转基因水稻“竹转68”病害发生风险的初步研究

采用抗病性鉴定和田间隔离小区试验病害调查相结合的方法，研究了转抗真菌基因“RC24”的转基因水稻“竹转68”的抗病性和病害发生规律，对“竹转68”田间释放后病害发生的风险进行了初步预测。试验结果表明，“竹转68”对纹枯病具有较高的抗病性，对稻瘟病的抗病性也有显著提高且存在田间抗病性。进一步的田间隔离小区试验结果表明“竹转68”田间释放后，病害发生轻，表现较好的综合抗病能力。     

宁夏灌区水稻不同灌溉量植株高度的气候生态研究

研究了水稻株高增长速率与气象因子之间的关系,分别建立了水稻株高,株高增长速率的气候生态模型和宁夏灌区水稻株高分布函数,揭示水稻生长发育与气候因子、不同灌溉量的变化规律。     

气象条件对稻米品质的影响及控制技术

气象条件对水稻的品质和产量有着决定性的影响，通过对稻田水稻各生育期小气候的调节，可以达到优质高产的目的。     

安顺地区杂交水稻耐秋风特性试验及引种建议

在秋风易发的安顺乃至黔中地区,研究不同杂交水稻品种对秋风的适应能力,分析鉴定目前安顺地区主推品种及更新换代品种的耐秋风特性,对于指导安顺市水稻品种合理布局,引导农民科学购种具有十分重要的意义.     

水稻超稀植栽培气象效应初探

1引言 水稻超稀植栽培法具有较强的适应性和较大的增产潜力，是当前保证水稻高产稳产的有效途径之一。生产实践证明，这项技术措施优点在于有效利用和改变农田小气候条件而提高产量。通过比较水稻不同栽插密度所产生的气象效应以及它对水稻生长发育的作用，从气象角度为客观评价超稀植栽培法的实效和生产潜力提供科学依据，从而达到进一步普及这一技术和挖掘超稀植栽培法的增产潜力的目的。     

不同传感器的模拟植被指数对水稻叶面积指数的估测精度和敏感性分析

本研究利用水稻冠层高光谱数据,模拟NOAA-AVHRR,Terra-MODIS和Landsat-TM的可见光波段反射率数据,计算各传感器的多种植被指数(NDVI,RVI,EVI,GNDVI,GRVI和Red-edge RVI),比较植被指数模型对水稻LAI的估测精度,分析不同植被指数对LAI变化的敏感性.相对于红波段植被指数,红边比值植被指数(Red-edge RVI)和绿波段指数GRVI与LAI有更好的线性相关关系,而GNDVI和LAI呈现更好的对数相关关系.MODIS的Red-edge RVI指数不仅模型拟合的精度最高,还有独立数据验证的估测精度也最高,而且它的验证精度较拟合精度下降幅度最小;其次是绿波段构建的GNDVI和GRVI植被指数的估测精度,再次是NDVI和EVI的估测精度,而RVI的估测精度最差.敏感性分析发现,13个植被指数对水稻LAI的估测能力都随着LAI的增加而下降,但归一化类植被指数和比值类植被指数对LAI变化反应的差异明显,归一化类植被指数在LAI较低时(LAI<1.5)对LAI变化的反应开始非常敏感,但迅速下降,而比值类植被指数在LAI较低时,明显小于归一化类植被指数,之后随着LAI的增大(LAI>1.5)比值类植被指数对LAI的变化敏感性,则明显高于归一化类植被指数.Red-edge RVI和绿波段指数GRVI和LAI不仅表现了很好的线性相关关系,而且在LAI大于2.9左右保持较高的敏感性.     

基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取

水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义。以江苏省为例,利用2009—2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface water index,LSWI)。结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期。根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域。利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布。最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10%以内。研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积。     

我国西南地区干旱变化及对贵州水稻产量影响

近几年,我国西南地区干旱频繁发生,严重影响农业生产。为了探讨干旱和水稻产量之间关系的复杂性,采用中国气象局国家气象信息中心提供的西南地区348个站气象数据,计算了西南地区干旱的变化趋势,并利用2000—2011年贵州省县级水稻产量资料分析了干旱对水稻单产的影响,探讨了干旱、水资源灌溉以及水稻产量之间的关系。结果表明:1951—2012年西南地区降水量平均减少16.9 mm/10 a,特别是8—10月降水量明显减少。同时,西南地区干旱日数呈上升趋势,平均增加3.3 d/10 a。对比水稻产量发现,当累计干旱日数少于40 d时,干旱对水稻产量一般不会造成影响;当累计干旱日数超过86 d时,干旱造成水稻减产20%~73%,这意味着当累计干旱日数超过3个月时,江河塘库蓄水将受到影响,进而影响水稻的灌溉,造成水稻严重减产;当累计干旱日数为40~86 d时,水稻减产一般少于20%,但地区差异较大。     

基于GIS的黑龙江省水稻低温灾害风险等级区划

根据风险评估理论,以灾害发生概率、种植面积和单产减产率分别作为危险性、暴露性和易损性指标,对黑龙江省水稻低温灾害风险进行评估。选取28个地面气象站1971—2012年气温资料和11个地市1986—2011年水稻单产和种植面积数据,运用自然灾害风险指数法、概率统计等方法,建立以危险性、暴露性、易损性为风险构成因素的风险评价模型,计算3个因素的大小并绘制危险性和易损性区划图。运用GIS技术计算黑龙江省水稻低温灾害综合风险等级,绘制低温灾害风险区划图。大兴安岭地区、黑河西北部、齐齐哈尔、伊春、双鸭山、哈尔滨为轻微风险区,南部、西北、东北为低风险区,中部、北部、绥化为中风险区,鸡西、佳木斯、鹤岗的部分区域为高风险区。评价结果对于正确认识黑龙江省水稻低温冷害的风险水平及制定水稻种植规划和防灾减灾有参考意义。     

长期施肥影响下亚热带红壤性水稻土团聚体组成及氮储量分布特征

以亚热带典型红壤性水稻土为研究对象,利用干筛法研究长期单施化肥和化肥配施有机肥对耕作层和犁底层土壤团聚体组成及其全氮储量分布的影响.结果表明:＞5 mm的块状结构是土壤团聚体的主要组分,其含量比例高达65.7％～83.4％;同时,该级团聚体中全氮储量占土壤总储量的比例亦高达63.1％～82.7％,是土壤全氮储量的主要载体.随土层加深,块状结构体比例增加,其他粒级团聚体含量降低.除＜0.25 mm粒级外,团聚体中全氮含量随其粒径减小而增大,而全氮储量则呈降低趋势.施肥特别是化肥配施有机肥后同土层0.25～5 mm大团聚体含量显著增加.团聚体稳定性增强,2～5、0.5～2、0.25～0.5 mm团聚体及土壤中全氮含量和储量显著增加(P＜0.05),新增氮储量主要向大团聚体,特别是2～5 mm团聚体中富集.施肥对团聚体组成及其全氮含量的影响随土层加深而减弱.与单施化肥相比较,化肥配施有机肥显著提升犁底层和全层土壤全氮储量(P＜0.05),是更好的施肥模式,可在亚热带红壤性水稻土分布区推广应用.