基于三维点云的甜菜根表型参数提取与根型判别

为挑选产糖量高且适合机械化收获的甜菜根型,该文基于多视角图像序列,构建了207个基因型甜菜根的三维点云模型。基于三维点云提取了描述甜菜根形态特征的10个表型参数:最大直径、根长、凸包体积、顶投影面积、紧凑度、凸起率、凸起角、根头比、根尾比和根体渐细指数。与人工测定的最大直径和根长值进行校验,决定系数R^2均在0.95以上。其中根长、凸包体积及顶投影面积与生产指标呈极显著(P<0.01)相关关系。采用稳定性较高的K-medoids聚类算法将甜菜根型分为4类,结合专家知识获取理想根构型的主要特征为根型中等长度、比例适中。采用线性判别、随机森林、支持向量机、决策树和朴素贝叶斯5种预测模型进行根型判别。结果表明5种根系判别模型预测准确率均在70.0%以上,随机森林判别准确率达到81.4%。研究结果将为培育高品质和适应机械化生产的甜菜品种提供依据。

基于Meta分析的灌溉模式对温室番茄产量和水分生产力的影响

通过Meta分析研究温室番茄的灌溉量和灌溉方式对番茄产量和水分生产力的影响,试图找到提高番茄产量和水分生产力的关键因素。以2000-2015年间在中国知网和万方数据库发表的中国各地研究温室番茄种植的文献作为数据来源,对纳入研究的43篇文献进行Meta分析的结果表明:温室番茄高产和高水分生产力的灌溉量范围为3500~4500 m3/hm2,最佳灌溉方式为管灌。该结果与其他田间试验研究结论具有可比性,为区域温室番茄选择灌溉用水和灌溉方式,提高温室番茄的种植水平、提高水分利用效率、减少水资源浪费提供理论支持和实践指导。

设施菜地WHCNS_Veg水氮管理模型

与一般大田作物相比,设施菜地集约化程度高、水肥投入量大,加上蔬菜根系浅,土壤养分淋失严重,不仅浪费资源,而且极易引起地下水污染等生态环境问题。定量研究设施蔬菜不同生长阶段的土壤水分动态和氮素去向是制定合理水氮管理方案的基础。该研究在农田土壤水热碳氮模拟模型(soil water heat carbon nitrogen simulator,WHCNS)的土壤水分、碳氮循环模块的基础上,耦合了蔬菜生长发育过程模型,构建了适用于设施菜地水氮管理的机理模型WHCNS_Veg。分别利用山东寿光的设施黄瓜和天津武清的设施番茄田间观测数据,主要包括不同水氮管理措施下实测的土壤水分(含水率和基质势)、土壤氮素(硝态氮含量和淋失量)、植株吸氮量和蔬菜可售卖鲜产量,对WHCNS_Veg模型进行了校准与验证。结果表明,作物生物学指标的模拟精度要高于土壤指标,模拟的黄瓜、番茄产量和植株吸氮量的相对均方根误差不大于12.1%、一致性指数不小于0.934和Nash-Sutcliffe效率系数不小于0.829。土壤指标中,土壤含水率的模拟效果也较好,相对均方根误差、一致性指数和Nash-Sutcliffe效率系数的范围分别为6.2%~9.1%、0.851~0.960和0.477~0.846;其次是土壤硝态氮含量和淋失量,相对均方根误差范围分别为22.2%~40.1%和4.6%~26.0%,Nash-Sutcliffe效率系数范围分别为-0.810~0.636和0.442~0.956。模型对土壤基质势动态模拟的精度相对较低,相对均方根误差、一致性指数和Nash-Sutcliffe效率系数范围分别为22.9%~30.1%、0.223~0.846和-6.344~0.113,主要是滴灌条件下模拟效果较差导致的,说明需要进一步提高滴灌条件下土壤基质势的模拟精度。总体来看,WHCNS_Veg模型较好地模拟了不同水氮管理条件下土壤水氮动态和蔬菜生物学指标,该模型在设施菜地水氮管理方面具有较大的应用潜力。

蔬菜不同灌溉模式和施肥模式研究——以山东寿光、诸城、桓台为例

选取山东省部分地区进行实地调研,以探究山东省寿光市、诸城市、桓台县不同灌溉和施肥情况下蔬菜的产量和水分生产率的差异。调查发现,山东省蔬菜种植设施大部分为东西暖棚,施肥模式主要为鸡粪、豆饼肥、稻壳粪等农家粪和商品有机肥配施,灌溉方式主要为滴灌和大水漫灌,不同种类蔬菜的灌溉方式、灌溉量、灌溉频率都有差异。寿光市、诸城市、桓台县经过多年发展,形成了自己独有的蔬菜种植模式。

宣化盆地地下水化学特性及灌溉适用性评价

研究地下水的化学特征以及地下水质量对人类健康和植物生长的影响,对控制和改善各地的水质至关重要。为加强河北省地下水化学特征的研究,在宣化盆地采集地下水样品40组,运用Piper三线图、Gibbs模型和离子比等方法,分析了研究区地下水的水文地球化学特征和地下水中主要离子特征及来源,并评价了其灌溉适宜性。结果表明,宣化盆地地下水中优势阴阳离子分别为HCO-3和Ca2+,分别占阴阳离子总量的57.19%和41.39%。地下水水化学类型以HCO3-Ca·Mg型为主,岩石风化作用是地下水化学组成的主要控制因素;地下水中主要离子来源于碳酸盐岩和硅酸盐岩的风化溶解。评价结果显示该盆地地下水非常适合灌溉。

基于土壤异质背景的玉米秸秆覆盖度遥感反演

玉米秸秆覆盖还田是东北平原当前大力推广的一种保护性耕作方式。区域作物秸秆覆盖度(CRC)的遥感估算可大范围快速获取耕地秸秆覆盖还田信息,对于政府监测和推广秸秆覆盖还田工作有重要作用。本研究以吉林省梨树县为研究区,基于Sentinel-2A卫星影像,选取归一化耕作指数(NDTI)、归一化秸秆指数(NDRI)、简单耕作指数(STI)和归一化差值指数(NDI7)4种光谱指数,建立光谱指数与玉米秸秆覆盖度的线性回归模型,进行秸秆覆盖度反演。结果表明:研究区土壤背景空间异质性较强,对光谱指数回归模型影响显著,采用土壤质地分类(分区)分别建立回归模型的方法可提高反演精度。土壤背景空间异质性会增大模型估算误差;4种光谱指数与玉米秸秆覆盖度均有较强相关性,其中,NDTI和STI模型表现更好;基于NDTI和STI的分区线性回归模型验证R^2为0.84、RMSE为13.3%,优于不分区的模型(R^2为0.75,RMSE为16.5%),有效提升了反演精度。