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.     

喷施赤霉素对骏枣叶片发育及产量品质的影响

以明确骏枣花期喷施不同质量浓度赤霉素对内源GA₃含量、光合效率及品质产量的影响为目的,以骏枣为材料,于骏枣盛花期叶面喷施外源赤霉素,处理质量浓度分别为0 mg/L（CK）、10 mg/L、20 mg/L、40 mg/L、60 mg/L、80 mg/L,测定骏枣叶片相关指标及光合作用,检测果实缓慢生长期、迅速生长期、白熟期、转色期和红熟期果实内源GA₃含量;在红熟期调查骏枣品质产量相关指标。结果表明：喷施不同质量浓度赤霉素后骏枣叶片光合作用表现为低质量浓度促进、高质量浓度抑制,其中处理40 mg/L对叶片光合作用的促进最显著;随着枣果发育,幼果期内源GA₃含量显著上升,果实缓慢生长期内源GA₃含量快速下降,赤霉素处理显著提高了果实内源GA₃含量,全红期果实中处理较对照的内源GA₃含量提高了0.011~0.031 mg/kg。品质方面,低质量浓度处理与对照相比单果质量和产量有所增加,果形指数和果柄耐拉力差异不明显;随着处理质量浓度的增加,全红期枣果可溶性糖、总酸含量先升高后降低,蛋白质含量先降低后升高,纤维素含量逐渐下降后上升。喷施赤霉素能明显提高骏枣果实质量和叶片光合效率,因此在新疆地区骏枣以高产优质为目标建议喷施40 mg/L赤霉素。     

基于判别局部保持投影的苹果叶部病害识别方法

通过维数约简实现特征提取是图像识别的一个重要步骤.由于同一种作物病害叶片和病斑图像的高度复杂性,在各种不同拍摄角度、位置和光照等条件下得到的图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于作物叶部病害识别.本文在判别局部保持投影(Discriminant Locality Preserving Projections,DLPP)的基础上,提出一种基于DLPP的苹果叶部病害识别方法.首先利用GrabCut算法对采集的病害叶部图像进行背景分割,然后利用分水岭算法对去背景图像进行分割,得到病斑图像;再利用DLPP将病斑图像投影到低维判别空间,得到分类特征;最后利用K-最近邻分类器进行病害类别识别.在实际苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法是有效可行的.     

滴灌施氮对番茄氮代谢及水氮利用的影响

为探究滴灌施氮对番茄氮代谢的影响及适宜水氮供应模式,开展了3种滴灌方式(常规滴灌CDI、固定滴灌FDI和交替滴灌ADI)和3种施氮水平对番茄氮代谢和水氮利用影响的盆栽试验.与CDI相比,N80(N肥用量为0.16 g/kg土)下,ADI保持番茄叶片游离氨基酸含量与硝酸还原酶(NR)和谷氨酰胺合成酶(GS)活性,果实成熟期叶片硝态氮和可溶性蛋白质含量分别提高16.4％和16.1％;N80下ADI和FDI保持水分利用效率(WUE)、氮肥偏生产力和番茄干物质量.各施氮水平间比较,ADI下番茄叶片NR和GS活性、WUE、地上部干物质量和总干物质量以N80最高.总干物质量与叶片可溶性蛋白质含量、NR和GS活性关联度较高.因此,ADI-N80,即交替滴灌-N80既有利于改善番茄氮代谢,又保持了番茄WUE、氮肥偏生产力和干物质量,为最适宜水氮供应模式.     

54 份鲜食玉米品种草地贪夜蛾抗虫性鉴定与评价

[目的]鉴定评价54份鲜食玉米品种(组合)对草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda的抗性级别,为鲜食玉米抗虫育种提供参考依据.[方法]在草地贪夜蛾大爆发的自然条件下,于2020年春季、秋季对54份鲜食玉米品种(组合)的叶片和果穗开展其对草地贪夜蛾抗虫性鉴定和评价,综合两季结果分析鲜食玉米品种(组合)对草地贪夜蛾的抗虫性.[结果]大部分鲜食玉米的叶片和穗部对草地贪夜蛾表现为感或高感,无高抗和抗虫品种(组合),仅有粤五彩甜糯品种的穗部和叶片抗性表现为中抗,占1.85％.粤鲜糯2号、粤白甜糯5号、粤甜33号等14份品种(组合)只在穗部表现为中抗,占25.93％.[结论]综合54个鲜食玉米品种(组合)的叶片和果穗的初步鉴定结果,鲜食玉米抗虫资源较少,草地贪夜蛾对不同品种(组合)叶片和果穗偏好性不同.不同类型玉米在叶片抗性无显著差异,糯性玉米和具有热带血源的甜玉米果穗存在一定程度抗虫性,在抗虫新品种选育时可加以利用.     

利用多时序激光点云数据提取棉花表型参数方法

当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。     

基于AE-FFNN神经网络的橡胶树叶片磷含量定性研究

磷元素对橡胶树的生长发育至关重要,基于近红外光谱的橡胶树氮磷钾元素含量的快速无损检测已有很多研究,但磷元素含量的检测效果远不如氮钾。基于近红外高光谱技术结合非线性特征提取方法和建模算法实现橡胶树磷元素含量的快速无损检测。以橡胶树叶片的近红外高光谱数据为分析对象,运用神经网络非线性变换的特征提取思想,构建了一种融合自编码器与前馈神经网络(autoencoder-feedforward neural network, AE-FFNN)模型。通过自编码器提取橡胶树叶片的光谱非线性特征信息,运用前馈神经网络进行建模,应对不同精细程度的分类任务,从而实现橡胶树叶片磷含量的定性分析。结果表明,AE-FFNN模型有效提取了光谱非线性特征并压缩了特征数量,通过该方法提取的特征为31个,且定性分析模型精确度提升,能够达到91.10%。相较于在光谱检测领域广泛采用的机器学习模型,所建立的AE-FFNN模型性能有较大提升。该模型既可以应用于橡胶树叶片磷元素含量的定性分析,也可为磷元素含量的定量研究提供思路。     

温室生草对南疆桃叶片、果实质量的影响

为研究生草对南疆温室桃叶片、果实品质及产量的影响,通过在温室桃园行间生草,设置间种小黑麦（triticale,T1）、间种三叶草（trifolium,T2）和清耕（CK）3个处理,运用模糊数学隶属函数法对桃树叶片、果实品质和产量指标进行综合评价,筛选出最优处理。结果表明,温室桃园间种小黑麦和三叶草均能使桃树叶面积增大,叶片变厚,叶绿素含量和叶片养分增加。与CK相比,T1和T2处理的桃树叶片厚度分别增加了0.21和0.02 mm,总叶绿素含量分别增加了0.27和0.10 mg·g^-1,叶片全钾含量分别增加1.40和0.26 g·kg^-1。生草间种还能显著提高果实单果重、维生素C含量、可溶性糖含量以及可溶性固形物含量。与CK处理相比,T1和T2处理的单果重分别提高了14.80和10.28 g,可溶性固形物含量分别增加了1.63%和1.26%。生草间种也提升了桃树结果枝的坐果率,增加了单位面积产量。整体看,温室桃园间种小黑麦在改善果实品质和提高产量的效果优于间种三叶草,研究结果可为南疆温室桃的优质栽培生产提供理论支持。     

板栗叶片颜色最佳色差仪参数确定

为了确定利用色差仪观测板栗叶片颜色的最佳参数,实现板栗叶片正面颜色观测结果数据化,以来自10个省(市)的240份板栗资源的成熟叶片为试材,利用色差仪测定叶片正面的明度值(L*)、红度值(a*)、黄度值(b*)、色差值(Eab*)、色度值(c*)和色调角(h*),比较了6个颜色参数在板栗品种内和品种间的变异情况.结果表明:L*和a*在板栗品种内的一致性符合率均达到95％以上,且品种间的变异系数均为10％以上;b*和c*在板栗品种内的一致性符合率较低,分别为62.08％和67.50％;Eab*和h*在板栗品种间的变异系数较低,均<3.5.因此,确定L*和a*分别作为表示板栗叶片明暗程度和绿色程度的最佳颜色参数,而b*、c*、Eab*和h*均不宜作为表示板栗叶片颜色的最佳参数.     

杜鹃花落叶的原因及预防

目前我们栽培的杜鹃花有毛鹃、东鹃、夏鹃和经过以上各种杜鹃反复杂交而成的西鹃（比刊时杜鹃）。西鹃属长绿小灌木,生长快、花量多、花冠大、花色多、花期长,是我国杜鹃花的丰栽类型。杜鹃花落升的主要原因有以下几点。一、栽培基质杜鹃花的根系纤细,喜欢疏松透气、富含腐殖质、pH值5～65的酸性植料。合石灰质的碱性植料或粘士很容易造成根系窒息腐烂,导致落时死亡。二、光照杜鹃花是半阴性花卉,春、夏、秋三季在室外养护,遮阳70％～80％,防止强光灼伤幼嫩叶片;冬季在无直射光的室内养护不能超过一周,否则,长时间叶片不能进行正常的光合作用,营养消耗殆尽,植物出现保护反应,在叶柄与叶片的结合部产生“离层”,稍微触及枝条或叶片,叶片就会“哗哗”落下,而且植料的湿度越火,落叶越重。