宇宙射线快中子法在华北平原典型农田土壤水分测量中的应用

宇宙射线快中子法是一种新兴的能够实现区域土壤水分观测的方法.以中国科学院山东禹城综合试验站的宇宙射线连续观测数据和无线网络土壤水分观测数据为基础,研究了该方法在华北平原典型农田生态系统的适用性,重点探讨了采用标定法获得的土壤完全干燥条件下中子数(N₀)的稳定性和降雨灌溉对土壤水分估算的影响.结果表明: N₀的变化受下垫面变化影响,变化周期与试验区冬小麦和夏玉米的种植和收割期较一致.宇宙射线法估算的土壤水分对降雨和灌溉有明显响应,但在灌溉或降雨发生时会高估土壤水分.在华北农田生态系统条件下,宇宙射线法能有效地估算区域土壤水分,估算结果与浅层土壤水分观测值(10 cm深度)最为接近.     

基于COSMIC模型的宇宙射线中子反演荒漠-绿洲区土壤水分

宇宙射线中子技术通过监测近地面中子强度,反演百米尺度范围内平均土壤水分状况,已成功应用于森林、草地和农田等生态系统。为验证COSMIC模型反演干旱区中尺度土壤水分的可靠性,本研究基于移动式宇宙射线中子技术在黑河中游荒漠-绿洲区开展了土壤水分观测试验。结果表明：荒漠-绿洲区监测到的中子强度在350～715 counts·(30 s)^-1,率定的高能中子强度(N_cosmic)为(38.5±2.2) counts·(30 s)^-1,N_cosmic受下垫面性质影响;COSMIC模型(均方根误差RMSE=0.019 g·g^-1)和N₀参数法(RMSE=0.018 g·g^-1)均能较好地估算中尺度土壤水分,考虑矿物晶格水的情况下,土壤水的反演精度更高;试验期间,绿洲区平均有效监测深度为19 cm,荒漠区为36 cm。COSMIC模型可用于荒漠-绿洲区宇宙射线中子反演土壤水分,结合陆面模型在实现近地面气象-水文-生态各要素数据同化方面具有较大潜力。     

基于实测高光谱与Sentinel-2B数据的银北土壤Na+含量估测

为了探讨不同传感器对土壤Na⁺含量的估测能力,本研究以宁夏银北地区典型样点土壤实测光谱和Sentinel-2B影像光谱为对象,运用逐步回归(SR)和主成分回归分析(PCA)方法对光谱数据进行敏感参量筛选,然后采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络模型(BPNN)分别建立实测光谱和影像数据的土壤Na⁺含量估算模型。结果表明: 除Band9外,实测重采样数据与影像数据呈极显著相关。基于SR筛选方式建立的模型估算精度普遍高于PCA(SVM模型除外),PCA-SVM模型为影像最佳Na⁺含量估算模型,预测精度为0.792;SR-BPNN模型为实测最佳Na⁺含量估算模型,预测精度达到0.908。经重采样实测光谱模型校正后的SR-PLSR影像光谱土壤Na⁺含量估算模型精度从0.481提高到0.798,有效提高了较大尺度下的土壤Na⁺含量估算精度。本研究实现了遥感监测土壤Na⁺含量由点向面的空间转换,为Sentinel-2B影像监测盐渍化土壤Na⁺含量提供了科学参考。     

渭河平原农田冬小麦土壤呼吸及其影响因素

基于对半湿润易旱区的渭河平原农田2013—2014年冬小麦生长期土壤呼吸(SR)及环境因子和生物因子的观测,研究了冬小麦土壤呼吸日变化、季节变化特征,综合分析了温度(T)、土壤含水量(W)、总初级生产力(GPP)和叶面积指数(LAI)对土壤呼吸的影响.结果表明: 冬小麦土壤呼吸日变化呈单峰型,呼吸速率变化范围为1.5～6.94 μmol CO₂·m^-2·s^-1,最大值出现在12:00—14:00;温度是影响土壤呼吸日变化的驱动因子,其中地表温度(T_s)能解释土壤呼吸时间变异的80.9%;土壤呼吸速率与温度的昼夜变化对应关系呈顺时针近椭圆曲线.冬小麦土壤呼吸速率从出苗后到冬季呈下降趋势,在冬季时保持较低水平,进入返青期后迅速增加,在抽穗期和灌浆期达到最大,成熟期后有所下降,变化范围为0.65～4.85 μmol CO₂·m^-2·s^-1;土壤呼吸季节变化与温度、土壤含水量、GPP、LAI均呈显著(P<0.01)正相关关系;土壤温度和水分是影响土壤呼吸季节变化的关键因素,使用复合模型SR=e^{(a+bT_{5 cm}}+cW10 cm+dW_{10 cm²}),可以解释土壤呼吸时间变异的82.6%,比单因子模型(不超过65.7%)的解释能力显著提高.经模型计算,该区域2013—2014年冬小麦生长期平均土壤呼吸速率为1.67 μmol CO₂·m^-2·s^-1.     

华北平原冬小麦-夏玉米农田生态系统土壤自养和异养呼吸模型构建

土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的重要过程,准确估算土壤呼吸对估算陆地生态系统碳源汇具有重要意义。通过在华北平原典型农田内开展土壤呼吸及其组分的原位观测实验,构建了适用于华北平原冬小麦-夏玉米轮种制农田生态系统的半经验半机理土壤异养呼吸和土壤自养呼吸模型。结果表明,冬小麦-夏玉米农田土壤异养呼吸模型可表达为土壤温度和土壤水分的函数,其中,土壤温度对土壤异养呼吸的影响适合用Arrhenius方程描述,而土壤水分的影响适合用对称的倒抛物线描述。验证表明,该模型的R²和RMSE分别为0.68和0.52μmol m^-2 s^-1。土壤自养呼吸模型包括维持呼吸和生长呼吸两个模块,其中,维持呼吸表达为土壤温度和叶面积指数的函数,其形式分别为Van′t Hoff指数方程和米氏方程;生长呼吸表达为总初级生产力与维持呼吸之差的线性函数。冬小麦季和夏玉米季土壤自养呼吸模型的结构相同,但是两种作物的模型参数差异较大。验证表明,冬小麦季土壤自养呼吸模型的R²和RMSE分别为0.64和0.50μmol m^-2...     

不同土壤含水量下侧柏幼树叶片水分利用效率

对植物水分利用效率的研究,可以揭示植物的内在耗水机制,为区域森林生态系统经营与维护提供依据.本研究以侧柏幼树为研究对象,通过室内控制试验设置不同的土壤水分梯度,分别用气体交换法和稳定同位素法对其不同土壤含水量条件下的瞬时水分利用效率(WUE_gs)和短期水分利用效率(WUE_cp)进行研究.结果表明:受气孔导度(g_s)的影响,叶片净光合速率(P_n)和蒸腾速率(T_r)随土壤含水量的增加呈现相同的变化趋势,均在土壤含水量为70%～80%田间持水量(FC)时达到最大值;叶片WUE_gs则在土壤含水量最低(35%～45% FC)时达到最大值(7.26 mmol·m^-2·s^-1).叶片可溶性糖、枝条韧皮部渗出液的δ¹³C都在土壤含水量最低(35%～45% FC)条件下达到最大值,且叶片可溶性糖的δ¹³C明显高于枝条韧皮部渗出液的δ¹³C,未产生明显分馏;而叶片WUE_cp也在土壤含水量最低(35%～45% FC)时达到最大值(7.26 mmol·m^-2·s^-1).相同条件下,叶片WUE_gs和WUE_cp存在一定差异(平均相差0.52 mmol·m^-2·s^-1),WUE_gs时空变异性较大,而WUE_cp更具有代表性.侧柏幼树通过降低生理生态活动和提高水分利用效率来适应干旱的土壤条件.     

Plant species change and water budget in restored grasslands in Taibus Banner,Inner Mongolia,China

2008年和2009年(均为枯水年), 在半干旱区内蒙古太仆寺旗农田-草地生态系统国家野外站开展观测实验, 通过观测蒸散发(波文比系统)、土壤水分(烘干称重法)、降水量, 以及植被土壤特征调查, 基于水量平衡理论, 对比研究了3块天然草地、3块不同退耕时间草地共6个样地的水分收支, 旨在定量地评估退耕草地的水分收支, 为采取科学措施促进退耕草地尽快向天然草地过渡提供依据。结果表明: 1)随着退耕时间增加, 植被盖度逐渐增加, 但是群落中科、属、种的数量趋于减少, 且优势种从一年生的中旱生草本植物逐渐转变成多年生的旱生草本植物; 2)植被蒸腾是草原植被主要的耗水途径, 随着退耕时间增加, 退耕草地的蒸散发量呈增加趋势, 其最大值在4.5-5.8 mm·d^-1之间; 3)退耕草地土壤含水量平均值为0.09 m³·m^-3, 其水分剧烈变化主要发生在距地 表60 cm内, 且随退耕时间增加土壤含水量减少, 而天然草地土壤含水量平均值为0.06 m³·m^-3, 其水分剧烈变化发生在距地 表20 cm内; 4)随退耕时间增加, 退耕草地与天然草地的土壤水分与蒸散发在数值上差距逐渐缩小; 5)退耕草地水分收支基本平衡, 但在极枯年份(降水量174 mm)的生长季, 降水不能满足蒸散发需求, 呈现水分亏损。退耕草地逐步向天然草地过渡, 但是退耕草地的土壤水分在逐渐减少, 呈现“生境干旱化现象”。今后应加强对草地的封育与监测, 促进植物群落向水分利用效率更高、更适应半干旱环境的方向演替。     

不同种类氮肥对土壤释放N2O的影响

用培养试验模拟研究了在正常水分(22%)、干旱(12%)和高含水量(32%)条件下,普通碳酸氢铵(普碳)、尿素及新型肥料长效碳酸氢铵(长碳)对土壤释放N₂O的影响;同时考察了土壤NO₃^-的形成时间和形成量.结果表明,农田中施加的无机氮肥是大气中N₂O的重要来源,而长碳与普碳和尿素相比,不但可以明显延后N₂O释放高峰期出现时间,而且大多数情况下可以显著减少其释放量(P<0.01).在5个月的监测期内,与普碳和尿素相比其减少N₂O释放的比例分别为80.23和88.41%(12%含水量),40.00和27.59%(22%含水量),无减少作用和45.88%(32%含水量).本研究结果提示长碳具有作为农田生态系统N₂O减排措施的巨大潜力,同时暗示在农业中用长碳代替目前普遍应用的普碳,可以减少地下水中NO₃^-引起的污染.     

鲁西北平原冬小麦田臭氧浓度变化特征及对产量的潜在影响和机理分析

近地层高浓度臭氧(O₃)对农作物生长和产量形成有明显的影响。利用在中国科学院禹城综合试验站(山东省)冬小麦(Triticum aestivum)农田生态系统上观测的O₃浓度及微气象资料, 分析了鲁西北平原冬小麦农田生态系统O₃浓度的日变化和季节变化规律, 在此基础上初步分析了O₃浓度与CO₂通量(F_c)的关系, 并用欧洲和美国科学家在实验室得到的O₃浓度-冬小麦产量关系模型估算了O₃对冬小麦产量的潜在影响。结果表明: O₃浓度存在明显的日变化规律, 日最小值和最大值分别出现在7:00和16:00左右。整个观测期间(2011年3-5月)平均O₃浓度为(30.4 ± 20.1) nL·L ^-1(平均值±标准误差); 30 min平均浓度的最大值为93.1 nL·L ^-1。在冬小麦春季生长季节, O₃浓度日平均值呈现逐步增加的趋势, O₃浓度日均增加约为0.17 nL·L ^-1·d ^-1; 白天7 h和12 h平均浓度(M7和M12)分别为45.7和43.1 nL·L ^-1; O₃浓度超过40 nL·L ^-1的3个月累积值(AOT40)为9.8 μL·L ^-1·h; 超过60 nL·L ^-1的O₃浓度累积值(SUM06)为12.6 μL·L ^-1·h; 经过权重修正的O₃污染指标W126为10.1 μL·L ^-1·h。在高浓度O₃ (>60 nL·L ^-1)情况下, CO₂通量与O₃浓度呈现负相关关系, 鲁西北平原O₃对冬小麦光合作用影响的阈值取60 nL·L ^-1比较合适, 该值高于欧洲国家普遍采用的40 nL·L ^-1。基于以上结果, 初步估算得出: 在目前的O₃浓度水平下, 鲁西北平原近地层O₃可能会使冬小麦产量减少5.2%-8.8%。     

不同土地利用方式下土壤风蚀主要影响因子研究——以内蒙古武川县为例

以内蒙古武川县为例,选取天然草场、旱作农田(马铃薯)和退耕人工灌木林3类农用地为研究对象,对影响土壤风蚀的气候、植被覆盖度、土壤特性等若干因子进行了野外实测、室内分析及风洞模拟试验.结果表明,降雨少、风大、风多、土壤质地粗糙以及冬春冻融交替作用造成土壤表层疏松干燥等原因,决定了春季是该地区土壤风蚀的易发期.植被覆盖度是影响土壤风蚀的重要因子.在冬春风蚀季节覆盖度高低依次为灌木地＞天然草地＞旱作农田,此时缺少地表覆盖物保护的旱作农田最易受到风蚀危害.土壤含水量是影响风蚀的另一个重要因子.通过风洞试验对土壤风蚀率与含水量的定量关系研究表明,土壤含水量越高,土壤启动风速越大,风蚀率越小.6%土壤含水量是旱作农田风蚀强度由强变弱的一个转折点.田间试验结果表明,不同土地利用方式下表层土壤含水量总体上表现为天然草地＞旱作农田＞灌木林.通过风洞试验对土壤水分和风速的定量化研究表明,土壤风蚀速率随风速的增大而增大,二者呈幂函数关系.在净风吹蚀的条件下,18 m·s^-1风速是风蚀强度急剧增加的一个转折点.     

基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

基于地面遥感信息与气温的夏玉米土壤水分估算方法

土壤水分是土壤-植被-大气连续体的一个重要组分,是决定陆地生态系统水分状况的关键因子,也是作物的水分供应库.为了估算站点尺度不同深度的土壤水分,基于下垫面能量平衡方程和水分亏缺指数,提出了基于地面遥感信息(归一化植被指数和下垫面温度)和气温估算土壤相对湿度方法.利用2014年中国气象局固城生态与农业气象试验站夏玉米水分控制试验资料验证的结果表明: 该方法可以有效估算不同深度的土壤相对湿度,陆地生态系统的潜在干旱程度即实际蒸散与潜在蒸散之比与不同深度土壤湿度呈显著的线性关系.其中,0～10 cm土层的土壤水分估算精度最高,决定系数达0.90;0～20 cm到0～50 cm土层土壤水分估算的平均相对误差均在15%以内,相对均方根误差均在20%以内.研究结果可为作物的干旱监测与灌溉管理提供参考.     

黄土高原旱地冬小麦不同生育期根系呼吸及其温度敏感性

研究农作物生育期对根系呼吸(R_A)及其温度敏感性(Q₁₀)的影响对丰富农田生态系统的碳循环理论具有重要理论和现实意义.在黄土高原雨养农田生态系统,于2009—2014年生长季,利用土壤碳通量系统测量相邻裸地土壤微生物呼吸(R_H)和不施肥小麦地的土壤呼吸(R_S=R_A+R_H),研究生育期对冬小麦R_A和Q₁₀的影响.结果表明:冬小麦净光合速率在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为5.9、14.4、12.0和4.4 μmol·m^-2·s^-1,根系活力依次为51.0、100.8、84.4和31.8 μg·g^-1·h^-1.冬小麦不同生育期的R_A差异显著,分别为0.26、0.67、0.91和0.56 μmol·m^-2·s^-1,且R_A的变异特征与冬小麦各生育期内土壤水分含量、土壤温度、净光合速率和根系活力密切相关,分别呈抛物线、指数、线性和线性关系模型.Q₁₀在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为2.61、4.88、2.26和6.93,且Q₁₀的变异特征与冬小麦各生育期内的净光合速率、根系活力和土壤水分含量有关,这一变化的根系呼吸贡献率在各生育期分别为29%、53%、46%和31%.除了环境因素外,冬小麦生育期也是影响R_A和Q₁₀的重要因素.     

氮素配施双氰胺对冬小麦-夏玉米轮作系统N2O排放的影响及效益分析

针对目前集约化农业生产中氮肥用量盲目偏高、氮素利用率低、土壤及肥料中氮素以温室气体N₂O形式的排放量增加等问题,采用田间试验研究了不同氮肥水平(150、225、300 kg·hm^-2)配施双氰胺(DCD)对华北地区集约化农田冬小麦-夏玉米轮作系统N₂O排放的影响,并分析了其经济效益.结果表明： 在整个轮作系统中,不同氮水平配施DCD处理的N₂O排放通量减小25.6%～32.1%,N₂O年度累积排放量降低23.1%～31.1%.土壤N₂O排放通量与表面温度和湿度均呈显著指数相关,且湿度对小麦季N₂O排放的影响大于玉米季,而温度对玉米季的影响大于小麦季.施用DCD后,小麦、玉米产量分别增加16.7%～24.6%和29.8%～34.5%,两季作物经济收益平均增加7973.2 元·hm^-2.因此,合理氮肥用量配施DCD既可以保证作物产量、提高经济效益,又可以减少N₂O排放.综合考虑环境效益与经济效益,本试验条件下中量氮肥配施双氰胺(N总量225 kg·hm^-2)是一种适宜在华北地区推广的优良氮肥管理模式.     

基于减量精细采样法估算小麦叶片氮积累量的最佳归一化光谱指数

基于6个小麦品种、5个施氮水平、4年田间试验条件下不同生育时期的小麦叶片高光谱反射率和相应的氮含量及生物量,采用减量精细采样法,系统构建了350～2500 nm范围内所有两两波段组成的归一化光谱指数［NDSI（i, j）］,综合分析了小麦叶片氮积累量(LNA, g N·m^-2)与NDSI（i, j）的定量关系,确定了估算叶片氮积累量的新高光谱特征波段和光谱指数,进而建立了小麦叶片氮积累量监测模型.结果表明：估算小麦叶片氮积累量的敏感波段主要存在于可见光区和近红外区,最佳特征波段组合为720 nm和860 nm;基于NDSI(860,720)的叶片氮积累量监测模型为LNA=26.34×［NDSI(860,720)］^1.887（R²=0.900,SE=1.327）.利用独立试验资料的检验结果表明,基于NDSI(860,720)建立的回归模型对小麦叶片氮积累量的估测精度为0.823,RMSE为0.991 g N·m^-2,模型预测值与观察值之间的符合度较高.可利用新的归一化高光谱参数NDSI(860,720)来估算小麦叶片氮积累量.     

氮素配施双氰胺对冬小麦-夏玉米轮作系统N2O排放的影响及效益分析

针对目前集约化农业生产中氮肥用量盲目偏高、氮素利用率低、土壤及肥料中氮素以温室气体N₂O形式的排放量增加等问题,采用田间试验研究了不同氮肥水平(150、225、300 kg·hm^-2)配施双氰胺(DCD)对华北地区集约化农田冬小麦-夏玉米轮作系统N₂O排放的影响,并分析了其经济效益.结果表明： 在整个轮作系统中,不同氮水平配施DCD处理的N₂O排放通量减小25.6%～32.1%,N₂O年度累积排放量降低23.1%～31.1%.土壤N₂O排放通量与表面温度和湿度均呈显著指数相关,且湿度对小麦季N₂O排放的影响大于玉米季,而温度对玉米季的影响大于小麦季.施用DCD后,小麦、玉米产量分别增加16.7%～24.6%和29.8%～34.5%,两季作物经济收益平均增加7973.2 元·hm^-2.因此,合理氮肥用量配施DCD既可以保证作物产量、提高经济效益,又可以减少N₂O排放.综合考虑环境效益与经济效益,本试验条件下中量氮肥配施双氰胺(N总量225 kg·hm^-2)是一种适宜在华北地区推广的优良氮肥管理模式.     

CO2浓度升高、增温和冬小麦种植对土壤酶活性的影响

研究农田土壤酶活性对CO₂浓度升高和增温的响应,可为气候变化背景下农田生态系统养分管理提供科学依据。本研究在人工模拟气候室进行盆栽控制试验,设置了4种气候情景,分别为对照(CK,CO₂浓度400 μmol·mol^-1+正常环境温度)、CO₂浓度升高(ECO₂,CO₂浓度800 μmol·mol^-1+正常环境温度)、增温(ET,CO₂浓度400 μmol·mol^-1+增温4 ℃)及CO₂浓度和温度均升高(ECO₂+T,CO₂浓度800 μmol·mol^-1+增温4 ℃),研究有、无冬小麦生长下β--葡萄糖苷酶(βG)、β-N-乙酰葡糖苷酶(NAG)、碱性磷酸单脂酶(ALP)和多酚氧化酶(PPO)4种土壤酶活性在冬小麦拔节期(JS)、开花期(AS)、灌浆期(FS)和成熟期(MS)对CO₂浓度升高和增温的响应。结果表明:无冬小麦生长下,ECO₂与CK间4种土壤酶活性差异不显著,而ET和ECO₂+T处理对4种土壤酶活性有显著抑制作用。有冬小麦生长条件下,与CK相比,ECO₂和ECO₂+T处理对4种土壤酶活性均无显著影响;ET处理对土壤ALP和PPO活性有显著影响;ECO₂+T与ET间4种土壤酶活性有显著差异,与ET相比,ECO₂+T处理的土壤βG活性在JS期显著增加,NAG活性在JS期显著降低,ALP活性在AS和FS期显著增加,PPO活性在JS期显著降低,而在AS期显著增加。CO₂浓度升高与增温的交互作用在有、无冬小麦生长下均对土壤NAG和ALP活性有显著影响;无冬小麦生长下,增温和试验时段的交互作用对4种土壤酶活性有显著影响,而在有冬小麦生长下,增温和生育期的交互作用仅对ALP和PPO活性有显著影响;CO₂浓度升高、增温与试验时段的交互作用在无冬小麦生长下对土壤βG、ALP和PPO活性有显著影响,而在有冬小麦生长下CO₂浓度升高、增温与生育期对土壤NAG、ALP和PPO活性有显著影响。冬小麦生长对土壤βG、NAG和ALP活性在前两个生育期(JS+AS期)表现为显著抑制作用,在后两个生育期(FS+MS期)表现为显著促进作用,对土壤PPO活性在全生育期均表现为显著抑制作用。总体上,CO₂浓度升高对冬小麦土壤酶活性的影响不显著,而CO₂浓度与温度均升高对冬小麦土壤酶活性的影响在不同生育期因土壤酶种类不同而不同;此外,有、无冬小麦条件下4种土壤酶活性对CO₂浓度升高与增温的交互作用响应程度不一。     

不同浓度硝态氮供应下小麦生长、硝态氮累积及根系钙信号特征

以小麦品种‘石麦15’和‘衡观35’为材料进行营养液水培试验,研究不同浓度硝态氮供应对小麦苗期根系形态、钙离子流特征及钙调蛋白(CaM)含量的影响。结果表明,与适宜浓度硝态氮处理(2.5mmol/L)相比,无外源硝态氮供应时小麦地上部鲜重、硝态氮含量均降低,侧根数量显著减少;高浓度硝态氮处理(50mmol/L)下两个小麦品种地上部硝态氮含量升高,根系总长度降低,‘石麦15’侧根数量减少。无硝态氮和高浓度硝态氮处理下,根系中钙调蛋白含量降低,且‘衡观35’的降低幅度大于‘石麦15’。无外源硝态氮供应时小麦根尖表现出较为明显的钙离子外流特征;与适宜浓度硝态氮处理相比,高硝态氮处理下小麦根尖Ca2+的内流速度显著下降。说明硝态氮供应不足和高浓度硝态氮供应会影响小麦根系生长,根系Ca2+外流或Ca2+内流速度下降,CaM含量减少,Ca2+/CaM可能介导硝态氮调控小麦根系生长发育。     

温室秸秆不同还田量条件下DSSAT-CROPGRO-Tomato模型的调参与验证

为了探讨番茄生长模拟模型DSSAT-CROPGRO-Tomato能否准确模拟秸秆还田条件下北方日光温室番茄的生长发育和产量形成过程,基于2016年和2018年温室番茄小区试验数据对模型进行验证。试验设置4个秸秆还田量处理,分别为0(S₀)、1.5×10⁴(S₁)、3×10⁴(S₂)和4.5×10⁴kg·hm^-2(S₃)。利用GLUE参数估计模块获得不同方案相应的作物遗传参数,通过分析和对比番茄物候期、鲜果产量、最大叶面积指数、土壤水分、土壤无机态氮和地上干物质量的实测值与模拟值,验证模型模拟精度并确定最优方案。结果表明,参数PODUR(最优条件下最终果实负载所需光热时长)和SLAVR(比叶面积)的变异系数较大,分别为28.53%和14.13%。模型在2016年所有处理为参数估计方案时模拟精度最高,其ARE和nRMSE分别为10.33%和7.12%。模型对温室土壤水分、番茄生长和产量的模拟精度较高。留一交叉验证法体现模型对温室番茄产量总体误差在18.68%~21.95%。说明CROPGRO-Tomato模型可以较准确模拟秸秆不同还田量条件下沈阳日光温室番茄生长和产量形成过程。