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大麦栽培管理知识模型研究

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论文说明:符号说明

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1引言

1.1研究目的与意义

1.2国内外研究进展

1.2.1国内外作物栽培管理知识模型的研究进展

1.2.2麦类栽培管理知识模型的研究进展

2研究思路与研究方法

2.1研究思路与技术路线

2.1.1研究思路

2.1.2技术路线

2.2大麦栽培管理知识模型

2.3材料来源

2.3.1文献资料与专家咨询

2.3.2田间试验

2.4建模方法

2.5检验方法

3大麦区域布局与种植制度知识模型

3.1大麦的区域选择模型

3.2种植制度知识管理模型

4播前方案设计模型

4.1产量目标

4.2品质目标

4.3栽培方案设计

4.3.1品种选择

4.3.2播期确定

4.3.3密度设计

4.3.4肥料运筹

5大麦动态调控模型

5.1适宜生育进程

5.1.1模型描述

5.1.2模型检验

5.2生长指标进程

5.2.1叶面积指数的模型

5.2.2干物质积累动态模型

5.2.3模型的检验

5.3养分指标进程

5.3.1花前氮素的动态模型

5.3.2花后氮素品质形成的动态模型

5.3.3模型的检验

5.4氮肥调控

5.4.1氮素动态调控流程

5.4.2氮素动态调控准则模型

6结论与讨论

参考文献

致谢

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摘要

在大麦生长发育与环境因素关系研究的基础上,系统地构建了大麦区域选择模型和种植制度知识管理模型、大麦播前方案设计模型以及大麦动态调控模型。并在不同的品种、氮肥处理和播期间进行了检验。
   根据决策点的气候因素和大麦的品种生育特性,构建了大麦区域选择模型和大麦种植制度知识管理模型。模型主要考虑了温度、种植方式和大麦的品种类型等因素对大麦生长发育的影响。通过对不同株型大麦的生长过程的连续观测和定量分析,构建了大麦动态调控模型。本模型由大麦生育进程模型、生长指标模型、养分指标进程模型和氮肥调控模型构成。大麦生育进程模型通过计算大麦各顶端发育阶段和物候期的生理发育时间(PDT),得到发育阶段的预测日期。实验表明,扬州地区2007~2009年各生育阶段的绝对预测误差一般小于6 d,RMSE为0.6~2.9 d。模型表现出较好的机理性、解释性和预测性。
   在连续观测和定量分析的基础上,采用单株叶面积最大值作为品种遗传参数,用两段非线性方程构建了大麦叶面积指数随PDT变化的动态模型以及植株干物质积累动态模型。模型将经验性和机理性有机结合,考虑了温度和氮素营养对叶片生长的影响,较好的解决了两段非线性方程的衔接问题。不同品种、氮肥处理以及播期检验结果表明,叶面积指数模拟值与观测值的绝对预测误差为0.007~1.486,RMSE为0.229~0.718;植株地上部干物质积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.002~0.264 kg·m-2,RMSE为0.019~0.143 kg·m-2。
   对大麦氮积累过程做了如下假设。(1)抽穗开花前,大麦从土壤吸收的氮素按一定比例分配到各器官(叶、茎鞘和穗)中去。(2)抽穗后,大麦从土壤中吸收的氮素都被用来供籽粒蛋白质的形成。(3)从抽穗起,储存于叶、茎鞘、穗的氮素开始向籽粒转移。基于上述假设,在干物质积累与氮素积累关系研究的基础上,建立了大麦花前氮素积累的动态模型。模型简化了氮素开花前在大麦体内运转的复杂过程,从而避免了复杂的计算。不同品种、播期、氮素处理和种植地域间检验结果表明,植株体氮素积累模拟值与观测值的绝对预测误差为0.030~3.300 g·m-2,RMSE为0.645~1.586 g·m-2。大麦花后氮素吸收转移模型,综合反映了籽粒氮素积累、营养器官氮素输出以及与温度效应之间的关系。以生理发育时间为尺度,构建了大麦千粒重的预测模型。

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