不同氮收获指数水稻基因型的氮代谢特征

采用土培盆栽试验,以3个氮收获指数(NHI)有显著差异的水稻基因型4434(低NHI)、滇瑞302(中NHI)和余赤23(高NHI)为材料,研究了灌浆期叶片、穗颈和籽粒的氮代谢特点及与NHI的关系。结果表明,各基因型的籽粒产量、收获指数和籽粒氮积累量与NHI的变化一致,均以余赤231最大。花后植株氮素转运量表现为4434<滇瑞302<余赤231,基因型间差异极显著,而氮素转运率和转运氮的贡献率差异较小。成熟期水稻茎叶和籽粒的全氮含量、蛋白氮和非蛋白氮含量均表现为4434<滇瑞302<余赤231,全氮含量和蛋白氮含量存在显著差异,而非蛋白氮无显著差异;余赤231茎叶蛋白氮积累量显著低于4434和滇瑞302,而籽粒蛋白氮积累量显著升高,是高NHI水稻氮积累的主要特征。余赤231灌浆期叶片和籽粒谷氨酰胺合成酶(GS)和谷氨酸合成酶(GOGAT)活性显著高于4434和滇瑞302,有利于叶片游离氨基酸合成及外运,使得穗颈节伤流强度和游离氨基酸含量升高,为籽粒氮素积累提供了物质基础;同时,较高的籽粒GS和GOGAT活性促进了籽粒蛋白质合成,提高了NHI。逐步回归表明,灌浆期较高的穗颈伤流游离氨基酸含量是高NHI水稻氮代谢的主要生理特征,与较高的花后氮转运量和籽粒蛋白氮积累量可共同作为水稻氮素高效管理和遗传改良的可靠指标。     

棉花冠层高光谱指数与叶片氮积累量的定量关系

利用冠层高光谱反射率及演变的多种高光谱植被指数(VI),分析了不同施氮水平下不同棉花品种叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系,建立了棉花叶片氮积累量的敏感光谱参数及预测方程。结果显示,棉花叶片氮积累量和冠层高光谱反射率均随不同施氮水平显著变化;棉花叶片氮含量的敏感光谱波段为600~700 nm的红谷波段和750~900 nm的近红外波段,叶片氮积累量与光谱指数NVD672有密切的定量关系,且不同品种可以用统一的方程来描述,从而为棉花氮素营养的监测诊断与精确施肥提供了技术支持。     

小麦叶片叶绿素荧光参数与反射光谱特征的关系

以宁麦9号(低蛋白质含量)、淮麦20(中蛋白质含量)和豫麦34(高蛋白质含量)为试材,设0~300 kg hm^-2不同施氮水平,经2003—2004年和2004—2005年田间试验,对小麦顶部4张叶片叶绿素荧光参数和反射光谱特征的变化规律及其相互关系进行了分析。结果表明,小麦叶片叶绿素荧光参数F_v/F_m和F_v/F_o随施氮水平提高呈上升趋势,同时叶片光谱反射率在不同施氮水平、叶位和生育期均有明显差异。小麦植株顶1叶和顶2叶反射光谱在可见光区（520~680 nm）和近红外区（750~850 nm）与叶绿素荧光参数稳定相关。顶端2张叶片的植被指数DVI(750, 550)、DVI(735, 690)和TVI(750, 670, 550)与荧光参数F_o、F_m、F_v、F_v/F_m、F_v/F_o、F_s、F_m’、F_o’、F_v’、F_v’/F_m’的相关性均较好,其中DVI(750, 550)的相关性最好,且回归系数在不同品种和不同生育期之间没有显著差异。表明利用小麦叶片反射光谱监测其叶绿素荧光参数是可行的。     

节水灌溉条件下氮肥对粳稻稻米产量和品质及氮素利用的影响

以常规粳稻品种9325为材料,研究了大田条件下不同灌溉方式和氮素水平对水稻氮素利用及稻米产量和品质的影响。节水灌溉显著降低了单位面积有效穗数、整精米率、粗蛋白含量以及胶稠度,提高了垩白性状指标和直链淀粉含量,中高氮水平对产量影响不显著;同一灌溉方式下增施氮肥,显著提高了稻米整精米率、粗蛋白含量、垩白米率及垩白度,增加了胶稠度,减少了直链淀粉含量。节水灌溉下氮素干物质生产效率和氮素运转效率提高,氮素产谷效率则对水分反应不敏感;施氮量增加,水稻氮素积累总量及氮素转运效率与施氮量呈单峰曲线关系,随施氮量提高,氮素干物质生产效率、氮素产谷效率及氮素收获指数下降。     

以冠层反射光谱监测水稻叶片氮积累量的研究

作物氮素状况是评价作物长势、估测产量与品质的重要参考指标,对作物氮素精确诊断与管理具有重要意义。本文以不同施氮水平下的4年田间试验为基础,研究了水稻叶片氮积累量与冠层反射光谱的定量关系。结果显示,在冠层单波段反射率中,460 nm、510 nm及760~1 100 nm的光谱反射率与冠层叶片氮积累量的相关性较好;近红外波段(     

基于顶端发育的小麦产量结构形成模型

小麦产量由单位面积穗数、每穗粒数与粒重构成。本研究以试验资料为基础,通过定量分析小麦茎顶端发育过程及其与环境因子和品种特性的动态关系,构建了小麦穗粒发育与结实的模拟模型,包括对叶原基数、叶片数、小穗原基数、小穗数、籽粒数及籽粒重的预测;进一步结合茎蘖发生与穗数决定模型,最终建立了小麦产量结构形成的模     

棉花蕾铃生长发育和脱落的模拟研究

采用车箱理论方法,根据棉花生长发育过程中光合产物的源、库、流关系和供需平衡,定量模拟了不同品种、播期棉花蕾铃发育和脱落动态。结果显示,棉花单株蕾数、成铃数、吐絮铃数的模拟值与观察值之间的RMSE分别平均为3.36、1.57和1.04（个）;单铃重的RMSE为0.15 g;脱落率的RMSE为8.15%。表明应用本系统模拟蕾铃发育和脱落     

冬小麦叶片生长特征的动态模拟

叶片形态生长特征是作物群体发育动态的重要内容,在很大程度上决定了作物冠层内的光分布、CO₂传输及光合生产等^[1,2],同时也是作物生长诊断及遗传育种等多个研究领域的重要生理指标^[2]。近年来,随着农业信息技术的飞速发展和虚拟现实技术在农业上的应用,使得建立作物形态建成模拟模型和虚拟作物生长系统成为可能,其中前者是后者的基础,也是当前数字化可视化农作系统研究的关键技术。迄今为止,关于作物叶片形态生长特征的模拟虽有报道^[3~10],但由于禾谷类作物的叶片形态的复杂性、可变性以及形态指标的难获取性,准确描述禾其变化特征仍是有待研究解决的一个难点^[1]。在其描述中,叶长、叶形、叶面积是最主要的决定因素,对作物的个体和群体形态建成产生直接的影响^[1,3]。为此,本研究以冬小麦为试材,通过对不同株型冬小麦品种不同叶位叶片生长特征的连续观察和定量分析,构建冬小麦叶片生长特征的动态模拟模型,包括叶长、叶形和叶面积生长动态,以期为虚拟小麦生长系统的建立提供技术基础。     

《农业信息学》课程建设的实践与思考

《农业信息学》是南京农业大学面向农业生产类本科专业开设的专业选修。高等农业院校在新的教育教学形势下开设《农业信息学》课程,需要规范教学内容、教学方法和考核体系,明确课程建设面临的主要问题和解决方法,为培养我国高素质农业创新型人才作出重要贡献。     

冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型

在分析和提炼油菜栽培理论与技术研究资料的基础上，通过定量描述冬油菜绿色面积指数动态与品种类型、生态环境和生产技术水平之间的动态关系，运用系统工程与动态建模的方法，以基于生理发育时间的动态生长度日为主线，建立了系统化和广适性的冬油菜适宜绿色面积指数动态设计的知识模型，它包括群体叶面积指数动态和角果面积指数动态。利用不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型、不同产量目标资料对所建知识模型进行了实例分析，结果表明知识模型对不同条件下冬油菜适宜绿色面积指数的设计具有较好的可靠性和适用性。