黄土高原春小麦农田蒸散及其影响因素

蒸散与水循环、能量平衡密切相关,是黄土高原雨养农田生态系统最重要的水通量之一。准确测定半干旱区农田生态系统蒸散,对增强陆气相互作用的理解以及科学应对气候变化有重要意义。采用涡度相关技术对黄土高原春小麦农田生态系统蒸散进行了观测,利用气象梯度系统进行环境因子观测;分析了春小麦农田生态系统蒸散日、季动态及其环境影响因子。结果表明,黄土高原半干旱区春小麦农田生态系统蒸散呈早晚低、中午高的"单峰型"日变化特征;最大日峰值出现在8月(0.22mm/h)。生长季蒸散日峰值高于非生长季。春小麦农田最大日蒸散率值相对较低,这可能与该地区干旱少雨的气候特征有关。农田蒸散且具有明显的季节动态,与降水季节分布密切相关。7、8月份降水较多,月蒸散量较高。全年蒸散量(318.0 mm)略低于年降水量(332.3 mm);蒸散量与降水量比值为95.7%。非生长季蒸散量显著低于生长季(4—9月);二者之比为0.26。农田蒸散随土壤含水量和空气温度(低于26℃)增大呈指数增长趋势;随空气相对湿度、太阳辐射、风速增大呈先增大后降低的二次曲线变化趋势。净辐射是黄土高原半干旱区农田生态系统蒸散主要环境控制因子,土壤含水量次之。     

作物干旱指标对西北半干旱区春小麦缺水特征的反映

针对作物水分胁迫较为严重的西北半干旱区,应用CI301-PS光合作用仪对春小麦开花到乳熟期间的生理特征和环境因子进行了近1个月的观测, 并研究分析了3种作物干旱指标叶水势、作物水分胁迫指数以及气孔导度随时间变化和对气象因子的响应.发现干旱胁迫增加时,叶片水分减少,作物水分胁迫指数增大,叶水势降低,气孔导度有所减小.因此,气孔下腔的CO2浓度降低,作物净光合速率有所减小,不利于半干旱区小麦生物量的累积;三者相比,叶水势是反应西北半干旱区作物干旱最敏感的指标;受半干旱区逆湿现象的影响,9:00或之后一段时间观测叶水势和气孔导度对小麦等作物缺水状况反映得更客观.     

有限灌溉条件下冬小麦水分亏缺的灵敏度分析

水分亏缺是干旱、半干旱区作物生产的最主要限制因子。在我国西北半干旱区,随着集水生态农业的发展．实施在作物生育期对其进行关键性的有限灌溉．这就使得更多的土地具有种植价值了。用一个度量作物不同生长阶段水分亏缺的灵敏度指标值λ来确定灌溉关键期。对一个给定的作物．在不同的生长阶段．λ的值是不同的,λ的值越大．生长阶段对水分越灵敏,水分亏缺对产量造成的危害越大,从而越需要保持水分平衡。在西北半干旱区甘肃省定西农业试验站,经过两年冬小麦种植试验,建立了冬小麦产量-耗水量Jensen模型,该模型表明拔节期以后．λ值明显增大．至抽穗期达最大,这说明从拔节期开始．该地冬小麦进入灌溉关键期．抽穗期是灌溉的最关键时期。一个理论方法应用到有限灌溉试验田．确定了灌溉水减少与经济效益的关系,结果表明在作物生育期,一些水分减少是可能的。用Nairizi和Rydzewski的方法计算出的λ值确定出的最大允许水分亏缺是不合理的高,它们计算λ值的方法在半干旱区是不适用的,用我们建立的模型计算出的最大允许水分亏缺比较合理,在效益成本比为1．5时,冬小麦允许的水分亏缺是12．4％．这与大田试验较为接近。     

作物适宜度模型及其应用

本文提出的适宜度理论和方法是一种描述作物与环境关系的定量方法,文中提出了两个新的概念;适宜度过程、环境因子变化过程适宜度。以此为基础,建立了一系列的适宜度模型及产量模型,将该理论及方法应用于分析定西春小麦生产,初步摸清了当地小麦产量长期低而不稳的规律。本文提出的春小麦产量模型具有明显的生物学含义并可用它在不同生物阶段对产量进行预测。经用１９８４、１９８６年的数据验证,模拟值与实值分别相差８％、７．     

黄土高原半干旱区气候变化对春小麦生长发育的影响——以甘肃定西为例

利用黄土高原半干旱区春小麦生长发育定位观测资料、加密观测和对应平行气象观测资料,分析气候变化对春小麦生长发育的影响,以及春小麦穗干重生长与气象条件的关系。结果表明,研究区域降水量年际变化呈下降趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率为-15.796 mm/10a。降水量存在3 a、6 a的年际周期变化。气温年际变化呈上升趋势,气温变化曲线线性拟合倾向率为0.362℃/10a。作物生长季干燥指数呈显著上升趋势,干燥指数变化曲线线性拟合倾向率为0.12/10a,20世纪90年代初至2009年明显趋于干旱化。春小麦播种到成熟约需110-130 d,期间≥0 ℃积温为1500-2000 ℃,降水量为150-200 mm,日照时数为800-1300 h。春小麦在播种后38 d开始,穗干重由缓慢生长转为迅速生长阶段;在播种后50 d,穗干重生长速度最大;播种后63 d开始,穗干重生长从迅速生长又转为缓慢生长。对春小麦生长发育全生育期而言,受气候变暖的影响,乳熟-成熟期每10 a缩短2-3 d、全生育期每10 a缩短4-5 d。气温对春小麦产量形成除出苗期和成熟期外,其余为负效应,孕穗期对气温变化十分敏感;降水量的影响函数同热量的影响函数呈反相位分布,除出苗期和成熟期降水量为负效应外,其余时段降水量对春小麦产量形成均为正效应,春小麦拔节-抽穗期对降水量变化十分敏感。     

辽西半干旱区农田水肥耦合作用对春小麦产量的影响

最优饱和设计试验建立的春小麦产量回归数学模型表明,水分是影响辽西半干旱区春小麦产量最为重要的因子,但在自然降水条件下,灌水量上、下限分别为４５ｍｍ和３６０ｍｍ时,Ｎ对春小麦产量影响更为敏感,其次为水与Ｐ因子,三因子对小麦产量影响统计分析达显著水平,并且其对小麦产量的影响符合报酬递减率,获得最大利润时,Ｎ、Ｐ和水三因素最佳经济配比模式为施Ｎ量１８６ｋｇ．ｈｍ＾－２,施Ｐ量６３ｋｇ．ｈｍ＾－２,灌水量     

增温和降水变化对西北半干旱区春小麦产量和品质的影响

为了明确未来气候变化对半干旱区春小麦产量和品质的影响,本研究选择典型半干旱区定西试验基地,利用开放式红外增温模拟系统和水分控制装置设置不同降水量(减少20%、不变、增加20%)和温度梯度[大气温度(对照)、增加1.0℃、增加2.0℃、增加3.0℃],模拟气候变化对春小麦生长发育、产量及其构成因素和品质的影响.结果表明:当增温幅度小于2℃时,降水变化对春小麦穗粒数影响不显著;当增温为3℃时,降水减少显著减少穗粒数,降水增加显著增加穗粒数.随着气温升高,降水减少对春小麦千粒重的负效应增大,春小麦不孕小穗数与气温呈二次曲线上升.降水减少20%条件下,增温1、2和3℃的春小麦产量分别下降12.1%、24.7%、42.7%;降水不变条件下,春小麦产量分别下降8.4%、15.1%、21.8%;降水增加20%条件下,春小麦产量分别下降9.0%、15.5%、22.2%.春小麦籽粒淀粉含量随温度的增加而下降,籽粒蛋白质含量随温度的增加而上升.增温2℃有利于蚜虫暴发,但增温3℃抑制蚜虫暴发;春小麦锈病发病率随着温度增加而上升.     

黄土高原半干旱区春小麦农田有限灌溉对策初探

２年的大田试验研究表明,在黄土高原半干旱区,春小麦农田有限灌溉的时期为３叶期到孕穗期之间,但由于该地区降水变率很高,不同降水年型有限灌溉的关键时期和增产效果有很大差异,实际的需水关键期和作物生理的需水关键期往往不相吻合,对半干旱地区的有限浇灌琢作物的耗水过程和产量形成过程进行了讨论。     

黄土高原半干旱区农田生态系统蒸散与作物系数特征

蒸散是地表能量平衡和水分平衡的重要组分,与水循环过程密切相关.采用涡度相关技术,对黄土高原半干旱区农田生态系统2010年生长季(4-9月)蒸散特征进行观测,分析了农田作物系数与环境因子的关系.结果表明： 在观测期间,研究区各月潜热通量(LE)日变化呈近似“单峰型”曲线特征,最大峰值出现在8月(151.4 W·m^-2);日间能量分配方式存在明显季节差异,4-6月的日间能量分配表现为LE/R_n＜H/R_n(R_n为净辐射,H为感热通量),7-9月的日间能量分配方式(LE/R_n＞H/R_n)与4-6月相反.黄土高原半干旱区农田日蒸散率存在显著季节变化特征,最大日蒸散率为4.69 mm·d^-1.风速(W_s)、空气相对湿度(RH)、土壤含水量(θ)和饱和水汽压差(D)是作物系数(K_c)的主要影响因子.K_c随W_s增加呈指数降低趋势,随RH、θ增加呈指数增长趋势,随D增加呈线性降低趋势.     

有限灌溉对半干旱区春小麦根系发育的影响

 对半干旱区旱地春小麦(Triticum aestivum)的有限灌溉试验表明,苗期灌溉显著减少春小麦三叶期—抽穗期总根量和根密度,并促使开花期根系的良好更新和下扎,明显提高春小麦水分利用效率和籽粒产量。苗期水分胁迫则导致春小麦生长前期根系过大,影响地上部分的生长并加重土壤水分的亏缺,籽粒产量严重下降。     

甘肃省定西地区气象因子对春小麦产量影响的数学模型

甘肃省中部干旱半干旱地区,影响春小麦产量的主要气象因子是降水量和蒸发量。本文探讨了气象因子与春小麦产量的联系。并建立了预报产量的数学模型：ŷ=w1ŷ1+w2ŷ2在一定的应用范围内,模型的正确性由二十年的历史资料得到验证,并成功地预报出定西1982年的春小麦产量。     

干旱,半干旱地区作物育种的困惑与出路

粮食问题主要取决于一年生谷类作物产量。作物产量低而不稳的原因主要是病虫害及各种胁迫生境,其中干旱缺水为最大的产量限制因素,提高作物生产力的途径有二：其一是改善作物的生长环境,其二是通过育种手段选育在各肿胁迫环境中具有优良表现的基因型（品种）。矮秆化育种手段使水肥充裕区小麦产量有显著的提高,是通过提高收获指数获得的。干旱、半干旱地区育种却未能获得显著效果,要提高干旱、半干旱地区小麦育种的成效,对干旱     

基于APSIM模型的旱地春小麦产量对施氮量和施氮深度的响应模拟

氮是限制黄土高原旱农区作物水分生产潜力提升的重要因素,而氮肥适度深施是旱地作物提效增产的有效措施.本研究利用甘肃省陇中地区1990-2020年气象观测数据,基于APSIM模型模拟了不同施氮量和施氮深度的春小麦产量,以期为优化陇中旱农区小麦施肥策略提供理论依据.结果表明:模型模拟的春小麦产量、生物量和生育期0～200 c...     

春小麦对刈割伤害的补偿作用研究

通过１９９５年大田试验研究了黄土高原半干旱区春小麦受刈割伤害（模拟动物采食）后的补偿作用。结果表明,在大田实验条件下,刈割处理一般会使小麦生长受阻且减产,即不足补偿。在刈割一半叶片的处理中,拔节期的减产效应重于苗期的减产效应;在苗期处理中,重度伤害（刈割全部叶片的减产效应大于轻度刈割（刈割一半叶片）的减产效应,而拔节期刈割前三位叶片的处理不仅未造成减产,还出现产量的超越补偿,是由于此时小麦早期生长     

Contributions of climatic and crop varietal changes to crop production in the North China Plain,since 1980s

The North China Plain (NCP) is the most important agricultural production area in China. Crop production in the NCP is sensitive to changes in both climate and management practices. While previous studies showed a negative impact of climatic change on crop yield since 1980s, the confounding effects of climatic and agronomic factors have not been separately investigated. This paper used 25 years of crop data from three locations (Nanyang, Zhengzhou and Luancheng) across the NCP, together with daily weather data and crop modeling, to analyse the contribution of changes in climatic and agronomic factors to changes in grain yields of wheat and maize. The results showed that the changes in climate were not uniform across the NCP and during different crop growth stages. Warming mainly occurred during the vegetative (preflowering) growth stage of wheat and maize, while there was a cooling trend or no significant change in temperatures during the postflowering stage of wheat (spring) or maize (autumn). If varietal effects were excluded, warming during vegetative stages would lead to a reduction in the length of the growing period for both crops, generally leading to a negative impact on crop production. However, autonomous adoption of new crop varieties in the NCP was able to compensate the negative impact of climatic change. For both wheat and maize, the varietal changes helped stabilize the length of preflowering period against the shortening effect of warming and, together with the slightly reduced temperature in the postflowering period, extend the length of the grain‐filling period. The combined effect led to increased wheat yield at Zhengzhou and Luancheng; increased maize yield at Nanyang and Luancheng; stabilized wheat yield at Nanyang, and a slight reduction in maize yield at Zhengzhou, compared with the yield change caused entirely by climatic change.     

人工神经网络模型及其在农业和生态学研究中的应用

对于一些复杂的农业生态系统,人们对其生态过程了解较少,且这些系统的不确定性和模糊性较大,用传统的方法难以模拟这些系统的行为,神经网络模型因为能较精确地模拟这些系统的行为,而引起生态学者们的广泛兴趣。该文着重介绍了误差逆传神经网络模型的结构、算法及其在农业和生态学中的应用研究。误差逆传神经网络模型一般采用三层神经网络模型结构,三层的神经网络模型能模拟任意复杂程度的连续函数,而且因为它的结构小而不容易产生与训练数据的过度吻合。误差逆传神经网络模型算法的主要特征是:利用当前的输入误差对权值进行调整。在生态学和农业研究中,误差逆传神经网络模型通常作为非线性函数模拟器用于预测作物产量、生物生产量、生物与环境之间的关系等。已有的研究表明:误差逆传神经网络模型的模拟精度要远远高于多元线性方程,类似于非线性方程,而在样本量足够的情况下,有一定的外推能力。但是误差逆传神经网络模型需要大量的样本量来保证所求取参数的可靠性,但这在实际研究中很难做到,因而限制了误差逆传神经网络模型的应用。近年来人们提出了强制训练停止、复合模型等多种技术来提高误差逆传神经网络模型的外推能力,也提出了Garson算法、敏感性分析以及随机化检验等技术对误差逆传神经网络模型的机理进行解释。误差逆传神经网络模型的真正优势在于模拟人们了解较少或不确定性和模糊性较大系统的行为,这些是传统模型所无法实现的,因而是对传统机理模型的重要补充。     

半干旱黄土高原地区地膜覆盖和底墒对春小麦生长及产量的影响

在年均降水量为415mm的半干旱地区黄绵土旱地上,以春小麦为供试作物进行大田实验,研究不同底墒(包括低底墒、中底墒和高底墒)下．地膜覆盖(包括不覆膜、播种后覆膜30d、覆膜60d和覆膜120d即全程覆膜)进程对作物生产的影响。结果表明．增加底墒和合理的覆膜进程均会显著增加作物的生长和产量,但底墒不同,其最佳覆膜进程不同：在低底墒时,覆膜处理反而使产量低于不覆膜处理;在中底墒时．覆膜30d产量最高,随着覆膜时间延长．产量呈下降趋势,甚至全程覆膜产量低于不覆膜处理;高底墒以覆膜60d产量最高。综合作物生长和产量,全程覆膜并没有多少实际意义。在同种覆膜处理下,随着底墒的增加,根生物量、地上干物质、叶面积及产量也增加显著,高底墒覆膜60d处理的产量在所有处理中为最高。     

留茬免耕播种对河西绿洲灌区春小麦出苗和产量的影响

本研究通过田间定位试验,探讨了河西绿洲灌区单作小麦、小麦/玉米间作、小麦/大豆间作3种典型春小麦生产模式下,长期留茬免耕播种对春小麦出苗和产量的影响,为该区域春小麦高效可持续生产提供理论依据。结果表明: 与传统翻耕相比,留茬免耕播种小麦/玉米和小麦/大豆间作的小麦出苗率、出苗均匀度下降明显,降幅分别为3.3%～8.6%、9.6%～20.5%和2.9%～8.8%、10.7%～61.7%;单作小麦的出苗均匀度有所提高,其中2019年显著增加14.9%,而出苗率在2020年显著降低4.2%;3种种植方式下,春小麦麦苗整齐度均有所下降。留茬免耕播种3种种植模式下,春小麦成穗数在收获时均与传统翻耕处理持平,差异不显著。3种模式下的春小麦均可以通过提高穗粒数和千粒重来弱化出苗对产量的影响,在收获时,春小麦籽粒产量的增幅分别为10.3%～12.9%(单作小麦)、10.5%～11.9%(小麦/玉米间作)和10.3%～22.5%(小麦/大豆间作),均达到显著水平。在农田风蚀退化极其严重的河西绿洲灌区,留茬免耕播种是春小麦生产中切实可行的耕作措施。     

Assessment of salinity indices to identify Iranian wheat varieties using an artificial neural network

In arid and semi‐arid regions of the world, including Iran, soil salinity is one of the major abiotic stresses. One of the ways to achieve high performance in these areas is to use salt‐tolerant varieties of wheat. Iran is known as one of the places where the D‐genome originated and evolved. In order to evaluate the salt tolerance of Iranian genotypes based on the eight indices using analysis of variance, regression and an artificial neural network (ANN), 41 Iranian wheat varieties (Trticum aestivum L.) were planted in a randomised complete block design with three replications under two saline irrigation conditions, 0.631 and 11.8 dS m^?1, in Kerman, Iran. Significant differences between the varieties were observed, and the significant two‐way interaction of environment × varieties in combined analysis and non‐significant correlation, 0.07, between the yield in two environments (yield in non‐stress conditions, Yp, and yield in stress conditions, Ys) indicates the existence of genetic variation among varieties and the different responses of the varieties in both the environments. The indices of tolerance, geometric mean product (GMP), mean product (MP), harmonic mean (HM) and stress tolerance index (STI) were calculated based on grain yield evidence of positive significant correlation with Yp and Ys. Based on the ANN results, yield stability index (YSI), MP, GMP and STI were the best indices to predict salinity‐tolerant varieties. The varieties selected based on these indices, such as Bolani, Sistan, Ofogh, Pishtaz, Karchia and Arg, produced high yield in both the environments. These results show that bread wheat originating from Iran has salt tolerance potential and can also be used in studies related to salinity tolerance mechanisms.