水稻地上部单位器官物质分配过程的定量模拟

 【目的】定量描述水稻植株地上部单位器官（叶片、叶鞘、节间、稻穗）干物质的动态分配过程,为作物形态建成模拟和可视化表达奠定基础。【方法】通过不同水稻品种和水氮试验中主茎和分蘖单位叶片、茎鞘及穗的干物质与水分及氮素含量的连续观测和定量分析,构建水稻地上部各单位器官干物质分配指数动态模型。【结果】模型采用线性和指数方程描述了叶片、茎鞘及穗单位器官分配指数随GDD的动态变化过程;分别用指数方程及一元二次方程描述了叶片、茎鞘及穗最大单位分配指数随不同叶位、鞘位以及穗位的动态变化过程;另外,以叶片、茎鞘及穗的氮素和水分因子法分别描述了水氮限制对各单位器官干物质分配过程的定量影响。利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了初步的测试和检验,主茎与分蘖各单位器官干物重的观测值与模拟值的根均方差分别为0.93、0.81及6.8 kg•ha-1。【结论】本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同茎蘖各单位器官干物质动态的变化过程。     

花后高温和水分逆境对小麦籽粒蛋白质形成及其关键酶活性的影响

以2个蛋白质含量不同的小麦品种扬麦9号和豫麦34为材料,在人工气候室条件下研究了花后高温和水分逆境对小麦籽粒蛋白质合成关键酶活性及籽粒蛋白质组分含量的影响。结果表明,籽粒蛋白质及其组分含量显著受温度、水分和温度×水分互作的影响,且温度的影响大于水分及温度×水分的影响。高温提高了籽粒蛋白质含量,但降低了谷/醇比。无论高温或适温下,干旱胁迫均提高籽粒蛋白质含量。谷/醇比在适温干旱下升高,高温干旱下降低;渍水降低籽粒蛋白质含量和谷/醇比。籽粒蛋白质含量在高温干旱下最高,适温渍水下最低。在温度和水分逆境下,籽粒醇溶蛋白和谷蛋白的变化是导致蛋白质含量和谷/醇比差异的主要原因。高温和水分逆境均降低旗叶谷胺酰氨合成酶（GS）和籽粒谷-丙转氨酶（GPT）活性,不同温度条件下酶活性均表现为对照>干旱>渍水。高温和水分逆境对蛋白质合成关键酶活性的影响在不同品种间存在差异,适温下,豫麦34旗叶GS活性易受水分的抑制;扬麦9旗叶GS活性易受高温的抑制。高温下,豫麦34旗叶氮代谢受高温影响较大,而扬麦9则更易受水分胁迫影响。     

施氮量对小麦籽粒HMW-GS及GMP含量动态的影响

采用SDS-PAGE电泳和切胶比色进行亚基定量的方法,研究施氮量对2个小麦品种胚乳部分HMW-GS和GMP积累的影响。结果表明,高蛋白小麦品种徐州26在花后14 d HMW-GS就开始形成,低蛋白品种宁麦9号在花后21 d才开始形成。增施氮肥对小麦灌浆前期HMW-GS的形成作用不明显,而有利于徐州26 HMW-GS积累速度的提高和HMW-GS快速积累期的     

不同栽培措施对小麦籽粒戊聚糖含量的影响

在大田和池栽条件下,以徐州26、宁麦9号、扬麦10号和扬麦9号为试验材料,研究了播期、库源改变和水氮互作对小麦籽粒戊聚糖含量的影响。结果表明,早播或迟播均能显著提高籽粒戊聚糖的含量,分别比适播提高2.13%和8.07%;去小穗处理（减库）显著降低籽粒戊聚糖含量,而剪叶处理（减源）极显著提高籽粒戊聚糖含量,两种情况均存在品种间差异;花后渍水显著提高籽粒戊聚糖含量,提高施氮量则降低其含量,但其降幅随施氮量增加而变小;追施氮肥极显著降低小麦籽粒戊聚糖含量。研究结果表明,栽培措施可能在很大程度上主要通过影响籽粒千粒重调控了戊聚糖含量。     

小麦抽穗后生理发育时间的计算与生育期的预测

采用每日热效应和基本灌浆期因子计算生长后期生理发育时间,并预测抽穗、开花和成熟等生育期。每日热效应是指受每日温度和品种温度敏感性影响的生育促进因子,其中温度效应用正弦函数来表达,而曲线的陡度用温度敏感性来调节。基本灌浆期因子是指小麦在最适条件下由灌浆至成熟所需的相对时间长短。通过调节品种的温度敏感性和基本灌浆期因子来统一不同小麦品种到达抽穗、开花和成熟的生理发育时间。结果表明,生理发育时间恒定的原     

小麦叶片出生与穗分化关系的研究

 以小麦冬性品种京411和春性品种扬麦158为材料,于9月30日(早播)、10月30日(适期播种)和3月2日(晚播)分期播种。研究得出,叶龄与穗分化时期的对应关系因品种、播期而异;叶龄余数与主要穗分化时期的关系在适播条件下品种间十分接近;叶龄指数与穗分化的关系因品种而异,但不同播期间差异较小。结果初步揭示了小麦叶龄、叶龄余数、叶龄指数与穗分化进程的相互关系,为作物栽培调控和生长模拟提供了依据。     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

烤烟成熟鲜烟叶生化组分高光谱估算方法筛选

为实现实时无损快速预测鲜烟叶的品质生化组分、筛选估算生化组分最佳的方法,使用ASD Fieldspec FR2500对烤烟成熟鲜烟叶进行了反射率、透射率光谱测定和常规生化组分分析。对可见近红外波段(350～1650 nm)单波段光谱和选用已有100种光谱指数共两类光谱参量进行了与生化组分之间线性函数、幂函数、指数函数共3种形式相关分析和基于决定系数的筛选。结果表明,对于叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、钾估算方法分别是Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.81)、光化学指数2(PRI₂) (R²=0.80)、Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.83)、1420 nm吸收峰开始位置(λs₁₄₂₀) (R²=0.67)的线性拟合最优。对于总糖、比叶重、氮、烟碱最优方法分别是在532 nm反射率一阶微分线性拟合(R²=0.54)、在1423 nm透射率线性拟合(R²=0.45)、在666 nm反射率倒数对数一阶微分的幂函数拟合(R²=0.44),在1135 nm反射率倒数对数二阶微分的线性拟合(R²=0.20)。通过筛选的光谱方法可以评估烟叶的品质状况。     

不同施氮条件下小麦冠层的高光谱和多光谱反射特征

为了更好地利用冠层反射光谱特征监测小麦生长及氮素营养状况。以宁麦9号、淮麦20、徐麦26和扬麦10号四个小麦品种为材料,通过田间小区试验,研究了不同小麦品种在不同生育时期和不同氮素水平下冠层反射光谱的变化规律。结果表明,相同氮素水平下不同小麦品种冠层反射光谱的反射率有差异,且近红外部分差异较明显。小麦从拔节开始,随生育期的推进,冠层反射光谱在可见光波段的反射率先降低然后升高,以孕穗期反射率最低。随着叶片的逐渐变黄。反射率又增大,并且绿光波段的反射峰也逐渐消失。而近红外区反射率则表现出相反的趋势,以开花期为分界,先上升然后下降,直到成熟前降为最低。随着施氮水平的提高,冠层反射光谱在近红外反射平台（750-1300nm）的反射率呈上升趋势,而可见光部分反射率则下降,并且反射光谱的绿峰和红边位置也随着施氮水平的提高分别向蓝光方向（波长变短）和红光方向（波长变长）移动。