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21.
水稻水分精确管理的知识模型研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
【目的】水稻是中国主要的粮食作物,其生长需消耗大量的水资源,因此水分精确管理对于水稻高效生产具有重要的意义。【方法】在分析和提炼水稻栽培理论与技术研究资料的基础上,通过定量描述水稻需水规律与栽培技术、品种类型、生态环境之间的动态关系,根据土壤水分平衡原理,采用土壤水势作为灌溉指标,建立水稻水分精确管理知识模型;基于系统工程思想,进一步在Microsoft Visual Studio.NET 2005平台上构建水分精确管理知识模型系统。【结果】模型具有灌溉管理方案设计以及动态调控的功能,在杭州和南京两个生态点进行的大田对比试验表明,两生态点按照模型设计方案进行水分管理的田块,其产量平均分别提高了6.9%和9.1%,灌溉水分生产率平均分别提高了53.61%和42.73%。【结论】该模型对于不同条件下的水稻水分精确管理具有较好的适用性和指导性。  相似文献   
22.
南方丘陵山区水稻机械化育插秧探析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
旨在探析南方丘陵山区水稻机械化育插秧现状,为发展水稻生产机械化提供参考。阐述了南方丘陵山区水稻机械化育插秧存在现有水稻品种对机械化插秧的适应性差、育秧与取土难、播种量大、缓苗期长、育秧分户经营、适应双季稻农艺生产要求的插秧机短缺及插秧机成本高等问题,并从农机农艺融合的角度提出了相应的解决对策。  相似文献   
23.
不同生育期水稻(Oriza sativa L.)冠层光谱反射率随着营养条件的变化而发生波动,掌握其变化规律,对快速诊断水稻养分亏缺,指导水稻施肥具有重要意义.以水稻合美占和粤晶丝苗2号品种为试验材料,以0.027、0.018、0.009和0kg/m24个施氮水平进行田间小区试验,对不同关键生育期水稻冠层光谱反射率的变化规律进行了研究.结果表明:水稻抽穗前,冠层的比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI)(810,720)逐渐增大,到孕穗期达到最大值;水稻抽穗后,冠层的RVI(810,720)值逐渐减小,至收获期降至最低值.水稻RVI(810,720)与氮肥水平正相关,...  相似文献   
24.
建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。  相似文献   
25.
江西丘陵山区水稻机械化生产综合效益分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
旨在评价分析江西丘陵山区水稻机械化生产综合效益,为进一步推广应用水稻全程机械化生产技术提供参考。通过实地调研,发现江西丘陵山区水稻生产存在小型农机具数量多、机具质量较差及大中型农机具少等问题,并选取水稻机插秧模式和人工抛秧模式为重点研究对象,对比分析两者的综合效益。结果表明:水稻机插秧模式省工、节本增产效果明显;同时,提出丘陵山区下一步应在推广应用现有农机具的基础上,加快推广适合丘陵山区水田作业农机具,使农机农艺配套技术成为丘陵山区主要推广方向。  相似文献   
26.
为明确不同水稻(Oryza sativa L.)品种不同氮肥梯度与茎蘖数以及株高的变化规律,设置不同氮肥梯度早造和晚造随机区组试验。结果表明,不同氮肥梯度下,合美占、粤农丝苗2个品种在早、晚造结果上总体表现一致,随施氮量的增加,茎蘖数、株高增加;分蘖期、拔节期早、晚造施氮量与茎蘖数呈极显著正相关关系,孕穗期、黄熟期呈显著或极显著正相关;早造、晚造施氮量与自然株高、生理株高在分蘖期、孕穗期呈显著或极显著正相关,拔节期、黄熟期呈极显著正相关。  相似文献   
27.
针对水稻生产中化肥施用量大、施肥方式不合理及肥料利用率低等问题,以‘九香粘’品种为材料,在5种不同施肥处理下进行随机区组小区试验,研究了侧深施用控释肥对机插中稻生长、产量及氮肥农学效率的影响。结果表明:较对照,采用侧深施用控释肥处理的水稻茎蘖数显著增多,植株器官干物质重和收获指数均较高,有效穗、穗粒数、结实率、产量和氮肥农学效率提高显著,株高和千粒重差异不明显,侧深施用控释尿素、控释尿素减氮20%和控释复合肥处理的平均增产率分别为9.98%、7.53%和8.37%,氮肥农学效率分别提高34.57%、57.62%和29.02%。处理效果以控释尿素最好,控释复合肥优于常规尿素。机插中稻侧深施用控释肥可改变机插中稻群体质量,促进产量形成,提高产量和氮肥农学效率。  相似文献   
28.
旨在阐明适合机械化栽插和收割的双季稻株型性状.通过比较分析江西省3个典型双季稻区10个机插早稻和晚稻品种的秧苗素质、机插质量、植株形态、茎蘖动态、产量和株型综合性状,结果表明:秧龄30天的早稻秧苗株高14.0~16.0cm、叶龄3.5~4.0叶、白根数12~15条、茎基宽0.24~0.26cm、百苗干重15.0~17.0g、播种均匀度85%以上,秧龄25天的晚稻秧苗株高18.0~21.0cm、叶龄4.0~4.5叶、白根数19~22条、茎基宽0.28~0.34cm、百苗干重16.0~20.0g、播种均匀度85%以上,其机插质量好,适合机械化栽插;株型紧凑、分蘖力强、抽穗整齐、成熟一致、抗倒伏、抗病力强、耐落粒、产量高、早稻和晚稻生育期分别为105~110天和108~115天的株型品种适合机械化收割.  相似文献   
29.
为解析2种穗型水稻籽粒蛋白质含量的空间分布特征。以弯曲穗型‘两优培九’和直立穗型‘武香粳14号’为材料,研究了在2个施氮水平下,籽粒蛋白质含量在穗上不同部位和不同粒位间的差异及其分布特征。结果表明:穗内各籽粒在不同蛋白质含量区间的频数变化趋势呈正态分布;在稻穗的同一部位,2个供试品种一次枝梗上的籽粒蛋白质含量高于二次枝梗;一次枝梗上的籽粒蛋白质含量以第2粒位籽粒较低,第1粒位的籽粒较高;二次枝梗上第1粒位籽粒的蛋白质含量较高。蛋白质含量在穗上不同部位及一、二次枝梗上的分布因品种和施氮量的不同而异,施氮量在110~220 kg/hm2范围内,增施氮肥可以减少穗内粒间的籽粒蛋白质含量差异。  相似文献   
30.
为探索作物生长监测诊断仪(Crop Growth Monitoring and Diagnosis Apparatus,CGMD)在不同株型双季稻长势指标监测应用的准确性和适用性,该研究开展了不同株型品种和施氮量的田间试验,采用CGMD获取冠层差值植被指数(Differential Vegetation Index,DVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和比值植被指数(RatioVegetationIndex,RVI),并同步采用高光谱仪(AnalyticalSpectralDevices,ASD)获取冠层光谱反射率,构建DVI、NDVI和RVI;通过比较2种光谱仪获取的植被指数变化特征及相互定量关系,评价CGMD的监测精度,建立基于CGMD的不同株型双季稻叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测模型,并用独立数据对模型进行检验。结果表明:不同株型品种的LAI、DVI、NDVI和RVI随施氮量增加而增大,随生育进程推进呈"低—高—低"的变化趋势;基于CGMD与ASD的DVI、NDVI和RVI间的决定系数(Determination Coefficient,R2)分别为0.959~0.968、0.961~0.966和0.957~0.959,表明CGMD具有较高监测精度,可替代价格昂贵的ASD获取DVI、NDVI和RVI。基于CGMD植被指数的单生育期LAI监测模型的预测效果优于全生育期,基于CGMD植被指数的松散型品种LAI监测模型的预测效果优于紧凑型品种;基于DVICGMD的线性方程可较好地预测LAI,模型R2为0.857~0.903,模型检验的相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(Relative Root Mean Square Error,RRMSE)分别为0.950~0.984、0.18~0.43和3.95%~9.40%;基于NDVICGMD的指数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.831~0.884,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.906~0.967、0.24~0.38和5.73%~9.16%;基于RVICGMD的幂函数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.830~0.881,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.905~0.954、0.25~0.56和7.37%~9.99%。与传统人工取样测定LAI法相比,利用CGMD可实时无损监测双季稻LAI动态变化,可替代SunScan植物冠层分析仪获取双季稻LAI,在双季稻生产中具有推广应用价值。  相似文献   
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