不同水、氮供应条件下水稻锰素营养状况研究

为探明不同水、氮供应条件下水稻锰素营养状况，观察了不同地下水埋深模拟水分胁迫、铵态氮和硝态氮施用比例对水稻锰素养分吸收的影响，并分析比较了8个水稻品种在水、旱作条件下分蘖期和成熟期植株样品的锰含量。结果表明，在10～50cm范围内，随着地下水埋深增加剖面各层土壤中有效性锰含量显著下降，平均从3．96mg·kg“降到1．52mg·kg，造成水稻作物体内锰素含量下降50％以上。非充分灌溉条件下，仅施硝态氮肥能明显抑制水稻对锰的吸收，这可能造成碱性、石灰性土壤上旱作水稻锰营养不良，但在酸性和中性土壤上则可减轻锰素毒害。与充分灌溉处理相比，非充分灌溉条件下除了武育粳3号水稻在分蘖期锰吸收量仍达到水作处理的59．4％，其他品种均在25％以下。供试8个品种水稻成熟期体内锰含量仅相当于相应对照（水作）处理的3．5％～10．8％。

水分胁迫对旱作水稻产量与养分吸收的影响

采用高砂土充填的PVC土柱模拟地下水埋深来控制土壤水分状况,研究不同程度的水分胁迫对水稻产量及养分吸收的影响.结果表明：在地下水埋深10～50 cm范围内,随埋深深度的增加,水稻生物学产量及经济产量有不同程度的降低.适当的地下水埋深有利于水稻作物对氮素的吸收和钙、氯元素的累积,促进水稻体内可溶性总糖和蔗糖含量的增加;但地下水埋深过大则不利于水稻作物对磷、镁、钠等元素的吸收,并妨碍成熟期籽粒中钾向秸秆的回流.

非充分灌溉稻田墒情预报的人工神经网络模型

通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个描述非充分灌溉稻田土壤水分变化的BP模型,并对同一小区2002年水稻生长期土壤水分的动态变化进行了模拟预测,同时用实测资料进行对照.研究结果具有良好的一致性,质量含水量绝对误差值最大为1.8%,最小为0.1%,平均为0.7%;相对误差值最大为8.42%,最小为0.55%,平均为3.02%.BP网络可以用于区域土壤水分动态预测,方法简便可行,有较高的精度.