全膜双垄沟播方式对旱地玉米产量和水分利用效率的影响

采用田间随机区组试验研究了3种栽培方式对旱地玉米产量和水分利用效率的影响。结果表明,秋季全膜双垄沟播栽培显著缩短了旱区玉米生育前期,延长了生育中后期,整个生育期较对照缩短21d;全膜双垄沟播栽培促进了玉米的生长,显著提高了干物质积累,秋季全膜双垄沟播栽培较不覆膜平播显著提高玉米平均干物重53.23%;秋季全膜双垄沟播显著增大了玉米产量构成因素、生物性状各指标、土壤水分、产量和水分利用效率,降低了耗水量,较不覆膜平播分别提高收后土壤水分88.83%、玉米产量29.24%和水分利用效率77.83%。表明秋季全膜双垄沟播栽培是干旱和半干旱山区发展玉米抗旱节水高产的有效栽培技术。     

位山灌区冬小麦水肥方案优化

以位山灌区监测的冬小麦品种泰农18号为例,采用农业技术转移决策支持系统模型进行参数校正和精度验证,模拟不同灌水量、施肥量组合的一系列水肥方案,计算分析不同水肥方案时冬小麦产量、氮肥偏生产力和水利用效率的变化特征,优化水肥方案。结果表明：水、肥之间存在明显的耦合效应;在不同施肥水平下,冬小麦产量和氮肥偏生产力随灌水量的增加呈先增后减的趋势,在灌水量为80 mm时达到最大值;在不同灌溉水平下,冬小麦产量和水利用效率随施肥量的增加而增大,当施肥量达到220 kg/hm²后产量增幅变缓;综合考虑产量和水、肥利用效率,确定总灌水量240 mm、施肥量220 kg/hm²为研究区最优水肥方案。     

基于旱作雨养模式的10种作物适水性评价 ——以邢台市为例

依据作物生育期与自然降水对作物需水的规律,系统分析了邢台地区10种作物生长期需水量与自然降水对作物需水满足度,并利用水分生态适应性模型对这10种作物在不同水文年型下进行定量评价,以得到在纯自然降水条件下各种作物的适宜情况,为邢台市旱作雨养种植模式在不同水文年选择不同作物提供指导.结果表明:1)棉花、玉米、大豆、红薯、高...     

黑龙港麦区小麦品种设计及沧麦026选育

沧麦026新品种以临汾605为母本,CA837为父本有性杂交,经水旱两圃平行交替选择法培育而成.表现性状稳定,抗逆性强,适应性广,节水、丰产特点突出.在1999～2001年冀中北水地组区试及大区生产试验中.平均产量5 790 kg/hm2,比对照京冬8号增产6.1%,居参试品种第一位.大区生产试验平均产量6 135 kg/hm2.经省品审会审定通过,适宜河北省黑龙港麦区中高肥力水平麦田种植.     

凉山州水、旱作对陆稻产量的影响

通过水、旱作对陆稻产量影响的研究,结果表明:陆稻在水作条件下生育期缩短,但灌浆时间经旱作延长1～8天,株高、最高苗、有效穗、穗粒数和产量明显高于旱作;成穗率、结实率和千粒重因品种略有高或低的差异;陆稻旱作时应增加播种量和提高移栽密度才能取得较好的产量;旱稻502、旱稻297和旱稻277适应于无充分水源保障的地区种植。     

基于高光谱反射率的冬小麦生长后期氮素丰度监测研究

生物量、氮素含量和LAI(leaf area index)是生态系统中表征作物长势最重要的参数,叶干重、叶片氮素含量和LAI实时动态监测对小麦氮素营养诊断和管理调控具有重要意义。选用了五个小麦品种和四个氮素水平的比较实验,研究不同处理冬小麦抽穗到黄熟期氮素丰度(NR)与光谱反射率差值(ΔR)的关系,建立冬小麦后期氮素丰度监测模型。结果表明,不同品种的冬小麦冠层叶片氮素丰度随生育进程推进而增加,不同氮素处理氮素丰度大小为N0N3N1N2,光谱参量TCARI和VD672与氮素丰度的相关性最好,相关系数(r)分别为0.870和0.855,其建立氮素丰度估测模型的决定系数分别为0.757和0.731,预测准确率达84.56%和80.13%。光谱参数TCARI和VD672可以有效地评价小麦后期冠层叶片氮素状况,可以对氮素丰度进行准确可靠的监测。     

基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明：在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC, R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明：先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

试论冬小麦高产栽培技术

1．耕作整地 在前作收获后要立即撒肥深耕，及时耙耙整地；应达到深、透、碎、平、实、足，即深耕深翻加深耕层，耕透耙透，土壤细碎无明暗坷垃，地面平整，通透性好，底墒充足；冬小麦生育期间无局部积水，耕翻深度一致，蓄水保墒，为小麦播种和出苗创造良好的条件；