植物生长调节剂对甜高粱茎秆贮藏中糖分变化的影响

为降低甜高粱茎秆采后自然贮藏期内含糖量损失,掌握糖分损失与有关酶活性变化的关系,该文研究了采用植物生长调节剂处理甜高粱植株对其采后贮藏含糖量影响,以及有关酶活性的变化情况。结果表明,用适当种类和剂量的植物生长调节剂处理可以将甜高粱茎秆贮藏期延长到3～4个月,贮藏至112d,赤霉素(40mg/L)、马来酰肼钾盐(400mg/L)、萘乙酸钠(70mg/L)处理的茎秆干基含糖量分别为初始值的95%、92%和94%,均显著高于对照组。采用适当种类和剂量的植物生长调节剂对调节与甜高粱茎秆采后衰老及糖代谢有关酶的活性具有显著作用,这3种植物生长调节剂对甜高粱茎秆采后糖分损失的抑制与其调节有关酶活性有关。该项研究为解决大规模使用甜高粱茎秆制取燃料乙醇过程中的茎秆贮藏问题提供了参考。     

不同品种和氮素条件下水稻茎鞘夹角动态模拟

【目的】建立水稻主茎上不同叶位叶片茎鞘夹角动态变化的模拟模型。【方法】基于不同株型品种和氮肥处理的水稻试验,连续观察并记录各处理不同生育时期、不同叶位的茎鞘夹角,进一步利用动态建模技术构建水稻主茎不同叶位茎鞘夹角的动态模拟模型。【结果】水稻茎鞘夹角随生长度日（GDD）不断加大,夹角从开始形成到基本稳定大致经历3个叶龄,且随氮肥施用量的增加而增大;最大茎鞘夹角随叶位的增加呈先增加后减小的趋势,第三叶的最大茎鞘夹角最大。利用Logistic方程可以描述不同品种、不同氮肥处理下,水稻茎鞘夹角随GDD的变化过程,使用直线型分段函数可以描述最大茎鞘夹角随叶位的动态变化规律,通过引入品种参数（第三叶位茎鞘夹角的最大值）量化了品种对茎鞘夹角的影响,同时在模型中添加氮素影响因子来体现氮素对茎鞘夹角的影响。【结论】利用独立的桶栽和池栽试验数据分别对模型进行检验,结果显示茎鞘夹角模拟值与观测值之间的均方根差RMSE分别为2.31°和2.87°;相对均方根差RRMSE分别为11.56%和14.77%,表明模型对水稻主茎茎鞘夹角的动态变化过程具有较好的预测性,可为水稻植株的可视化提供良好的技术支撑。     

基于模型与GIS的小麦籽粒品质空间差异分析

 【目的】基于小麦籽粒品质预测模型和GIS技术,探索主要籽粒品质指标区域模拟与空间变异分析的方法。【方法】首先利用文献资料对已有小麦籽粒品质预测模型进行验证和评价,并基于江苏省40个生态点2000-2003年逐日气象数据和5个生态点、6个品种类型的小麦田间试验数据,对籽粒品质预测模型进行先计算后插值(calculate first,interpolate later,CI)和先插值后计算(interpolate first,calculate later,IC)两种升尺度方法的研究与评价;在此基础上进行小麦籽粒蛋白质含量、湿面筋含量和沉降值3项籽粒品质指标的区域模拟;最后,运用GIS和地统计学方法,分析江苏省3项籽粒品质指标的空间变异,获取3项籽粒品质指标的空间分布栅格图。【结果】IC方法的模拟精度较高,3项籽粒品质指标在不同地点、不同品种上的模拟值与实测值的RMSE基本小于20%;江苏省3项小麦籽粒品质指标在最大变程7.16 km范围内显著相关,表现为东西经向和南北纬向变异较大的各向异性分布;空间栅格图能直观显示3项籽粒品质指标的空间分布以及纬度和经度方向的变异趋势。【结论】利用基于IC的小麦籽粒品质模型升尺度方法进行区域籽粒品质模拟和空间变异分析是可行的,为小麦籽粒品质的生态变异研究提供了参考。     

利用冠层光谱监测小麦籽粒蛋白质积累动态

于2003-2006年连续3个生长季, 利用不同小麦品种在不同施氮水平下进行大田试验,在小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定植株氮素含量、生物量和籽粒蛋白质积累量(GPA)。通过定量分析小麦籽粒蛋白质积累量、冠层氮素营养指标及高光谱参数的相互关系,确立了能够准确预测小麦籽粒蛋白质积累动态的敏感光谱参数及定量模型。结果表明,在籽粒灌浆期间冠层氮素营养指标(CNNI)自开花期随时间进程的积分累积值与对应时期籽粒蛋白质积累状况存在显著的定量关系,其中植株氮积累量(PNA)表现最好。对冠层氮素营养指标的光谱估算,在不同品种、氮素水平、生育时期和年度间可以使用统一的光谱模型。根据特征光谱参数-冠层氮素营养指标-籽粒蛋白质积累量这一技术路径,以冠层氮素营养指标为交接点将两部分模型链接,建立高光谱参数与籽粒蛋白质积累量间定量方程。经不同年际独立数据的检验,基于SDr/SDb–PNA–GPA技术路径建立模型可以估算小麦籽粒生长过程中蛋白质积累动态,预测精度和相对误差分别为0.954和13.1%。因此,利用关键特征光谱参数可以实时监测小麦籽粒生长进程中蛋白质积累状况。     

作物氮素营养无损监测仪的光学系统设计

在分析作物冠层反射光谱光学特征和氮素无损监测工作原理的基础上,研究了像方光场均匀性分布、大视场小测距、操作抖动和测距不稳对光学系统监测精度的干扰.提出了光学系统的总体设计方案、关键元件选型及其参数确定的原理和方法,分析了光学参数对测量误差的影响和控制原理,并研制了光学传感变送器.     

白粉病对小麦光合特性的影响及病害严重度的定量模拟

【目的】明确白粉病胁迫对小麦光合特性的影响规律,构建白粉病胁迫下小麦光合生产的模拟模型。【方法】以小麦为试验材料,分别于拔节期和孕穗期进行不同接种程度的小麦白粉病试验,明确白粉病对小麦光合特性的影响规律;在此基础上构建小麦白粉病严重度预测模型,量化白粉病对小麦的生理影响;基于单叶净光合速率(P_n)和叶面积指数(LAI),实现小麦白粉病严重度预测模型与作物生长模型(WheatGrow)的耦合。【结果】白粉病胁迫下,小麦单叶P_n和LAI均呈现下降趋势,与对照(CK)相比分别平均下降18.81%和23.41%,且与初始接种程度相比,发病时期对小麦P_n和LAI的影响更为严重;小麦白粉病田间病情发展具有明显的平缓期、指数爆发期和稳定期,总的来说各处理下小麦白粉病流行的时间动态变化特征符合Logistic函数,基于白粉病胁迫对小麦影响的拟合结果,构建小麦白粉病病害胁迫因子,用以反映白粉病对小麦生理指标影响的胁迫效应;基于WheatGrow模型的光合生产子模型,结合小麦白粉病病害胁迫因子,提出模拟白粉病对小麦叶片P_n     

小麦生长模拟模型（WheatGrow）的适应性评价

为对小麦生长模拟模型(WheatGrow)的稳定性和适应性进行测试与评价,基于IoA(一致性系数)、MAE(绝对平均误差)和NRMSE(准根均方差)等指标,利用不同地点、年份、品种、氮素及播期的小麦田间试验资料对模型进行校正和检验.结果表明,WheatGrow模型对小麦生育期模拟值与实测值的误差为0～9 d,在南京、徐州、泰安和保定地区对叶面积指数、地上部干物重和产量的模拟值与实测值比较的NRMSE平均值分别为12.56%～20.78%、11.37%～20.85%和2.37%～6.99%,说明模型对各生态点具有较好的模拟效果,能较好地应用于区域适应性验证的研究.     

水稻冠层光截获与叶面积和产量的关系

【目的】旨在解析水稻(Oryza sativa L.)冠层光合有效辐射(PAR)截获量及其分布与叶面积和产量的关系。【方法】以2个不同株型水稻品种为材料,设置高、中、低3个施氮水平,构建不同的群体冠层结构,于拔节至成熟期系统测定水稻冠层PAR截获量及其分布、以及叶面积和产量。【结果】水稻群体向上累积叶面积指数的垂直分布呈S型曲线,符合Logistic方程(R20.99);抽穗期、抽穗后17d和成熟期的冠层最大叶面积密度分别出现在0.53、0.56和0.60的相对冠层高度左右;随生育进程的推进,冠层上中部的相对叶面积密度呈递增趋势,而冠层下部的相对叶面积密度呈递减趋势。PAR截获率(FIPAR)与向下累积叶面积指数之间的关系可用方程FIPAR=α×(1-e-K×LAI)来定量描述(R20.86);消光系数K随生育进程的推进而递减,其日变化表现为早晚较高、中午较低。冠层PAR截获量(AIPAR)随生育进程的推进呈多峰分布,最高峰出现在移栽后58-70d,即孕穗至抽穗期,且随施氮量的增加而增大;在典型晴天下,冠层PAR截获量的日变化呈单峰分布,最大值出现在11:00-13:00。【结论】水稻群体叶面积的垂直分布影响冠层光截获;水稻产量与PAR利用率呈正相关,而PAR转化率随PAR截获量的增加呈先增大后减小的趋势,因此维持一定的漏光损失量对水稻高产有利。     

水稻水分精确管理的知识模型研究

【目的】水稻是中国主要的粮食作物,其生长需消耗大量的水资源,因此水分精确管理对于水稻高效生产具有重要的意义。【方法】在分析和提炼水稻栽培理论与技术研究资料的基础上,通过定量描述水稻需水规律与栽培技术、品种类型、生态环境之间的动态关系,根据土壤水分平衡原理,采用土壤水势作为灌溉指标,建立水稻水分精确管理知识模型;基于系统工程思想,进一步在Microsoft Visual Studio.NET 2005平台上构建水分精确管理知识模型系统。【结果】模型具有灌溉管理方案设计以及动态调控的功能,在杭州和南京两个生态点进行的大田对比试验表明,两生态点按照模型设计方案进行水分管理的田块,其产量平均分别提高了6.9%和9.1%,灌溉水分生产率平均分别提高了53.61%和42.73%。【结论】该模型对于不同条件下的水稻水分精确管理具有较好的适用性和指导性。     

基于冠层高光谱参数的水稻叶片碳氮比监测

叶片碳氮比反映了植物碳氮代谢的相对强弱,对诊断和调节植物生长与产量形成具有重要作用。该文基于不同水稻品种和不同施氮水平下2 a的田间试验,系统分析了不同生育时期水稻叶片碳氮比与对应冠层高光谱反射特征的定量关系。结果表明,叶片碳氮比与拔节后不同生育时期冠层原始反射率的相关性趋势一致,与可见光波段（350～742 nm）极显著正相关,与近红外波段（750～1143 nm）极显著负相关。8个参数与2个品种不同生育时期的叶片碳氮比均有较好的相关性。通过比较模型的拟合决定系数（R2）和预测标准误（SE）,确定672 nm的归一化吸收深度（ND672）与冠层叶片碳氮比（LCNR）的线性回归方程为水稻冠层叶片碳氮比的最佳监测模型。模型经过不同生育时期数据的交叉测试和独立试验资料的检验,得出对冠层叶片碳氮比的预测精确度范围为0.687～0.986,准确度为0.907～1.126,相对跟均方差为7.07～18.25,表明水稻冠层高光谱特征可以用来定量估测不同栽培条件下叶片碳氮比的变化状况。