福建省基于自适应调整的水稻生产对未来气候变化的响应

将福建省划分为3 个稻区, 共选取17 个样点和9 个代表性品种开展气候变化影响评价研究。首先, 根据IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A2、B2、A1B 三种方案和区域气候模式(PRECIS), 生成了研究区域两个时段(1961-1990 年, 2021-2050 年)的气候变化情景; 然后, 采用经验证的CERES-Rice 模型, 模拟分析了福建省各稻区在未来不同气候变化情景下可能的稻作制度、品种搭配及水稻播期, 并认为这是水稻生产自适应调整后的结果; 接着, 以调整后的稻作制度、品种搭配及水稻播期作为CERES-Rice 模型新的输入, 在3 种气候变化情景下再次进行模拟试验, 最后得出未来经过自适应调整后的水稻产量、稳产性以及全省水稻总产的变化。结果表明: 在A2、B2、A1B 三种气候变化情景下, 闽东南双季稻区的早稻模拟产量经自适应调整后, 较之不考虑这种调整依次提高了15.9%、18.0%和19.2%, 后季稻依次提高了9.2%、7.4%和7.4%; 闽西北双季稻区的早稻模拟产量依次提高了21.2%、20.5%和18.9%, 后季稻依次提高了14.7%、14.8%和7.2%。考虑自适应调整后, 闽西北山地单季稻区的水稻模拟产量在A2、B2、A1B 情景下, 较之不考虑这种调整依次增产4.9%、5.0%和2.9%, 其中长汀在A2 与B2 情景下可改种双季稻。在综合考虑水稻生产自适应调整后, 福建省水稻模拟总产表现为增产, 在A2、B2 与A1B 情景下较之当前依次增加5.9%、5.2%和5.1%。因此,在气候变化影响评价研究中, 将水稻生产的自适应能力考虑在内, 不仅科学合理, 而且可以得到较为乐观的结论。     

基于Web与模拟模型的水稻栽培数字化设计

为了集成作物生长模型、决策支持系统与Web技术,以实现作物栽培数字决策技术的网络化。以武运粳7号、扬稻6号、粤优948及南粳41为供试材料,2005年在江苏省农科院试验区进行了不同基肥田间试验,采集和更新了品种参数;采用SQLServer2000建立水稻品种、土壤及气象资料数据库;采用VS.Net进行了水稻生长模拟、决策支持系统与Web的集成和页面设计,包括登录、系统主界面、品种参数管理、地点气象数据管理、参数调整以及水稻栽培决策等功能。基于Web与模拟模型的水稻栽培数字化设计符合TCP/IP协议,可在服务器上(IIS5.0)安装、运行和在任何Internet浏览器上调用,它继承了水稻栽培模拟优化决策系统的机理性、普适性和实用性,将水稻生长模型与Web技术相结合,形成了水稻模拟优化决策的网络平台,使水稻主产区农业技术人员通过Internet因地、因种、因时制定具有动态、目标和数字化特征、可下载的播前优化方案,提供当年调控建议,对作物生长模型的网络化具有重要意义。     

气候变化对福建省水稻生产的阶段性影响

摘要：将福建省划分为三个水稻种植区,选取19个样点,采用近5年（2000-2004年）中逢单年份的产量进行CERES-Rice模型参数的调试,逢双年份的产量用于检验模型在研究区域的适用性;利用GISS GCM Transient Run 的输出值生成了每个样点2030及2050年的气候变化情景;在各情景文件下运行CERES-Rice模型,并将模拟结果与当前气候情景(BASE情景)下的模拟值进行比较,再结合蒸散比（β）、产量波动系数(F)等指标,定量评价了未来气候渐变过程对福建省水稻生产的影响;在此基础上提出了适应气候渐变的若干可能对策。研究结果表明：在未来气候变化过程中,（1）研究区域水稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润;（2）研究区域早稻及单季稻生育期都将不同程度的缩短,后季稻2050情景下有所延长;（3）闽东南及闽西北双季稻区产量在未来两种气候情景下均表现为减产,且减产幅度随温度升高而加大。闽西北山地气候的单季稻区表现为增产;（4）当前闽东南水稻的稳产性最差,闽西北双季稻区的稳产性较好。未来气候变化中水稻稳产性将变差;（5）未来两种气候情景下福建省水稻总产将随着温度的升高而减少。     

林业调查设计中森林立地分类的探讨

为了解决当前林业生产存在的问题,提出立地分类技术,它是林业科学领域中一项十分重要的基本技术,它也是现代化林业科学及多种不同学科相互渗透的新发展趋势,其中包含了林业经济学、森林管理学及生态学等多个学科。针对当前林业生产存在的问题采取相应措施,充分发挥不同学科优势,并不断进行实践和改进,才能使森林立地分类学科更好发展,为林业领域健康稳定发展奠定良好的基础。     

减数分裂期高温对水稻穗粒数影响的定量分析

【目的】穗粒数是水稻产量构成因子之一。为明确减数分裂期高温对水稻穗粒数的可能影响,构建其定量估算模型,【方法】于2014-2015年以两优培九和南粳45为供试材料,于减数分裂期设置不同强度和持续时间的高温处理,以自然无高温环境为对照,分析了减数分裂期不同高温强度和高温持续时间对穗粒数的影响,建立了减数分裂期高温与穗粒数的定量关系,最后根据温度日变化特征,构建了自然环境下的减数分裂期高温对穗粒数的定量影响算法。【结果】减数分裂期高温对穗粒数的影响程度与高温强度、持续时间有关。同样高温条件下,穗粒数随高温持续天数增加呈指数减少;日相对穗粒数随温度增加而减少,可用二次曲线进行描述。穗粒数对高温敏感的终止时间大约为抽穗前5 d。利用2015年试验资料对上述模型进行了检验,两优培九和南粳45穗粒数模拟值的相对均方根差为0.094和0.085,说明模型可很好地模拟减数期高温对穗粒数的影响。【结论】对完善高温对水稻生长过程的定量影响具有重要作用。     

不同生育期渍水寡照对小麦干物质分配和产量的影响

以宁麦13和扬麦23为供试材料,设置渍水(WG)、寡照(SG)和渍水+寡照(WS) 3种胁迫处理方式,并在小麦拔节期、孕穗期及灌浆期进行不同持续时间(5、10、15 d)的盆栽试验处理,研究冬小麦不同生育期内渍水寡照胁迫对冬小麦干物质分配和产量的影响。结果表明：拔节期WG处理和WS处理导致茎分配指数增加,绿叶分配指数降低;孕穗期WG处理导致穗与绿叶分配指数下降,WS处理茎分配指数最高而绿叶分配指数最低;灌浆期WG处理导致茎分配指数增加,而使穗分配指数降低,WS处理茎、绿叶、穗分配指数所受影响均较小。拔节期SG处理绿叶分配指数降低,茎分配指数增加,孕穗期SG处理穗分配指数降低,灌浆期SG处理造成穗分配指数下降和茎分配指数增加。拔节期WG处理对产量影响最明显,宁麦13号和扬麦23号分别减产37.4%和28.5%;孕穗期和灌浆期均以WS处理减产幅度最大,孕穗期WS处理宁麦13号和扬麦23号产量分别下降47.9%和36.0%,灌浆期2个品种分别减产49.1%和37.3%。综合而言,拔节期不同处理导致的平均减产幅度最小(19.5%),而孕穗期不同处理导致的小麦平均减产幅度最大(28.7%)。     

水稻栽培模拟优化决策系统(RCSODS)在N胁迫条件下的应用

通过构建施N量模块与土壤供N量模块 ,对水稻模拟优化决策系统 (RCSODS)中的群体光合生产模型进行了N素因子订正 ,使之具有更强的普适性。检验结果表明 :订正后的群体光合生产模型能较好地模拟N胁迫条件下水稻的生长与产量形成。该模型与水稻高产栽培的优化指标相结合 ,使RCSODS在制定稻田施N决策和水稻种植的信息化管理方面更为适用     

水稻叶曲线特征的机理模型

通过对水稻叶片的受力分析，推导了叶曲线方程，并进行了影响系数的参数化和方程求解。对叶曲线方程的灵敏度分析表明，方程较好地体现了叶长、叶宽、叶形、比叶重和叶片形变系数等参数对叶曲线的综合影响，与生产中水稻株型特征变化相一致。进一步利用三维数字化仪获得的不同品种类型水稻拔节期和孕穗期叶脉空间坐标试验数据对叶曲线方程进行了模拟分析，结果表明叶曲线方程可以合理而可靠地定量描述水稻叶曲线特征的动态变化规律。     

减数分裂期高温对水稻颖花结实率影响的定量分析

以华粳1号和特优559为材料, 于减数分裂期, 设置高温(31℃、33℃、35℃、37℃、39℃、41℃)及历期(1 d、3 d、5 d)处理, 每日高温持续时间5 h (8:40—13:40), 另设自然环境对照, 分析了高温及其持续期对水稻颖花相对结实率的影响。结果表明, 33℃以下的温度对两供试材料的结实率无明显影响, 此后随温度及持续天数的增加结实率将逐步降低; 高温下日相对颖花结实率与温度的关系可用二次方程描述, 而减数分裂期高温对颖花结实率的总影响为逐日相对颖花结实率的乘积。进一步结合温度日变化规律, 讨论了温度日变化下日相对颖花结实率的定量方法。     

水稻逐日开花量与结实率的估算方法

根据稻穗日开花概率和结实率的动态变化规律,结合稻田逐日始花穗的数量及其平均穗粒数和结实率等特征,提出了稻田逐日开花量和结实率的估算方法.并以华粳1号为试验材料,观察了其稻穗逐日开花量百分率及稻田逐日始花穗的数量、平均颖花数和结实率,估算了水稻花后逐日开花量及结实率.结果表明:华粳1号稻田日开花百分率呈左偏态分布,开花高峰期出现在始花后的4～9 d,日均开花量占总颖花的10%左右;而颖花结实率在开花后呈衰减变化.