不同水稻基因型籽粒产量与品质的生态变异研究

以日本和国际水稻研究所的9个水稻品种为材料,分别以武香粳9号和两优培九为对照,在江苏南京和云南丽江研究了不同水稻基因型的产量和品质特性及其生态变异性.结果表明,丽江点水稻产量显著高于南京点,丽江点单位面积穗数极显著高于南京点,其他构成因素在两生态点间差异较小.通径分析表明,每穗颖花数是限制丽江点水稻产量的主要因素,南京点是有效穗数.基因型、生态环境及其互作均对产量和产量构成因素及稻米品质性状有显著或极显著的影响,稻谷产量、穗数和结实率主要受生态环境的影响,每穗颖花数受基因型控制,千粒重受基因型或环境的独立影响;糙米率、整精米率主要受生态环境的调控,直链淀粉含量、碱消值和蛋白质含量主要受基因型控制,垩白米率受基因型和基因型环境互作的共同调节.丽江点整精米率和直链淀粉含量较高,垩白米率和糊化温度偏低,表明丽江点稻米品质稍优于南京点.     

农田精确施肥决策支持系统的设计和实现

 采用GIS组件Mapobjects,以作物管理知识模型为智能决策支撑,将GIS、GPS和模型进行耦合与集成,建立基于田区作物产量、土壤养分和苗情监测的农田精确施肥决策支持系统。本系统可接受GPS信号、录入与修改属性数据,查询和分析农田信息的时空差异,生成基于田区差异的肥料运筹和播种密度处方。系统在南京六合水稻示范区进行了模拟应用。结果表明,该区在产量提高的同时,施氮量由采用农户常规管理220 kg·ha-1减少为183.4kg·ha-1,在空间尺度上,既有效补充了严重缺氮的地块,也避免了在不需再投或只需少投     

油菜产量目标设计与品种选择的知识模型

运用知识工程和系统建模方法，在综合考虑决策点光温生产潜力、历史平均产量水平、土壤肥力、肥水管理水平和生产技术水平等诸多因子对增产系数影响的基础上，通过动态量化增产系数，建立了具有时空适应性的油菜产量目标设计知识模型；通过定量计算油菜品种特征值与环境因子和生产需求之间的符合度，建立了适宜品种选择的量化知识模型。利用南京、郑州和保定3个不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型资料对产量目标设计模型进行了实例分析；利用南京、仪征、如皋、郑州和保定5个不同生态点常年逐日气象资料以及13个不同品种资料对品种选择知识模型进行了实例分析。结果表明，所建知识模型具有较好的决策性和广适性。     

基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究

为探究基于临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的可行性,基于不同生态区开展的不同品种及氮肥水平的小麦试验,结合小麦临界氮浓度曲线(N_c=4.16W~(-0.41)),构建了拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期四个关键生育时期下,小麦氮营养指数(NNI)、氮素需求量(NR)及相对产量(RY)三者间的关系模型,并进行了验证。结果表明,在江苏地区,当总施氮量在120～180kg·hm~(-2)时,小麦的氮素需求量最接近于0,氮营养指数最接近于1,为最优的氮素施用量。氮营养指数与氮素需求量(NNI-NR)在小麦生长的各关键阶段存在极强的线性关系(R~2=0.93～0.97);相对产量与氮营养指数(RY-NNI)在各生育时期呈现线性加平台关系,在开花期表现最好,R~2=0.86;相对产量与氮素需求量(RY-NR)的拟合关系在抽穗期表现最好,R~2值为0.72。NNI-NR验证结果与建模结果一致,即在各时期均表现良好,其中拔节期相关关系最强;但RY-NNI和RY-NR验证结果显示两模型分别在开花期和抽穗期预测效果表现最佳。综上,所构建的NNI-NR、RY-NNI和RY-NR三种模型均具有良好的拟合优度和稳定性,运用基于临界氮浓度曲线的小麦氮营养指数和确立的相对产量水平,可以较好地估测当季的小麦氮素需求量,并进行小麦田间氮素精确管理。     

农田能量投入产出规律的研究

农田人工辅且能投入与能量产出或能量产投比之间都遵循一元二次回归模型,随着辅助能投入增加,产投比和总产出都会出现一个最大值,两个个最大值对应的投能水平之间为合理投能区间。半干旱生态条件下,水的增产作用相对大于肥的增产作用,水分条件对投间为全副理投能区间。半干旱生态条件下,水的增产作用相对大于肥的增产作用,水分条件对投肥水平有重要制约作用,直接影响投肥效果,自然辅助能与人工辅助能在作用上有互补性。     

基于知识模型的作物适应性评价专家系统设计

系统引入了知识模型概念,建立了以知识模型为特征的知识系统,将知识工程、数据库有机结合,采用正向与反向相结合的推理控制策略,建立了基于知识模型的作物适应性评价专家系统,实现了作物适应性评价的计算机辅助决策,具有较强的跟踪解释能力。用本系统对江苏省地区小麦适应性还进行了实例分析。     

基于作物模型的专家系统预测和决策功能的结合

本文从作物系统分析入手，论述了作物模型和专家系统的基本特征及关系，指出了基于作物模型的专家系统的功能优势，结构特点和应用价值。     

氮肥用量对小麦子粒产量和品质的影响

1984—1986年在淮北采用淮麦11号和郑州743品种,以亩产400—500公斤高产栽培施肥模式,研究了施氮量对产量和子粒品质的效应。结果表明:(1)玉米、稻茬麦亩施氮17.5—20公斤和22.5公斤,产量构成三因素组合最佳,产量最高,分别达450—533公斤和401公斤。施氮量与产量呈二次曲线关系,并求得最高产量施氮量为20—21公斤,最经济施氮量为17—18公斤。(2)本试验采用的推广品种和施肥模式,亩施氮量适当增加至17.5—22.5公斤,较不施氮处理提高子粒蛋白质含量2—3％,亩蛋白质和湿面筋产量分别增加1.29—2.16倍和1.75—2.9倍,同时子粒产量可提高77—158％。     

基于主题图的农业模型描述与表示方法

为了提升不同学科模型资源的共享与管理能力,提出了一种新的农业模型描述与表示方法。它以模型组件描述信息为元数据来生成不同层次主题图。首先分析农业模型特征,建立农业模型与模型组件之间的映射关系;然后,抽取农业模型组件刻面与关联描述信息,构建了农业模型组件描述模型（DM-AMC）,进一步将DM-AMC表示为主题类型、关联类型、事件类型以及关联角色;最后,通过实例化并采用匹配融合算法生成了面向农业模型组件的主题图（TM-AMC）。研究以作物生育期模型为例,生成了统一描述与可动态扩展的原子主题图XTM文档。通过对农业模型信息的统一描述,并以DM-AMC为基础生成多层次、便于统一访问的TM-AMC,可提升农业模型信息的全局共享与管理能力。     

作物生长模型分布式并行调度方案的比较

为了提高作物生长模型的计算速度,论文提出了多种分布式并行调度方案。综合分析了田块尺度下作物生长子模型以及子模型内部组分的数据依赖关系和计算流程。以流水线技术和分治策略为基础,分别在模型组分层、子模型层和驱动数据层设计了不同的分布式并行调度方案。在WCCS2003（Windows Compute Cluster Server 2003）组成的PC集群环境下,分别采用了OpenMP、MPI_OpenMP混合以及MPI编程模型实现了多种调度方案的并行模拟。并行加速比的实验分析表明,优化后的子模型层并行调度方案,在6个双核CPUs组成的PC集群上的平均加速比可达到8.2,更接近模型并行计算加速比的预测值。在分布式集群环境下,采用基于MPI的子模型层中等粒度的并行调度方案具有更快的计算速度,更适合于作物生长模拟系统。