种植密度对南疆匀播冬小麦根系时空分布的影响

为明确匀播冬小麦根系对种植密度的响应,以多穗型冬小麦品种新冬22号为材料,设置了123万、156万、204万、278万、400万株/hm2共5个种植密度,研究了根长密度、根表面积、根系直径、根干质量密度时空分布.结果表明,新冬22号根长密度、根系表面积、根干质量密度均在抽穗期达到最大值,均呈先增加后降低的趋势,越冬期123万株/hm2处理的根长密度、根表面积和根干质量密度均大于其他处理.拔节期、抽穗期、成熟期根长密度、根表面积均由高到低依次为156万株/hm2处理、204万株/hm2处理、123万株/hm2处理、278万株/hm2处理、400万株/hm2处理.5种不同密度处理下0～60 cm土层根系分布最多,占总根长的95.13％～97.84％,说明匀播冬小麦根系主要分布在0～60 cm,随深度的增加根系急剧减少.越冬后,0～40 cm土层的根系增长速率最为显著,拔节后40～100 cm土层根系显著增多.越冬期高密度条件下匀播冬小麦根量较大;拔节至抽穗期根系生长最旺盛,各处理由高到低依次为156万株/hm2处理、204万株/hm2处理、123万株/hm2处理、278万株/hm2处理、400万株/hm2处理,匀播条件下新冬22号根系集中分布在0～60 cm土层.     

基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究

【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数(R²) 分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差 (RMSE) 分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm^-2;节水处理下,3个生育期的平均R²分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm^-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。     

地膜覆盖麦田土壤有机碳矿化特征及其温度敏感性

【目的】明确旱地土壤有机碳矿化对地膜长期覆盖的响应及有机碳矿化的温度敏感性,进而深入理解土壤有机碳的转化与稳定机制,为旱地土壤培肥和作物增产提供理论支撑。【方法】在黄土高原东南部2012年开始的旱地小麦田间地膜覆盖试验的基础上,采集不同覆盖栽培模式（常规施肥（不覆膜）、测控施肥（不覆膜）、垄膜沟播（覆膜）、平膜穴播（覆膜））试验的0—20 cm土层土壤样品,采用不同温度（15、25和35℃）进行室内有机碳矿化培养实验。在培养后的第1、3、5、7、14、21、28、35和42天运用碱液吸收法测定土壤有机碳矿化速率,结合双库指数模型拟合土壤活性和惰性有机碳库的容量及其分解速率,研究地膜覆盖对土壤有机碳矿化特征的影响及有机碳矿化对温度变化的响应规律。【结果】温度升高显著提高了土壤有机碳矿化速率、累积矿化量和惰性有机碳库（Cs）的矿化量,但是显著降低了温度敏感性系数（Q₁₀）和活化能（Ea）。25℃和35℃时土壤有机碳矿化速率和累积矿化量均无显著差异,分别为15℃时的2倍,Cs的矿化量分别较15℃时提高了93.4%和105.3%。但是Q₁₀（25-35℃）比Q₁₀（15-25℃）降低了19.3%,Ea（25-35℃）比Ea（15-25℃）同步降低了68.0%。地膜覆盖显著提高了土壤有机碳累积矿化量、Q₁₀、Ea以及Cs的矿化量。同常规施肥相比,垄膜沟播和平膜穴播均显著提高了土壤有机碳累积矿化量,增幅分别为26.5%—38.6%（25℃）和27.8%—64.4%（35℃）,且以平膜穴播提升幅度最大;平膜穴播处理亦显著提高了Q₁₀和Ea,其中Q₁₀增幅分别为28.5%（15—25℃）和25.8%（25—35℃）,Ea增幅分别为93.4%和193.1%;平膜穴播处理还显著提高了Cs的矿化量,增幅达115.8%—2 208.2%。【结论】黄土高原旱地麦田土壤上地膜覆盖加速了土壤有机碳矿化,尤其是平膜穴播,主要通过增加惰性有机碳库的矿化,进而显著提高了土壤有机碳累积矿化量及其温度敏感性。     

旱作区不同降水年型垄作覆盖下冬小麦土壤水分动态变化研究

利用长期定位试验,为探明豫西旱区一年两熟制不同降水年型垄作覆盖下底墒对冬小麦生产的影响,以及垄作覆盖下冬小麦土壤水分动态变化和运移规律,研究了不同降水年型垄作覆盖下冬小麦耗水量、降水利用效率、全生育期土壤含水量变化,以及冬小麦播种和收获时土壤含水量的垂直变化.结果表明:不同降水年型垄作覆盖冬小麦耗水量和降水利用效率与对照间的差异表现为欠水年<平水年<丰水年,冬小麦不同生育期0～200 cm土壤含水量、播种和收获时的土壤含水量垂直变化与对照间的差异均表现为欠水年>平水年>丰水年.冬小麦不同生育期0～20 cm土壤含水量与对照间差异则表现为平水年>欠水年>丰水年.说明豫西旱区一年两熟制冬小麦产量受底墒和生育期降雨分布的影响较大,垄作覆盖具有提高蓄水保墒和土壤供水的能力,尤其是0～20 cm耕层土壤在受旱的情况下垄作覆盖有较好的保墒效果.丰水年降雨充沛在一定程度上削弱了耕作措施的应用效果.     

条带种植不同带间距对冬小麦产量的影响

为探究不同种植方式对冬小麦生长指标的影响,提高冬小麦籽粒产量.2017年以济麦22为试验材料,在条带种植方式下设置了4种不同带间距,分别为D3(50:40,50 cm种6行,空40 cm)、D2(50:30,50 cm种6行,空30 cm)、D1(50:20,50 cm种6行,空20 cm)和对照(常规等行距种植,CK).结果表明,总茎数随着带间距的增大而降低,表现为D 1>D2>D3,成熟期D2处理总茎数最大.拔节、孕穗、开花和灌浆期D3处理干物质积累量最低,分别比CK降低6.82％、11.74％、10.09％和13.07％,成熟期处理间差异不显著.孕穗、开花、成熟期D2处理叶面积指数最大,与CK相比分别提高11.11％、19.28％和25.03％,D3处理叶面积指数最低.随着带间距的增大,冠层内总光截获率降低,孕穗期和灌浆期D3处理光截获率分别比CK低12、9百分点;孕穗期条带种植各处理中下部的光合有效辐射量是CK的1.39～4.8倍,灌浆期是CK的1.58～4.65倍.D2处理籽粒产量最大,比CK提高了5.68％,穗数和穗粒数分别比CK提高了2.47％和6.39％.综上所述,条带种植D2处理带间距配置能构建良好的群体结构,充分利用光照资源,提高冬小麦籽粒产量.     

秸秆粉碎覆盖沟播对旱地冬小麦产量及土壤水热特征的影响

为了在西北半干旱雨养农业区探索新型绿色可持续的冬小麦覆盖栽培模式,在陇中旱作农业区设置了秸秆粉碎覆盖微垄沟播(SM1)、秸秆粉碎覆盖微垄宽幅沟播(SM2)两种覆盖种植方式,以露地条播(CK)为对照,研究了秸秆粉碎覆盖栽培对冬小麦产量及土壤水热的影响.结果表明,与CK相比,覆盖处理显著提高了冬小麦全生育期土壤含水量4.3％,且增墒幅度SM2处理大于SM1处理.覆盖处理能总体降低冬小麦全生育土壤温度5.4％,但在越冬期～返青期覆盖处理有微弱的增温作用(0.9～1.2℃).SM1和SM2处理均能显著提高冬小麦的单位面积穗数、穗粒数和千粒重,进而使产量较CK分别提高8.9％和15.7％.综上可知,秸秆粉碎覆盖沟播处理能显著改善冬小麦全生育期水分和温度,能提高冬小麦的光合同化能力,进而显著提高冬小麦产量,且SM2处理的增墒及增产幅度均明显优于SM1处理,是更适宜在半干旱区冬小麦生产中应用的绿色可持续栽培模式.     

基于DSSAT模拟的冬小麦作物水分利用效率评价指标分析

作物水分利用效率,是农业节水研究的主要指标之一,为研究分析不同的华北地区冬小麦作物水分利用效率评价指标之间的相关性及其适应性,采用作物生长模型DSSAT,基于田间试验数据率定优选的参数,采用数值模拟的形式,模拟地面灌溉条件下不同水平年华北地区冬小麦生长过程及产量分布,获得不同灌溉制度情景方案下的作物模拟产量,基于模拟结果,分析评价作物水分生产率WP、灌溉水分生产率WUEti、广义水分利用效率WUEu、灌溉水利用效率WUEI等4个评价指标值.结果表明:WP、WUEti、WUEu数值都呈现随灌溉定额先增加再减少的趋势,较为全面地体现了产量与耗水量的关系,WP的计算较为复杂,数据指标获取难度及误差积累可能会影响结果可靠性,建议谨慎使用.WUEI不考虑自然降雨对产量的贡献,虚高计算了灌溉对产量的贡献,数值偏大,不推荐使用.从各指标之间的相关性分析,WUEti、WUEu相互之间及与其他指标之间的相关系数较好(P<0.05),并且其物理意义更符合灌溉定额和灌水定额对产量的影响关系,可以较为全面的反应作物水分利用效率,推荐作为评价灌溉制度的指标.     

水氮数据联合驱动的冬小麦数据同化研究

水氮状态的准确估计对于作物生长模拟和产量估计十分重要.数据同化可以集成观测和模型,从而实现更加准确的模拟.然而,传统的数据同化系统大多关注叶面积指数(LAI)、土壤含水量(SM),对于氮素状态估计的研究相对较少,缺乏水氮数据联合驱动的数据同化研究.采用集合卡尔曼滤波(EnKF)方法对SWAP-WOFOST模型构建冬小麦生长的数据同化系统,通过引入叶片氮累积量(LNA)的观测,同时更新SM、LAI、LNA和作物产量等关键状态变量后进行作物生长模拟.结果表明,只加入LAI和SM可以很好更新模型的土壤水分剖面和LAI,但是对于LNA和产量的模拟效果不佳;加入LNA观测后,有效提高了作物LAI、LNA和产量的模拟精度.同时更新模型状态和参数(SSPE)比只更新状态(USO)的模拟效果更好,尤其是在土壤含水量的估计中.无论是水分还是氮素状态模拟出现偏差的情况,都很难准确估计最终的作物产量,而水氮数据联合驱动的结果最优.此外,研究中的数据同化系统在不同观测误差和观测频率下都具有良好的稳健性.该研究有助于深入理解冬小麦生长与水氮状态的关系,对实际应用中的作物生长模拟和产量估计具有一定指导意义.