节水灌溉管理与决策支持系统

基于灌区灌溉用水过程的复杂性和实时性,研制了节水灌溉管理与决策支持系统软件。系统根据采集到的气象、土壤水分、作物、水资源状况等信息,运用作物系数法进行作物需水量的计算,根据土壤墒情决策模型,作出灌溉预报,确定精确的灌溉时间和最佳灌溉水量,利用决策结果对灌溉设备进行自动控制与监测,从而达到高效、节水的目的。该系统不仅具有数据录入、编辑、查询、统计、输出等信息处理功能,而且能够根据采集到的信息为灌区管理和用水户提供灌溉优选和水资源优化分配的决策支持,制定精细灌溉的作业方案。该系统立足田间,面向农户,可以为用户提供节水灌溉模式咨询、具体方案优选、指导灌区优化灌溉等功能,具有较强的推广应用价值。     

利用SUMO表达系统高效表达猪O型口蹄疫病毒VP0、VP1、VP3基因

根据GenBank中公布的猪O型口蹄疫病毒(foot and mouth disease virus,FMDV)全基因合成了FMDV结构蛋白前体蛋白P1基因,同时设计了扩增FMDV结构蛋白VP0、VP1和VP3基因的引物。以P1基因为模板,分别经PCR扩增获得FMDV VP0、VP1和VP3基因。扩增产物克隆于Blunt载体中,酶切后将目的片段连接到原核表达载体SUMO中,构建重组表达质粒SUMO-VP0、SUMO-VP1和SUMO-VP3,将重组质粒转化大肠杆菌BL21(DE3)plysS进行诱导表达。经SDS-PAGE电泳可见融合蛋白均获得高效表达,融合蛋白表观分子质量分别约为55、48和40 ku。在IPTG浓度为1.0 mmol/L,温度为37 ℃,诱导5 h时融合蛋白表达量最大。Western blotting结果表明,融合蛋白均可被FMDV阳性血清识别,反应原性良好。     

喷施艾氟迪与缩节胺对棉花生育性状的影响

通过大田试验研究了2种不同的植物生长调节剂（艾氟迪和缩节胺）对棉花生长发育和产量的影响效应。结果表明：艾氟迪作为一种新型的棉花花芽分化促进荆,对棉花的增产效果要好于缩节胺,在棉花初花期、盛花期分别喷施艾氟迪可促使蕾铃增多、延长现蕾时间、促进蕾铃发育、减少蕾铃脱落,增产效果显著。     

基于贝叶斯最大熵和多源数据的作物需水量空间预测

作物需水量是灌溉工程规划、设计和管理的重要基础数据,充分利用多源数据和先验知识,快速经济地获取精度较高的区域作物需水量对于区域水资源的优化配置具有重要意义。为精确预测作物需水量,该文以长系列实际监测和校核作物系数后计算得到的作物需水量为硬数据,利用硬数据确定获得最大熵的约束条件,根据软数据获取渠道的不同(部分年份缺失的站点数据、文献中获得的数据、利用灌溉试验数据库中的作物需水量资料,采用协同克立格方法获得的数据、考虑主要地形因子和主要气象要素的影响,采用主成分分析和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)方法获得作物需水量数据以及遥感数据),提出不同来源软数据的概率密度函数表达方法,采用贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)方法对不同来源的作物需水量信息进行有机整合。结果表明:除硬数据+文献软数据外,其他数据整合呈现一致结果。华北地区冬小麦作物需水量在豫南地区较小,中部地区黄河北岸有连片的相对高值区,山东需水量相对较高,冀东北的乐亭、唐山附近有相对低值区。除硬数据+文献软数据比不整合的精度低9.41%外,其他软数据源均可不同程度地提高整合效果,硬数据+克立格软数据、硬数据+GWR软数据和硬数据+除文献数据外的其他软数据分别比不整合的精度提高85.33%、85.75%和91.69%。对考虑地形、气象等要素的多源数据进行整合可更好地反映冬小麦作物需水量空间分布的细节,显著提高估算精度,为稀疏监测站点地区水土资源的精准管理和优化配置提供数据支撑。     

基于不同数理统计方法的河南省ET0气候影响因素分析

确定影响ET_0年际变化的主要气象因子是准确估算未来作物需水的基础,对于农业生产科学应对气候变化具有重要意义。以河南省17个站点为例,分别采用国内外常用的5种数理统计方法评价7个气象要素对参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET_0)年际变化的影响程度,结果发现:日照和风速是影响河南省地区参考作物蒸散量的主要因子,黄河以北地区主要为风速,黄河以南地区以日照为主,信阳、西峡两地高温作用不容忽视。5种方法评判结果差异较大,采用灰色关联分析法,利用不同的数据变换方式,其结果大相径庭,认为其不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;结合各站气象要素年际变化趋势分析认为,逐步回归分析法得出的结论与各站点气象要素及ET_0实际变化趋势存在多处悖理,不适宜用于评价影响ET_0变化主要因子的判定;相关分析、偏相关分析、主导分析方法结果较为统一,差异较小,认为采用3种方法综合判定某地区影响ET_0的主要因子,其结果较为可信。其中,采用主导分析法对各气象因子的影响排序与各因子对ET_0的影响趋势以及ET_0实际变化趋势较为一致,建议用于评价影响ET_0变化的气象因子排序,但因其无法得到各因子与ET_0的相关关系,需借助相关分析与偏相关分析才能得到详实可信的结果。     

基于GF-1卫星数据和P-M方法的灌溉需水量空间格局研究

[目的]分析作物需水量与灌溉需水量时空分布规律,为新疆灌溉用水管理和最严格水资源管理制度的实施提供基础数据和技术支撑.[方法]通过构建多时相归一化植被指数(NDVI)曲线,提取南疆地区作物种植结构;基于GF-1数据构建NDVI多时相序列,采用监督分类方法提取阿克苏河绿洲区作物种植结构,并结合Penman-Monteit...     

重庆油茶林低产原因分析及改造对策探讨

随着社会层面对优质食用植物油需求的持续递增,油茶林产业的发展也受到了重点关注。本文基于当前重庆油茶林地低产的原因,重点探讨了相应的改造对策,以期更好地推动茶产业的长效发展。     

黄淮海地区冬小麦种植北界时空演变及未来趋势分析

为探索黄淮海地区冬小麦种植北界的变化规律,该文基于黄淮海及周边地区94个气象站1961—2017年逐日气象数据和代表性浓度路径(representative concentration pathways,RCPs)RCP4.5、RCP8.5情景下2011—2100年逐日温度数据,采用5个气候指标对黄淮海地区冬小麦种植北界进行分析。主要结论如下:1961—1970年黄淮海地区冬小麦种植北界主要分布于天津—河北霸州—保定—石家庄—邢台—山西临汾一线;1971—1980年,该线在河北境内北移约65 km,在山西境内北移约40 km;与1971—1980年相比,1981—1990年北界变化较小,仅在河北唐山附近略南移,山西运城附近略北移;与1981—1990年相比,1991—2000年北界变化较大,尤以山西地区为最,将原本的正弦线趋势压缩为平滑抛物线趋势,临汾附近南移,阳城附近北移;相较于1991—2000年,2001—2010年北界略北移;相较于2001—2010年,2011—2017年北界呈南移现象。未来RCP4.5情景下,2011—2040年冬小麦种植北界主要分布在河北乐亭—唐山—北京—河北保定—石家庄—邢台—山西榆社—临汾一线;2041—2070年该线在河北境内北移至秦皇岛,山西境内北移至介休;与2041—2070年相比,2071—2100年北界在河北境内趋于稳定,在山西境内北移至太原北部。RCP8.5情景下,冬小麦种植北界变化较大:2011—2040年北界位于河北秦皇岛—唐山—北京—河北保定—石家庄—山西临汾一线;2041—2070年,该线在河北境内北移至遵化、青龙附近,在山西境内北移至兴县、太原附近;2071—2100年,北界北移至河北承德—丰宁—张家口—怀来—保定—山西原平—五寨—河曲一带。此外,与RCP8.5相比,RCP4.5情景下黄淮海地区冬小麦种植北界变化趋势较小。该研究可为黄淮海地区冬小麦种植敏感性地带适应气候变化提供理论依据和技术支撑。     

分期定量春灌一水对麦田蒸散量与产量构成的影响

于2013—2017年冬小麦生长季,选用节水高产小麦品种衡4399,开展麦田分期定量(75 mm)灌溉(春灌一水,设置拔节后0 d、拔节后5 d、拔节后10 d、拔节后15 d、拔节后20 d、拔节后30 d灌溉6个处理,记为AJ0、AJ5、AJ10、AJ15、AJ20、AJ30),进行单因素试验。结果表明:不同灌水处理麦田蒸散量范围为361. 1～505. 8 mm;随灌水时间推移,麦田蒸散量呈先增加后减小的趋势,以AJ15或AJ20最高。扬花前营养器官同化物运转量、运转率及对籽粒贡献率均随灌水时间的推移而呈先增加后减小的变化趋势,以拔节后5～15 d灌水处理的较高。扬花后输入籽粒的生物产量,以AJ10和AJ15较高,AJ0最低。各处理小麦扬花后同化物运转量对籽粒的贡献率均高于60%,是籽粒产量的主要构成部分。小麦籽粒产量范围为6 620. 4～8 650. 5 kg/hm~2,以拔节后5～15 d灌水处理较高。籽粒产量水分利用效率为1. 32～2. 54 kg/m~3,除2017年外,以AJ0处理为最优。产量与灌前土壤含水率、土壤供水量及蒸散量正相关。在本研究生产条件下,小麦拔节后10～15 d灌水,既能够充分利用土壤蓄水,也有利于提高产量和水分利用效率。     

作物系数小时尺度和日尺度关系研究

利用Penman-Monteith公式估算参考作物蒸散,研究了日尺度参考作物蒸散(ET0d)和日内小时尺度参考作物蒸散之和(ET0dh)的关系。结果表明,ET0d和ET0dh以及实际日尺度和日内小时尺度作物系数均显著线性相关;基于Penman-Monteith公式的日尺度和小时尺度参考作物蒸散估算方法可用于作物系数的作物蒸散时间尺度转换。