行距配置对大穗型品种兰考矮早八旗叶氮代谢酶活性、籽粒产量及蛋白质含量的影响

在大田高产栽培条件下。研究了行距配置对大穗型冬小麦品种兰考矮早八花后旗叶硝酸还原酶活性、谷氨酰胺合成酶活性、籽粒产量、蛋白质含量及单位面积蛋白质产量的影响。结果表明,15cm行距处理下,旗叶在灌浆中后期具有较高的氮代谢酶活性。籽粒产量随行距减小而增加,而籽粒蛋白质含量却减小,籽粒蛋白质产量与籽粒产量表现相同趋势。因此,适当缩小种植行距,降低了籽粒蛋白质含量,但有利于提高籽粒产量和单位面积蛋白质产量。     

渗灌和地膜覆盖对冬小麦产量及绿色面积构成的影响

为寻求小麦节水栽培的有效调控技术和相应效果,研究了灌水方式与地膜覆盖的不同结合,对冬小麦产量及其构成、穗茎叶等器官绿色面积的影响。结果表明：渗灌和覆膜均可不同程度提高产量,但两个因素相组合效果更显著;20cm和40cm渗灌覆膜在总耗水量在459mm的控制条件下,分别比对照增产20.34%和20.16%;而在有深层水补给的露天条件下,分别增产11.11%和13.67%。不同处理对穗、茎和叶器官的面积及其比例,也产生显著影响;在不同栽培条件下,开花期非叶光合器官占总绿色面积的比例在61.33%~62.69%之间。     

雪青梨适宜冬季修剪量及枝条再生率研究

在良好的栽培管理条件下,六年生雪青梨树冬季修剪量（去枝量）以40%左右为宜。冬季修剪后,树上总留枝量平均为216.7个,果枝留量121.3个,生长枝与结果枝比例为1：1.3。全树平均花序留量为207.7个,按照丰产优质标准,疏果后每株平均留果85.3个,当年平均产量26.4 kg/株,达到了幼树早期丰产的要求。在结果的同时,当年果枝形成率可达到47.1%,完全能够满足翌年丰产的需求。采用上述程度冬剪后,生长季枝条再生率（新生枝增加的比率）达到61.4%,生长季枝果比为4.1：1。冬剪对枝类比有一定的影响。冬季修剪前树冠长、中、短枝比率为24.8%、14.9和59.9%;冬剪后人为变化为15.7%、18.2%和66.2%,冬剪相对去枝量分别占原长枝、中枝和短枝数量的61.6%、26.0%和33.0%。然而,由于生长季新生枝条的出现和增加,长、中、短枝比例又恢复为25.5%、13.8%和60.7%,基本与上年冬剪前相同。采用上述方法修剪后,当年发生的新梢总数与上年修剪前枝条总数基本持平,说明若仅从维持生长与结果相对平衡的角度考虑,上述修剪量较为适宜。     

油菜割晒机双曲柄平面五杆拨禾轮设计与试验

为减少油菜割晒机拨禾轮易缠绕和挂禾等问题,提出了一种双曲柄平面五杆拨禾轮机构,建立了该拨禾轮机构的运动学分析模型.根据双曲柄平面五杆机构存在的约束条件,基于编制的拨禾轮拨指运动分析程序,采用人机交互方式得到了一组满足油菜割晒拨禾要求的拨禾轮机构结构参数组合,实现了拨禾轮拨指低速入禾、加速推送、快速出禾和拨指翻转的动作要...     

基于UML的冬小麦灌溉集成控制研究

针对冬小麦自动灌溉系统的信息化程度较低的问题,基于UML对冬小麦灌溉集成控制系统进行了设计.该系统的硬件主要组成为实时监测系统、集中控制系统、水泵控制系统、可视系统、通信系统和报警系统,系统采用UML作为建模语言,配套Rational Rose作为分析工具,通过对系统进行需求分析并建模,以保证系统软件的设计人员、开发人...     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

不同水肥条件下夏玉米/冬小麦农田生态系统碳平衡研究

农田生态系统碳平衡取决于农作物固定碳量和土壤异养呼吸排放碳量。为揭示水肥用量对农田生态系统碳平衡的综合影响,设置3个灌水水平：高水、中水和低水（W1、W0.85、W0.7夏玉米季分别为90、76.5、63mm,冬小麦季分别为140、119、98mm）,4个施氮水平：高氮、中氮、低氮和不施氮（N1、N0.85、N0.7、N0夏玉米季分别为300、255、210、0kg/hm2,冬小麦季分别为210、178.5、147、0kg/hm2）,4个施磷水平：高磷、中磷、低磷和不施磷（P1、P0.85、P0.7和P0夏玉米季分别为90、76.5、63、0kg/hm2,冬小麦季分别为150、127.5、105、0kg/hm2）进行了田间试验。结果表明：不同水肥处理下夏玉米/冬小麦农田生态系统表现为碳汇,夏玉米季净生态系统生产力固碳量（CNEP）为6805~7233kg/hm2,冬小麦季CNEP为5842~6434kg/hm2,夏玉米CNEP高于冬小麦。在高、中、低肥水平下,增加灌水量,夏玉米/冬小麦周年净初级生产力固碳量（CNPP）提高2.48%~5.96%,土壤微生物异养呼吸碳释放量（CRm）增加2.15%~15.20%,净生态系统生产力固碳量（CNEP）增加1.16%~6.47%。在高、中、低供水水平下,增加施肥量,夏玉米/冬小麦周年CNPP增加2.95%~3.43%,土壤CRm增加5.23%~18.67%,CNEP增加0.93%~2.79%,CNEP增加比例与供水水平呈负相关。在低水条件下,氮磷肥配施处理夏玉米/冬小麦农田周年CNEP较单施氮、磷肥分别增加4.86%、7.34%,且氮磷肥交互作用显著（P<0.05）,水肥供应水平相差15%时对冬小麦农田CNEP有显著的正交互作用。氮磷肥配施、水肥协调供应均有助于促进夏玉米/冬小麦农田生态系统的净碳输入,在节水节肥原则下,夏玉米和冬小麦分别在W0.85N0.85P0.85和W0.7N0.85P0.85水肥供应条件下有利于增加农田CNEP。     

不同降水年型下免耕对冬小麦氮素积累与产量的影响

基于河南省2011—2017年长期定位耕作试验数据对RZWQM2模型进行了率定和验证,利用RZWQM2模型分析了不同降水年型免耕对0~100cm土层贮水量、冬小麦地上部氮素积累量和根部氮素积累量、冬小麦产量及氮素利用率的影响。模拟结果表明,不同降水年型冬小麦地上部氮素积累量和根部氮素积累量、冬小麦产量由大到小均表现为丰水年、平水年、枯水年。与传统耕作相比,免耕使枯水年、平水年和丰水年冬小麦不同生育期0~100cm土层平均贮水量分别提高11.3%、12.9%和16.9%。与传统耕作相比,免耕使枯水年冬小麦地上部氮素积累量和平水年抽雄期-收获期根部氮素积累量分别提高2.5%和3.1%,分别提高枯水年、平水年和丰水年氮素利用率26.7%、8.7%和6.0%,免耕较传统耕作氮肥利用效率在枯水年提高11.7%,而在丰水年降低1.7%。     

基于SISM模型和畦灌技术的冬小麦最小灌水定额研究

为确定满足畦灌技术约束下的冬小麦最小灌水定额,采用地面灌溉水流运动模拟模型SISM,结合华北地区畦灌现状,考虑畦田长度、坡度、田面标准差、微地形空间分布差异及入畦单宽流量等要素,设计53.088种畦灌技术要素组合,以地面灌溉水流覆盖整个田块和最小灌水深度Zmin>0为控制条件,对不同技术要素组合下的灌水过程进行模拟,分析畦灌技术要素和灌水性能指标值的对应关系,结合畦灌数值模拟试验结果,提出3种代表性畦田长度（50、100、150 m）下田面标准差、坡度、入畦单宽流量等畦灌要素的建议范围。在不考虑畦田布置优化方案的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于84、117、148 mm;在地面灌溉技术及畦田布置方案优化的条件下,3种代表性畦长畦灌最小灌水定额不宜低于71、75、79 mm。     

格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法

为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。