茉莉花盛花期与温度关系研究

[目的]对中国广西横州茉莉花盛花期与温度关系进行定量研究。[方法]利用每日平均温度与盛花期和单产关系建立茉莉花盛花期最佳温度模型。[结果]4月每日平均温度达到20℃以上时,进入茉莉花花期,达到25℃以上时,进入盛花期;10月每日平均温度低于25℃时,盛花期结束,低于20℃时,花期结束。[结论]结果为茉莉花区域和田间管理提供了技术依据。     

基于茉莉花单产变化的施肥对策

茉莉花在盛花期每日采花,当晚销售,因此产量和价格预测可以为市场提供技术依据。气象条件和土壤养分供应是影响产量的主要因素。研究基于茉莉花盛花期6个地块的每日实测产量,对气象条件和土壤养分与产量关系进行解析。结果表明,单产波动与5—9月期间的气象条件不相关。单产波动出现明显的1～5次峰值和谷值,说明施肥未能及时补充土壤养分的不足,应该在峰值期间进行,以便谷值时补充养分的不足。由于5—9月为茉莉花盛花期,4月为初花期,考虑到冬季剪枝时施基肥,进入5月后可以每隔20～30 d施肥1次,即生育期追肥5次左右为宜。基于6个地块平均单产的差异,低产地块施肥增产幅度为50%～80%,中产地块施肥增产幅度为20%。     

茉莉花产量等级与立地条件关系研究

[目的]对横州茉莉花地块产量等级与立地条件关系进行研究,为茉莉花高产选地和管理提供科学依据。[方法 ]通过对地块高产等级与高程、土壤pH、土壤全氮含量和土壤全磷含量关系进行解析,确定高产地块条件和建立高产地块条件判别模型。[结果]高产地块具备4个必要不充分条件,即高程50～65 m、0～20 cm土壤pH 5.5～7.0、0～20 cm土壤全氮含量1.5～2.5 g/kg和土壤全磷含量0.05～0.15 g/kg;符合判别条件的地块中的高产和中产地块比例高。[结论]茉莉花高产地块具有显著的立地条件差异,可以通过高产立地条件判别地块的产量等级。     

茉莉花产量与氮营养关系研究

[目的]研究茉莉花产量与土壤氮含量、植物氮含量的关系,为提高茉莉花产量提供氮营养管理科学依据。[方法]通过调查、采样、测试和统计分析,对横州茉莉花产量与氮营养关系进行系统研究。[结果]土壤全氮含量1.65～2.45 g/kg和水解氮含量51.20～124.19 mg/kg是高产地块的必要不充分条件。土壤水解氮含量与根、枝、叶、花氮和诸多营养元素含量均达到显著或极显著负相关关系,而在高产地块土壤水解氮含量51.20～124.19 mg/kg的必要不充分条件下,均未达到显著相关,说明当土壤水解氮含量超过124.19 mg/kg后,可能由于土壤水解氮含量过高引起其他养分的不均衡吸收,结果导致根、枝、叶、花氮和其他营养元素含量显著降低,此种情况下不利于高产。茉莉花叶硼含量与土壤全氮含量呈显著正相关,而高产地块叶硼含量差异不明显。[结论]高产地块土壤全氮含量和水解氮含量范围分别为1.65～2.45 g/kg和51.20～124.19 mg/kg;高产地块根、枝、叶、花氮和其他诸多营养元素的含量与土壤氮含量相关性不显著。     

茉莉花盛花期最佳气象条件模型研究

[目的]对广西横州茉莉花盛花期最佳气象条件进行定量研究,为横州茉莉花区域和田间管理提供技术依据。[方法 ]利用每日气象数据与盛花期单产关系建立横州茉莉花盛花期最佳气象条件模型。[结果 ] 5—9月,茉莉花达到中产以上产量的最佳气象条件是连续5日平均温度的平均25℃以上、连续5日日照时数的平均3.5～6.0 h、连续5日平均湿度的平均73%～87%;3个气象条件都满足条件下产量为中产以上的概率为100%。[结论]基于每日气象条件可以建立横州茉莉花盛花期单产预测模型,从而为横州茉莉花单产和价格预测提供了气象条件决策依据。     

基于气象条件的茉莉花单产预测模型

[目的]建立基于气象条件和连续5日平均单产关系的茉莉花产量预测模型,为产量和价格预报提供模型和参数。[方法]以广西横州茉莉花为研究对象,筛选单产影响因素并建模。[结果]横州茉莉花连续5日平均单产预测概念模型为Y_i=f(Y_i-1;连续5日平均温度的平均X₁;连续5日日照时数的平均X₂;连续5日平均相对湿度的平均X₃);使用2018—2019年数据建立的模型为Y_i=0.410 1+0.935 0×Y_i-1+0.043 1×X₁+0.021 3×X₂-0.016 7×X₃(r=0.943^**,n=216),模型自回归合格率为91.67%;使用2020年数据对2018—2019年模型验证,结果为模型合格率83.21%。[结论]使用气象条件和连续5日平均单产可以建立茉莉花每日平均单产预测模型。     

基于PIE-Engine的甘蔗榨季砍收进度监测

为了及时获得甘蔗砍收进度信息，提高甘蔗榨季砍收进程的信息化管理水平。基于国产遥感云计算平台PIE-Engine，以广西来宾市兴宾区2020/2021榨季为例，使用甘蔗砍收前三个关键时点的Sentinel-2多光谱影像合成NDVI时序数据集，根据当地主要作物NDVI走势差异，采用非监督分类提取甘蔗种植区域。在此基础上，利用Sentinel-1 双极化SAR数据的重访周期短和全天候的特点，合成雷达植被指数（RVI）时序数据集，经变化检测获取不同甘蔗种植区域的近似砍收日期。在PIE-Engine平台上开发了县域甘蔗榨季砍收进度信息遥感在线监测程序。使用该方法提取的2020年兴宾区甘蔗种植面积接近多年稳定的种植面积，实现了兴宾区2020/2021榨季甘蔗砍收进度的全区与按乡镇统计分析和展示。研究表明基于国产遥感云计算平台的甘蔗砍收监测方法切实可行。