浅埋滴灌不同水氮管理对冬小麦农田温室气体排放的影响
这是一篇关于华北平原,滴灌,冬小麦,温室气体排放,全球增温潜势,产量的论文, 主要内容为针对华北平原水资源不足,地下水严重超采的严峻现实和小麦生产传统畦灌无效水分比例高和水分利用率低,且氮肥投入过量导致氮素损失及温室气体排放量较大等生产实际问题。因此,未来农业发展需要一个最优的水肥N处理。本研究采用地下滴灌系统,分析了直接和间接温室气体排放、净增温潜势和温室气体排放强度对不同灌水量和氮肥管理的响应。试验于2020年10月至2022年6月在河北省高阳县进行,小麦品种为山农29。试验采用裂区设计,主区为不同追氮时期,总施氮量为210kg Nhm-2,底肥90kg Nhm-2,拔节期和孕穗期分别追肥 72 kg 和 48 kg N hm-2(N1);拔节期 40 kg N hm-2、孕穗期 40 kg N hm-2、灌浆初期40 kgNhm-2(N2),磷肥135 kg P2O5 hm-2,钾肥105kgK2O hm-2,全部基施。副区设置3个灌水处理,分别在土壤含水量降至田间持水量的65%、60%和55%时灌水,灌溉至土壤含水量分别达到田间持水量的80%(D1)、75%(D2)和70%(D3)。主要结果如下:(1)2020-2022年两季小麦各处理土壤N2O累积排放量总体表现为生育前期增长较快,中后期增长逐渐缓慢,其中D1N1最高为1.35 kg·hm-2(2020-2021)、1.42 kg·hm-2(2021-2022),较其他处理显著增加了 9.3%～53.8%(2020-2021)和15.4%～28.4%(2021-2022)。冬小麦生育中期土壤CO2累积排放通量大于生长前期和后期,D1N1 最高为 9852.5 kg·hm-2(2020-2021)、10686.7 kg·hm-2(2021-2022),较其他处理显著增加了 10.3%～44.5%(2020-2021)和 16.5%～23.2%(2021-2022)。冬小麦土壤CH4累积吸收总量D2N1最高为1.16 kg·hm-2(2020-2021)和 1.57kg·hm-2(2021-2022),较其他处理显著增加了 15.5%～32.6%(P<0.05;2020-2021)和 26.6%～46.7%(P<0.05;2021-2022)。各处理冬小麦温室气体直接排放通量以D1N1处理最高为593.36 kg·CO2-eq·hm-2(2020-2021)和 644.4kg·CO2-eq·hm-2(2021-2022),较其他处理极显著增加了 11.1%～59.1%(2020-2021)和 6.6%～28.4%(2021-2022)。温室气体间接排放 D1 为 3119.8 kg·CO2eq·hm-2(2020-2021)和 2729.5 kg·CO2eq·hm-2(2021-2022),其中肥料的贡献最高,两年间分别为32.2%～44.4%和39.7%～47.5%,各处理主要电力上构成了差异,D1比D2、D3增加了 42.5%和22.1%(2020-2021)、19.5%和 23.8%(2021-2022)。2020-2021 年净增温潜势D1N1 为 3713.2 kg·CO2eq·hm-2 与 D1N2 为 3653.75 kg·CO2eq·hm-2 差异不显著,较其余处理显著增加了 9.2%～14.6%。2021-2022年净增温潜势D1N1为3396.44 kg·CO2eq·hm-2,较其他处理显著增加了 1.4%～7.4%。(2)两个小麦季,各处理产量主要受灌水的显著影响。2020-2021年,D1N1处理产量显著高于其他处理,为10691.3 kg·hm-2,其次为D2N1,为10037.9 kg·hm-2,除D1N1外,其他处理间差异不显著;2021-2022年,D2N1处理产量最高,为10273.2 kg·hm-2,与D3N2差异显著,与其他处理间差异不显著。水分利用效率主要受灌水及年际和灌水互作的显著影响,氮肥偏生产力主要受灌水和追氮时期的显著影响。2020-2021年,D3N1处理水分利用效率显著高于其他处理,氮肥偏生产力D1N1显著高于其他处理,净利润也最大;2021-2022年,D2N1水分利用效率最高,与D2N2差异不显著,D2N1处理的氮肥偏生产力最高,净利润也最大。(3)两年间不同处理温室气体排放强度主要受灌水影响显著。两个生长季,D1条件下,处理N1显著高于N2,D2、D3水平下2020-2021年各处理间没有显著差异,但2021-2022年N2显著高于N1处理;N1施肥处理下D1比D2、D3显著增加,两年间分别增加了 9.8%和9.0%(2020-2021)、5.5%和3.5%(2021-2022),N2处理灌水间2020-2021没有显著差异,但2021-2022年D3处理显著增加。两年间,D2N1排放强度最低,分别为0.3400 kg·CO2eq·kg-1(2020-2021)和 0.3164 kg·CO2eq·kg-1(2021-2022)。从单位产值碳排放分析,两年间都表现为D2N1处理最低。(4)冬小麦农田温室气体直接排放均受土壤全氮、土壤氨态氮、硝态氮、土壤温度、土壤孔隙含水量、灌水量因子的显著影响。温室气体直接排放在两年均与N2O、CO2、灌水量有显著正相关,与土壤温度为显著负相关。2020-2021年温室气体直接排放还与CH4累积排放、全氮、产量之间为显著正相关,与成熟期硝态氮之间为显著负相关;2021-2022年温室气体直接排放与土壤空隙含水率呈显著正相关,与成熟期全氮、铵态氮之间为显著负相关。各因子对温室气体排放的累积解释率为 74.29%(2020-2021)和 63.72%(2021-2022)。综上,综合平衡两季冬小麦平均产量、水分利用效率和温室气体排放等指标,D2N1相对于D1N1和D1N2节水17.9%,减排7.3%,水分利用效率提高7.1%,且产量之间没有显著差异;与D3N1和D3N2相比平均产量增加了 5.0%;与D2N2处理能减少净增温潜势,且显著降低了温室气体排放强度8.5%。因此,在浅埋滴灌条件下,冬小麦生长期间根据当时土壤含水量进行补灌,即当土壤含水量低于田间持水量的60%时灌溉至75%(D2),同时拔节期和孕穗期追两次氮肥(N1)组合,能够兼顾产量、提高水分利用效率和减少温室气体排放,是权衡产量、节水和减排的较优水氮管理措施,有助于华北地区实现冬小麦生产节水、减排、增产的绿色农业可持续发展目标。
基于WOFOST模型的河南省冬小麦产量差的时空特征分析
这是一篇关于WOFOST模型,冬小麦,生产潜力,产量差,时空分析的论文, 主要内容为河南省有中原粮仓之称,是全国冬小麦粮食生产核心区,研究河南省冬小麦不同水平产量潜力及各级产量潜力之间产量差的时空分布特征,分析研究区域内制约冬小麦生产的限制因素,有针对性地为河南省指定提高冬小麦产量的措施,同时,对保证现阶段农业绿色发展和国家粮食安全具有重要指导意义。本文以河南省为研究区域,将河南省划分为五个冬小麦主要种植区,借助SimLab2.2软件,采用EFAST方法分析WOFOST作物生长模型冬小麦产量在两种生产水平、不同气候条件下的参数敏感性,选取49个作物初始参数进行全局敏感性分析,调试作物模型中产量敏感因子。在此基础上,完成参数本地化。利用WOFOST模型模拟河南省冬小麦主要种植区12个代表性站点2015-2017年不同水平潜力,结合实际产量量化冬小麦产量差YG2-3、YG2-1,运用Arc GIS软件绘制河南省产量差的空间分布图,并分析了其空间分布特征。最后,构建河南冬小麦产量差预测系统。系统用户可以根据自己研究区域的经纬度和作物参数,通过系统WOFOST模型进行研究区域内冬小麦产量差的估计,同时可以根据专家知识寻找适合农业生产措施。本文主要研究内容如下:(1)分析WOFOST模型作物参数敏感性及模型本地化为了提高模型模拟效率和精确度,本文采用EFAST方法分析不同生产水平和不同气候条件下影响WOFOST模型输出TWSO(产量)的作物参数敏感性,每个冬小麦主要种植区选取一个研究站点进行分析,挑选敏感因子。根据收集相关数据对模型进行本地化处理,使WOFOST模型模拟符合研究区域内冬小麦生长发育的规律。(2)模拟河南省不同地区冬小麦生产潜力和计算产量差将河南省划分为五个冬小麦主要种植区,使用WOFOST模型模拟种植区选取站点的两种生产水平条件下产量(光温生产潜力、气候生产潜力),并结合实际产量计算产量差YG2-3(光温生产潜力与实际产量的差值)、YG2-1(光温生产潜力与气候生产潜力的差值)。(3)分析河南省冬小麦产量差的时空特征使用ArcGIS软件绘制河南省冬小麦产量差空间分布图,并分析产量差空间分布特征,得出各区域冬小麦增产潜力的排序为:豫北种植区>豫西浅山丘陵种植区>豫南稻茬麦区>南阳盆地-淮北平原种植区>豫中东种植区。(4)河南冬小麦产量差预测应用系统本文利用Java和Python语言,通过IDEA和PyCharm开发工具集成Apache Tomcat服务器,MySQL数据库与Echarts等工具,设计系统实现生产潜力模拟、产量差可视化展示、产量差分析诊断等功能,为缩小冬小麦产量差和持续稳定提高总产提供理论支撑和辅助支持。
不同灌溉方式对麦田水氮利用及温室气体排放的影响
这是一篇关于华北地区,节水灌溉,冬小麦,温室气体,水氮利用的论文, 主要内容为华北地区地下水资源缺乏、农业灌水利用效率低、土壤氮素盈余高、温室气体排放量大等问题,极大地阻碍了农业的可持续发展。如何实现农业节水和温室气体减排是该区粮食生产面临的重要挑战。本研究于2020-2022年采用田间大区试验和室内分析相结合的方法,以两季冬小麦为研究对象,在河北省宁晋县贾家口镇白木村,设置了地表滴灌(DI)、浅埋滴灌(SDI)、浅埋滴灌下的根系交替灌溉(PRI)和漫灌(FP)、漫灌下不施氮(CK)5个处理,系统分析了不同灌溉方式下的小麦产量、水氮利用效率、农田温室气体排放特征及净温室效应等,研究结果为华北地区确定最优节水灌溉模式提供科学依据,得到的主要结论如下:(1)成熟期小麦干物质积累量DI>SDI>FP>PRI,DI、SDI处理较FP处理更有利于小麦干物质量的积累。成熟期小麦氮素积累量SDI>DI>PRI>FP,DI、SDI处理小麦氮素积累较FP处理显著提高20.78%和24.30%,SDI是更有利于小麦氮素积累的灌溉模式。SDI处理的有效穗数、穗粒数、产量均处于最高水平,两年度SDI处理较其他施氮处理产量提高3.92%～8.87%,PRI处理小麦耗水量较低,未能提高小麦产量。2020-2021年小麦各处理间氮肥利用效率(ANUE)和氮肥偏生产力(PFP)无明显差异。2021-2022年SDI处理小麦ANUE较FP处理显著提高63.42%;SDI处理较FP和PRI处理的小麦PFP显著提高9.97%和12.70%。灌溉方式对小麦水分利用率有极显著影响,PRI处理小麦平均灌溉水生产率(IWUE)显著高出DI、SDI、FP处理48.58%～191.11%,其次是SDI和DI处理,分别高出FP处理95.93%和88.52%;PRI处理小麦水分生产率(WUE)显著高于DI、SDI、FP处理16.26%～81.62%,其次是SDI和DI处理,分别较FP处理提高56.21%和50.27%。(2)滴灌处理土壤N2O排放高峰在施肥后持续4～10天,FP处理在施肥后持续8～11天。两年度滴灌处理N2O累积排放量较FP处理平均显著减少41.04%～66.27%。PRI处理的N2O累积排放量最低为0.52 kg/hm2;各施氮处理土壤CO2高峰排放在施肥以后持续3～8天。小麦全生育期土壤CO2排放主要发生在土壤温度较高的拔节-成熟期,各滴灌处理均减少了麦田土壤CO2的排放;滴灌处理土壤CH4排放高峰在施肥以后持续2天左右,FP处理在施肥以后持续3天。与FP处理相比,滴灌施肥处理的土壤对 CH4 吸收增加了 82.76%～146.55%(2020-2021 年)和 102.08%～181.25%(2021-2022年),其中,DI处理的土壤CH4累积吸收量最高为1.39 kg/hm2。(3)滴灌减少了间接温室气体排放,DI/SDI和PRI与FP相比,间接温室气体减少了 16.1%和29.8%。两年小麦生长时期,滴灌的综合净温室效应和温室气体排放强度分别较漫灌平均降低9.47%～12.37%和12.66%～17.90%。滴灌处理中,PRI处理的麦田平均综合净温室效应最低,较FP施肥处理显著降低12.48%,其次为SDI处理,较FP处理显著降低10.34%。SDI处理的温室气体排放强度最低,较FP处理显著降低17.90%。SDI处理综合净温室效应和温室气体排放强度均为较低水平。两年度均以SDI处理净收益最高,较其他施氮处理增收547～5676 yuan/hm2。综上,采用浅埋滴灌方式的小麦干物质积累量、氮素积累量及水氮利用效率等指标较优,不仅有利于提高籽粒产量,增加净收益,提高水氮利用效率,同时减少了环境污染风险,是适合华北地区的一种节水、减排、增产的科学灌溉模式。
基于WOFOST模型的河南省冬小麦产量差的时空特征分析
这是一篇关于WOFOST模型,冬小麦,生产潜力,产量差,时空分析的论文, 主要内容为河南省有中原粮仓之称,是全国冬小麦粮食生产核心区,研究河南省冬小麦不同水平产量潜力及各级产量潜力之间产量差的时空分布特征,分析研究区域内制约冬小麦生产的限制因素,有针对性地为河南省指定提高冬小麦产量的措施,同时,对保证现阶段农业绿色发展和国家粮食安全具有重要指导意义。本文以河南省为研究区域,将河南省划分为五个冬小麦主要种植区,借助SimLab2.2软件,采用EFAST方法分析WOFOST作物生长模型冬小麦产量在两种生产水平、不同气候条件下的参数敏感性,选取49个作物初始参数进行全局敏感性分析,调试作物模型中产量敏感因子。在此基础上,完成参数本地化。利用WOFOST模型模拟河南省冬小麦主要种植区12个代表性站点2015-2017年不同水平潜力,结合实际产量量化冬小麦产量差YG2-3、YG2-1,运用Arc GIS软件绘制河南省产量差的空间分布图,并分析了其空间分布特征。最后,构建河南冬小麦产量差预测系统。系统用户可以根据自己研究区域的经纬度和作物参数,通过系统WOFOST模型进行研究区域内冬小麦产量差的估计,同时可以根据专家知识寻找适合农业生产措施。本文主要研究内容如下:(1)分析WOFOST模型作物参数敏感性及模型本地化为了提高模型模拟效率和精确度,本文采用EFAST方法分析不同生产水平和不同气候条件下影响WOFOST模型输出TWSO(产量)的作物参数敏感性,每个冬小麦主要种植区选取一个研究站点进行分析,挑选敏感因子。根据收集相关数据对模型进行本地化处理,使WOFOST模型模拟符合研究区域内冬小麦生长发育的规律。(2)模拟河南省不同地区冬小麦生产潜力和计算产量差将河南省划分为五个冬小麦主要种植区,使用WOFOST模型模拟种植区选取站点的两种生产水平条件下产量(光温生产潜力、气候生产潜力),并结合实际产量计算产量差YG2-3(光温生产潜力与实际产量的差值)、YG2-1(光温生产潜力与气候生产潜力的差值)。(3)分析河南省冬小麦产量差的时空特征使用ArcGIS软件绘制河南省冬小麦产量差空间分布图,并分析产量差空间分布特征,得出各区域冬小麦增产潜力的排序为:豫北种植区>豫西浅山丘陵种植区>豫南稻茬麦区>南阳盆地-淮北平原种植区>豫中东种植区。(4)河南冬小麦产量差预测应用系统本文利用Java和Python语言,通过IDEA和PyCharm开发工具集成Apache Tomcat服务器,MySQL数据库与Echarts等工具,设计系统实现生产潜力模拟、产量差可视化展示、产量差分析诊断等功能,为缩小冬小麦产量差和持续稳定提高总产提供理论支撑和辅助支持。
基于图像识别的冬小麦叶部主要病害诊断研究
这是一篇关于冬小麦,数字图像处理,病害识别,Matlab的论文, 主要内容为本文从农业实际生产出发，围绕冬小麦叶部主要病害的快速诊断，将冬小麦病害识别的专家知识与数字图像处理技术、模式识别相结合，综合运用Matlab和Java Web技术，研究实现了冬小麦叶部主要病害图像的诊断识别。研究的主要内容及取得的进展主要有以下几个方面： 1、在病害图像增强方面，比较了直方图均衡化、维纳滤波及中值滤波3种增强算法的效果与差别，结果表明直方图均衡化处理效果不佳，而维纳滤波和中值滤波可以对图像的边缘及细节信息得到较好的保留，增强效果较为满意，其中中值滤波运算简单，对椒盐噪声特别有效，因此在系统的实现过程中采用中值滤波对病害图像进行增强处理。 2、在图像的病斑分割方面，比较了阈值化分割、形态学梯度及选取ROI分割3种算法的效果与差别，结果表明阈值化分割方法较依赖用户的主观评判，且由于多数图像的直方图是离散不规则的，因此对阈值的选取存在较大分歧，而选取ROI分割方法比其他2种方法具有更好的直观性和简单性，可以直接实现对彩色图像分割，且分割效果较好，准确率达96%，因此在系统的实现中选用选取ROI分割方法进行图像的病斑分割。 3、在特征提取及识别方面，主要对病斑图像进行颜色、形状及纹理特征的提取，并将提取的特征值按训练集的格式保存在文本文件中，特征向量中主要包括3种颜色特征、5种形状特征和5种纹理特征，图像识别主要是采用最大似然分类和支持向量机分类算法，两者对识别病斑叶片的正确率达89.7%、87.7%，其中对白粉病的识别正确率最高，达到98.9%、99.3%。 4、构建了一个基于B/S（浏览器/服务器）、J2EE三层架构开发模式、MVC（模型、视图、控制器）及其Struts实现的冬小麦叶部主要病害诊断系统，该系统主要借助Matlab图像处理工具箱中的相关处理函数及MyEclipse集成开发环境，采用MySQL数据库、Tomcat6.x服务器进行开发并完成。该系统主要包含图像处理、病斑识别及标准病斑图像库3个模块，实现用户上传病害图像，并进行图像增强、分割等处理，其次提取上传图像中的病斑信息，结合数据库中的病斑信息进行分类，得出上传图像的病害归属，同时可以查询该病害的相关病情及防治措施。此外，系统后台建立的数据库包含大量的标准病斑图像，用户也可以通过查看标准病斑库，了解各类病害图像的相关信息。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46881.html
