大田玉米水分胁迫指数CWSI基线建立方法试验研究

作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)经验模型的建立与气候和种植条件密切相关。本文以内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗大田玉米为对象,研究CWSI的最优经验模型。玉米在营养生长阶段(Vegetative stage,V期)、生殖期(Reproductive stage,R期)和成熟期(Maturation stage,M期)分别进行不同灌溉水平的处理,采用红外测温传感器采集玉米冠层温度。分别结合田间和实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立了CWSI经验模型的无水分胁迫基线。基于2种无水分胁迫基线,分别利用饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线和5℃无蒸腾作用基线建立了4种CWSI经验模型,得出反映大田玉米水分胁迫状况的关系曲线,并进行对比。结果表明,基于实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立的CWSI经验模型具有很大的波动性,并不能很好反映玉米的水分胁迫状况,其值常常超出正常范围0～1。而基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型则可以很好地监测内蒙古自治区大田玉米水分胁迫状况,M期3种不同水分处理100%、52%和28%具有较好的CWSI数值梯度,分别为0.04、0.14和0.32。相比于基于饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线,以5℃作为无蒸腾作用基线时得到的CWSI数值较小,可以较好地反映水分胁迫状况,对应上述M期3种不同水分处理CWSI值分别为0.02、0.10和0.22,具有较为合理的梯度。经过初步检验和分析,认为基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型较为合理,可以有效监测大田玉米水分胁迫状况。     

大田玉米水分胁迫指数经验模型建立方法

作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)经验模型的建立与气候和种植条件密切相关。以内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗大田玉米为对象,研究了CWSI的最优经验模型。玉米在营养生长阶段(Vegetative stage,V期)、生殖期(Reproductive stage,R期)和成熟期(Maturation stage,M期)分别进行不同灌溉水平的处理,采用红外测温传感器采集玉米冠层温度。分别结合田间和实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立了CWSI经验模型的无水分胁迫基线。基于2种无水分胁迫基线,分别利用饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线和5℃无蒸腾作用基线建立了4种CWSI经验模型,得出反映大田玉米水分胁迫状况的关系曲线,并进行对比。结果表明,基于实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立的CWSI经验模型具有很大的波动性,并不能很好反映玉米的水分胁迫状况,其值常常超出正常范围(0~1)。而基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型则可以很好地监测内蒙古自治区大田玉米水分胁迫状况,M期3种不同水分处理100%、52%和28%具有较好的CWSI数值梯度,分别为0.03、0.14和0.32。相比于基于饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线,以5℃作为无蒸腾作用基线时得到的CWSI数值较小,可以较好地反映水分胁迫状况,对应上述M期3种不同水分处理CWSI值分别为0.02、0.10和0.22,具有较为合理的梯度。经过初步检验和分析,认为基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型较为合理,可以有效监测大田玉米水分胁迫状况。     

基于CWSI诊断温室草皮水分胁迫的实验研究

通过观测夏季温室不同灌溉条件下草皮的冠层温度、气温、大气湿度以及土壤含水量等因素,利用Isdo经验模式确定了冠气温差的下限方程。通过观察不同水分处理条件下草皮CWSI的日变化,得出了利用CWSI诊断草皮水分状况的最佳时机。研究分析了作物水分胁迫指数与其他一些反映作物水分状况的指标,包括土壤含水量、叶片蒸腾速率以及叶片含水量之间的关系,CWSI验理论模式与上述这些指标关系良好,表明其很好地反映了作物的水分胁迫特征。     

基于LightGBM的温室番茄冠层CWSI预测模型研究

为研究温室内番茄冠层作物水分胁迫指数（CWSI）问题,通过布设多参数传感器,实时获取温室内外各环境参数。利用灰度关联分析,计算各环境参数与番茄冠层CWSI的关联度,根据关联度对环境参数进行排序,同时考虑对模型精度的影响,最终从9个环境参数中选取7个作为模型输入,建立基于LightGBM的温室番茄冠层CWSI预测模型。结合贝叶斯算法优化其中的关键参数,将模型预测结果与通过Jones经验公式计算出的CWSI做相关性分析,在相同的运算环境下,分别与GBRT和SVR模型对比。试验结果表明,基于贝叶斯优化LightGBM模型的决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和运算时间分别为0.9601、0.0218、0.0314和0.0518s,与GBRT和SVR模型相比,其R2分别提高2.14%和14.05%,MAE分别降低0.0093和0.0612,RMSE分别降低0.0097和0.0591,时间分别缩短0.0459s和0.0612s。表明本研究提出的LightGBM模型性能更有效地提高了温室番茄冠层CWSI的预测精度,为实现温室番茄按需灌溉提供了参考。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

剔除土壤背景的无人机热红外遥感诊断棉花水分胁迫

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在9:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

冠层温度定量诊断覆膜作物水分状况试验研究

作物缺水指标 CWSI( Crop Water Strese Index)和冠层 -空气温差 ( Tc-Ta)是利用冠层温度评价作物水分状况的重要方法。 1 998和 1 999年在新疆乌兰乌苏农业气象站试验田内开展了对覆膜棉花和玉米的研究。结果表明 :CWSI能够指示作物根系层的水分状况 ,而 ( Tc-Ta)受到环境因素 (太阳辐射、空气饱和差 )的较大影响。另外 ,对用标准化的冠层 -空气温差法 NDT( Normalized Difference of Temperature)定量诊断作物水分状况的可行性进行了研究。结果表明该方法在很大程度上能消除环境因素的影响 ,直接指示作物根系层的水分状况 ,并提出了覆膜棉花和玉米各生育阶段需灌溉的临界 CWSI及 NDT值     

冠层温度定量诊断覆膜作物水分状况试验研究

作物缺水指标CWSI（Crop Water Strese Index)和冠层－空气温差（Tc-Ta)是利用冠层温度评价作物水分状况的重要方法。1998年1999年在新乌兰乌苏农业气象站试验田内开展了对覆膜棉花和玉米的研究。结果表明：CWSI能够指示作物根系层的水分状况，而（Tc-Ta)受到环境因素（太阳辐射、空气饱和差）的较大影响。另外，对用标准化的冠层－空气温差法NDT（Normalized Difference of Temperature)定量诊断作物水分状况的可行性进行了研究。结果表明该方法在很大程度上能消除环境因素的影响，直接指标作物根系层的水分状况，并提出了覆膜棉花和玉米各生育阶段需灌溉的临界CWSI及NDT值。     

基于无人机热红外遥感的冬小麦水分胁迫研究

为探究水分胁迫对冬小麦生长的影响,以不同水分处理的冬小麦为试验对象,利用无人机搭载热红外传感器,通过采集其不同生育期中一天不同时刻(11∶00,13∶00)的冠层热红外图像,提取其冠层温度信息,同时测定小麦叶片的气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)和田间土壤体积含水率(SWC)等信息。分别研究不同水分胁迫指数(CWSI、I_G、ICWSI)与各参数之间的关系,同时使用一元线性模型和多元线性回归模型进行建模并验证。结果表明:CWSI、I_G和ICWSI与Gs、Tr和SWC之间存在着显著的相关关系,在一元模型中,SWC对不同水分胁迫指数的预测效果更好,验证R~2均在0.800以上,相对分析误差均在2.0以上,在多元模型中,CWSI的预测效果最好,验证R~2为0.928,相对分析误差为3.041,同时多元模型的预测效果均优于一元模型。该研究可快速获取大量作物信息,为利用无人机热红外遥感探究冬小麦的水分胁迫状况提供了一条新途径。     

基于无人机热红外的水分胁迫指数与土壤含水率关系研究

为了实时快速监测作物根系活动层的土壤含水率,利用低空无人机搭载的热红外相机获取经4种水分处理的棉花花铃期一天中5个时刻的冠层温度,并连续观测5 d,应用水分胁迫指数(CWSI)的理论模式、简化模式、定义模式计算得到3种CWSI,与棉花根系不同土壤深度含水率建立模型。研究表明:3种胁迫指数与土壤含水率具有幂函数关系,其中理论模式与土壤含水率的相关性最佳,定义模式次之,简化模式最差;在一天中不同监测时间点上,3种CWSI的监测精度在13∶00最高,9∶00和17∶00最差;在监测深度上,3种胁迫指数与0～60 cm处的土壤含水率关系最为紧密,0～30 cm次之,0～15 cm最差。该研究可大面积获取作物根系层土壤含水率,提高作物根系层土壤含水率的反演精度。     

水分胁迫对温室滴灌葡萄根际土壤微生物碳源代谢活性的影响

【目的】探究干旱半干旱地区温室葡萄根际土壤微生物碳源代谢对不同滴灌水平的响应机制。【方法】采用单因素完全随机试验,运用Biolog技术分析了土壤微生物碳源代谢活性在不同水分处理水平(中度胁迫(W1)、轻度胁迫(W2)、充分供水(CK))下的变化特征。【结果】设施葡萄根际土壤中的单糖糖苷聚合糖类、氨基酸类、醇类、酸类等碳源利用程度较高,代表碳源有葡萄糖-1-磷酸盐、D-纤维二糖、甘氨酰-L-谷氨酸、I-赤藻糖醇、4-羟基苯甲酸、r-羟基丁酸;2种胁迫水平均能提升土壤微生物碳源代谢活性,胁迫初期W2处理土壤微生物碳源利用能力最高,中、后期W1处理碳源利用能力最高;轻度胁迫条件下总产和单果平均质量分别提高11.95%、2.62%,中度胁迫则减产。【结论】水分胁迫可以提高温室葡萄根际土壤微生物活性,强化其总体碳源代谢强度,胁迫初期W2处理代谢最强,中、后期W1处理最强。     

不同生育期干旱胁迫对温室葡萄WUE、产量及品质的影响

【目的】探讨不同生育期干旱胁迫对设施栽培葡萄水分利用效率、产量和品质的影响。【方法】在甘肃省永登县设施葡萄试验基地开展了葡萄滴灌不同生育期水分调控田间灌溉试验,在葡萄新梢生长、开花、果实膨大、着色成熟期分别以55%田间持水率(θ_f)为灌水下限的干旱胁迫处理,依次为新梢生长期干旱胁迫(PS)、开花期干旱胁迫(FS)、果实膨大期干旱胁迫(ES)、着色成熟期干旱胁迫(CS),其他生育期灌水下限均为75%θ_f;全生育期以75%θ_f为灌水下限的处理为(CK)充分供水,研究了不同处理对葡萄粒径膨大速率、产量、水分利用效率(water use efficiency,WUE)以及品质的影响。【结果】新梢生长期干旱胁迫处理能抑制葡萄粒径膨大,但不会影响其生长的"双S"变化规律,且复水后粒径恢复生长并出现复水补偿效应;横、纵径在膨大期后14 d左右和52 d左右时达到膨大高峰,且第1次膨大高峰时的膨大速率远大于第2次的;新梢期和着色成熟期干旱胁迫较对照依次增产44.6%、42.5%,WUE依次提高71%、57%,果实膨大期干旱胁迫较CK可减产9.7%,WUE降低1.2%;新梢生长期、开花期和果实膨大期干旱胁迫单穂质量、单粒质量均显著(P<0.05)高于CK,开花期干旱胁迫花青素量显著(P<0.05)高于CK,着色成熟期干旱胁迫果糖、蔗糖、葡萄糖、可溶性固形物量显著(P<0.05)高于CK,并可抑制葡萄果实可滴定酸的积累;隶属函数综合分析表明,着色成熟期干旱胁迫葡萄产量和品质最优。【结论】着色成熟期干旱胁迫为当地设施栽培葡萄最佳的水分调控处理,可达到节水和提高葡萄果实产量和品质的生产效果,其水分调控模式为:土壤含水率为田间持水率的55%～80%,灌水定额为270 m~3/hm~2。     

调亏灌溉下酿酒葡萄耗水特性及水分生产函数研究

为了确定酿酒葡萄的水分生产函数,以酿酒葡萄"梅鹿辄"为供试品种,采用滴灌的方式,以不同生育期土壤水分水平为试验因素,对酿酒葡萄不同生育期进行亏水处理,测定不同生育期土壤含水率、耗水量、产量及水分利用效率,研究了不同生育期、不同土壤水分状况对酿酒葡萄耗水量和产量的影响。结果表明,土壤水分对酿酒葡萄产量的影响规律为浆果膨大期最大,其次是开花期、着色成熟期、抽蔓期,萌芽期最小;通过对Jensen模型与Blank模型进行计算比较,发现在该试验中Jensen模型更为合理,且得出不同生育期水分生产函数的敏感指数为:浆果膨大期开花期着色成熟期抽蔓期萌芽期,与酿酒葡萄耗水规律一致;在萌芽期、抽蔓期及着色成熟期的土壤水分保持在田间持水率的60%~65%左右不会造成酿酒葡萄减产,而在浆果膨大期进行充分供水,既可获得高产,也使水分利用效率达到较高水平。     

基于迁移学习的温室番茄叶片水分胁迫诊断方法

为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分：叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask R-CNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask R-CNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割,保留原卷积网络的训练参数,只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征,可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题,以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类模型进行叶片水分胁迫程度分类,通过迁移学习将DenseNet169在ImageNet数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片水分胁迫程度的分类,保持DenseNet169卷积层的参数不变,只训练全连接层,并对原DenseNet169全连接层进行了修改,将分类数量从1.000修改为3。试验共采集特征明显的无水分胁迫、中度胁迫和重度胁迫3类温室番茄叶片图像,共2000幅图像,建立数据集,并进行模型训练与测试。试验结果表明,训练后的Mask R-CNN叶片实例分割模型在测试集上对于单叶片和多叶片的马修斯相关系数平均为0.798,分割准确度平均可达到94.37%。经过DenseNet169网络训练的叶片水分胁迫程度分类模型在测试集上的分类准确率为94.68%,与 VGG-19、AlexNet这2种常用的深度学习分类模型进行对比,分类准确率分别提高了5.59、14.68个百分点,表明本文方法对温室番茄叶片水分胁迫程度实时诊断有较好的效果,可为构建智能化的水胁迫分析技术提供参考。     

基于叶温的作物水分亏缺诊断方法研究

作物冠层或叶片温度的变化可以反映作物的水分状况[1]。为此,根据能量平衡原理分析了作物的冠层(叶片)—空气温差变化的影响因素,并采用模糊推理技术,以叶片—空气温差及相关的环境因素(空气水汽压差、光照强度、空气温湿度和风速等)为输入变量,以CWSI为输出变量,探讨基于植物叶片—空气温差的作物水分亏缺诊断的智能化方法,实现了作物水分亏缺指标的动态分析,有效地解决了环境因素对CWSI计算结果的影响。采用温室生长的黄瓜为对象进行试验,试验表明:该诊断方法可有效地反映作物水分亏缺程度,克服了传统诊断的局限性。     

设施延迟栽培葡萄不同水分生产函数比较

为了探究设施延迟栽培葡萄生育期灌溉水量的优化配置,根据2013—2014年设施延迟栽培葡萄不同生育期水分胁迫处理下的耗水量与产量关系的资料,分别分析了Stewart模型、Blank模型和Jensen模型3种不同水分生产函数对设施延迟栽培葡萄的适应性,计算了不同模型对应的设施延迟栽培葡萄不同生长阶段的水分敏感指数。结果表明,设施延迟葡萄水分敏感指数在果实膨大期最大,该时期为需水关键期,亏水处理会明显降低产量;萌芽期最小,该时期适度亏水对产量提高有积极影响。确立了Stewart模型和Blank模型为适用于设施延迟栽培葡萄的水分生产函数模型,在灌溉水量有限的条件下,应采取萌芽期适度亏水,将灌溉水量调配给果实膨大期的灌溉水配置方式,以期在合理调配灌溉水量的同时获得最佳经济效益。      

不同水分条件下秸秆覆盖对冬小麦生长的影响

在充分灌溉、轻度水分胁迫和重度水分胁迫条件下,秸秆覆盖可以有效降低作物需水量,同无秸秆覆盖对照相比分别降低了14.42%、9.58%和6.47%。秸秆覆盖可以提高土壤的保墒作用;各种水分条件下,秸秆覆盖对于作物产量都有着显著影响。     

极端干旱区葡萄滴灌耗水规律试验研究

在水资源严重紧缺的吐哈盆地进行了葡萄滴灌耗水规律试验研究.通过对不同灌水量处理下的土壤含水率和葡萄植株生理指标进行观测和分析.得出以下结论:葡萄在整个生育期内各处理耗水呈现由低到高再降低的变化趋势.本试验中总灌水量为675 mm时,可以满足葡萄对水分的需求.此处理下吐哈盆地滴灌葡萄萌芽期耗水量45 mm,新梢生长期13...     

日光温室延后栽培葡萄滴灌灌溉制度试验研究

以美国红提葡萄为试材,根据其在不同生育期的需水规律,以灌水次数、灌水周期、灌水定额为试验因素,对非耕地日光温室葡萄滴灌灌溉制度进行了研究。温室葡萄全生育期为228d,各生育期的灌水定额设有150、300和450m~3/hm~2 3个水平,灌溉周期设置16、20和25d3个水平,试验共设6个处理,每个处理3个重复,共设18个试验小区。经过灌水要素的优化选择,在滴灌条件下全生育期内最优平均灌水次数为14次,灌水周期为16d,次均灌水量310.71m~3/hm~2,适宜灌溉定额4 350m~3/hm~2,产量达到3.49万kg/hm~2。