强化栽培条件下干湿灌溉对水稻生长的影响

在中国水稻研究所试验场研究了强化栽培条件下干湿灌溉对水稻生长的影响.结果表明:在强化栽培条件下采取干湿灌溉处理,在返青期、分蘖期、孕穗期和抽穗开花期比对照分别节水1.4%、12.4%、9.0%和11.2%;水分生产效率达0.93 kg/m3,比CK处理提高34.2%;干4～5 d之后,再复水4～5 d,土壤氧化还原电位循环变化,有利于提高土壤氧化还原电位,改善土壤的通气状况,提高根系活力,促进大穗,穗粒致明显增加,单产平均提高6.9%.     

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

不同氮硫浓度及氮硫比对硫酸盐还原厌氧氨氧化脱氮效果的影响

在硫酸盐还原厌氧氨氧化（Sulfate-Reducing Anaerobic Ammonium Oxidation,SRAO）脱氮工艺的基础上,探究了SO42-浓度在100 mg/L的条件下,控制NH4+的投加量在不同N/S（NH4+-N/SO42-）浓度比下ASBR（Anaerobic Sequencing Batch Reactor）反应器的运行效果及其脱氮性能。N/S从1.0增大到3.0时,ASBR中氨氮的平均去除率从78.5%增加到94.4%,但体系内SAD（Sulfur Autotrophic Denitrification）菌的丰度及活性未受到明显抑制,SRAO作用和ANAMMOX（Anaerobic Ammonia Oxidation）作用始终是ASBR脱氮的主要途径。当N/S的浓度比由3增至4时,ASBR中氨氮的平均去除率由94.4%下降为69.2%。这表明随着N/S的增大,体系内ANAMMOX菌和SRAO菌活性的降低,抑制了体系脱氮性能。这时SAD菌的丰度及活性略有增加。硫的去除率随N/S比的变化趋势和总氮的去除规律类似,在N/S=3时达到最大74.2%。结合高通量测序结果,说明不同N/S下的脱氮微生物优势菌群会不断变化,改变体系脱氮除硫性能。     

基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势

甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9～0.94、0.88～0.9,rRMSE范围分别为7.6%～17%、8.8%～20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性（Permutation Importance,PIMP）来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89～0.94、0.74～0.91,rRMSE范围分别为7.3%～19%、7.6%～19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

黄淮海旱作区土壤压实度空间分布特征及其影响因素

为探究旱作区农田不同层次土壤压实度特征,基于2017年采集的255个土壤样品,运用Mann-Kendall突变检验法、地统计学和冗余分析等方法,探究黄淮海旱作区耕作层和压实层空间分布特征,分析不同层次的土壤压实度的空间变异特性及影响因素,并提出了最佳土壤压实度范围。研究结果表明:旱作区耕作层和压实层厚度均呈现由北向南递增的趋势,耕作层最大厚度可达22.50 cm,最低仅有10.21 cm;压实层厚度最大可达17.50 cm,最小值也达到7.50 cm。从不同层次来看,耕作层和压实层的压实度具有空间分布一致性,耕作层压实度高值区主要分布在河南省东部、安徽北部及河北北部地区,最大值可达87.68%以上,低值区则主要集中在山东西北部以及河北南部地区。和压实层压实度相比,耕作层压实度是影响粮食产量的主要因素,且在70%～80%时获得较高产量。分析表明,土壤压实度受到年降水量、平均气温、土壤自然属性等环境因子和机械耕作等人为因素综合作用的影响。研究结果可为黄淮海农田土壤压实情况的改善及管理措施的科学制定提供理论支撑。     

生物炭基硫酸盐还原菌(SRB)对Cr(Ⅵ)的吸附效应及作用机制

分别在300、500℃和700℃下制备水稻、小麦和玉米秸秆生物炭,对比以不同类型生物炭为载体制备的炭基硫酸盐还原菌(SRB)对Cr(Ⅵ)的吸附效应,筛选出吸附效果最佳的炭基菌剂。采用扫描电镜、傅里叶红外光谱和比表面积测试仪对生物炭进行表征分析,研究了溶液pH、吸附时间、生物炭添加量和Cr(Ⅵ)初始浓度对炭基SRB吸附Cr(Ⅵ)的影响,并结合吸附动力学和等温吸附模型探讨其对Cr(Ⅵ)的吸附过程及作用机制。结果表明:以700℃限氧热解小麦秸秆(XM700)为载体制备的炭基SRB(IBXM700)对Cr(Ⅵ)的吸附效果最佳,其最佳吸附条件为pH=5、生物炭添加量0.6 g·100 mL~(-1)、吸附时间24 h、Cr(Ⅵ)的初始浓度100 mg·L~(-1);IBXM700对Cr(Ⅵ)的吸附更符合拟一级动力学,以离子交换和表面物理吸附为主,以化学吸附作用为辅,其等温吸附符合Langmuir模型,属于单分子层吸附;SRB能还原SO_4~(2-)为S~(2-),或分泌还原酶将Cr(Ⅵ)还原为Cr(Ⅲ),从而达到去除目的。研究表明,IBXM700去除Cr(Ⅵ)的主要机制为吸附作用与还原作用。     

喷灌均匀性和灌水量对冬小麦冠层下水量分配的影响

为研究冬小麦冠层对喷灌水量的再分配规律,探讨不同灌水量下喷灌均匀性对土壤含水率空间分布、冬小麦生长状况及产量的影响,于2020-2021年在常州市金坛区开展了冬小麦田间喷灌试验。该试验依据作物需水量设置3个灌水量（充分灌溉、2/3需水量、1/3需水量）处理和2个喷灌均匀性（高：75%、低：55%）处理,通过冠层上、下雨量筒和自制的茎流收集器测量喷灌水量分布,并对喷灌后的土壤含水率（Soil Water Content,SWC）、冬小麦生长状况及产量的空间分布进行了监测。结果表明,冠层上喷灌均匀性比冠层下高约1.5%。喷灌水经冬小麦冠层再分配后所形成的棵间穿透流量、茎秆流量以及冠下喷灌损失分别占冠层上部水量的56.0%～73.9%、25.0%～37.0%和2.5%～12.7%。冠下穿透流率和茎秆流率与冬小麦的冠层特征（叶面积指数、株高）极显著相关（P<0.01）,而受喷灌均匀性和灌水量的影响较小。茎秆流率变异系数高于穿透流率变异系数。喷灌后24 h,0～20 cm深度土壤水分的变化与冬小麦产量及产量变异系数显著相关（P<0.05）。低喷灌均匀性会导致区域性缺水（SWC<65%田间持水量）,引发小范围减产,产量变异系数增大,减少灌水量则会加剧这一现象,冬小麦显著减产,灌水量对产量的影响占主导作用。该研究可为冬小麦的喷灌设计提供理论依据。