论文摘要
本研究根据2007年陇东地区田间试验资料,建成了小麦越冬前生育进程和形态建成的模拟模型,以期为小麦的前期管理和精确栽培提供参考。主要研究结果如下:1、利用生理发育时间恒定的原理,建立了预测小麦物候期的模拟模型。运用不同品种、施肥、密度的田间试验资料对小麦的出苗、三叶期、分蘖始期、分蘖盛期、越冬始期等物候期进行了预测。结果表明,模型对大多数生育阶段的绝对模拟误差在0~6 d,平均差平方和的根值(Root mean square error,RMSE)不超过4 d。模型表现出比较强的机理性和实用性。2、基于小麦生长发育规律,以热时间为主线,以不同氮,磷水平和密度下不同类型小麦品种在2007年田间试验为基础,通过连续观察不同处理条件下小麦主茎和分蘖叶片形态指标(包括叶长、叶宽和叶形),综合分析了小麦叶片形态指标随生育进程和环境条件的变化规律,并构建了冬小麦叶片生长过程的模拟模型。小麦叶片的伸长过程符合logistic型曲线,而不同叶位叶片的最终长度随着施肥水平和密度而变化,呈现出有规律的波动,且在不同品种间均表现出一致性;采用回归分析的方法对不同小麦品种的叶热间距进行了量化,借助分段函数来描述了叶片长度的变化过程,用归一化处理的方法定量描述了叶形的动态变化过程,同时根据小麦种植密度的不同,对越冬前小麦形态建成中氮素的影响进行了描述。最后根据叶长和叶宽的模拟结果,对叶面积的动态变化进行模拟。并利用越冬前植株形态完整,长势比较好的陇鉴301(W1)小麦品种的田间试验资料对所建模型进行了测试和检验。结果表明,模型对陇鉴301越冬前1,2,3叶和第1个分蘖在不同处理下叶长在GDD(累积生长度日)时刻的的预测误差一般都小于2,从主茎第1叶(Z-1)到主茎第1分蘖(1N),RMSE的平均值分别为0.11cm,0.05cm,0.05cm,0.12cm。对1,2,3叶和第1个分蘖在不同叶长处的叶宽的预测误差一般都小于0.2cm。RMSE的平均值分别为0.06cm,0.14cm,0.18cm,0.08cm。模型对该品种小麦不同处理下不同GDD时刻的叶面积的预测误差一般都小于0.15cm2,RMSE的平均值分别为0.1 cm2,0.105 cm2,0.132 cm2,0.15 cm2。在总体上模拟值和实测值之间具有较好的一致性。3、采用菲波拉奇数列来模拟小麦个体和群体越冬前理想条件下的茎蘖动态,并将小麦分蘖能力作为品种遗传参数来修正不同品种的分蘖潜力;采用氮素丰缺因子来模拟氮素条件对群体茎蘖数的影响。结果表明,模型对3个品种在不施肥(NP1)条件下越冬前单株茎蘖的预测性比较好,模拟效果最好的是陇鉴301(W1),RMSE为0.09;最差的为1R17,RMSE为0.19。模型对低密度不施肥(D1NP1)条件下不同品种在越冬前的群体茎蘖动态模拟的准确性最好,对高密度不施肥(D2NP1)条件下不同品种在越冬前的群体茎蘖动态模拟的准确性比较差,对陇鉴301(W1)越冬前群体茎蘖的预测最好,RMSE为11.5×104/hm2。对1R17越冬前群体茎蘖的预测最差,RMSE达到了34×104/hm2。
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