不同生育期高温胁迫对两优培九物质分配与产量的影响

为探讨高温对水稻植株物质分配与产量的影响,并找出其高温敏感生育期,以两优培九为研究对象,通过人工气候箱模拟高温环境,对其孕穗期、开花期和灌浆期进行高温处理,以研究不同生育期高温胁迫对两优培九物质分配、生物量、产量和产量构成要素的影响。结果表明,高温降低了两优培九物质积累总量的同时,植株的物质分配过程也受到相应程度影响。其中,穗占植株的比重均出现不同程度降低,叶占植株的比重、茎占植株的比重逐渐增加。随着高温胁迫时间的延长,其降低(升高)幅度逐渐增大。此外,高温处理下两优培九的结实率降低、千粒质量减轻、穗数减少和产量下降,空秕率增加;同样,随胁迫时间的增加,造成的影响也越大。而在相同的胁迫温度下,水稻生物量和产量受高温影响程度从大到小的排序为开花期、灌浆期和孕穗期。     

气候变暖背景下江苏省水稻热害发生规律及其对产量的影响

根据江苏省1960-2009年常规气象资料和1980-2009年水稻生育期观测数据,利用温度距平、气候倾向率和M-K检验法研究江苏省不同区域的气候变暖特征,并分析江苏省水稻热害的时空分布规律及其对产量的影响,探讨气候变暖对江苏省水稻热害发生的影响。结果表明:(1)江苏省水稻热害主要发生在拔节-孕穗期和抽穗-乳熟期,苏南地区发生频次最高,淮北和苏北沿海最少。(2)江苏省水稻热害发生频次有明显的13a和3a周期,前者为主周期,后者为副周期。(3)1960-2009年,江苏省平均气温倾向率为0.2775℃.10a-1(P<0.01),气候变暖明显;20世纪60年代气温开始下降,80年代达最低值,之后开始变暖,21世纪前10a达最高值;江苏省水稻热害发生趋势与气温变化基本一致,80年代发生次数最少,21世纪前10a发生次数最多。(4)7-8月平均气温高的年代,热害发生次数则多,淮北地区20世纪60年代气温最高,热害发生次数也最多,其它地区近10a气温最高,热害次数最多。(5)从年际变化看,气候偏暖的年份,水稻热害多,产量相应低,说明气候变暖是造成水稻热害频次上升、产量下降的重要原因。     

江苏省农村气象服务调查分析

利用2009年获取的江苏省13个地级市农村气象服务覆盖情况调查数据,分析了江苏省农村气象服务现状及未来需求.调查对象为所在地随机抽样调查人群,调查共回收有效答卷10 492份,其中农民占60％,具有代表性.调查结果表明:(1)98％以上的被调查者都关注且能方便获取天气预报,其中电视是所有调查地区获取气象服务的主要方式,在南京、连云港、淮安和泰州地区75％以上的调查对象也通过手机短信方式获取气象服务,其他方式不够普及;(2)96.3％的调查者都能得到气象灾害预警信息,且主要通过电视和手机短信方式获取;(3)58.1％的被调查者每年都能接受到气象知识宣传教育,除无锡、镇江、泰州3个地区外,其他地区50％以上的村镇都开展过气象知识宣传活动;(4)农村气象信息发布情况较单一,遇到重大灾害性天气,村委会干部或气象信息员主要通过每家每户通知、电话、村委会高音喇叭这3个渠道发布气象信息;(5)以安排农业生产和提前做好突发天气防御为目的而关注天气预报的被调查者比例分别占70％和57.8％左右,88.3％的被调查者都表示对气象服务总体感觉满意,且绝大多数被调查者认为气象服务能够产生效益.(6)50％以上的被调查者希望气象部门能提高预报的准确率并及时进行服务,被调查者希望能扩大气象知识宣传力度,提供更有针对性和精细化的服务产品.     

“中国农业系统模型”在长江流域的适应性检验及其模拟应用

利用水稻生长观测资料和气象资料,对＂中国农业系统模型（ChinaAgrosys）＂在整个长江流域水稻发育期、叶面积指数和生物量方面的模拟能力进行了综合评价。模型检验结果显示：发育期、叶面积指数和生物量的模拟值与观测值的均方根误差（RMSE）分别为4.4d、2.4、2010 kg·hm^-2,相对误差分别在-10%-11%、-30%-30%、-23%-24%,表明该模型可以用于长江流域历史和未来时期水稻的生育期、叶面积指数和生物量的模拟研究。利用此模型模拟了1955-2005年流域30个站点历年一季稻生物产量,并计算了各点的逐年变化趋势。结果表明：过去51a长江流域一季稻生物产量总体呈下降趋势,这可能与近年来流域夏季降水增多、日照时数减少有关。     

星载雷达在多云多雨地区水稻遥感监测中的应用

综述了星载雷达在水稻遥感监测中的应用与研究.从水稻制图、水稻参数反演和水稻估产3个方面探讨了雷达遥感在水稻监测中应用的可行性和有效性,并针对当前研究的瓶颈,对多参数雷达数据在水稻遥感监测中的优势进行了分析和讨论.     

水稻蒸散特征及日尺度作物系数估算

基于南京2012年水稻生长季蒸渗仪水稻实际蒸散数据及相应生物、气象环境资料,对水稻生长季的参考作物蒸散量、实际蒸散量及作物系数进行分析,并建立作物系数估计模型。结果表明：水稻生长季内逐日参考作物蒸散量呈单峰曲线变化,峰值出现在分蘖-拔节期;逐日实际蒸散量变化则表现为双峰型,耗水双高峰发生于分蘖-抽穗期。日参考作物蒸散量和实际蒸散量均有明显的季节性变化特征。水稻生长季内实际作物系数趋势变化特征与FAO修正作物系数较一致,但二者在数值上具有较大差异,建立的水稻作物系数与其影响因子（叶面积指数、气温、净辐射）的关系模型检验表明,其拟合度为0.887,将模型应用于计算水稻农田蒸散量,其拟合度为0.943,说明模型能较精确地估算稻田日蒸散量。该模型基于日尺度影响因子,在一定程度上简化了水稻作物系数的计算过程,明确了不同类型因子对水稻作物系数的影响程度,可应用于水稻作物系数的连续动态估算。     

1961-2010年中国参考作物蒸散量变化趋势与时空格局

根据甄选的中国529个气象台站1961-2010年的观测资料,利用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith模型估算了全国年际参考作物蒸散量,探究了中国1961-2010年参考作物蒸散量变化趋势与时空格局.结果表明:(1)通过对中国参考作物蒸散量的年变化趋势进行分析,发现1961-2010年参考作物蒸散量先有下降趋势(1961-1993年),下降幅度不大,后又有缓慢的回升(1994-2010年),但总体呈下降趋势;(2)通过对各站近50年参考作物蒸散量平均值的时空分布进行分析,发现中国西北地区和西南地区明显大于东北地区和中部腹地;(3)中国参考作物蒸散量时空分布主要影响因素是风速和气温(气温影响范围广,风速影响程度大),也与中国地形复杂、面积广阔、经纬跨度大、各地气象条件差异导致作物蒸散能力差异有关.     

基于Richards扩展方程提取水稻灌浆结实光温特性参数

以籼型两系杂交稻陵两优268和两优培九为材料,进行了为期两年(2012-2013)的大田分期播种试验,每年分7期播种,旨在研究水稻灌浆期光温要素对籽粒灌浆结实的影响,并提取与此有关的光温特性参数。因此,以Richards方程拟合观测数据得到的平均灌浆速率为纽带,通过引入光温订正方程,建立Richards扩展方程。结合全局优化算法SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Algorithm),优化方程参数,估算2个品种灌浆结实的光温特征参数和响应曲线。结果显示,光照主要通过影响籽粒最终重量而间接作用于平均灌浆速率,温度则通过影响灌浆进程的快慢作用于平均灌浆速率。陵两优268灌浆结实期的光照阈值(R₀)、最低(T_min)、最高(T_max)和最适温度(T_op)分别为18.94 MJ m^-2 d^-1、6.81℃、30.28℃和33.29℃; 两优培九上述参数分别为21.71 MJ m^-2 d^-1、6.10℃、24.16℃和33.74℃。形成的光照和温度响应曲线,能够较好地反映两品种平均灌浆速率对光温条件的响应差异,其中陵两优268平均灌浆速率表现为“温度敏感型”,而两优培九表现为“光照敏感型”。本文运用数学模型方法定量分析和比较了光温要素对有效灌浆期内平均灌浆速率的影响,其方法和结论为建立相应的农业气象指标,评估气候资源对水稻产量的影响提供了重要参考依据。     

河北省夏玉米生长季干旱时空特征及对夏玉米产量的影响

河北省作为夏玉米主要生产地,由于降水时空分布不均,干旱频发,威胁粮食安全。基于1961—2014年河北省19个气象站点降水数据,计算标准化降水指数(standardized precipitation index,简称SPI),通过Arc GIS得到干旱的空间分布,并对SPI进行MK趋势检验,研究夏玉米生长季干旱特征。运用SPSS软件,对SPI与夏玉米产量进行相关性分析。结果表明,短时间尺度的SPI指数能够较好地描述河北省干旱实际情况。20世纪90年代后干旱发生次数多于20世纪90年代前。生长季内,6—9月干旱频率分别为15.8%、16.4%、16.3%、14.7%,7—8月干旱发生情况较为严重,且SPI呈下降(变干)的趋势,干旱趋势显著。在空间分布上,张家口、遵化、南宫站干旱发生频率较高,均达到17.6%以上。邢台、承德、围场则较为湿润,干旱发生频率在13.9%以下。总体来看,河北省东北部和南部干旱发生频率小,西北部和中部干旱频率较高。玉米产量与SPI在7—8月相关性显著。     

县域冬小麦生物量动态变化遥感估测研究

为给生产管理中及时掌握县域冬小麦长势的动态变化提供有效手段,以江苏省沭阳县为研究区,基于冬小麦生物量形成的生理生态过程,重构冬小麦生物量遥感估测模型。选用两景不同时相的HJ星影像数据,利用植被指数反演的LAI数据,对冬小麦生物量模型进行参数修订,并对县域冬小麦拔节期生物量的空间分布进行估测。在此基础上,进一步估测冬小麦抽穗期生物量分布特征及其动态变化特点。结果表明：（1）冬小麦拔节期生物量估测值和观测值范围分别为2 054.3~4 828.3 和1 962.5~4 568.4 kg·hm^-2 ,平均值分别为3 148和3 045.5 kg·hm^-2 ,RMSE为214.8 kg·hm^-2 ,决定系数为0.919 1,表明冬小麦生物量模型模拟精度较好;（2）冬小麦抽穗期生物量较拔节期发生明显变化,其中长势变化快的田块面积为20 108.7hm,占总种植面积的23.4%。春季气候因素的转好以及肥水措施的实施对冬小麦营养与生殖共生阶段的生长起到明显促进作用。说明本研究提出的基于遥感反演信息与生长模型协同的冬小麦生物量估测方法能有效估测县域冬小麦不同生长时期生物量的空间分布及其动态变化。