土壤肥力和植株密度对冬小麦冠层结构的影响

[目的]为了研究土壤肥力和植株密度对冬小麦冠层结构的影响。[方法]在不同土壤肥力和种植密度条件下,研究了冬小麦群体茎、叶特征的变化。[结果]冬小麦起身期的总茎数略低于成穗数,群体最大时期株型呈现梭形,开花期叶面积系数为4是较为合理的冠层结构;土壤肥力对小麦前期的茎、叶生长影响显著,在中后期也有一定的影响;密度则在形成最大群体前影响茎叶的生长,到小麦开花后影响不明显。密度对小麦产量的影响比土壤肥力更为显著。[结论]合理群体的小麦叶片会随太阳方位角和高度角的变化而变化。当群体在早晚获得充分光照时,有利于提高群体光能利用总效率和总产量。该研究为培育新品种和改进栽培措施提供了参考依据。

不同产量潜力小麦品种冠层光截获特性及产量的差异

为探讨超高产条件下不同产量潜力小麦品种冠层光截获特性及产量差异,于2016-2017年小麦生长季,以烟农1212、济麦22和良星99三个产量潜力不同的小麦品种为材料,在山东省兖州市小孟镇史家王子村超高产田进行试验,研究三个小麦品种群体动态、叶面积指数、冠层光截获特性、花后旗叶光合速率及产量的差异。结果表明:(1)烟农1212的分蘖成穗率及开花后28d和35d的叶面积指数、冠层PAR(光合有效辐射)截获率均显著高于济麦22和良星99,而花后14～35d,PAR透射率表现为良星99>济麦22>烟农1212。(2)开花后0d和7d,烟农1212和济麦22的旗叶光合速率无显著差异,均显著高于良星99;花后14～35d烟农1212的旗叶光合速率显著高于济麦22和良星99。(3)品种间单位面积穗数无显著差异,烟农1212的穗粒数和籽粒产量均显著高于济麦22和良星99,千粒重显著高于良星99。在本试验条件下,烟农1212是冠层光截获特性最优、籽粒产量最高的小麦品种。

基于冠层图像处理的小麦茎蘖数快速诊断技术

为提高小麦群体诊断效率,研究利用图像识别替代人工抽样计数的可行性。分别以智能手机、无人机获取小麦冠层图像以及人工抽样计数方法,于2016—2017年,在山东阳信县105个规模不同的小麦地块,对苗期、冬前、返青期和拔节期4个时期小麦茎糵数进行诊断。结果表明,4个生育时期采用智能手机图像识别诊断小麦茎蘖数,与人工抽样计数相关性强弱依次为冬前(R^2=0.900,P<0.0010)>拔节期(R^2=0.240,P<0.0010)>返青期(R^2=0.130,P<0.0010)>苗期(R^2=0.010,P<0.2900);3个生育时期采用无人机图像识别诊断小麦茎蘖数,与人工抽样计数相关性强弱依次为冬前(R^2=0.760,P<0.0010)>返青期(R^2=0.320,P<0.0100)>苗期(R^2=0.005,P<0.8800)。从诊断效率而言,人工抽样计数单位耗时约100.0 min/hm^2,智能手机图像识别单位耗时约5 min/hm^2,无人机图像识别单位耗时约为1.5 min/hm^2。说明在冬前—拔节期借助智能手机采集图像替代茎蘖数人工抽样计数并估测小麦群体大小的方法是可行的,尤其是冬前估测效果较好。对于大面积种植的麦田,以无人机为工具在冬前、返青期识别图像,可以作为小麦群体诊断工具。