冬小麦籽粒可溶性糖和淀粉含量的动态变化

本研究以不同品种的冬小麦为对象,在不同种植密度条件下,分析了开花期籽粒可溶性糖和淀粉含量的变化规律。结果表明,在整个灌浆期,两个品种冬小麦籽粒中的可溶性糖含量均表现为下降趋势,并且在花后15 d前表现为下降迅速,花后20 d逐渐趋于缓慢;淀粉含量则表现为上升趋势,且以开花至花后15 d上升明显。研究结果可为冬小麦调优栽培提供理论依据。     

农作物冷冻害遥感监测研究进展

当前全球极端天气气候事件发生的频率和强度增大,造成的灾害损失不断增加。其中,冷冻害是作物常见的灾害之一,农业部门及各地方政府等相关部门都对农作物灾害的实时监测极为关注。遥感技术的发展为作物冷冻害的监测和预报提供了快速、无损、大面积监测的手段。本文对作物冷冻害遥感监测的主要研究进展进行了综述,并归纳了作物冷冻害遥感监测的主要技术方法。目前国内外关于农作物冷冻害遥感监测,在监测机理、精度、实时性和实用化等方面还存在着较大的不足,还有待于深入研究。对此提出了进一步加强光谱响应机理研究、空基和地基相结合、多源多时相数据互补的解决对策,并进行了展望。     

基于光谱植被指数的冬小麦叶绿素含量反演

植物功能叶的SPAD值与其氮素和叶绿素有较强的相关性,研究功能叶SPAD与其冠层光谱的关系,对实现植株叶绿素含量快速、无损检测具有重要意义。本文通过对冬小麦生育期的冠层原始光谱进行一阶导数变换,研究其功能叶片SPAD值与冠层光谱的相关性,对监测冬小麦叶绿素含量的敏感波段进行了提取,并建立了叶绿素含量与冠层反射光谱的定量关系。结果表明,基于小麦冠层原始光谱反射率、冠层光谱导数反射率与SPAD的相关系数曲线,提取的各形式下冬小麦叶绿素含量的敏感波段分别为500、690、760和470、630、723nm;并构建了冬小麦叶绿素含量的预测模型,以FDNDVI(630,723)预测模型较好,其R2可达0.9485,模型验证参数R2、MRE和RMSE分别为0.8099、0.0294和1.805,拟合效果较好,表明该模型能有效地对冬小麦叶绿素含量进行预测。该研究结果可为冬小麦长势监测提供一定的理论参考。     

不同糜子品种对低氮胁迫的生物学响应

采用溶液培养的方法,研究了低氮胁迫下不同糜子品种苗期生物学性状、 氮素吸收利用效率差异及与根系形态生理指标之间的相关关系。 结果表明, 低氮胁迫下,糜子地上部生长受抑程度大于根部,植株氮累积量降低但氮利用效率明显提高。晋黍7号株高、 叶面积、 茎叶干重、 根干重、 总根数、 总吸收面积和活性吸收面积下降幅度在所测试品种中均最小, 其总氮累积量分别是晋黍1号、 晋黍5号、 晋黍8号的1.35、 1.50、 1.39倍,根系氮累积量/总氮量的百分率增加的幅度和地上部氮累积量/总氮量的百分率下降的幅度均最低,分别为9.75% 和 3.47%; 植株氮利用效率比晋黍1号、 晋黍5号、 晋黍8号分别高20.92%、 12.44%、 14.83%。晋黍7号较其他品种更耐低氮胁迫。低氮胁迫下,糜子根系干重、 总根长、 总吸收面积与总氮累积量呈显著线性相关,表明低氮胁迫下,根系形态生理指标对氮素吸收效率起重要作用。     

土壤含水量、温度对Bt棉间苗叶、蕾Bt蛋白降解的影响

为了解土壤环境因子对Bt棉Bt蛋白降解的影响,为Bt棉生态风险性评价提供依据,室内采用ELISA法,研究了土壤不同含水量、温度影响下,Bt棉间苗叶、蕾Bt蛋白在土壤中的降解动态,并用指数模型对Bt蛋白降解动态进行拟合,估算了DT50和DT90。结果表明:不同含水量、温度条件下,Bt棉间苗叶和蕾Bt蛋白在取样第48 d,就降解了初始量的56.18%~93.26%,表明Bt蛋白前期在土壤中能快速降解,后期稳定下降。70%土壤持水量、35℃下Bt蛋白在前期降解最快,DT50(降解50%Bt蛋白所需时间)为12.29 d(间苗叶)和10.07d(蕾),DT90为41.06 d(间苗叶)和33.96 d(蕾)。适宜条件下,Bt蛋白在土壤中可被完全降解。土壤温度和含水量均会显著影响Bt蛋白在土壤中的降解。取样前期(32 d前)土壤温度和含水量对Bt蛋白降解有显著交互作用。温度是影响Bt蛋白降解的主要因子,同一含水量下,随温度升高,Bt蛋白降解速率加快。同一温度,100%土壤持水量条件下,Bt蛋白降解速率最慢,在较高温度(25℃和35℃),70%土壤持水量条件,Bt蛋白在前期(32 d或48 d前)降解速率显著快于50%土壤持水量条件。本研究表明,较高温度和适宜土壤含水量有利于Bt蛋白前期快速降解。     

糜子氮、磷、钾肥的效应及优化研究

为揭示糜子氮、 磷、 钾肥效应,并提出最优推荐施肥量组合,本试验采用3414不完全正交回归设计,对糜子氮、 磷、 钾肥合理配比施肥效应进行研究,同时对糜子产量进行肥效模型拟合,得出最优经济效益氮、 磷、 钾推荐施肥量。结果表明, 施用氮、 磷、 钾肥, 糜子增产效果显著,最高增产率可达52.31%,缺氮和高氮处理增产率最低,说明适宜的氮肥施用量是影响糜子产量的关键因子。氮、 磷、 钾肥间存在明显的交互作用,配合施用能提高肥效,三因素对糜子产量的影响大小顺序为氮＞磷＞钾,任一因素过量施用均会导致产量显著降低。根据一元二次肥效模型得出糜子氮（N）、 磷（P2O5）、 钾（K2O）的最优推荐施肥量分别为121.61、 78.09、 24.23 kg/hm2,适宜的氮、 磷、 钾施肥比例为1∶0.64∶0.20。     

优质绿豆栽培技术

1．选地与选茬口 种植绿豆以土层深厚、富含有机质和钙质、排水良好、保水力强的中性土壤最为适宜。适宜种植绿豆的前茬作物为禾谷类作物。如小麦、玉米、高粱、谷子等。     

基于GIS的荞麦芦丁含量生态区划研究

分析了荞麦芦丁含量与气象因子的关系,结合荞麦地理分布信息,筛选出影响芦丁含量的主要气象因子,利用Arc GIS软件的空间分析功能,对荞麦芦丁含量进行生态区划,并进行评述。结果表明,品种和生态区域对芦丁含量具有明显的影响,而温度、降水、日照时数是影响芦丁含量的主要生态因子。芦丁含量与8月上旬均温、7月大于30℃天数具有负相关性,与8月降水量、生育期日照时数具有正相关性。利用GIS对芦丁含量进行区划,将晋中市分为3个区,即高、中、低芦丁含量荞麦种植区,与实际状况基本符合。研究结果可为高芦丁含量荞麦生产基地的确定和区域化、规模化种植提供参考。     

基于SPA-MLR方法的土壤含水量光谱预测模型研究

以人工调配的不同含水量土壤的高光谱数据为基础,运用11种常规的变换方法对原始光谱反射率进行变换,使用连续投影算法(SPA)提取特征波段,然后建立多元线性回归(MLR)模型,并对不同模型进行评价比较,旨在选择监测土壤含水量的最佳高光谱模型,实现土壤含水量高光谱监测。结果表明,随着土壤含水量的增加光谱反射率先升高后降低;使用SPA提取的特征波段为3~5个,且不同变换处理后提取的特征波段存在差异。利用特征波段建立MLR回归模型,表明原始光谱经一定数学变换处理可以提高土壤含水量高光谱监测精度,其中对数的一阶微分变换处理(T_8)后建立的SPA-MLR模型监测精度最高,其校正模型表现为R~2=0.957,RMSE=2.16,RPD=4.74,验证模型表现为R~2=0.903,RMSE=3.41,RPD=2.95。故基于反射率对数一阶微分变换处理所建立的SPA-MLR模型可以更好地实现土壤含水量的高光谱监测。     

基于冬小麦冠层高光谱的干生物量监测

冬小麦地上干生物量(AGB)能够表征麦田生态系统生产力的大小,提取AGB光谱特征信息和实现其准确估算,对于掌握冬小麦长势情况具有重要的作用。基于连续2 a的氮运筹试验,利用连续投影算法(SPA)提取原始光谱和一阶微分光谱的重要波段,并基于所提取的光谱特征利用多元线性回归(MLR)方法构建AGB的光谱监测模型。结果表明,利用SPA算法可有效降低光谱维度,基于原始光谱所筛选的重要波段分别为528,671,734,910,1 235 nm,而基于一阶微分光谱所筛选的波段为530,669,740,817,1 209 nm;基于一阶微分处理所建立的模型校正集与验证集模型均达到了较高的精度,Y=-5.01+2 043.86R530-7 772.11R669+348.54R740+14 462.04R817+14 196.13R1209,其R2,RMSE和RPD分别为0.72,1.92 t/hm2和2.53;验证集R2和RMSE分别为0.67,2.25 t/hm2。研究表明,结合SPA和MLR可以实现冬小麦AGB的实时估算,研究结果对冬小麦生长状况监测具有一定的参考价值。