基于APSIM模型的新疆春播中晚熟玉米最适播期研究

春播中晚熟玉米区是新疆春玉米主要种植区域,最适播期的确定是充分利用区域光温资源实现高产高效的典型技术措施,本研究针对新疆春播中晚熟区域生产中广泛选用的品种KWS9384,以2015-2017年高产试验和播期试验数据为基础,利用APSIM作物模型,分析不同气象条件下不同播期产量及其产量稳定性,并进行实证。研究结果表明,验证后的APSIM模型能够较好的模拟该区域玉米的生产情况。根据APSIM模型模拟和播期试验结果,新疆春播中晚熟玉米区KWS9384的最适播期为4月20日-5月5日。本研究可为APSIM模型在该区域的应用及玉米生产提供一定的借鉴。     

玉米群体结构函数的一种简易推算方法

本文通过测定不同种植方式的玉米群体基部光斑密度模拟出其相应的群体结构函数,同时通过实测的叶倾角与上述模拟函数最大值的叶倾角做了比较,两者相差不大。说明利用光斑密度,简化Ross方法是可行的。     

玉米高产之路与产量潜力挖掘

通过1949-2005年玉米产量变化资料,分析了我国玉米单产提高的主要原因,估算了我国玉米产量潜力;提出了玉米产量潜力实现的限制因素及挖掘潜力的对策。     

北疆棉花群体光合特性分析

北疆棉花群体光合速率 (CAP)日变化及生育期CAPmax变化数据点可采用多项式函数f(t)=a0 a1t a2 t2 … antn拟合 ,微积分求解各棉花品种蕾期、花期、花铃期、吐絮期净CAP与净CR变化的特征值。分析特征值 ,表明日CO2 积累的 85.9%～ 93.7%,平均 90 .6%是在日光合速率高值期内完成的。开花前后是棉花生育期间群体光合速率高值持续期 (PAD)开始的标志 ,吐絮前后是棉花PAD结束的标志。棉花PAD是棉花栽培管理的重点时期。棉花品种群体光合速率 (CAP) 差异主要表现在吐絮期     

不同时期干旱胁迫对棉花生长和产量的影响Ⅱ棉花生长发育及生理特性的变化

在棉花生育中、后期缺水会使株高降低,果枝数、果节数、铃数减少,铃期变短,脱落增加,导致产量下降。随土壤含水量降低,棉叶水势下降,水分饱和亏上升,叶绿素含量降低,蒸腾强度减弱。叶片水分饱和亏与土壤含水量及叶片蒸腾强度具有高度相关关系,可用作反映棉叶水分状况、指导灌溉的诊断指标。     

作物光合作用研究方法

比较,评述了作物光合作用主要测试方法的原理,测试指标,测试特点及其优缺点,并对红外线气体分析法的发展概况,应用技术作了系统的总结。     

作物株型和冠层结构信息获取与表述的方法（综述）

系统地介绍了关于作物株型的冠层结构信息获取与表述的方法及有关内容和概念，并比较了各种方法的优缺点。     

不同基因型玉米光合作用强度的调控研究

以不同基因型玉米为试材研究了遮荫等措施对单叶光合速率的影响,结果为：１）在田间自然条件下,雌穗大小与单叶光合速率之间存在显著正相关关系;２）大喇叭口期追Ｎ肥可适当减缓增密后叶片光合下降的程度,从而提高产量;３）瞬时遮光时或低温处理后不同基因型玉米叶片光合速率均呈下降趋势,若遮荫２周后恢复正常光照,则叶片光合速率表现增高,且自交系较杂交种增幅更大;４）人工去叶、去穗后,经过较长时间（３７天）不同基因型玉米叶片光合速率的反应不同。     

基于BP神经网络解决小麦群体特征的图像理解问题

小麦生长发育群体图像动态信息的识别与分析能够为小麦高产田的诊断提供定量化的诊断依据。依据诊断出的作物各生长阶段的群体结构和个体指标,通过技术措施对群体发展动态进行监测调控,使其沿着高产目标的预定方向发展。本文以小麦群体绿色面积和叶面积指标信息的获取为例,应用图像分割、图像增强技术提取小麦群体图像特征,采用BP人工神经网络（ANN）方法,建立小麦图像群体特征识别自学习系统,并将其应用于小麦图像群体特征识别中,准确率在85%以上,表明利用ANN技术对小麦图像群体特征识别是可行的。     

冬小麦冠层叶片氮素营养方向反射光谱的预测

以2个小麦品种,4个氮素水平的裂区实验设计,对垂直垄平面上不同观测角度冬小麦冠层光谱与叶片氮素含量的关系进行研究。结果表明,在选择的10种光谱特征参量中,RVI与冠层叶片氮素含量相关性最高,不同角度RVI中,0°观测角的RVI的相关性最显著。对冠层不同角度RVI及叶片氮素进行多种模型拟合,其中0°的GROWTH模型拟合效果最好,建立的0°模型RMSE为0.3402,预测准确率达到90.3%,比180°模型预测精度高23.7%,比90°高5.5%;对2个小麦品种分别建立0°观测角GROWTH模型,普通蛋白型小麦J411模型RMSE为0.2915,反演准确率达到91.64%,ZY9507模型RMSE比J411高31%,预测准确率低3.3%,说明建立的模型更适合普通蛋白含量小麦品种叶片氮素含量检测。