不同季秸秆还田对冬小麦不同穗粒位结实粒数和粒重的影响

为探讨安徽淮北平原砂姜黑土区长期秸秆连续全量还田对冬小麦穗部结实特性的影响,2021-2022年基于农业农村部华东地区作物栽培科学观测站13年的长期定位试验,比较分析了小麦单季秸秆全量粉碎覆盖还田(T1)、小麦玉米秸秆全量粉碎还田(T2)、玉米秸秆全量粉碎翻埋还田(T3)、小麦玉米秸秆全年不还田(CK)4个不同还田模式下小麦不同小穗位结实粒数及粒重的差异。结果表明,T1、T2、T3处理的主茎穗小穗结实总粒数较CK分别提高了21.21%、7.50%和12.55%;第2粒位(G2)结实粒数分别提高了7.71%、7.71%和5.79%;上部小穗结实粒数分别提高了51.41%、22.79%和31.36%,其G2结实粒数分别提高了30.95%、30.95%和23.09%,其中T1处理对小麦粒数的提升效果最好。不同季秸秆还田处理下小麦主茎穗及其G2粒重、分蘖穗及其第三粒位(G3)粒重均高于CK,T1、T2和T3处理的主茎穗粒重增幅分别为16.06%、4.14%和16.06%,分蘖穗增幅分别为9.86%、0.71%和8.87%;T1、T2和T3处理下主茎穗G2粒重增幅分别为20.69%、10.34%和17.24%,分蘖穗G3粒重4.55%、2.27%和6.82%,其中T1处理对粒重提升效果最好,其次是T3。综合来看,在安徽淮北平原砂姜黑土区长期秸秆还田能够提高小麦穗粒数和粒重,进而促进产量提升,其中T1处理对小麦结实粒数和粒重的提升效果最好,是适宜在该地区推广的秸秆还田模式。

多遥感光谱指标优选的大田冬小麦茎蘖数估测

为了快速、准确地估测大田冬小麦茎蘖数(stem&tiller number,STN),在江苏省盐城市大丰区、泰州泰兴市和宿迁市沭阳县布设冬小麦STN遥感估测试验,获取了冬小麦拔节期冠层红光波段反射率(red band reflectance,β_(red))、近红外波段反射率(near infrared band reflectance,β_(nir))、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、差值植被指数(differential vegetation index,DVI)、阴影植被指数(shadow vegetation index,SVI)和STN数据,通过分析多个遥感光谱指标(β_(red)、β_(nir)、RVI、NDVI、DVI、SVI)与STN之间的相关性,优选冬小麦STN的敏感光谱指标,再基于敏感光谱指标分别建立冬小麦STN的BP神经网络估测模型(STN BP估测模型)和多元线性回归估测模型(STN MLR估测模型),并对模型预测精度进行验证。结果表明,β_(red)、β_(nir)、RVI、NDVI、DVI和SVI与冬小麦STN之间均存在不同程度的相关性,其相关系数依次表现为β_(red)(0.337)<β_(nir)(0.375)<DVI(0.423)<RVI(0.446)<SVI(0.447)<NDVI(0.470),择优选择RVI、NDVI、DVI和SVI作为建立STN BP估测模型和STN MLR估测模型的输入变量。模型精度验证显示,STN BP估测模型的决定系数(coefficient of determination,R^(2))为0.758,均方根误差(root mean square error,RMSE)为2.169×10^(6)个·hm^(-2),平均相对误差(average relative error,ARE)为13.7%;STN MLR估测模型的R 2为0.599,RMSE为3.110×10^(6)个·hm^(-2),ARE为20.0%。STN BP估测模型的估测精度优于STN MLR估测模型,说明利用多遥感光谱敏感特征指标和BP神经网络建立的冬小麦STN BP估测模型能够有效满足大田冬小麦茎蘖数的估测要求。

基于可见光谱与轻量级卷积神经网络的冬小麦分蘖数估算

分蘖数是表征冬小麦生长的关键性参数,对于冬小麦苗情监测、产量预估具有重要意义。针对目前冬小麦分蘖数估算方法存在的数据获取繁复和估算模型体量大的问题,提出一种基于可见光图像和轻量级卷积神经网络的冬小麦分蘖数估算方法,以期实现冬小麦分蘖数无损快速估算,并且可嵌入移动终端设备。可见光图像具有获取便捷,处理简单的特点,利用数码相机连续采集2017年—2018年和2018年—2019年两个生长季的冬小麦冠层可见光图像。利用该数据图像,分别构建基于轻量级卷积神经网络MobileNetV2,SqueezeNett,ShuffleNet的冬小麦分蘖数估算模型进行比较试验,并与基于非轻量级卷积神经网络AlexNet和ResNet系列构建的估算模型进行对比试验。开展冬小麦分蘖数估算模型针对不同植株密度数据的鲁棒性以及针对不同生长季数据的泛化能力的验证试验。结果表明,基于MobileNetV2构建的冬小麦分蘖数估算模型的决定系数(R^(2))为0.7,归一化均方根误差(NRMSE)为0.2,在三个轻量级卷积神经网络中具有最优表现;基于非轻量级卷积神经网络构建的冬小麦分蘖数估算模型体积是基于MobileNetV2构建的冬小麦分蘖数估算模型的2.3~16.1倍。与非轻量级卷积神经网络相比较,基于MobileNetV2构建的估算模型在具有较好R^(2)的同时有较小的体量,适宜嵌入移动终端设备;针对120,270和420株·m^(-2)三个不同植株密度的可见光图像数据集,基于MobileNetV2构建的冬小麦分蘖数估算模型的R^(2)分别为0.8,0.8和0.7,表现鲁棒;针对两个生长季的可见光图像,基于MobileNetV2构建的冬小麦分蘖数估算模型通过迁移学习将R^(2)提升了2倍,NRMSE下降了7.6%,表现出对数据季节性差异较好的适应性,体现了模型的泛化能力。利用可见光图像,基于MobileNetV2构建的估算模型能够满足冬小麦分蘖数估算需求,为冬小麦生长观测以及田间农艺措施管理决策提供了一个准确、鲁棒、可嵌入移动终端设备的工具。

敬告读者——《光谱学与光谱分析》已全文上网

从2008年第7期开始在《光谱学与光谱分析》网站(www.gpxygpfx.com)“在线期刊”栏内发布《光谱学与光谱分析》期刊全文,读者可方便地免费下载摘要和PDF全文,欢迎浏览、检索本刊当期的全部内容;并陆续刊出自2004年以后出版的各期摘要和PDF全文内容。2009年起《光谱学与光谱分析》每期出版日期改为每月1日。

氮密调控对两种穗型冬小麦品种茎蘖干物质积累与转运的影响

为了解不同穗型品种产量形成的特点及其对氮素和种植密度响应的差异,在大田试验条件下,以大穗型品种兰考矮早八和多穗型品种豫麦49-198为材料,每个品种设置全生育期不施氮、施氮240kg·hm-2(N240)两个氮肥水平以及150×104、262.5×104和375×104株·hm-2三个种植密度水平(分别用D1、D2和D3表示),研究了施氮和种植密度对两种穗型冬小麦品种主茎和分蘖的干物质积累、转运及其籽粒产量的影响。结果表明,兰考矮早八具有明显的主茎优势,开花期和成熟期主茎干物质积累量显著大于豫麦49-198,且种植密度对两品种主茎干物质积累量的影响显著大于施氮;同一施氮水平下,两品种主茎干物质积累量和各营养器官中的干物质积累量与分配比例均随种植密度的增大而增加。相同氮密条件下,兰考矮早八主茎各营养器官花前贮藏干物质的转运量、转运效率和对籽粒产量的贡献大于豫麦49-198。无论施氮与否,豫麦49-198D3处理分蘖的叶片、叶鞘、穗轴+颖壳的花前贮藏干物质转运量、转运效率及其对籽粒产量的贡献均明显高于D2、D1处理;同一施氮水平下,兰考矮早八则随种植密度的增大而增加。因此,在生产实践中,多穗型品种应在保持适宜群体茎蘖数量的基础上,春季采取水氮后移,这样可促进分蘖各营养器官花前贮藏干物质向籽粒的转运与分配,增加粒数和粒重,提高产量;大穗型品种应适当加大播种量,适期肥水管理,促进分蘖成穗,增加有效穗数,实现高产。

秸秆颗粒还田对土壤养分和冬小麦产量的影响

为明确秸秆颗粒还田在农业生产中推广应用的可行性,在山东省冬小麦-夏玉米一年两熟种植区通过田间微区试验,研究了秸秆不还田(CK)、常规粉碎还田(CCSI)和秸秆颗粒还田(GSI)对耕层土壤养分含量、冬小麦群体茎蘖数、旗叶净光合速率、叶绿素含量、干物质积累及分配和小麦产量的影响。结果表明:与CK和CCSI处理相比,GSI处理显著提高土壤有机质、碱解氮和有效磷的含量;增加基本苗和分蘖成穗率,显著提高有效穂数13.23%和16.64%。同时,GSI处理显著提高灌浆期叶面积指数、旗叶叶绿素含量和净光合速率,改善开花后旗叶光合性能,促进地上部干物质积累及其向籽粒的转运。与CK和CCSI处理相比,GSI处理的开花后干物质向籽粒的转运量显著提高19.65%和14.75%,籽粒产量显著提高9.69%和10.71%。相关分析表明,穗粒数和千粒重对产量影响不显著,有效穂数的提高是秸秆颗粒还田增产的主要原因。因此,秸秆颗粒还田可作为一种安全有效的还田方式,在农业生产中推广应用。

拔节期阶段性干旱对小麦茎蘖成穗与结实的影响

【目的】针对黄淮海地区自然降水季节分布不均、阶段性干旱频发导致小麦产量和水分利用效率低的问题,探索拔节期阶段性干旱对冬小麦主茎和分蘖成穗与结实的影响,可为该地区冬小麦节水栽培提供理论和技术支持。【方法】于2017—2019年冬小麦生长季,在室外遮雨条件下进行盆栽试验。以小麦品种山农29和衡0628为试验材料,在拔节后0—10 d期间设置5个水分处理:充分供水(CK,保持土壤相对含水量75%—80%,土壤有效含水量为42.2—46.7 mm);拔节后0—5 d轻度干旱(T1,保持土壤相对含水量为65%—70%,土壤有效含水量为33.4—37.8 mm)、重度干旱(T2,保持土壤相对含水量为45%—50%,土壤有效含水量为15.6—20.1 mm);拔节后0—10 d轻度干旱(T3,保持土壤相对含水量为65%—70%,土壤有效含水量为33.4—37.83 mm)、重度干旱(T4,保持土壤相对含水量为45%—50%,土壤有效含水量为15.6—20.1mm),测定了茎蘖幼穗发育进程及茎蘖成穗和结实性状等指标。【结果】在拔节后0—10 d期间不同程度干旱对小麦主茎成穗无明显影响,但是随着干旱时间的延长和干旱程度的加大,低位蘖(Ⅲ和Ⅰp)成穗率迅速下降,而高位蘖(Ⅱp和Ⅰ1)成穗率呈先升高后下降趋势。拔节后0—5 d轻度或重度干旱,高位蘖成穗率均较高,单位面积成穗数与CK无显著差异;拔节后0—10 d轻度干旱,高位蘖成穗率虽与CK相近,但由于低位蘖(Ⅲ、Ⅰp)成穗率下降幅度较大,导致单位面积成穗数显著降低,山农29和衡0628单位面积穗数下降幅度分别为4.94%—5.06%和6.77%—8.33%;拔节后0—10 d重度干旱,Ⅱ蘖以上分蘖成穗率均下降,山农29和衡0628单位面积成穗数下降幅度分别为10.97%—11.52%和15.00%—15.55%。拔节后0—5 d轻度干旱,2个品种主茎和各蘖位分蘖的结实性、单穗产量和单位面积产量均与CK无显著差异。拔节后0—5 d重度干旱,2个品种各中位蘖的结实小穗数和穗粒数均显著减少,主茎和高位蘖受影响不明显;山农29各茎蘖单粒重不受影响而单穗产量显著降低;衡0628各茎蘖单粒重和单穗产量显著降低;山农29和衡0628单位面积籽粒产量均显著降低,分别比CK减少5.14%—5.46%和5.45%—6.24%。拔节后0—10 d轻度和重度干旱,2个品种茎蘖的总小穗数、结实小穗数、穗粒数、单粒重、单穗产量和单位面积籽粒产量均显著降低,且以中位蘖下降幅度较大;重度干旱处理各茎蘖的穗粒数和单穗产量及单位面积籽粒产量显著低于轻度干旱处理。山农29和衡0628单位面积籽粒产量在T3处理下分别比CK减少12.87%—13.30%和15.52%—16.59%;在T4处理下分别比CK减少23.18%—25.92%和26.05%—31.22%。【结论】拔节后短时间轻度干旱(拔节后0—5 d保持土壤相对含水量65%—70%,土壤有效水含量33.4—37.8 mm)对小麦成穗和结实无显著影响;干旱时间过长、程度过大则会大幅度降低低位蘖(Ⅲ和Ⅰp)成穗率、总小穗数、结实小穗数、穗粒数、单粒重和单穗产量,导致单位面积籽粒产量显著下降。在拔节后5 d干旱或拔节后10 d轻度干旱条件下,高位蘖(Ⅱp和Ⅰ1)成穗率有所提高,在一定程度上可弥补干旱造成的损失,这可能与低位分蘖受旱后成穗率降低,群体变小,动摇分蘖分配的营养增多、生存空间增大有关,为生产中通过合理措施调控,实现小麦稳产提供了理论依据。山农29对拔节期阶段性干旱的抗性高于衡0628。

涝渍胁迫对冬小麦生长因子变化的影响研究

通过田间试验,研究了水位调控下不同生育阶段涝渍胁迫对作物生长指标(茎蘖数、株高、冠层叶面积指数(CLAI)及地上干物质量)的影响。结果表明,返青分蘖期涝渍胁迫使小麦茎蘖数增多,拔节孕穗期和抽穗开花期涝渍胁迫则使小麦茎蘖数迅速下降,而乳熟期涝渍胁迫则对小麦茎蘖数影响不明显;返青分蘖期、拔节孕穗期及抽穗开花期控水对株高影响最为明显,应尽量避免在拔节孕穗期受涝渍胁迫;返青分蘖期、拔节孕穗期涝渍胁迫不利于叶片生长,导致冠层叶面积指数下降,抽穗开花期受渍胁迫导致小麦晚熟,冠层叶面积指数增大,乳熟期受涝胁迫加速了叶片的衰老,导冠层叶面积指数迅速下降;考虑到小麦地上干物质量的积累,应避免在返青分蘖期、拔节孕穗期、抽穗开花期涝渍胁迫,且应以较大的地下水降落速度排出地下水。

南方冬麦区小麦耐迟播高分蘖资源的鉴定与筛选

为鉴定和筛选耐迟播小麦种质资源,2011-2012年以迟播分蘖力为指标对1 442份小麦资源进行评价,2012-2014年分别对从中筛选出的42和31份分蘖力不同的材料的群体数量、有效穗数进行分析。结果表明,2011-2013年,迟播分蘖力相近的材料间有效穗数变异很大,迟播分蘖力较高的材料大部分也表现出较高的有效穗数,迟播分蘖力与有效穗数显著相关(r=0.54)。2013-2014年,在迟播条件下不同小麦材料间基本苗数、最高茎数、有效穗数均有显著差异,最高茎数和分蘖数均与有效穗数显著相关,成穗率与有效穗数偏相关也显著。较高的种子活性和高分蘖力是耐迟播小麦种质的两个特征。

施肥对旱地农田生态系统冬小麦干物质积累的影响

研究了施肥对旱地冬小麦总茎数、叶面积系数及干物质积累和经济产量的影响 ,并探讨了这些生长因素与经济产量之间的关系。结果表明 ,施肥使冬小麦分蘖增多 ,总茎数和每公顷成穗数增加 ;使各生育期叶面积系数及干物质积累量增大 ,特别使灌浆期保持较高数值。不同施肥水平下的干物质积累过程均可以用指数方程 y=aeb/x很好拟合 ,而且方程中的 a值随施肥水平提高而增大 ,b值基本稳定。相关分析表明 ,冬前。

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。

基于分期播种试验的小麦越冬前适宜指标探讨

基于2006—2007和2007—2008年度郑麦366的分期播种试验资料,结合郑州农业气象试验站多年同品种小麦业务观测资料,利用相关分析、最小显著差数等方法,对越冬前积温、小麦生长状况及产量构成进行了分析,结果表明:冬小麦越冬前的生长状况与各发育阶段积温有很强的相关性,产量构成的三要素也与越冬前各发育阶段积温及分蘖数、LAI有不同程度的相关关系。探讨的气候变化背景下冬小麦适宜播期、最适播种温度等指标可为开展农业适应气候变化措施研究提供参考。

升温、灌溉和施氮对冬小麦产量的影响

以扬麦11为试验材料,采用裂区试验设计,在小麦全生育期内利用玻璃温室模拟气温升高2~3℃,以大气温度为对照,同时设置2个水分水平,即正常灌溉(按照高产田的常规管理,每次灌水量为6L)和减半灌溉(较正常灌溉的灌水次数减半,即间隔灌溉),和3个施氮水平(208、416和624kg/hm^2),研究温度、水分和施氮3个因素对冬小麦生长和产量形成的影响。结果表明,升温增加了冬小麦株高,降低了地上生物量(包括秸秆生物量和籽实产量)和根系生物量,降低了小麦单穗籽粒数、千粒重和无效分蘖数。其中,在正常灌溉处理下,升温导致208、416和624kg/hm^2施氮处理的籽实产量下降了21%、7%和29%,秸秆产量降低了28%、28%和34%,而在减半水分处理下,升温导致小麦籽实产量和秸秆产量下降的幅度相对较小。416kg/hm^2施氮量的籽实产量和穗粒数下降幅度最小,温度与水分和氮肥之间的互作对籽实产量有显著的影响,适度施氮肥能够有效缓解升温引起的小麦产量下降幅度。

超高茬麦田套稻高产配套栽培技术探讨

超高茬麦田套稻基本苗的合理配置是获得高产的基础 ,扬州地区中籼杂交稻每公顷套播基本苗 45万～ 6 0万 ,中粳稻每公顷套播 90万～ 12 0万 ,有利于个体、群体兼顾协调 ,达到花后高积累 ,获得较高产量。合理的肥料运筹是获得高产的调节手段 ,中籼杂交稻每公顷施纯氮 2 2 5kg左右 ,中粳稻每公顷施纯氮 2 92 .5kg ,有利获得高产。施肥方法上麦田套稻肥料运筹分蘖肥 ,穗粒肥以 6∶4或

冬小麦冬前主茎叶片和各级分蘖发生规律研究

根据南疆气候的特殊性及冬小麦的生育规律,我们做了对不同品种(系)冬小麦的冬前主茎叶片数、分蘖数、出叶速度和单株产量等性状的调查,结果表明:早熟品种的出叶速度明显高于中、晚熟品种的出叶速度;冬小麦冬前主茎叶片数、分蘖数、以及出叶速度对产量都呈负相关关系。为今后在农业生产中对冬小麦不同类型品种采取相应栽培管理措施提供理论依据。

播期对山西省冬小麦茎蘖幼穗分化及产量的影响

为探讨不同播期对山西省冬小麦茎蘖幼穗分化及产量的影响,以冬小麦新品种‘临汾8050’为材料,观察了不同播期下冬小麦的主茎分蘖幼穗分化过程及产量表现。结果表明,随着播期的推迟和蘖位的增高,幼穗分化各时期的日期推迟,幼穗分化的总历时缩短,晚播处理穗分化时间比早播处理少121天;随着播期的推迟和蘖位的增高,各分蘖幼穗分化日期推迟,晚播分蘖幼穗比早播的推迟109天;随着播期的推迟,主茎幼穗伸长期呈现短长短趋势,伸长期至雌雄蕊分化期持续时间缩短,雌雄蕊分化后各分化期基本同步;同一播期(早播、中播)随着蘖位的增高,伸长期至二棱期分化持续的时间及总历时明显缩短,之后各分化期历时相差不大;而晚播随着蘖位的增高,各分化持续的时间及总历时稍有增长;但晚播处理至小花分化期第二位蘖和第三位蘖及中播处理的第三位蘖死亡;主茎及分蘖穗的有效小穗数随播期的推迟明显减少,早播和中播有效穗数为643.58×104/hm2和601.66×104/hm2与晚播有效穗数549.38×104/hm2差异显著,产量显著降低。为此,9月25日至10月5日是山西省南部冬小麦适宜播期。

冬小麦主茎和分蘖的植株性状及分蘖合理利用的研究

研究了冬小麦主茎及分蘖的植株性状,分析了单茎主要性状的相关关系,并结合不同群体的产量分析,探讨高产小麦分蘖的合理利用范围。研究结果表明,冬小麦主茎及分蘖的单茎性状均优于高位蘖。因此认为主茎、1N、2N和3N为优势蘖组,1N-1及其以后出生的分蘖为劣势蘖组。在高产栽培中,以每亩12～15万基本苗为宜,即利用优势蘖组成穗以获得高产。

晋麦73号冬小麦小量播种高产试验

为了研究冬小麦在小量播种条件下的产量表现,2001～2003年期间在北京安排了两个试验年度的秋播试验。两个试验年度的22.5kg/hm2播量处理中,晋麦73号和DS1号的平均最高产量分别达到7353.75和6836.25kg/hm2。试验中,参试品种生育表现正常。麦苗总糖、脯氨酸和赖氨酸含量较高,植株生理功能较旺盛。在产量结构中,单株穗数多。小量播种生产中,品种选择是前提,播量确定是关键。

冬小麦短缩茎的维管系统与叶蘖同伸规律

本文通过对冬小麦短缩茎维管系统结构及其发育进程的连续观察,阐明了茎内维管系统在小麦叶蘖生长,尤其在叶蘖同伸规律中的重要作用。

基于主动遥感的冬小麦群体动态监测

茎蘖数的多少是冬小麦达到最佳产量的关键因素,也是氮肥调控的重要指标。然而为了获得一个代表性的茎蘖数,传统的人工数分蘖的方法费时费力。近年来,随着遥感,特别是主动遥感技术的长足发展,为解决这个问题提供了机遇。文章通过2008年—2009年在河北曲周县中国农业大学试验站的播期、播量和氮水平田间试验,采用主动光谱仪GreenSeeker对冬小麦群体动态进行实时监测,并建立模型来预测小麦茎蘖数。研究表明,以归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(RVI)这两个植被指数建立模型都能成功预测小麦茎蘖数,两个植被指数与茎蘖数有着显著的线性关系。NDVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.25～0.64之间,RVI与茎蘖数的决定系数(R2)介于0.26～0.65之间。验证结果进一步证实了NDVI能更好地在生育前期预测冬小麦的茎蘖数,有高的决定系数(R2,0.54～0.64)、低的均方根误差(RMSE,260～350茎蘖数.m-2)和低的相对误差(RE,16.3%～23.0%)。这些结果表明,主动光谱仪是一个很好的工具可以用来监测冬小麦的群体动态。