早熟优质陆地棉新陆早42号的高产机理

研究了早熟陆地棉新品种新陆早42号的叶面积指数、冠层结构、单叶光合速率和干物质积累与分配等特征.结果表明:单株结铃性强、总铃数高、干物质积累量大是新陆早42号高产的重要因素.对常规陆地棉而言,当收获株数在20万株/hm2左右时,其获得高产的生理指标条件为:盛铃期叶面积指数达到4.27～4.44,盛铃期、吐絮期群体漏光损失小,吐絮期生殖器官重占地上部干物质积累量的59％ ～ 61％.     

基于光谱参数估算滴灌小麦干物质氮肥偏生产力和农学效率

为了解应用遥感技术估测滴灌小麦氮肥利用效率的可行性,以新春17号、新春6号和新春22号为材料,通过大田试验,分析了不同施氮处理下小麦干物质氮肥偏生产力(RDN)和干物质氮肥农学效率(DMA En)与光谱参数的相关关系,并建立小麦RDN和DMAEn的光谱参数估算模型.结果表明,在分蘖、抽穗和开花期RDN与绿度植被指数和比值植被指数呈极显著正相关,在拔节和抽穗期DMAEn与土壤调整比值植被指数和归一化差值植被指数呈显著正相关.光谱参数估算模型的均方根误差为7.64～33.31,说明利用光谱参数可以有效地估算小麦氮肥利用效率.     

施氮量对等行距密植棉花气体交换和叶绿素荧光特性的影响

【目的】 研究施氮量对等行距密植棉花光合特性及产量的调节机制,为等行距密植模式下棉花高效氮肥管理提供理论依据和实践指导。【方法】 以早熟棉品种新陆早64号为材料,设5个施氮量(N)处理:N₀(0 kg/667 m²)、N₈(8 kg/667 m²)、N₁₆(16 kg/667 m²)、N₂₄(24 kg/667 m²)和N₃₂(32 kg/667 m²),测定棉花关键生育时期的气体交换参数、叶绿素荧光参数、产量及其构成因子。【结果】 不同施氮量条件下单铃重无显著差异,总铃数和产量以N₁₆和N₂₄处理较高、N₀和N₈处理最低。盛花至盛铃后期,N₁₆、N₂₄和N₃₂处理的净光合速率始终均处于较高水平,但N₁₆和N₂₄处理盛铃期的蒸腾速率和气孔导度显著低于N₃₂处理,胞间CO₂浓度显著高于N₃₂处理。不同施氮量处理的最大光化学效率在盛花至盛铃期无显著差异,但N₀和N₈处理的最大光化学效率在盛铃后期显著低于其他处理,N₁₆和N₂₄处理的实际光化学效率和光化学猝灭系数在盛铃后期保持较高值,且N₁₆处理的非光化学猝灭系数在盛铃至盛铃后期显著低于N₂₄和N₃₂处理。【结论】 在等行距密植条件下,施氮16~24 kg/667 m²有利于保持花铃期叶片较高的光合能力,维持盛铃后期叶片对光能的利用,获得较高的棉花产量。     

数字图像估测棉花光合有效辐射吸收比例

研究利用数字图像技术估测棉花光合有效辐射吸收比例的方法,以期为棉花生长状况的动态监测提供依据。2013-2014年设置不同株行距配置试验,在棉花关键生育时期通过数码相机、线性光量子传感器分别测定棉花覆盖度和光合有效辐射吸收比例。结果表明,不同配置方式下,fCover和fAPAR的季节变化规律基本一致,生育后期由于非绿色器官的增多致使低估fCover;fCover与fIPAR和fAPAR呈线性的极显著正相关,与LAI和干物质呈指数的极显著正相关;综合分析2a数据,建立图像覆盖度估测fAPAR的模型(R2=0.895,SE=0.076);根据独立试验数据对估测模型进行检验的结果显示,模型的决定系数(R2=0.964)较高且预测误差(RMSE=0.058)较小。因此,图像覆盖度是一种简便、快捷、有效地估测棉花光合有效辐射吸收比例的方法。     

基于光谱参数的棉花叶面积指数监测和敏感性分析

研究棉花冠层光谱参数对不同叶面积指数的响应,建立棉花叶面积指数光谱参数最佳估测模型,并对所选光谱参数进行敏感性分析.利用高光谱仪测定不同时期不同叶面积指数条件下的棉花冠层光谱反射率.结果表明,694 nm和1099nm分别为可见光和近红外波段区域内与叶面积指数相关性最好的波段,并用于改进前人所建立的光谱参数;宽范围动态...     

机采模式下耐旱性不同棉花品种冠层特性对滴水量的响应

【目的】 研究等行距密植机采模式下不同耐旱性棉花品种冠层特性对滴水量的响应及作用机理,为干旱区棉花节水灌溉和耐旱性品种选择提供理论依据。【方法】 选用耐旱性强的品种新陆早22号和耐旱性弱的品种新陆早17号为试材,设亏缺滴灌(W₁)、限量滴灌(W₂)、常规滴灌(W₃)处理,研究滴水量对耐旱性不同棉花品种棉花冠层结构、光分布、群体光合和呼吸速率以及产量的影响。【结果】 叶绿素含量(Chl)、群体光合(CAP)和呼吸速率(CR)随滴水量的增加呈显著上升趋势,在W₃处理下表现为最大值,其中新陆早22号在盛花至盛铃后期上述参数在W₂、W₃条件下无显著差异,但均显著低于W₁处理;冠层开度(DIFN)和冠层PAR透过率则随滴水量的增加呈下降趋势,各处理间均表现为W₁>W₂、W₃;新陆早17号和新陆早22号分别在W₃、W₂处理下籽棉产量最高,W₂处理下水分利用效率最高。品种间,新陆早22号的Chl、叶面积指数(LAI)、CAP和CR在盛花至吐絮期比新陆早17号高0.8%~10.5%、3.4%~15.0%、1.3%~16.7%、2.9%~22.9%,籽棉产量和水分利用效率分别比新陆早17号高8.9%、9.2%。籽棉产量与LAI、CAP、CR、Chl均呈正相关,与DIFN呈负相关。【结论】 在等行距密植条件下,根据棉花品种对水分的敏感性不同,灌水量控制在3 900~4 800 m³/hm²时,可以使棉花在生育中期维持较高的叶绿素含量和叶面积指数、适宜的冠层开度以及均匀的光分布,促进光合速率的提升,在不显著降低棉花产量的前提下提高水利用效率。     

基于无人机多光谱影像的病害棉田产量损失估算

该研究利用无人机多光谱遥感影像对棉花黄萎病造成的产量损失进行估算,为棉花黄萎病预防和防治提供依据。对病害棉田进行调查,获取无人机多光谱影像及地面产量损失数据,利用相关系数法及灰度值标准差法分别筛选识别病害棉株的最佳植被指数、最佳波段组合;基于筛选的结果建立棉田综合影像（最佳波段组合与差值植被指数综合影像）,利用支持向量机径向基核函数分类法对病害棉田原始影像和综合影像进行产量空间分布分析及产量损失估算。结果表明,无人机多光谱影像识别病害棉田的最佳植被指数、最佳波段组合分别是差值植被指数（相关系数为-0.86）、波段B3（550～10 nm）、B5（656～10 nm）、B8（800～10 nm）的波段组合(B3-B5-B8)（最佳指数因子为153.44）;综合影像较原始影像更能准确识别病害棉田产量空间分布情况（总体精度为96.64%,Kappa系数为95.61%）,不同病害严重度（健康b0、轻度b1、中度b2、重度b3、极严重b4）对应棉田面积比例分别为7.81%、23.78%、29.20%、13.92%、17.43%;综合影像对病害棉田产量损失量估算效果最好,不同病害严重度（b0、b1、b2、b3、b4）对应棉田产量损失率分别为0、22.80%、31.32%、49.02%、76.33%,预估籽棉损失量达4 260.01 kg,损失率为49.16%,皮棉损失量达2 267.18 kg,损失率为54.51%。与病害胁迫棉田产量损失估算值相比,实际棉田籽棉损失率高6.28%,皮棉损失率高4.48%。病害胁迫棉田产量估算值与实际棉田收获值差异不显著,能够准确实现病害棉田产量损失估算。研究结果可为无人机遥感监测作物病害造成的产量损失提供理论依据和参考。     

利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分

通过对棉田土壤盐分的光谱反演研究,为土壤盐渍化遥感动态监测提供可能。利用ASD地物光谱仪测定新疆兵团第六师共青团农场盐渍化棉田土壤光谱,结合土壤化学参数分析确定反映棉田土壤盐渍化程度的敏感波段,构建最佳盐分指数对棉田土壤盐分进行监测。结果表明,随盐渍化程度(0.084~1.659 g·kg-1)的加重,土壤光谱反射率呈上升趋势,在近红外区(1350~1850 nm)差异尤为显著,该波段范围光谱反射率与土壤盐分呈极显著相关(r=0.880**),且对土壤盐分响应敏感,为识别盐渍化土壤的敏感波段;选择盐渍化光谱敏感波段建立了盐分指数SI1,BI,SI2,NDSI,SI3监测棉田土壤盐渍化的模型,其中SI1和BI的RMSE分别为0.151和0.149、RE为7.5%和6.3%,预测能力强,可推荐为棉田土壤盐分监测的最佳模型。     

氮肥对棉花应用增效缩节胺封顶效果的影响

为明确棉花施N对DPC~+(1,1-二甲基哌啶鎓氯化物;1,1-Dimethyl-piperidinium chloride)化学封顶效应的影响,以新陆早53号为材料,于2013—2014年在新疆石河子地区进行田间试验。研究结果表明,施N量对棉花株高和果枝数影响不大,但显著影响棉花的产量。中N(300kg/hm2)处理子棉产量最高,较低N(150kg/hm~2)和高N(450kg/hm~2)分别增加23.5%和6.6%。棉花株高和果枝台数随DPC~+剂量的增加而下降,不同剂量DPC~+的株高较CK增加4.8~11.6cm,果枝数增加3.8~4.6台。中剂量(750mL/hm2)DPC~+处理的平均产量与CK基本持平,高剂量(1 050mL/hm~2)略有降低,低剂量(450mL/hm~2)的较CK降低6%~9%。中N中剂量DPC~+的产量是所有处理中(包括CK)最高的,主要原因在于干物质向经济器官的分配较多。低N和高N量下,分别以低剂量DPC~+和高剂量DPC~+的产量相对较高。施N量和DPC~+对棉花纤维品质无显著影响。棉花生产中需要根据N肥用量确定适宜的DPC~+剂量进行化学封顶。     

基于改进光谱角算法的小麦产量监测研究

[目的]基于小麦生长发育关键时期的近地面高光谱数据和收获实测产量数据,利用改进的光谱角算法进行冬小麦产量估测.[方法]选择2个小麦品种,设置4个氮素水平处理,根据氮素营养对小麦冠层可见光和近红外光谱影响较大的特点,构建监测小麦冠层氮素营养的光谱角算法.[结果]氮素营养对小麦产量差具有比产量更明显的差别,不同小麦品种在不同生育时期和氮素水平下光谱角变化有明显的差异,小麦生育前期的光谱角变化较小,生育后期光谱角增加,末期光谱角降低,不同氮素水平之间表现出NO-2>N0-3>NO-1.光谱角与小麦产量呈明显的二次线性关系,拟和方程决定系数为0.7844,达到极显著水平.[结论]利用光谱角进行小麦产量监测是可行的.