土壤水分条件对冬小麦生长发育及产量构成影响研究

通过2011-2013年中国气象局固城生态环境与农业气象试验站冬小麦种植试验,利用冬小麦不同生育期土壤湿度、根长密度、株高、绿叶面积和产量等资料,研究不同土壤水分条件对河北固城冬小麦生长发育和产量构成的影响。结果表明：2011-2012年固城站冬小麦0-50 cm土壤相对湿度>50%为冬小麦适宜土壤湿度。2012-2013年固城站冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度<55%时,尽管80-120 cm土壤相对湿度为55%-80%,但冬小麦根系和产量构成要素均较小。冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时,冬小麦根系总量最多,则冬小麦生长发育最好,产量构成要素均较好,总产量最高。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度<55%时,冬小麦根系总量最小,且根系集中分布的深度也较浅,总产量最小。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度>80%时,冬小麦根系总量较多,但总体产量比0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时低。     

平凉市冬小麦产量预报模式的探讨

冬小麦是平凉市的主要粮食作物之一,其收成好坏在国计民生中占有重要的地位。作好冬小麦产量预报是气象为农业生产服务的重要手段之一。本文根据平凉市历年冬小麦产量和气象资料,分析了影响本市冬小麦产量的主要因素,并建立了预报模式,对产量预报进行初步探讨。一、趋势产量模式影响冬小麦产量的因素很多。为研究产量和气象条件的关系,就要对产量序列进行处理,作趋势模拟,以便从中分离出气候产量。     

用主成份分析法作冬小麦产量预报

主成份分析法是中长期天气预报中常用的方法之一,但在农作物产量预报中应用不多。主成份分析法,是将若干个预报因子(X_1,X_2……X_m)提供的信息进行浓缩、组合成个数较少的、互不相关的因子。用这些较少的因子来代替较多的因子,建立回归方程。 本文以山东省有代表性的十九个县的冬小麦产量和气象资料为样本,用主成份分析法作了一九八五年冬小麦产量预报,预报产量和实际产量接近。 产量资料和气象资料分别来源于省统计局和省气象局资料室。     

冬小麦土壤深松保墒增产效应试验研究

采用土壤深松 45cm、30 cm处理打破犁底层 ,1 996～ 1 998年连续进行 2个年度的冬小麦保墒、增产效应田间试验 .试验结果表明 :土壤深松处理后可减少冬小麦全生育期 0～ 1 0 0 cm的作物耗水量 ,促进根系对 1 0 0～ 2 0 0 cm土层土壤水分的利用 ,提高冬小麦的产量耗水比 .土壤深松处理能明显增加 0～ 30 cm土层的土壤湿度和含水量 ,降低 0～ 50 cm土层的土壤容重 .有利于冬小麦根系、茎、叶的生长发育和总生物量的累积 .土壤深松 45cm处理 2年平均冬小麦增产 7.0 % ,土壤深松 30 cm处理第一年增产 7.7% .冬小麦土壤深松保墒增产效应的适宜深松深度为 30 cm.     

冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型

利用土壤水分平衡方程,根据我省冬小麦的生长规律及冬小麦优化灌溉技术推广经验,建立了冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型.利用该模型,可以较准确地预报未来1个月的土壤墒情变化,并可根据我省小麦的不同发育期给出以最高产量和最佳经济效益为目标的两种灌溉建议.     

冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型

利用土壤水分平衡方程，根据我省冬小麦的生长规律及冬小麦优化灌溉技术推广经验，建立了冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型，利用该模型，可以较准确地预报未来1个月的土壤墒情变化，并可根据我省小麦的不同发育期给出以最高产量和最佳经济效益为目标的两种灌溉建议。     

基于气候适宜度指数的冬小麦动态产量预报技术研究

在分析河南省冬小麦生态生理特征及前人相关研究成果的基础上,利用模糊数学等方法分别构建了温度、降水及日照时数适宜度函数。冬小麦的生长发育及最终产量的形成与生态环境条件之间的关系比较复杂,一个或几个因子对冬小麦生长的正负效应可能被其他因子加强或减弱。在此基础上,利用几何平均法建立了河南省冬小麦温度、降水及日照时数的综合气候适宜度模型,以反应多因子对产量的协同影响效应。以此建立了3月上旬、4月上旬及5月上旬的动态产量预报模型。检验结果显示,模型能够反映小麦产量与气候之间的响应关系,并可在实际预报业务中作为参考依据。     

郑州地区冬小麦水分利用效率变化及其气温变化响应

水分利用效率(WUE)反映了作物耗水量与干物质生产及籽粒产量的关系,提高作物WUE是保障水资源紧缺条件下农业持续稳定发展的关键。根据近30 a郑州地区冬小麦全生育期平均气温、土壤湿度和产量资料,利用数理统计方法,分析了近30 a冬小麦全生育期平均气温与冬小麦WUE的关系,在此基础上模拟了在不同增温、降水减少的气候变化情景下对冬小麦WUE的影响。结果表明:郑州地区近30 a冬小麦全生育期平均气温递增率约为0.82℃/10a;0—100 cm土壤平均湿度呈下降趋势,土壤有效含水量约以44.9 mm/10a的速率递减;实际耗水量年际间平均以18.2 mm/10a的速率递增;气温升高与小麦WUE变化表现为不显著的负相关。未来各情景下冬小麦WUE均比当前的WUE有所增加,其中增温2.4℃、降水减少10%时WUE比基础情景增加了15.5%,但WUE的数值并不随气温增加和降水减少而无限递增,当气温增加2.4℃、降水减少量超过20%时,WUE开始下降。     

冬小麦产量集成预报模式的探讨

作好冬小麦产量预报是气象为农业服务的重要项目之一。本文根据平凉市统计局提供的冬小麦产量资料,利用平凉市的气象资料及有关环流参数资料,分别建立了平凉市冬小麦气候产量的气象模式、环流模式和周期分析模式,进而对冬小麦产量集成预报模式进行了探讨。     

用剩余法作冬小麦产量预报

本文在分析农业技术、生物、特殊气候等要素与小麦产量关系的基础上,用剩余法逐项扣除各因子对产量的影响后,建立了冬小麦产量气候预报模式。式中各项计算均有明确的农业、生物学意义。此外,本文还对几种y_t处理方法进行对比分析,初步探讨了y_t的评判方法。     

CO2和O3浓度倍增对作物影响的研究进展

文中利用自行设计的OTC - 1型开顶式气室进行了 9a的田间试验 ,取得了一批质量可靠的试验数据 ,分析了CO2 浓度倍增对大豆、冬小麦、棉花、玉米、春小麦和谷子的生物量、产量及品质的影响 ,结果表明CO2 浓度倍增对上述 6种作物的生物量及产量的影响均是正效应 ,对冬小麦、棉花和谷子品质的影响可能是有利的 ,对玉米品质的影响可能是不利的 ,对大豆的影响不大 ;分析了O3 浓度倍增对冬小麦、水稻、油菜和菠菜生物量、产量及品质的影响 ,结果表明O3 浓度倍增对上述 4种作物生物量的影响均是负效应 ,对冬小麦和水稻的产量影响是负效应 ,但是冬小麦和水稻籽粒中粗蛋白和 17种氨基酸含量都有所增加 ;分析了CO2 和O3 浓度复合倍增对大豆生物量、产量及品质的影响 ,结果是生物量和产量呈增加趋势 ,说明了CO2 的正效应大于O3 的负效应。采用作物模型数值模拟方法 ,分析了CO2 和O3 浓度倍增对冬小麦生物量及产量的影响。     

冬小麦气候适宜诊断指标确定方法探讨

在考虑土壤水分和降水对冬小麦各生长发育阶段影响不同的基础上,构建了冬小麦水分适宜度计算方法,结合冬小麦温度适宜度和日照适宜度计算模型,建立了冬小麦气候适宜度计算模型.利用不同时段的气候适宜度与冬小麦气象产量的关系,采用加权平均构建了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜指数.利用历史气候适宜指数最大值、平均值、最小值和冬小麦观测试验资料,建立了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜程度诊断阈值;并利用该阈值,建立了冀、鲁、豫地区冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜、基本适宜和不太适宜诊断指标,对提升农业气象定量评价服务具有十分重要的意义.     

华北地区不同底墒对冬小麦生长发育及产量影响的研究

1997年 9月至 1 999年 6月在中国气象局固城农业气象试验基地人工控制农田水分试验场进行了冬小麦不同底墒处理的试验 ,结果表明 :底墒显著影响冬小麦的生长发育和产量 ,对冬小麦总生物量、地上和地下生物量的影响在小麦生长后期比前期明显 ;底墒与植株高度、叶面积系数有良好的二次曲线关系 ;底墒显著影响产量构成因素 ,其与籽粒重有相当好的二次曲线关系 ,并据此确定了冬小麦播种时不同深度土层的最佳底墒 :0～ 1 m为 88% ,0～ 2 m为82 % .     

黄土高原冬小麦地膜复盖的农业气象效应的研究

地膜复盖是60年代国外农业生产中的一项新技术。它可以有效地改善作物地段的土壤水分和热量状况,有利于作物的生长发育和产量的提高。在我国逐步推广使用,取得了较好的结果。本文利用山西省两试验点,在1987—1988年冬小麦生长季进行复膜试验的资料,系统地分析了其农业气象效应。试验结果表明,黄土高原高海拔地区复膜栽培冬小麦是提高其产量的有效措施。     

Influence of climatic factors on the low yields of spring barley and winter wheat in Southern Moravia (Czech Republic) during the 1961–2007 period

The paper aims to study the variability of spring barley and winter wheat yields, the most important crops in the Czech Republic, with respect to the variability of weather and climatic factors. Yields of both crops have been studied for 13 districts in Southern Moravia for the 1961–2007 period. From detrended series of spring barley and winter wheat yields, years with very low (lower than the mean minus a 2.5-multiple of the standard deviation) and extremely low (interval given by the mean minus a 1.5- and 2.5-multiple of the standard deviation) yields were selected. Years in which at least one of the districts had extremely low/very low yields were further analyzed. From 10 such years selected separately for spring barley and winter wheat, six of them agreed for both crops. Extreme years were studied using NUTS4-level yield data with respect to temperature, precipitation, the self-calibrated Palmer Drought Severity Index (scPDSI), snow cover, frost patterns, and the onset and duration of select phenophases. Extremely/very low barley yields in 1993, 2000, and 2007 were related to high April–June (AMJ) temperatures, low AMJ precipitation totals, and negative AMJ scPDSI (indicating drought) with an earlier onset of flowering and full ripeness and shorter intervals from tillering to flowering and from flowering to full ripeness compared to the entire 1961–2007 mean. As for extremely/very low winter wheat yields, in addition to the previously mentioned factors, winter patterns also played an important role, particularly the occurrence of severe frosts with a coinciding lack of snow cover and a long-lasting snow cover (in highlands), indicating that low yields are the result of not only one unfavorable factor but a combination of several of them.     

Elevation Dependence of Winter Wheat Production in Eastern Washington State with Climate Change: A Methodological Study

Crop growth models, used in climate change impact assessments to project production on a local scale, can obtain the daily weather information to drive them from models of the Earth's climate. General Circulation Models (GCMs), often used for this purpose, provide weather information for the entire globe but often cannot depict details of regional climates especially where complex topography plays an important role in weather patterns. The U.S. Pacific Northwest is an important wheat growing region where climate patterns are difficult to resolve with a coarse scale GCM. Here, we use the PNNL Regional Climate Model (RCM) which uses a sub-grid parameterization to resolve the complex topography and simulate meteorology to drive the Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC) crop model. The climate scenarios were extracted from the PNNL-RCM baseline and 2 × CO₂ simulationsfor each of sixteen 90 km² grid cells of the RCM, with differentiation byelevation and without correction for climate biases. The dominant agricultural soil type and farm management practices were established for each grid cell. Using these climate and management data in EPIC, we simulated winter wheat production in eastern Washington for current climate conditions (baseline) and a 2 × CO₂ `greenhouse' scenario of climate change.Dryland wheat yields for the baseline climate averaged 4.52 Mg ha^–1 across the study region. Yields were zero at high elevations where temperatures were too low to allow the crops to mature. The highest yields (7.32 Mgha^–1) occurred at intermediate elevations with sufficientprecipitation and mild temperatures. Mean yield of dryland winter wheat increased to 5.45 Mg ha^–1 for the 2 × CO₂ climate, which wasmarkedly warmer and wetter. Simulated yields of irrigated wheat were generally higher than dryland yields and followed the same pattern but were, of course, less sensitive to increases in precipitation. Increases in dryland and irrigated wheat yields were due, principally, to decreases in the frequency of temperature and water stress. This study shows that the elevation of a farm is a more important determinant of yield than farm location in eastern Washington and that climate changes would affect wheat yields at all farms in the study.     

用气象卫星资料监测冬麦长势和估测产量的研究

利用１９９２、１９９３年的气象卫星资料，分析植被指数与甘肃省冬麦区３３个县市冬麦产量的关系，发现绿峰植被指数与产量存在极好的相关性。另外，从预测产量的角度和预报时限要求出发，可用４月中下旬累积植被指数预测冬麦产量，并给出了预报方程。     

甘肃黄土高原地温与冬小麦发育期的关系分析

用黄土高原代表站甘肃省庆阳西峰站1971～2005年5、10、15、20 cm地温和1981～2005年冬小麦发育期资料,分析了地温的时间变化规律及对冬小麦发育期的影响.结果表明,西峰10 cm地温除夏季外,其余季节呈持续升高的趋势.地温与冬小麦发育期成负相关,与冬季地温相关最显著的是乳熟期,相关系数为-0.57～-0.65,与春季地温相关最显著的是返青期,相关系数为-0.60～-0.63.冬季典型年份各平均发育期差异最显著的是冬小麦的起身期提前了15 d,春季典型年份最显著的是冬小麦的全生育期提前了23 d.     

土壤水分对冬小麦影响机制研究

文中通过试验系统地研究了冬小麦叶片气孔形态与土壤湿度的关系,结果表明:土壤干旱使气孔密度增加,上表皮的密度大于下表皮;气孔开张度随土壤湿度下降而变小;气孔导度与土壤湿度呈指数相关,随土壤含水量的下降呈指数减少。随土壤湿度的改变小麦的生理过程也发生改变,蒸腾速率随土壤湿度下降呈指数减小。并研究了土壤干旱对叶绿素超微结构的影响及与脯氨酸的关系。     

冬小麦夏玉米土壤水分预报及优化灌溉模型

利用土壤水分平衡方程，结合河南省冬小麦和夏玉米的生长规律和1994～2000年冬小麦、夏玉米田实测土壤湿度资料，建立了河南省冬小麦、夏玉米土壤水分预报及优化灌溉的计算机模型。用1998～1999年郑州市麦田实测土壤湿度资料验证该模型模拟结果，未来10、20、30天土壤湿度相对误差分别为-7．3％～7．7％、-8．3％～6．8％、-7．6％～7．7％，表明利用该模型，可以较为准确地预报未来1个月的土壤水分变化，并可根据小麦、玉米不同发育期特点，给出以最高产量和最佳经济效益为目标的灌溉建议。