少趋势;(4)从重点区域降水的时间动态看,近20来华北地区的冬季和春季降水呈急剧下降趋势,无降水日数呈显著增加趋势,冬春气象干旱风险呈剧增趋势;近50年来黄淮冬麦区和长江中下游冬麦区的冬季降水呈增加趋势,而春季降水呈下降趋势,无降水日数呈增加趋势,长江中下游麦区20世纪70年代中期以后春季降水呈持续下降趋势。【结论】华北地区冬春季降水呈急剧下降趋势,无降水日数呈增加趋势,华北冬小麦冬、春干旱势必由于地下水位的持续下降和抗旱成本的增加而导致干旱风险加大;黄淮冬麦区南部和长江中下游冬麦区的春季降水尽管也呈下降趋势,由于该区域春季平均降水量对小麦来说以偏多为主,降水减少还不会影响到小麦生长,该区域降水的减少可能对冬小麦生长有利;气候干旱区东北和内蒙春麦区、西北春麦区西部50年来的冬春季降水呈增加趋势,有利于春小麦生产。     

安徽省冬油菜的施肥现状及肥料利用率

【目的】 冬油菜是我国重要的油料作物,合理施肥是保证冬油菜产量的重要措施。明确当前冬油菜的施肥现状和存在问题指导科学施肥。【方法】 以安徽省冬油菜种植为例,于2017—2018年在全省冬油菜主产区进行农户抽样调查,调查内容包括：肥料品种、肥料用量、施肥方式、种植面积和产量水平。根据调查结果进行统计分析当前油菜种植过程中的施肥情况,并以全省冬油菜平均产量和平均施肥量为基准,采用Cate-Nelson方法（十字交叉法）评估冬油菜氮、磷和钾肥施用与油菜产量的关系,以此探索冬油菜种植中施肥增产增效的主要途径。【结果】 调查结果表明,安徽省油菜种植中均施用了化肥,施用有机肥农户比例为59.0%。全省化学氮、磷和钾肥平均用量为160、63和65 kg·hm^-2。总的来说,全省化肥平均用量更加趋于合理化,但是施肥分级结果表明全省依然存在氮、磷和钾肥施肥不足和过量的现象。全省化肥施用方式以人工施肥为主,机械化施肥比例较低。Cate-Nelson分析方法结果表明,全省仅有23.8%、20.2%和21.0%农户在冬油菜种植中实现了氮、磷、钾肥高产高效。这说明全省冬油菜种植中增产增效还有很大的空间。【结论】 总的来说,安徽省冬油菜种植中化肥平均用量趋于合理化,但是在施肥方式、养分运筹和肥料品种上面还存在问题。在施肥方式上机械化施肥比例不足,仅为38.8%;在养分运筹上,虽然氮肥用量普遍实现了分次施用,但是以施用两次为主,与油菜养分吸收规律不匹配。除此之外,在施肥品种上存在偏施化肥,有机替代和轻简化施肥比例较低。     

Winter wheat identification by integrating spectral and temporal information derived from multi-resolution remote sensing data

Timely crop acreage and distribution information are the basic data which drive many agriculture related applications. For identifying crop types based on remote sensing, methods using only a single image type have significant limitations. Current research that integrates fine and coarser spatial resolution images, using techniques such as unmixing methods, regression models, and others, usually results in coarse resolution abundance without sufficient detail within pixels, and limited attention has been paid to the spatial relationship between the pixels from these two kinds of images. Here we propose a new solution to identify winter wheat by integrating spectral and temporal information derived from multi-resolution remote sensing data and determine the spatial distribution of sub-pixels within the coarse resolution pixels. Firstly, the membership of pixels which belong to winter wheat is calculated using a 25-m resolution resampled Landsat Thematic Mapper (TM) image based on the Bayesian equation. Then, the winter wheat abundance (acreage fraction in a pixel) is assessed by using a multiple regression model based on the unique temporal change features from moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) time series data. Finally, winter wheat is identified by the proposed Abundance-Membership (AM) model based on the spatial relationship between the two types of pixels. Specifically, winter wheat is identified by comparing the spatially corresponding 10×10 membership pixels of each abundance pixel. In other words, this method takes advantage of the relative size of membership in a local space, rather than the absolute size in the entire study area. This method is tested in the major agricultural area of Yiluo Basin, China, and the results show that acreage accuracy (Aa) is 93.01% and sampling accuracy (As) is 91.40%. Confusion matrix shows that overall accuracy (OA) is 91.4% and the kappa coefficient (Kappa) is 0.755. These values are significantly improved compared to the traditional Maximum Likelihood classification (MLC) and Random Forest classification (RFC) which rely on spectral features. The results demonstrate that the identification accuracy can be improved by integrating spectral and temporal information. Since the identification of winter wheat is performed in the space corresponding to each MODIS pixel, the influence of differences of environmental conditions is greatly reduced. This advantage allows the proposed method to be effectively applied in other places.     

Mapping winter wheat using phenological feature of peak before winter on the North China Plain based on time-series MODIS data

By employing the unique phenological feature of winter wheat extracted from peak before winter(PBW) and the advantages of moderate resolution imaging spectroradiometer(MODIS) data with high temporal resolution and intermediate spatial resolution,a remote sensing-based model for mapping winter wheat on the North China Plain was built through integration with Landsat images and land-use data. First,a phenological window,PBW was drawn from time-series MODIS data. Next,feature extraction was performed for the PBW to reduce feature dimension and enhance its information. Finally,a regression model was built to model the relationship of the phenological feature and the sample data. The amount of information of the PBW was evaluated and compared with that of the main peak(MP). The relative precision of the mapping reached up to 92% in comparison to the Landsat sample data,and ranged between 87 and 96% in comparison to the statistical data. These results were sufficient to satisfy the accuracy requirements for winter wheat mapping at a large scale. Moreover,the proposed method has the ability to obtain the distribution information for winter wheat in an earlier period than previous studies. This study could throw light on the monitoring of winter wheat in China by using unique phenological feature of winter wheat.     

施肥水平对冬油菜产量与养分积累的影响

为了探索施肥量对冬油菜的影响,研究了不同氮、磷、钾、硼肥施用水平下大田冬油菜生长、产量及养分积累的变化规律。结果表明：施肥能促进冬油菜生长,随着施肥量的增加,收获期油菜氮、磷、钾、硼养分的积累总量提高,同时,冬油菜的产量、养分积累量、肥料利用率的增加幅度减少。     

一种基于趋势单产和遥感修正模型的混合估产模型

【目的】在分析国内外农作物估产方法的相关研究进展基础上,将传统统计估产方法和遥感估产方法相结合,提出一种新的混合估产模型。【方法】该模型由趋势单产、遥感修正单产和随机误差项三部分组成,其中趋势单产利用历史长时间序列的单产统计数据,通过多项式回归的方法结合ARIMA模型修正得到,遥感修正单产利用3个作物关键生育期NDVI和实测单产多元回归得到。为验证所提出估产方法的可行性和精度,利用2015年冬小麦关键生育期的三景环境卫星遥感影像和冬小麦实测地块单产数据以及近30年(1985—2014年)北京市各区县的冬小麦单产数据,对2015年的北京市的冬小麦单产进行估算,与真实值(2015年单产统计数据)对比。【结果】混合估产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到98.7%,各区县估产精度均超过90%,除房山(90.3%)外,各县单产预测相对精度均超过95%;传统趋势单产模型对北京市的冬小麦单产预测精度达到94.75%,但在区县尺度上,传统估产模型预测精度较低,对房山区的估产精度不足80%;引入ARIMA模型可以提高传统趋势单产模型的精度。修正后的趋势单产模型冬小麦单产预测精度平均提高了1.59%。本文建立的遥感修正模型,利用三景遥感影像修正结果最优,此方法使冬小麦估产精度整体提升3.55%,尤其是房山、平谷等区县,精度明显提升。【结论】该模型在市级尺度和县级尺度上预测冬小麦单产均取得较高精度,充分考虑冬小麦时间尺度和空间尺度上的变化,对农作物估产有一定的指导意义。     

云南省2010～2011年度冬油菜播种现状和问题分析

对云南省2010～2011年度罗平县等7个主产区冬油菜的播种情况进行实地调查,发现由于恶劣天气和市场波动,云南省油菜的播种进度和种植户的积极性受到较大影响,并针对这一情况进行分析,提出了促进云南油菜生产的对策建议。     

冬油菜新品种筛选及灰色综合评判

[目的]通过对不同冬油菜品种在新疆地区综合性状的比较,筛选适合新疆种植的冬油菜品种.[方法]应用灰色评判分析法,对10个冬油菜品种的10项性状进行综合评判,将众多性状视为灰色系统,综合为一个整体进行比较,以综合性状的优劣对品种做出评价.[结果]陇油9号、陇油7号的灰色综合评判值G＞0.847,为一级品种;陇油6号、天油4号、陇油8号的灰色综合评判值G介于0.703 ～0.785,为二级品种;其余5个品种的灰色综合评判值G＜0.677,为三级品种.[结论]陇油9号、陇油7号为新疆冬油菜生产应用首选品种.     

我国冬油菜生产的技术效率地区差异及其影响因素——以四川、湖北等11省市为例

针对我国冬油菜生产技术效率的地区不平衡问题，以四川、湖北等11省市为例，采用2018年地区统计及农户调查数据，分别运用基于数据包络的非参数分析和线性回归方法，对我国冬油菜生产的技术效率地区差异及其影响因素进行研究。结果表明:1)我国冬油菜生产技术效率存在地区差异，其中四川、江苏较高，云南、江西及上海市较低；2)我国冬油菜生产技术效率地区差异主要来源于规模效率地区差异；3)我国冬油菜生产技术效率地区差异最大的影响因素是财政支农支出，其次依次是科技人员密度、户主年龄、从事油菜劳动力数和家庭收入水平。同时，财政支农支出、科技人员密度、从事油菜劳动力数与我国冬油菜生产技术效率地区差异正相关，户主年龄和家庭收入水平与我国冬油菜生产技术效率地区差异负相关。因此，我国冬油菜生产地区在政策上应着力提升冬油菜生产规模效率，保障财政支农支出、科技人员密度和从事油菜劳动力数水平。同时，还应关注户主年龄和家庭收入水平对冬油菜生产技术效率的影响。