施肥和刈割日期对杂交狼尾草钙、磷、镁含量的影响及其与家畜需要的关系

研究了不同施肥处理和刈割日期对杂交狼尾草Ca、P和Mg含量的影响及其与家畜营养的关系,结果表明,有机肥的施用显著降低了植株Ca含量,对植株P和Mg含量无显著影响;随无机氮施用水平的提高,杂交狼尾草植株Ca和Mg含量显著提高,P含量显著降低;植株Ca、Mg含量均随刈割日期的推迟而显著提高,植株磷含量随刈割日期的推迟呈先降后升的规律;根据NRC推荐的饲养标准(奶牛、肉牛和绵羊),所有处理杂交狼尾草植株Mg含量均能满足家畜的需要,Ca:P为(0.95～2.67):1;利用杂交狼尾草饲喂高产奶牛时,应注意日粮中Ca、P的添加.     

便携式作物生长监测诊断仪的设计与试验

为了解决当前作物生长信息实时、快速、无损测量手段瓶颈问题,研发了一种基于多光谱传感器的便携式作物生长监测诊断仪。该仪器由多光谱传感器系统、处理器系统及附属机构组成,能实时无损地获取作物叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数、生物量等主要生长指标。对水稻的试验结果表明,便携式作物生长监测诊断仪测得的DVI值与水稻叶层氮含量、氮积累量、叶面积指数、叶干重的决定系数R2分别为0.711,0.8231,0.7698,0.7212。该仪器结构简单,集成度高,性价比好,携带方便,易于田间操作。     

作物遥感估产的现状及其展望

 总结了国内外作物遥感估产的状况，并对作物遥感的技术集成和便利化服务、数据处理、农业标准化、农学机理、扩大用户需求共4个方面作了展望。     

小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

冷季型草坪草冬季复播的研究进展

综述了草坪冬季复播的研究,包括复播前草坪的准备、复播方法以及复播草坪建植后的管理措施等方面,并对今后的发展提出了一些建议.     

烤烟成熟鲜烟叶生化组分高光谱估算方法筛选

为实现实时无损快速预测鲜烟叶的品质生化组分、筛选估算生化组分最佳的方法,使用ASD Fieldspec FR2500对烤烟成熟鲜烟叶进行了反射率、透射率光谱测定和常规生化组分分析。对可见近红外波段(350～1650 nm)单波段光谱和选用已有100种光谱指数共两类光谱参量进行了与生化组分之间线性函数、幂函数、指数函数共3种形式相关分析和基于决定系数的筛选。结果表明,对于叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、钾估算方法分别是Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.81)、光化学指数2(PRI₂) (R²=0.80)、Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.83)、1420 nm吸收峰开始位置(λs₁₄₂₀) (R²=0.67)的线性拟合最优。对于总糖、比叶重、氮、烟碱最优方法分别是在532 nm反射率一阶微分线性拟合(R²=0.54)、在1423 nm透射率线性拟合(R²=0.45)、在666 nm反射率倒数对数一阶微分的幂函数拟合(R²=0.44),在1135 nm反射率倒数对数二阶微分的线性拟合(R²=0.20)。通过筛选的光谱方法可以评估烟叶的品质状况。     

不同施氮水平和基追比对弱筋小麦籽粒产量和品质的影响

为确立弱筋小麦优质高产生产的氮肥管理策略,以2个弱筋小麦品种扬麦9号和宁麦9号为材料,研究了不同施氮水平及基追比对小麦籽粒产量和品质的影响。结果表明,小麦籽粒产量与施氮量呈二次曲线关系,增加施氮量及提高后期追氮比例提高了弱筋小麦蛋白质含量及籽粒容重、湿面筋含量、沉淀值、吸水率和稳定时间,但降低了总淀粉含量和弱化度。面团形成时间随施氮量的增加而增加,但随追氮比例的增加而降低。施氮量对籽粒蛋白质组分含量均有提高作用,依次为球蛋白>谷蛋白>醇溶蛋白>清蛋白,而追氮比例处理对醇溶蛋白和谷蛋白含量具有显著的提高效应,清蛋白和球蛋白含量因追氮比例而异。增加施氮量及提高后期追氮比例显著提高了直链淀粉含量和直/支比,但降低了支链淀粉含量。同比例追肥,两次追施比一次施用籽粒产量和蛋白质、醇溶蛋白和谷蛋白含量增加,但湿面筋含量降低;直链淀粉含量和直/支比增加而总淀粉和支链淀粉含量降低。综合产量和品质分析表明,在本试验条件下,弱筋小麦在施氮量180 kg.ha-1、基肥∶拔节肥∶孕穗肥为7∶2∶1时可以实现高产与优质的协调。     

水稻地上部单位器官物质分配过程的定量模拟

 【目的】定量描述水稻植株地上部单位器官（叶片、叶鞘、节间、稻穗）干物质的动态分配过程,为作物形态建成模拟和可视化表达奠定基础。【方法】通过不同水稻品种和水氮试验中主茎和分蘖单位叶片、茎鞘及穗的干物质与水分及氮素含量的连续观测和定量分析,构建水稻地上部各单位器官干物质分配指数动态模型。【结果】模型采用线性和指数方程描述了叶片、茎鞘及穗单位器官分配指数随GDD的动态变化过程;分别用指数方程及一元二次方程描述了叶片、茎鞘及穗最大单位分配指数随不同叶位、鞘位以及穗位的动态变化过程;另外,以叶片、茎鞘及穗的氮素和水分因子法分别描述了水氮限制对各单位器官干物质分配过程的定量影响。利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了初步的测试和检验,主茎与分蘖各单位器官干物重的观测值与模拟值的根均方差分别为0.93、0.81及6.8 kg•ha-1。【结论】本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同茎蘖各单位器官干物质动态的变化过程。     

氮肥运筹对不同茬口强筋小麦籽粒产量和品质的影响

为了探讨不同茬口下施氮对强筋小麦籽粒产量和品质的最佳效应,以强筋小麦品种烟农19号为材料,研究了施氮量和追氮时期对不同茬口小麦籽粒产量及品质的影响.结果表明,施氮量和追氮时期对不同茬口下强筋小麦的籽粒产量和品质均有显著的影响.在0～240 kg/ha施氮量范围内烟农19号单位面积穗数、每穗粒数和产量随施氮量的增加而显著提高,且旱茬麦产量极显著高于稻茬麦,主要是提高了每穗粒数和千粒重.小麦籽粒蛋白质和面筋含量、沉淀值均随施氮量的增加而显著增加,旱茬麦的品质显著优于稻茬麦.在两种茬口下,烟农19号籽粒产量、蛋白质产量与施氮量均成二次曲线关系,稻茬麦在施氮量为251.26～280.24 kg/ha、旱茬麦在施氮量为281.03～303.02 kg/ha范围内籽粒产量和蛋白质产量可达到同步提高.拔节期和孕穗期追施氮肥可有效提高单位面积穗数、每穗粒数和产量,且籽粒蛋白质、湿面筋含量和沉淀值显著提高.本试验条件下,旱茬麦在拔节期至孕穗期、稻茬麦在孕穗期追施氮肥可同步提高强筋小麦籽粒产量和品质.     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。