基于多库融合的作物模型资源仓库

构建作物模型资源仓库(CMRW)有助于模型资源的组织、集成、积累和管理.该文提出CMRW可由作物模型实验数据库、框架库、算法库和方案库组成,具有模型结构与建模流程并重以及多库融合的特点,可通过模型资源生命周期的变化提升其价值.研究以关系型数据库技术为基础,采用虚节点方法扩展作物模型结构,利用"知识页 算法知识组 算法单元"方式组织建模知识,结合刻面分类方法描述模型组件属性,并综合基础数据库和方案数据库信息,将作物模型框架库、算法库、实验数据库和方案库共同转化为CMRW的关系数据模型.并在Microsoft SQL Sezver数据库平台上,建立了小麦生长模型资源仓库,实现了作物模型构件库、建模知识库和实验数据库的多库融合,为作物模型集成与重用积累资源.     

作物模型资源构造平台(CMRCP)的构建研究

为有效促进作物系统数字化研究的深入发展,将集成制造的工业化思想引入作物模型领域,提出了作物模型资源(CMR)及作物模型资源构造平台(CMRCP)的概念.在提炼作物生长通用概念模型的基础上,将作物模型资源分解为通用模型结构、模型算法表示和模型资源映射三部分;并通过模型概念与/或树、模型算法与/或图与模型实现形态相结合,提出了综合性模型资源表示方法.另外,借鉴自适应软件开发方法,基于组件框架、组件组装、模型解析等技术,提出了平台构造原理,表明模型构建任务应该由作物元模型、建模学习机制、模型构造引擎和建模支撑工具共同协作完成.结果表明,构建具有学习能力、自适应和组件化特征的作物模型资源构造平台,可促进作物建模知识资源和软件开发资源的相互转化,并可积累易于共享与复用的作物模型资源库,降低作物模型构建与开发难度,提高农业模型软件开发效率和质量,为作物智能建模提供构建平台.     

小麦叠加叶片的叶绿素含量光谱反演研究

为了给田间冠层水平叶绿素含量高光谱反演研究提供参考,研究了小麦单层及叠加叶片不同波长光谱反射率及几种常用植被指数对叶绿素含量的响应特征。结果表明,可见光波段的绿光到红光波段范围内叶片光谱反射率与叶绿素含量存在良好的相关关系,其中在绿光反射峰550 nm附近和红边区域的705 nm附近反射率都可以用来预测叶绿素含量。红谷吸收表现为随叶绿素含量提高而蓝移的特征。常用植被指数NDVI在本研究中对小麦叶片的叶绿素含量的监测效果并不理想。SR705虽然与单层叶片叶绿素含量相关性较好,但是对叠加多层叶片的叶绿素含量反演效果不好。光谱参数中TCARI对单层叶片和不同叠加层数的叶片均有最好的预测能力,因此可以利用TCARI监测小麦叶绿素含量,进而用于评价其光合特性。     

小麦籽粒品质形成特点及调控途径研究进展

回顾我国优质小麦研究现状及存在的问题,论述了小麦籽粒品质的形成特点及影响因子,分析了小麦籽粒产量与品质的关系,提出了通过基因型、生态环境、肥水调控等综合运用可实现小麦高产、优质、高效的协同发展。     

小麦苗期耐低氮胁迫的基因型差异

为了确定适宜的小麦耐低氮基因型筛选指标,采用温室水培方法系统评价了不同年代的32个小麦品种苗期耐低氮胁迫的基因型差异.结果表明,低氮条件下小麦形态和生理指标有显著的基因型差异.主成分分析表明.植株干重、植株氮积累量、地上干重、植株氮舍量、根冠比、根长的耐性指数在四个主成分中占较大比重;相关性分析表明,植株氮积累量与植株干重、植株氮含量耐性指数相关达到极显著水平.地上干重与根冠比和根长的耐性指数相关达到显著水平;不同小麦基因型的植株氮积累量与地上干重耐性指数存在较大变异(CV>15%).因此,植株氮积累量以及地上干重的耐性指数适合作为筛选指标.这32个小麦品种可分为低氮敏感型、中间型和耐低氮型.     

施氮水平对啤酒大麦植株氮素吸收与利用及籽粒蛋白质积累和产量的影响

2004—2006年连续两个生长季,以苏啤3和单2两个啤酒大麦品种为材料,探讨施纯氮0、75、150、225和300 kg hm^-2条件下,啤酒大麦氮素积累和转运、氮素利用及籽粒产量和蛋白质积累的特性。在0~225 kg hm^-2施氮量范围内,啤酒大麦花前植株氮素积累量和转运量均随施氮水平的提高呈上升趋势,但施氮量提高至300 kg hm^-2后,提高幅度变小;而花前氮素转运效率及其对籽粒氮的贡献率则均随施氮水平提高呈单峰曲线变化。籽粒谷氨酰胺合成酶和谷-丙转氨酶活性也随着施氮水平的提高而上升,促进蛋白质积累,提高籽粒蛋白质含量,而当施氮量低于197 kg hm^-2时籽粒蛋白质含量才低于12%,符合啤酒大麦酿造要求。经回归分析,在施氮量为241 kg hm^-2时产量最高。此外,氮肥回收效率以225 kg hm^-2施氮处理为最高,氮素生理利用效率和氮收获指数随施氮量增加而显著降低。综合考虑各项指标,建议在类似本试验条件的啤酒大麦生产区,施氮量以150~197 kg hm^-2为宜。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以“生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发”为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型（CropGrow）,包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

淮北地区高产小麦植株吸氮及土壤供氮特性

1984–1986年在不同施氮水平下,研究了植株吸氮及土壤供氮特性,试验结果：亩产400–450公斤,植株每亩总吸氮量15公斤左右。各生育期植株含氮率为：出苗至分蘖期5%左右,拔节期3%左右,孕穗期2.5%,灌浆期1.8%左右。小麦一生应在分蘖至越冬始期和拔节孕穗期出现两个吸氮高峰,前者约占总吸氮量23%,后者占33.6%。吸氮强度：每日每亩吸氮量以拔节至孕穗期最大,依次为返青至拔节和分蘖至越冬始期;氮的相对积累速率则以分蘖至越冬始期最高,其次是拔节至孕穗期。土壤氮素供应量为18–20公斤/亩;土壤供氮与植株吸氮比值：分蘖期最高为11–12∶1,拔节后为1.6–1.8∶1,孕穗期为1.2∶1。土壤供氮与生育进程之间呈4次方程,据此可求得各生育期土壤供氮指标和补差施氮量。     

水稻植株的虚拟生长

以节间及其着生叶或穗为单位,将水稻植株分解成N 3个结构单元(N为植株总叶龄),采用L系统技术描述了水稻植株拓扑结构。并根据田间试验获得的水稻品种武运粳7号植株器官的几何参数,结合L系统的导龟解释,实现了武运粳7号不同生长阶段植株空间形态结构的虚拟再现。     

便携式作物生长监测诊断仪性能试验

为了检验研制的便携式作物生长监测诊断仪的整体性能,在室内、室外、田间分别对作物生长监测诊断仪的性能进行了试验研究.结果表明,多光谱传感器具有较高的线性度与精度,线性决定系数均达到了0.95以上;传感器的重复性与稳定性好,其中波长720 nm探测镜头的回程误差为3.35％,波长810 nm探测镜头的回程误差为2.22％;仪器的动态稳定性良好,在测试环境下,太阳光源辐照度变化引起的测量误差较小,其中波长720 nm探测镜头平均误差为1.43％;波长810 nm探测镜头平均误差为1.38％;仪器对水稻叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数和叶干重的监测性能优良,线性拟合决定系数分别为0.879 5、0.883 0、0.859 6和0.839 3;平均测量误差分别为6.14％、8.29％、6.24％和6.19％.