我国农田杂草文献计量分析及相关研究进展

杂草是农田生态系统的重要组成部分,农田杂草研究对于提高作物经济产量和保护农田生态系统意义重大。为客观评述农田杂草研究进展,利用CiteSpace软件进行文献的分布分析(年度分布、学科分布、机构与作者分布)和研究热点分析,并从4个方面(农田杂草防除、保护性耕作、农田杂草种子库、农田杂草群落)归纳了研究进展。最后对该研究未来的发展做出展望,以期对未来农田杂草控制的研究提供方向和理论依据。

整合分析秸秆还田对农田杂草多度和多样性的影响

整合分析不同环境条件下秸秆还田对农田杂草多度和多样性的影响,可为秸秆还田利用情景下的草害防控提供科学依据。本研究基于2000-2022年间发表的41篇关于秸秆还田对草害影响的论文,整理得到426组杂草多度和多样性数据,并运用整合分析方法,探讨作物类型、秸秆还田量、土壤质地、气候条件等因素对秸秆还田抑草效应的影响。结果表明:1)与秸秆不还田相比,秸秆还田总体上可显著降低农田杂草多度和多样性,抑制效应分别为-42.4%和-8.5%。2)不同条件下秸秆还田的抑草效应存在差异。其中,作物类型是影响秸秆还田对杂草多度抑制效应的关键因子,将秸秆还于稻田、玉米田或油菜田可显著降低杂草多度,抑制效应分别为-62.3%、-34.6%和-56.9%,而将秸秆还于小麦田时的抑制效应(-7.1%)不显著;秸秆还田量是影响秸秆还田对杂草多样性抑制效应的关键因子,回归分析结果显示:随着秸秆还田量的增加,秸秆还田对杂草多样性的抑制效应显著增强(R2=0.021, P<0.05)。因此,秸秆还田可有效抑制农田草害的发生,而在不同条件下其对杂草多度和多样性的抑制效应存在差异。综合来看,在亚热带季风气候区将秸秆以>7000 kg·hm^(-2)的量还于稻田对杂草多度的抑制效果最好,而在温带季风气候区以同等量的秸秆还于油菜田时可以更好地抑制杂草多样性。

激光控制杂草:为什么种植者需要给它时间

许多研究除杂草的专家都认为,涉及机器人、激光和人工智能(AI)的创造性措施最终将减轻杂草控制带来的痛苦。在那一天到来之前,需要有一点耐心甚至谨慎来缓和他们的热情。“无论是激光除草方法,还是训练有素的机器人,在留下作物的同时拔除杂草,这在科学上都是令人兴奋的”。

大理大白芸豆种植区田间杂草发生与化学防除研究

通过对大理市大白芸豆种植区田间杂草发生与化学防除进行调查研究,结果显示,田间发生的一年生杂草以马唐、辣子草为主的8种“跟雨发生”的杂草,以黄花为主的14种主要“跟温发生”的多年生杂草,4种主要为害群落。通过用乙草胺防除一年生杂草,草甘膦防除多年生杂草进行了田间小区试验。乙草胺对白芸豆田间杂草的控制效果达到95%,需要注意的是,如果用药时间不对,不仅影响除草效果,甚至可能出现药害,需谨慎使用。草甘膦防除多年生杂草效果达98%,需进行人为的定向喷雾。

玉米田杂草防控技术措施

一、防除目标重点防控马唐属、稗属等禾本科杂草,反枝苋、鸭跖草、田旋花等阔叶杂草。玉米田杂草防治处置率达90%以上,防治效果达90%以上,杂草危害损失控制在5%以下。二、防控原则1.综合除草坚持“播后苗前土壤处理为主、苗后茎叶处理为辅”的除草策略,推广深耕深翻、地膜覆盖等农业措施,降低出草基数。

75%氯吡嘧磺隆水分散粒剂与除草剂混用防除玉米田杂草的效果试验

75%氯吡嘧磺隆水分散粒剂是黄淮海地区玉米田苗后防治香附子的理想药剂,因其具有较强的内吸传导性,对香附子茎叶和宿根都有较好的致死性,所以目前成为大多数农户玉米田防治香附子的首选药剂。但玉米田杂草的种类较多,不仅有香附子,还有其他多种禾本科杂草和阔叶类杂草,玉米田单独使用氯吡嘧磺隆,不够广谱,会影响其他杂草的防除效果。

我国田间杂草防除的发展探究

人类从原始社会时期便开始从事田间杂草的防除工作,那时的方法较为传统。19—20世纪,社会进入科技发展的新时期,更为先进的杂草防除技术开始出现。20世纪50年代,以李扬汉教授为主的研究团队开始从事田间杂草防除的相关研究,建立了较为完善的防除体系,为消除田间杂草危害作出了巨大贡献。进入21世纪,我国田间杂草防除研究也不断成熟,产生了众多科学高效的防除技术。基于此,探究了我国田间杂草防除技术和手段的发展情况,以期为广大田间杂草科研工作者提供宝贵经验,为我国田间杂草防除工作提供思路和指引。

杂草对9类常用不同作用机制除草剂的非靶标抗性机制研究进展

除草剂的应用为农业生产带来便利,但长期、单一使用某一种或相同机制的除草剂也引发了杂草对除草剂的抗性问题。抗性杂草种类逐渐增加,抗性形成机制复杂,导致农田杂草的治理难度增加。杂草对除草剂的抗性机制主要分为两种,一种是除草剂靶标位点基因的突变或过量表达导致的靶标抗性,另一种是杂草对除草剂吸收、转运、固存和代谢等一个或多个生理过程发生变化导致的非靶标抗性。本文综述了杂草对9类不同作用方式除草剂的非靶标抗性机制的生理、生化和分子基础的研究进展,以期为抗性杂草综合治理提供参考。

川西平原五种水旱轮作模式旱作季杂草群落特征

为明确不同水旱轮作模式对川西平原旱作季杂草群落特征的影响,从而为旱作季杂草的高效防控提供理论依据。基于大蒜-水稻(GR)、小麦-水稻(WR)、蚕豆-水稻(BR)、油菜-水稻(RR)和马铃薯-水稻(PR)五种水旱轮作的长期定位试验,在2022年旱季采用生态学方法探究了不同水旱轮作模式下旱作季农田杂草种类、密度、株高、生物量等杂草群落结构和物种多样性特征。结果表明:(1)五种轮作模式下杂草田间密度表现为WR>BR>RR>GR>PR,生物量表现为WR>BR>GR>RR>PR,物种多样性表现为GR>BR>RR>PR>WR,物种均匀度表现为GR>PR>BR>RR>WR,群落优势度表现为WR>PR>RR>BR>GR,表明GR杂草群落稳定性最高,WR杂草群落稳定性最低且优势物种发生危害的程度最高,RR的杂草种类数少且不易发生危害;(2)五种水旱轮作模式杂草群落相似性较高,相似性指数在0.69—0.84之间,WR杂草生活型以一年生单子叶杂草为主,其余四种模式以一年生双子叶杂草为主;(3)WR优势杂草种类最少,为禾本科棒头草(Polypogon fugax Nees ex Steud),其重要值为59.53%;BR优势杂草种类最多,为棒头草、蔊菜(Rorippa indica(L.)Hiern)、毛茛(Ranunculus japonicus Thunb)和通泉草(Mazus japonicus(Thunb.)O.Kuntze);GR优势杂草为苣荬菜(Sonchus wightianus DC)和猪殃殃(Galium spurium L);RR和PR优势杂草均为三种,都包括为棒头草和蔊菜。因此,以确保旱作季杂草能得到有效控制,不同水旱轮作模式应制定不同的杂草防控措施。GR和PR应重点控制以猪殃殃为代表的双子叶杂草,WR应着重控制以棒头草等为代表的单子叶杂草,BR和RR应注重繁殖力强的单双子叶杂草的综合防治。

苗前与苗后除草剂配施对白菜型冬油菜田间杂草防效及产量的影响

针对强抗寒冬油菜生育周期长,人工除草成本高,田间杂草高效防控技术较为欠缺等问题,选用当地主栽强抗寒白菜型冬油菜(天油4号)为试验材料,选用常见苗前除草剂与苗后除草剂,分别设置3个不同处理梯度,以清水为对照,共16个不同配施处理组合,于2017—2018年开展了大田试验,以探究苗前与苗后除草剂对白菜型冬油菜田间杂草防效及产量的影响。结果表明,苗前除草剂单施平均总株防效40.63%,总鲜重防效51.64%,苗后除草剂单施总株防效60.94%,总鲜重防效50.75%,共施的总株防效62.33%,总鲜重防效57.23%,与苗前除草剂单施相比,共施的总株防效与鲜重防效平均提升了21.70和5.59百分点,与苗后除草剂单施相比,共施的总株防效与鲜重防效平均提升了1.39和6.48百分点。产量方面,苗前除草剂单施平均增产642.32 kg/hm^(2),平均增幅61.91%,苗后除草剂单施平均增产616.42 kg/hm^(2),增产幅度59.41%,共施处理平均增产368.52 kg/hm^(2),增产幅度35.52%,产量极显著增高的单施和共施处理为R_(3)O_(0)和R_(3)O_(2),分别增产1122.78和896.78 kg/hm^(2),增幅分别为108.22%及86.43%。因此,可根据冬油菜田间杂草密度选择苗前除草剂R_(3)单施或R_(3)与苗后除草剂O_(2)共施,从而达到最高效的杂草防控效果和最显著的油菜增产目标。

轻简化栽培稻田杂草发生趋势与防控技术

随着水稻轻简化栽培技术的应用与推广,东北稻区、西北稻区、长江流域稻区和华南稻区等水稻主产区的杂草种群演替加快,稗草、千金子和马唐等恶性杂草频繁发生,杂草抗药性水平上升迅速。若杂草防控不及时、不彻底,极易对水稻生产构成严重威胁。为此,对水稻直播、机插和抛秧等轻简化栽培稻田杂草的草相特征、发展趋势和防除方法等进行了概述,以期为制定合理、高效的轻简化栽培稻田杂草综合防控技术、水稻用农药减量增效除草方案,延缓杂草抗药性产生与发展提供借鉴。

林芝河谷区苹果园间作牧草对杂草群落组成及多样性的影响

以林芝市巴宜区苹果园杂草群落为研究对象,以清耕后自然生长植物为对照,研究了一年生箭筈豌豆(Avena sativa L.)、燕麦(Vicia sativa L.)和多年生紫花苜蓿(Medicago sativa L.)、鸭茅(Dactylis glomerata L.)牧草单播或混播对苹果园杂草群落组成和多样性的影响。结果显示:(1)调查期间共发现杂草17科31属33种,其中优势科为禾本科、豆科、蓼科和菊科,优势种为白草(Pennisetum flaccidum Griseb.)、画眉草(Eragrostis pilosa(L.)Beauv.)、小头蓼(Persicaria microcephala(D.Don)H.Gross.)、牛膝菊(Galinsoga parviflora Cav.)和蒲公英(Taraxacum mongolicum Hand.-Mazz.);(2)牧草种植可以减少果园中杂草种类,降低优势杂草重要值,改变杂草群落结构,不同类型牧草在不同种植年限对杂草群落的影响存在差异;(3)不同间作牧草模式下杂草群落物种多样性有显著差异,但整体上较对照有所降低,种植年限与种植模式对群落多样性和优势度均有显著影响;(4)间作牧草有良好的杂草抑制效果,其中禾本科牧草的杂草防控效果优于豆科牧草,混播处理的杂草防控效果优于单播处理。研究结果表明,人工牧草的选择应考虑牧草生长年限,一年生牧草在短期内杂草防控效果较好,多年生牧草适宜长期种草的果园。

我国芝麻田杂草防控现状及建议

本研究对我国主要芝麻产区杂草发生情况和防控现状进行了调查。结果显示,我国芝麻田杂草共计31科86种,使用的除草剂共15种,普遍存在阔叶杂草难防控等问题。芝麻田杂草防控难与科研基础薄弱和可用除草剂品种严重不足有关。针对上述情况,提出加大基础研究力度、重视除草剂筛选登记工作、加强抗除草剂育种、加速植保机械的研发及产业化、研究和推广注重芝麻田生态系统保护的标准化防控技术等建议。

直播方式对重庆地区稻田杂草群落组成和生态位的影响

为高效绿色防除重庆地区直播稻田杂草,对淹水直播和湿润直播处理下稻田杂草的群落组成和生态位进行研究。结果表明,淹水直播和湿润直播稻田的杂草群落分别由16种(隶属于9科15属)和18种(隶属于10科17属)杂草组成,水蓼(Polygonum hydropiper)和鬼针草(Bidens pilosa)为湿润直播下特有的杂草。淹水直播和湿润直播的重要杂草群落结构分别为丁香蓼(Ludwigia prostrata)+鸭舌草(Monochoria vaginalis)+稗草(Echinochloa crus-galli)和陌上菜(Lindernia procumbens)+稗草(E.crus-galli)+看麦娘(Alopecurus aequalis)+异型莎草(Cyperus difformis)。除稗草(E.crus-galli)外,两种直播方式下重要杂草的重要值均差异显著(P<0.05)。两种直播方式共有的14种重要或主要杂草中,淹水直播下光头稗(Echinochloa colonum)、稗草、异型莎草、陌上菜、看麦娘、笄石菖(Juncus prismatocarpus)、双穗雀稗(Paspalum distichum)共7种重要或主要杂草的生态位宽度较湿润直播下显著降低,且其种间(除笄石菖与双穗雀稗外)生态位叠加值或显著降低或持平。综上,淹水直播可抑制水蓼和鬼针草的萌发,从而改变稻田重要杂草的群落结构,而且可控制光头稗、稗草、异型莎草、陌上菜、看麦娘、笄石菖、双穗雀稗的数量。

棉隆土壤消毒联合种植密度防除油菜田杂草及对作物产量和田间光照的影响

在农田杂草的治理中,结合农艺措施来治理草害的发生,可有效减少化学除草剂的使用,实现草害的综合治理。本文采用田间试验研究了棉隆土壤消毒联合油菜不同种植密度对油菜田主要杂草野燕麦Avena fatua、苦苣菜Sonchus oleraceus的防除效果,及杂草对氮、磷、钾及水分消耗的影响。结果表明,土壤消毒联合种植密度对油菜田杂草防除效果显著,对野燕麦、苦苣菜均有良好防效,总鲜重防效达到89.8%~100.0%。采取防除措施后,杂草对田间氮、磷、钾和水分的消耗量减少85%以上,有效改善了田间的水肥和光照条件。土壤消毒联合种植密度不同处理的油菜籽产量达到3155.0~4920.5 kg/hm^(2),增产效果显著,产量较未消毒土壤区增加13.3%~76.8%,增收1857.3~10684.8元/hm^(2)。研究表明采用土壤消毒结合种植密度对油菜田杂草具有很好的控制效果,适度增加油菜种植密度既能保证对杂草防效,同时也能保证产量。

细胞色素P450介导的杂草抗药性研究进展

细胞色素P450(cytochrome P450)是一类重要的亚铁血红素-硫醇盐蛋白超家族,属于单加氧酶,广泛分布于生物界中。研究发现P450主要具有“生物合成”和“生物解毒”两大功能,被誉为“万能的生物催化剂”。大多数除草剂在植物体内代谢的初始阶段即涉及植物细胞色素P450的作用。近些年,由P450介导的抗药性杂草呈多发态势,其复杂的抗性谱,给杂草化学防除带来了新的挑战。本文对P450分类命名、P450与除草剂代谢的关系、P450抗性鉴定手段、P450介导抗性杂草发生情况、与除草剂代谢有关的植物细胞色素P450基因克隆等内容进行了综述,旨在为该领域的相关研究提供参考。

除草剂不同时期应用对机直播稻田杂草的防除作用

为开发机直播水稻田高效安全的封闭除草剂,采用大田试验,比较了不同时期应用含有乙氧磺隆成分的除草剂对阔叶草和莎草科杂草的防除效果。结果发现,播种时同步喷施五氟·乙氧或混配乙氧磺隆与其他除草剂能够有效抑制机直播稻田阔叶草和莎草科杂草的萌发和生长,且对水稻出苗安全。机直播后10 d或15 d施用对阔叶草防效下降,但播种15 d后撒施0.65%五氟·乙氧控释颗粒剂97.5 g/hm^(2)对杂草防效较好,密度防效达到90%以上。表明采用五氟·乙氧或混配乙氧磺隆与其他除草剂防除机直播稻田阔叶草,越早施药效果越好。但如果因气候条件或其他因素影响错过施药窗口期时,撒施0.65%五氟·乙氧控释颗粒剂97.5 g/hm^(2)或喷施30%氰氟草酯112.5 g/hm^(2)+30%五氟·乙氧90 g/hm^(2)也可以防控绝大部分直播田杂草。

基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明:改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2%,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×109次/s。识别前先经过MSRCP图像增强后,与原模型相比,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点,加入ViT分类网络后,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰一级稻叶尖形状相似的复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6%,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。

李园杂草管理方式对土壤细菌群落和生态功能的影响

【目的】分析不同杂草管理方式对位于国家重点生态功能县的李园细菌群落结构和生态功能的影响,为李园土壤健康管理提供参考。【方法】以自然生草、人工生草、除草剂除草的李园和邻近天然槲栎次生林土壤为研究对象,提取土壤细菌DNA,对其ITS基因进行扩增,采用高通量测序和功能预测的方法研究细菌的多样性、群落结构及生态功能。【结果】不同处理OTU数量为2012~3522,细菌种类33门、108纲、242目、383科、667属。绿弯菌门、放线菌门、变形菌门和酸杆菌门为主要门类,在各处理中4个门的总丰度达到80%以上。多样性分析显示,天然林Ace和Chao指数显著低于李园的3个处理。群落组成和差异分析显示,天然林土壤酸杆菌优势比较大,病害细菌少,并有少量的有益细菌蛭弧菌;李园的鞘脂单胞菌相关病害的风险大,生草可在一定程度上提高芽孢杆菌等有益细菌的丰度,尤其自然生草比较明显。人工生草还有利于提高李园细菌的多样性,尤其是芽单胞菌的富集比较明显。使用除草剂的李园则主要富集了绿弯菌门的种类,而降低了苔藓杆菌的丰度。功能预测分析显示,土壤细菌新陈代谢最活跃,主要包括碳水化合物代谢和氨基酸代谢等,涉及化能异养、纤维素分解、固氮作用等功能。与其他处理比较,人工生草李园土壤硝酸还原功能较强、天然林土壤的木质素分解功能较强、除草剂处理的李园土壤甲基营养功能较强。【结论】天然林Ace和Chao指数显著低于李园,表现为土壤酸杆菌优势明显。不同杂草管理方式对李园土壤细菌群落结构和功能的影响较大,生草有利于李园有益细菌群落的建立。

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module, NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23 MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision, mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1 ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。