近红外光谱法测定玉米品质指标的研究

应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉的NIRS数学模型具有较高的预测准确性,可应用于玉米育种工作中的大批样品的品质分析。     

Soil texture, climate and management effects on plant growth, grain yield and water use by rainfed maize–wheat cropping system: Field and simulation study

In sub-mountain tract of Punjab state of India, maize (Zea mays, L.) and wheat (Triticum aestivum L.) crops are grown as rainfed having low crop and water productivity. To enhance that, proper understanding of the factors (soil type, climate, management practices and their interactions) affecting it is a pre-requisite. The present study aims to assess the effects of tillage, date of sowing, and irrigation practices on the rainfed maize–wheat cropping system involving combined approach of field study and simulation. Field experiments comprising 18 treatments (three dates of sowing as main, three tillage systems as subplot and two irrigation regimes as the sub-subplot) were conducted for two years (2004–2006) and simulations were made for 15 years using CropSyst model. Field and simulated results showed that grain yields of maize and wheat crops were more in early July planted maize and early November planted wheat on silt loam soil. Different statistical parameters (root mean square error, coefficient of residual mass, model efficiency, coefficient of correlation and paired t-test) indicated that CropSyst model did fair job to simulate biomass production and grain yield for maize–wheat cropping system under varying soil texture, date of planting and irrigation regimes.     

APSIM玉米模型在东北地区的适应性

利用东北地区6个典型农业气象试验站的玉米田间试验数据和同期逐日气象数据对APSIM模型(农业生产系统模型)在东北玉米产区的适应性进行了初步研究。先依据各站第一组玉米试验数据对模型相关参数进行调试、确定,再利用另一组试验数据检验模型模拟玉米生育期、叶面积指数、地上部总生物量和产量的可靠性。结果表明,APSIM模型模拟的播种至出苗、开花和成熟各阶段天数与实测天数有较好的一致性,其误差分别为0~2.0、0.7~2.0和0.7~2.3 d;哈尔滨地区模拟的叶面积指数和地上部总生物量相对均方根差分别为33%和11%,模拟效果较好;黑龙江哈尔滨、海伦、泰来,吉林桦甸、通化和辽宁本溪的模拟产量与实际产量的NRMSE分别为18%、13%、4%、4%、5%和2%。说明APSIM模型对东北地区玉米生育期、叶面积指数动态变化过程、地上部总生物量动态变化过程和最终产量具有较好的模拟结果,验证后的APSIM模型在东北地区具有较好的适应性。以上结果为今后在东北地区深入开展玉米生产潜力以及解析产量形成的限制因素等研究提供了技术平台与支撑。     

土壤水分时域反射仪(TDR)自制探头的校正与应用

根据TDR工作原理制作了TDR探头,并对其进行了室内标定,结果表明,介电常数的平方根(Ka)与体积含水量(,θ%)有良好的线性相关(R2=0.995)。并在田间与中子仪测定结果进行了对比,结果表明,平均绝对偏差为0.17%,平均相对偏差为8.58%,说明TDR自制探头可以在黄土高原地区推广应用。     

水稻测土配方施肥对比校正试验应用效果及分析

为了验证水稻专用配方肥的施用效果,寻找出宁夏自流灌区水稻的最佳施肥量和施肥比例,进行了水稻大田示范和田间对比试验。结果表明：基施腐殖酸配方肥（20-6-9）46．3kg／667m^2,分别在水稻的分蘖期和抽穗期追施尿素10kg／667m^2、6kg／667m^2,既可满足作物生长对氮、磷、钾养分的需求,又可达到节本增效的目的。     

付里叶变换近红外漫反射光谱法浓度定标方程的研究

本文研究了由光谱数学处理得到的浓度定标方程。研究了定标方程的化学基础和物理基础,指出方程的易变性来源于近红外漫反射光谱的易变性。研究了方程的易变性对NIRDRSA的影响,讨论了评价方程的原则与如何得到预测精度高的定标方程。     

付里叶变换近红外漫反射光谱分析选择标样集的研究

本文以线性代数中向量组极大线性无关组的存在性为理论基础,研究了近红外漫反射光谱定量分析采用主元素法选择定标样品的原理和方法;并以谷子样品为实验材料,在谷子蛋白质含量NIR测定中实施了主元素标样选择的方法;结果表明该方法所选标样集有很大的优点,它以较少的样品可以代表全部待分析样品的信息。     

基于RBF神经网络的土壤含水量传感器标定方法

土壤含水量时空变异对作物生长、农田气候变化等领域的研究具有重大意义。为了克服TDR-3土壤水分传感器输出电压的非线性缺点,提高土壤含水量数据采集以及计算效率,将TDR-3土壤水分传感器与无线传感器网络结合,提出了土壤水分含量的RBF神经网络标定方法。结果表明,该法能取得较好的标定效果,且操作简单、实用、可行,为土壤含水量的实时监测提供了一种有效的方法。     

大型结构部件载荷标定试验方法研究

以收音机机翼等大型结构为例,探讨了大型结构部件载荷标定试验的力学模型。通过结构部件直接进行应变桥路传感器设计和标定、加载试验的现场实施以及对试验数据的分析处理、优化与检验、置信区间探讨,建立了以飞机机翼、尾翼等大型结构部位为例的载荷输入与应变输出关系方程,以此来获得载荷测量截面在实际工作过程中的载荷－时间历程,为大型结构部件的寿命估算、可靠性设计等提供重要依据。