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不同品种和氮素条件下水稻茎鞘夹角动态模拟 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】建立水稻主茎上不同叶位叶片茎鞘夹角动态变化的模拟模型。【方法】基于不同株型品种和氮肥处理的水稻试验,连续观察并记录各处理不同生育时期、不同叶位的茎鞘夹角,进一步利用动态建模技术构建水稻主茎不同叶位茎鞘夹角的动态模拟模型。【结果】水稻茎鞘夹角随生长度日（GDD）不断加大,夹角从开始形成到基本稳定大致经历3个叶龄,且随氮肥施用量的增加而增大;最大茎鞘夹角随叶位的增加呈先增加后减小的趋势,第三叶的最大茎鞘夹角最大。利用Logistic方程可以描述不同品种、不同氮肥处理下,水稻茎鞘夹角随GDD的变化过程,使用直线型分段函数可以描述最大茎鞘夹角随叶位的动态变化规律,通过引入品种参数（第三叶位茎鞘夹角的最大值）量化了品种对茎鞘夹角的影响,同时在模型中添加氮素影响因子来体现氮素对茎鞘夹角的影响。【结论】利用独立的桶栽和池栽试验数据分别对模型进行检验,结果显示茎鞘夹角模拟值与观测值之间的均方根差RMSE分别为2.31°和2.87°;相对均方根差RRMSE分别为11.56%和14.77%,表明模型对水稻主茎茎鞘夹角的动态变化过程具有较好的预测性,可为水稻植株的可视化提供良好的技术支撑。 相似文献
2.
水稻地上部单位器官物质分配过程的定量模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】定量描述水稻植株地上部单位器官（叶片、叶鞘、节间、稻穗）干物质的动态分配过程,为作物形态建成模拟和可视化表达奠定基础。【方法】通过不同水稻品种和水氮试验中主茎和分蘖单位叶片、茎鞘及穗的干物质与水分及氮素含量的连续观测和定量分析,构建水稻地上部各单位器官干物质分配指数动态模型。【结果】模型采用线性和指数方程描述了叶片、茎鞘及穗单位器官分配指数随GDD的动态变化过程;分别用指数方程及一元二次方程描述了叶片、茎鞘及穗最大单位分配指数随不同叶位、鞘位以及穗位的动态变化过程;另外,以叶片、茎鞘及穗的氮素和水分因子法分别描述了水氮限制对各单位器官干物质分配过程的定量影响。利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了初步的测试和检验,主茎与分蘖各单位器官干物重的观测值与模拟值的根均方差分别为0.93、0.81及6.8 kg•ha-1。【结论】本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同茎蘖各单位器官干物质动态的变化过程。 相似文献
3.
水稻主茎出叶动态模拟研究 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】研究水稻主茎各叶片出伸与有效积温的关系,建立水稻主茎出叶与有效积温关系的动态模拟模型。【方法】选用16个水稻品种分别在云南丽江、江苏南京两个生态地区进行播期试验,观察主茎各叶片出伸与有效积温的定量关系。【结果】主茎叶片出伸所需有效积温与叶位的关系总体随叶位的上升而增加,且在整个叶龄进程中出现两个拐点,第一个拐点出现在第3叶龄期,第二个拐点出现在第N-n-2叶龄期。据此,对叶龄进程进行分段模拟,建立叶龄模型。利用不同环境下播期试验的出叶动态数据对模型进行检验,不同类型品种模拟叶龄与实测叶龄的根均方差（RMSE）都小于0.1。【结论】以各叶位叶片出伸与有效积温的关系建立的叶龄分段函数模型具有较好的预测性和实用性。 相似文献
4.
水稻氮素和叶绿素SPAD叶位分布特点及氮素诊断的叶位选择 总被引：32，自引：3，他引：32
【目的】研究分析水稻氮素和SPAD值的叶位分布特点，并试图提出SPAD计诊断氮素营养状况的最佳测定叶位。【方法】在95-38、武育粳3号、镇稻5394、9915等4个粳型品种和1个籼型品种R161-10的盆播氮肥试验和宁粳2号大田氮肥试验的基础上，研究水稻氮素和叶绿素含量（SPAD值）随叶位的空间分布特征，并对不同叶位叶片的含氮率、叶绿素含量、SPAD值之间及其与总叶片含氮率和植株含氮率之间的相关性进行分析，比较不同叶位叶片SPAD测定值的变异系数。【结果】水稻不同叶位叶片含氮率、叶绿素含量、SPAD值均存在差异，增加施氮量能提高叶片含氮率、叶绿素含量和SPAD值，同时减少叶位间的差异；SPAD值对氮素的敏感性顺序为顶4叶、顶3叶和顶2叶，而顶1叶的敏感性排序因品种不同而不同；穗分化期、齐穗期和成熟期均以顶3叶与总叶片及植株含氮率相关系数最高；且适宜氮素水平下，穗分化期顶3叶SPAD值的变异系数最小。【结论】以某一特定叶片的SPAD值或以叶色差的大小来诊断水稻氮素营养状况和推荐水稻穗肥施用时，顶3叶是较为理想的指示叶或参照叶。 相似文献
5.
水稻植株氮素吸收与籽粒蛋白质积累模型 总被引：3，自引：2，他引：1
【目的】建立基于生理生态过程的水稻籽粒蛋白质积累模拟模型。【方法】基于不同地点、品种及施氮水平的田间试验资料,通过解析花前植株氮素吸收与积累、花后氮素吸收与转运的动态特征及定量关系,构建水稻植株氮素吸收与籽粒蛋白质积累的模拟模型。【结果】水稻籽粒中氮素积累速率取决于源限制下的可获取氮源和库限制下的氮素积累速率;源限制下的可获取氮源取决于营养器官向籽粒转运的氮素和花后植株吸收的氮素,库限制下的氮素积累速率由潜在氮素积累速率及温度、水分和氮素因子效应来综合决定。营养器官中的氮素转运又分为叶片和茎中积累氮素的转运;花前叶片和茎中的相对氮含量随播后生长度日线性增加;花后叶片和茎中的相对氮含量随花后生长度日线性递减;花后吸收的氮素随籽粒重的增加对数递增。利用独立的田间试验资料对所建模型进行了检验,结果显示模拟值与观测值之间具有较好的一致性,其中花前叶片与茎秆氮素吸收量、花后籽粒氮素吸收量、花后叶片与茎秆中氮素转运量的决定系数分别为0.968、0.980、0.974、0.970和0.976,根均方差分别为16.55%、13.24%、9.53%、10.93%和9.29%;籽粒蛋白质含量的决定系数分别为0.930,根均方差分别为7.82%。【结论】模型对不同栽培条件下水稻植株氮素吸收与转运以及籽粒蛋白质积累具有较好的预测性,为水稻生产中籽粒蛋白质指标的动态预测提供了量化工具。 相似文献
6.
基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型研究 总被引：7，自引：3，他引：4
【目的】构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型,为水稻株型设计与调控提供理论依据。【方法】以两优108、86优8、南粳43及扬稻6号为材料,设置品种、氮肥与密度田间试验,观测水稻主茎不同叶位叶片长度和宽度,分析了水稻主茎叶片长和宽的关系、比叶重（SLW）随叶位的变化规律,以及水稻叶片干重与叶长和叶宽的关系,构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型。【结果】叶长与叶宽的关系可用幂指数方程表达,比叶重随叶位呈二次曲线变化。采用独立的试验资料检验模型,主茎叶片叶长、叶宽模拟值与实测值的根均方差（RMSE）分别为2.55和0.06 cm。【结论】几何属性模型可较好地模拟不同生长条件下水稻主茎不同叶位叶片的主要几何属性,为生长模型与形态结构模型的结合奠定了基础。 相似文献
7.
冬小麦叶色动态的量化研究 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】模拟小麦叶色变化的动态过程,为实现小麦生长的可视化表达奠定基础。【方法】以不同施氮水平下不同类型小麦品种的两个生长季田间试验为基础,通过连续测量不同处理条件下小麦主茎和分蘖不同叶位叶片的SPAD值,综合分析小麦叶片SPAD值随生育进程的变化规律及其与RGB值的关系,进而构建基于SPAD的冬小麦叶色变化动态的模拟模型。【结果】模型采用分段函数描述叶片SPAD值随生育进程的动态变化过程：第1阶段为基于二次曲线的叶色增强过程;第2阶段为相对稳定的功能期叶色维持过程;第3阶段为基于二次曲线的叶色减弱过程;并基于叶片氮含量表达了氮素供应水平对叶片SPAD值变化规律的影响,同时用线性方程描述了叶片SPAD值与RGB值之间的定量关系。利用独立的小麦田间试验资料对所建模型进行了测试和检验,显示不同时刻主茎和分蘖叶片SPAD预测值的平均RMSE分别为11.60%和9.03%。【结论】本模型具有较强的动态预测性和可靠性,为进一步建立虚拟小麦生长系统奠定了基础。 相似文献
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不同施氮水平下黄瓜叶片SPAD值与硝态氮含量及硝酸还原酶活性的关系 总被引：7，自引：0，他引：7
【目的】确定黄瓜氮素营养缺乏诊断的最佳时期、最佳部位和临界浓度。【方法】采用溶液培养法,研究不同氮素水平(0,70,140,210和280 mg/kg)下,黄瓜不同生育期(幼苗期,开花期和结果期)、不同叶位叶片的SPAD值、硝酸还原酶活性(NRA)和叶柄硝态氮含量的变化特征。【结果】黄瓜不同叶位叶片的SPAD值对施氮水平反应的敏感程度存在显著差异。随施氮量的增加,黄瓜各叶位叶片SPAD值均有所增加,但不同叶位叶片SPAD值增长的幅度明显不同;黄瓜叶片的SPAD值、NRA和叶柄硝态氮含量3个参数的变化,因黄瓜生育时期的不同而有明显差异,幼苗期和开花期三者显著相关,开花期叶片SPAD值和叶柄硝态氮含量极显著相关。【结论】黄瓜幼苗期和开花期的第3叶、结果期的第7叶对施氮水平的反应最敏感,可以作为黄瓜氮素缺乏诊断的最佳部位;氮素缺乏的临界浓度为210 mg/kg;诊断的最佳时期为开花期。 相似文献
9.
水稻叶片SPAD空间分布与氮素营养及种植密度的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
通过大田试验,研究在4个施氮水平和3个种植密度下,水稻孕穗和抽穗两个时期水稻不同叶位叶片SPAD值的空间分布特征,并对叶片氮素营养和种植密度与不同叶位的SPAD值之间的相关性进行分析。结果表明,随着施氮量的增加,孕穗期SPAD值表现为顶3叶>顶2叶>顶4叶>顶1叶;抽穗期SPAD值表现为顶1叶>顶2叶>顶3叶>顶4叶。不同种植密度对水稻各叶位的SPAD值差异不显著。相关分析发现,孕穗期不同叶位SPAD值与施氮量的相关性顺序是顶4叶>顶3叶>顶2叶;抽穗期不同叶位SPAD值与施氮量的相关性顺序是顶1叶>顶3叶>顶2叶>顶4叶。 相似文献
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水稻叶片几何参数的模拟分析 总被引：24，自引：1，他引：24
【目的】在生长模型输出的基础上，构建预测水稻叶片几何参数的动态模型，以便更准确地实现水稻的虚拟生长。【方法】在试验观测的基础上，分析了不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片叶长之间以及叶长与叶宽之间的定量关系，进一步耦合水稻叶龄、叶面积和茎蘖数模拟模型，进行水稻叶片几何参数变化的动态模型构建。【结果】不同品种类型水稻分蘖与主茎同伸叶片的叶长比随分蘖叶序呈二次曲线变化，叶长与叶宽的关系可用幂指数函数描述。运用独立实测资料对模型进行的初步检验显示，本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同叶位叶片的几何参数。【结论】本研究构建的水稻叶片几何参数分析模型较好地体现了器官几何参数受生态环境、品种类型和栽培措施影响的形态生理规律，为水稻虚拟生长提供了可靠和普适的叶片几何特征确定方法。 相似文献
11.
不同库容量类型常规籼稻品种氮素吸收与分配的差异 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】研究不同库容量类型水稻品种氮素吸收与分配的差异,为大库容量类型品种的氮素遗传改良提供参考依据。【方法】在群体水培条件下,以国内、外不同年代育成的常规籼稻代表品种（2001年为88个、2002年为122个）为材料,测定干物重（包括根系）、产量及其构成因素、氮素含量等,采用组内最小平方和的动态聚类方法将供试品种按库容量从低到高依次分为A、B、C、D、E、F 6类,研究各类品种氮素吸收与分配的基本特点。【结果】供试品种间库容量的差异很大（426%、817%）。A、B、C、D、E、F类品种的平均库容量,2001年分别为426.37、642.53、770.96、903.73、1 064.32、1 213.90 g?m-2,2002年分别为359.36、574.11、764.98、962.43、1 200.11、1 455.59 g?m-2;大库容量品种抽穗期全株含氮率较高、结实期全株含氮率下降幅度较大;大库容量类型品种吸氮能力强,抽穗后更明显吸氮能力显著受到生育期与吸氮强度的影响,但吸氮强度的作用要大于生育期的作用。;大库容量类型品种氮素在根中比例小、成熟期氮素在茎鞘叶中比例小、穗中氮素比例大、结实期茎鞘叶氮素运转量大;增加吸氮量,促进茎鞘叶中的氮素运转有利于库容量的提高。【结论】大库容量类型品种吸氮能力特别是抽穗后的吸氮能力强,成熟期氮素在营养器官中比例小、穗中氮素比例大、结实期茎鞘叶氮素运转量大。 相似文献
12.
不同算法红边位置监测小麦冠层氮素营养指标的比较 总被引：6，自引：1，他引：5
【目的】红边位置常被用于监测作物叶片氮素营养状况。本文旨在通过不同算法提取红边位置,分析并比较不同算法提取的红边位置对氮素营养监测模型的准确性和可靠性差异,确定监测小麦叶片氮素营养的最佳红边位置算法及定量模型。【方法】基于不同施氮水平、播种密度、品种类型和生育时期的小麦田间试验,系统分析不同算法的红边位置(一阶微分、倒高斯法、多项式拟合法、四点内插法、拉格朗日法、线性外推法)与冠层叶片氮素营养指标的定量关系,比较不同算法红边位置对氮素营养监测的准确性和可靠性。【结果】线性外推法为计算小麦红边位置的最佳算法,并建立了基于线性外推法的小麦冠层叶片氮素营养定量监测模型。【结论】研究结果为小麦冠层叶片氮素营养指标的可靠监测提供了有效途径。 相似文献
13.
水稻籽粒蛋白质积累的模拟模型研究 总被引：5，自引：1，他引：5
【目的】蛋白质含量是稻米的重要品质指标。通过解析和综合水稻植株氮素积累和转运的动态规律及其与环境因子和基因型的定量关系，构建一个基于氮流生理过程的水稻籽粒蛋白质形成模拟模型，以期为水稻生产中籽粒蛋白质指标的动态预测和管理决策提供量化工具。【方法】以田间试验资料为基础，结合已有水稻生长模型，采用生理发育时间作为定量生育进程的尺度，通过解析和综合水稻植株氮素积累和转运动态的基本规律及其与环境因子和基因型的定量关系，构建花前植株氮素吸收与积累、花后氮素吸收与转运及籽粒蛋白质形成过程的模拟模型。【结果】利用不同年份、不同生态点、不同品种类型和不同肥水条件下的大田试验资料对籽粒蛋白质形成模型进行了检验，籽粒蛋白质含量模拟值与观测值之间的决定系数大于0.84，根均方差（RMSE）小于0.26%。表明模型具有较好的通用性和可靠性，可以较准确地预测不同条件下的水稻籽粒蛋白质含量与蛋白质产量。【结论】基于植株氮素积累和转运的生理生态过程，以生理发育时间为主线，建立了较为简化的水稻籽粒蛋白质积累动态的模拟模型，模型的研究不仅为定量预测不同生态与肥水条件下不同水稻品种籽粒蛋白质含量与蛋白质产量的动态变化奠定了基础，而且是对国内外现有水稻生长与产量模拟模型的发展和完善。 相似文献
14.
超级杂交籼稻抗倒能力比较及其对氮素的响应 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】比较不同抗倒性超级杂交籼稻抗倒伏性差异及其原因,并分析氮素影响超级杂交籼稻抗倒性的生理机制,以期为水稻高产抗倒伏品种选育与栽培管理提供依据。【方法】以超级杂交籼稻Y两优2号（抗倒伏品种）和Ⅱ优084（易倒伏品种）为材料进行大田试验,2012年设置0、150和300 kg·hm-2 3个氮肥水平,2013年设置135、270和405 kg·hm-2 3个氮水平,比较不同处理倒伏发生率,并从力学、形态学和生理学指标等方面分析倒伏差异的原因。【结果】Y两优2号产量达11.7 t·hm-2,较Ⅱ优084高9.45%。这主要归因于Y两优2号较高的穗粒数及颖花量,二者分别较Ⅱ优084高28.0%和31.8%。与Ⅱ优084比较,Y两优2号成熟期田间倒伏率明显减少,倒伏指数下降19.0%,差异达显著水平,原因是Y两优2号基部节间显著缩短,茎壁明显增厚,叶鞘单位长度干重显著提高,从而弥补了茎秆粗度方面的劣势;其基部节间单位长度茎干重虽略有降低,但结构性碳水化合物含量较高,导致茎秆弯曲应力和折断弯矩显著增加,抗倒伏性提高。随施氮量增加,超级杂交籼稻基部节间茎秆折断弯矩显著降低,导致倒伏指数显著上升。大幅增加氮肥水平显著降低了抽穗期单茎鞘干重和灌浆后期基部节间单位长度叶鞘干重,从而使得茎秆质量变劣,且叶鞘对茎秆的保护和支持能力降低;此外,基部节间茎、鞘中木质素含量明显降低,茎秆弯曲应力和折断弯矩随之下降,倒伏风险增加。Ⅱ优084在较低的施氮水平下,折断弯矩大幅降低,甚至低于Y两优2号高氮水平,导致倒伏指数明显上升,尽管增加氮素用量未能显著增加其倒伏率,却较大幅度地降低了产量。【结论】缩短基部节间长度,增加茎壁厚度以弥补茎秆粗度不足的劣势,增加叶鞘充实程度,提高对茎秆的保护和支撑作用,是增强超级杂交籼稻茎秆机械强度和抗倒伏性的主要途径。氮素主要通过降低基部节间叶鞘充实程度及茎秆中结构性碳水化合物含量,特别是木质素的含量,从而降低茎秆强度,增加倒伏风险。 相似文献
15.
基于有效积温的冬小麦返青后植株三维形态模拟 总被引：5，自引：0，他引：5
【目的】基于有效积温,利用三维建模技术,实现小麦生长模型与形态模型的有机结合,真实表达环境因素对小麦生长发育和形态结构的影响,最终实现小麦生长过程的三维可视化,为小麦作物生长动态预测、栽培管理调控、作物株型设计等提供重要参考。【方法】以天津地区主要推广小麦品种衡观35、济麦22和衡4399为材料,于2015—2016年冬小麦生长季内开展不同小麦品种和施氮水平的田间试验,采集各品种冬小麦在不同施氮水平下的叶长和最大叶宽等形态数据,通过分析各品种冬小麦返青后形态数据和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建了冬小麦返青后叶片叶长、最大叶宽模拟模型,并对该模型进行检验;基于该模拟模型,计算各品种冬小麦返青后每个生长日的形态数据,借助OpenGL和NURBS曲面造型技术,构建冬小麦几何形态模型,最终实现冬小麦生长模型与形态模型的结合,实现了冬小麦返青后生长过程可视化。【结果】在不同品种、不同施氮水平下,小麦叶长回归方程R2值在0.772—0.983之间,F值在10.153—340.191之间,且Sig小于显著水平0.05,最大叶宽回归方程R~2值在0.853—0.999之间,F值在17.371—4 359.236之间,且Sig小于显著水平0.05,表明上述模型拟合度和显著性均较好。经数据检验,叶长模型绝对误差在0—3.88 cm之间,根均方差(RMSE)值在0.24—1.95 cm之间,最大叶宽模型绝对误差在0—0.28 cm之间,RMSE值在0.02—0.15 cm之间,表明所建模拟模型精度较高,该模型对不同品种冬小麦返青后的叶片生长具有较好的预测性;基于所建模拟模型计算冬小麦返青后逐日形态数据,可构造不同品种、不同施氮水平下的冬小麦植株形态,可逼真模拟冬小麦返青后植株动态生长过程。【结论】基于有效积温构建的冬小麦返青后叶长和最大叶宽模拟模型,可较好预测冬小麦返青后叶片生长状态,可实现小麦生长模型和形态模型的有机结合,实现不同品种冬小麦在不同施氮水平下的叶片生长可视化。 相似文献
16.
不同品种和栽培条件下水稻冠层光合有效辐射传输特征 总被引：13，自引：3，他引：10
【目的】揭示水稻冠层光合有效辐射（PAR）传输特征在不同栽培条件下的变化规律。【方法】以2个不同株型水稻品种为材料,于2009—2010年分别设置不同栽插密度和施氮水平的田间试验,系统测定水稻主要生育时期的冠层结构和PAR传输参数,分析冠层结构和PAR传输参数随生育进程的动态变化规律以及PAR传输参数的日变化规律,并研究入射光散射比例对冠层PAR传输的影响。【结果】栽插密度和施氮量对水稻叶面积指数 （LAI）、冠层平均叶倾角和株高有显著影响。冠层PAR透过率、反射率随生育进程先减后增,最小值出现在孕穗至抽穗期;提高施氮量减少了冠层PAR反射率。随生育进程的推进,水稻冠层消光系数（K）逐渐增加,并随栽插密度和施氮量增加而增加,不同条件下的K值随移栽后天数的变化可以用指数递增方程来描述。冠层PAR反射率、截获率和K值的日变化呈向下抛物线状,以正午时刻最小;而PAR透过率则呈相反模式;灌浆期PAR透过率、截获率和K值的日变化幅度明显小于分蘖期和拔节期。消光系数随太阳高度角的变化可以用Doseresp曲线来描述,但受到品种特性和冠层结构的影响。随着入射光散射比例的增加,PAR透过率逐渐减少,K值逐渐增加。【结论】水稻冠层PAR传输特征受栽插密度和施氮量的调控,并存在显著的生育时期变化和日变化规律,同时受入射光散射比例的影响。 相似文献