一、冬小麦安全越冬的田间管理技术（论文文献综述）
葛素囡,陈玉娜,王健[1]（2021）在《焉耆盆地冬小麦示范种植情况及栽培技术要点》文中提出在焉耆盆地连续多年多点开展新冬22号早熟冬小麦品种试验示范,并结合焉耆盆地近4年来气温变化情况,证明了在焉耆盆地种植冬小麦可以安全越冬。同时,总结了冬小麦栽培技术要点,为当地调整小麦种植结构及农业种植结构提供技术依据。
丁蓓蓓,张雪靓,赵振庭,侯永浩[2]（2021）在《华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率变化的Meta分析》文中研究指明【目的】定量综合分析华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率的变化。【方法】以现状灌溉情形作为对照,基于47篇公开发表的学术论文中所收集的551对冬小麦产量观测数据与459对冬小麦水分利用效率观测数据,采用Meta-analysis方法对限水灌溉条件下的田间试验结果进行综合归纳,并通过亚组分析探讨了不同灌溉方案、土壤质地和田间管理措施等对产量和水分利用效率的影响。【结果】与现状灌溉相比,限水灌溉条件下冬小麦平均减产10.5%,水分利用效率平均增加4.3%。其中,灌溉3次方案可使得冬小麦稳产增效;在关键需水期灌溉1～2次的方案下,冬小麦的减产率可基本控制在10%以内,水分利用效率提高5%以上,显示出适度减产但效率增加。推荐的冬小麦种植田间管理方案包括:选用"石家庄8号"、"石4185"等节水品种;在10月中旬播种（适当晚播或晚播）;种植密度控制为400～600株/m2;增加有机肥施用;使用地覆或秸秆覆盖;实施深松耕等农艺节水措施。另外,冬小麦限水灌溉方案更适宜在砂壤土区域进行推广。【结论】限水灌溉下冬小麦减产但增效,适当的田间管理方案可有效降低减产程度,提高水分利用效率。
邹金涛[3]（2021）在《做好冬小麦安全越冬的几个工作要点》文中研究指明冬小麦播种后,如何安全越冬,是需要重点关注的事情。由于冬小麦的生长要经历比较严寒的冬季,极度低温条件下,如果田间管理措施不到位,冬小麦容易发生冻害,麦苗容易越冬死亡,造成减产损失。为确保冬小麦安全越冬,需要做好如下工作:一、及时查苗和补苗小麦播种后,要及时地到麦田查看出苗情况,发现有缺苗断垄时,要及早补齐。麦苗一叶期到两叶期时,可以进行补种,三叶期后要疏密补稀,补苗后压实土壤,及时浇水,确保补苗成活,需特别注意麦田埂边和地头。
王婷[4]（2021）在《利用卫星遥感技术监测紫花苜蓿人工草地返青状况及氮磷含量 ——以阿鲁科尔沁旗为例》文中研究指明建设人工草地不仅能够获得高产优质的饲草,有效缓解草畜矛盾,而且有助于减轻对天然草地的压力,保护和维持天然草地的生态系统服务。本项研究以内蒙古自治区赤峰市阿鲁科尔沁旗南部紫花苜蓿人工草地集中种植区为对象,利用高分二号（GF-2）和哨兵二号（Sentinel-2）的多时相卫星遥感数字图像,结合实地调查,建立苜蓿人工草地返青、草地氮磷含量等评价模型,监测2020年研究区苜蓿人工草地返青状况,评价不同刈割期氮磷含量、氮磷比时空动态,分析苜蓿人工草地返青状况对氮磷养分含量的影响。主要结果如下:1.基于归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）差值加和法提取研究区苜蓿人工草地种植信息。结果表明,2020年研究区苜蓿人工草地种植斑块597个,提取精度为84.3%,合计面积为16535.6 hm2。2.提出评价苜蓿人工草地返青状况的方法。基于2019年的实地调查数据与同期GF-2遥感数字图像,利用垂直植被指数（Perpendicular vegetation index,PVI）建立植被覆盖度反演模型,通过对植被覆盖度的分级,评价苜蓿人工草地返青状况。进一步,利用上述方法监测评价了2020年研究区苜蓿人工草地返青状况,发现返青状况为好、中、差等级的面积分别是11211.1 hm2、4453.9 hm2和870.6hm2,中等及中等以上返青等级的面积占94.74%,表明2020年该地区苜蓿人工草地返青状况总体优良。3.提出了苜蓿人工草地氮、磷含量评价方法。基于2020年实地调查数据与同期Sentinel-2遥感数字图像,利用差值植被指数（Difference vegetation index,DVI）建立了氮、磷含量估测模型。监测2020年研究区苜蓿人工草地氮磷含量的面积变化发现,无论是氮含量还是磷含量,第二次刈割时出现最大值。苜蓿人工草地的氮磷比估测结果表明,研究区苜蓿的生长发育主要受到氮含量的限制。4.分析了返青状况对苜蓿人工草地氮、磷含量的影响。初次刈割时,不同返青等级之间的氮含量呈显着差异,返青状况好与差的磷含量呈显着差异;第二次刈割时,无论是氮含量还是磷含量,返青状况好与中、差呈显着差异;第三次刈割时,不同返青等级下的氮、磷含量均无显着差异。综上所述,本项研究通过野外观测与卫星遥感技术相结合的途径,提出了评价苜蓿人工草地返青状况的方法,建立了苜蓿人工草地氮磷含量的估测模型,对苜蓿人工草地田间管理提供了理论与技术支撑,同时也具有在类似地区推广的潜力。
朱炯[5]（2021）在《冬小麦单产遥感多尺度估算方法实验研究》文中认为农作物产量信息的快速准确把握,不仅对于国家粮食安全相关政策决策的制定、市场价格宏观调控、农村经济发展、以及对外粮食贸易等具有重要价值,同时,还对于农田生产的智能化管理、农业保险的精准服务等更加具有现实意义。因此,简而言之,对农作物产量信息及时精准的预测估算是真正关系国计民生的科技问题,尤其是对于其空间格局变化的准确掌握,不仅有利于精准农业、农业保险等相关行业的快速发展,还能推动科技兴农等政策的有效实施,真正对农民增产增收起到切实提升作用。遥感技术凭借其迅速、观测范围大、无接触等显着优势,在农作物单产预测与估算方面具有极大的潜力,已经呈现出逐渐取代传统的抽样调查手段的趋势。在农作物遥感估产方面,尤其是针对大区域农作物遥感估产,当前的研究中总体存在以下几个方面的问题:（1）经验统计类模型虽然在小范围内可以达到较高精度,但农学知识考虑不足,模型的区域外推性和稳定性较差;（2）作物生长模型虽然对作物生长过程进行了全方位的数学模拟,但过多的输入参数又限制了其在不同区域广泛适用;（3）模型对实地单产测量样本依赖性强,难以实现区域单产智能化自动化预测与估算。针对上述问题,本文以河北省冬小麦为实验对象,面向县级和像元两个尺度,分别提出快速、稳定、准确的单产估算方法。对于县级尺度估产,采用经验模型,基于遥感、气象和统计等多源数据,通过不同时相（P1-P5）和农情要素之间的组合分析来探索其对于县级尺度冬小麦单产估算的影响,最终在最优因子组合基础上构建单产模型,实现河北省冬小麦县级单产估算。对于像元尺度估产,本文提出了基于多情景生长模拟的估产方法。首先通过向作物生长模型输入区域内可能发生的所有情景（品种、气象、土壤、管理）,尽可能地模拟区域内不同条件下冬小麦的产量形成过程,得到模拟数据集。其次,利用模拟数据集来训练不同日期组合的随机森林回归模型,构成模型集。最后,将哨兵-2高分辨率卫星影像反演的LAI输入模型集中得到区域单产。主要结论如下:（1）对于河北省县级尺度冬小麦单产的估算,针对单个时相而言,基于P2、P3、P4时相的估算精度明显好于P1、P5时相,其中,P2、P3、P4时相之间并无明显差别;多时相估产精度明显高于单时相,其中,P2、P4组合的效果最佳。作物长势因素对于河北省县级尺度冬小麦单产的估算精度影响最大,环境因素的加入对估产精度的提升几乎没有帮助,而农田景观因素对于估产精度的提升明显。其中,冬小麦占耕地面积比（PROP）和边缘密度（ED）尤为重要。（2）筛选确定了河北省县级尺度冬小麦单产估算建模最为重要的5个特征变量:PROP、NDVI＿P2、B2＿P2（P2时相的近红外波段）、ED、B1＿P4（P4时相的红光波段）。由此构建的最优模型精度评价结果显示,平均相对误差为2.85%,R2达到0.83,均方根误差为253.25 kg/ha。研究结果为全国县级冬小麦单产估算提供了新的思路和方法参考。（3）WOFOST模型可以较好的模拟河北省冬小麦在不同情景（品种、气候、土壤、管理）下的单产形成过程。在此基础上生成的模拟数据集可以有效解决地面实测产量样本依赖问题。（4）基于模拟数据集构建的不同日期LAI与单产的随机森林模型集,结合哨兵-2高分辨率遥感影像反演得到的LAI对2018年河北省冬小麦进行产量估算,预测结果与实地调查结果一致性较高,R2达到0.54,均方根误差为389.67kg/ha,平均相对误差为6.07%。与县级统计数据对比也显示出了较好的一致性,平均相对误差为4.98%,R2达到0.57,均方根误差为345.53 kg/ha。该方法不依赖地面产量调查资料、可以动态扩展、适用于不同空间尺度范围应用,为大区域农作物估产提供了新的思路。
刘阿康[6]（2021）在《播期及调控措施对小麦苗期生长的影响》文中提出试验于2019-2021年两个小麦生长季在中国农业科学院作物科学研究所北京中圃场试验基地进行,选用两个不同分蘖力的冬小麦品种中麦8号和航麦501为供试材料,设置四个播期:9月25日早播（J）,10月5日适期播种（S0,对照）,10月15日适当晚播（S1）、10月25日过晚播（S2）,并对S1和S2同步采取冬前覆膜（F）和补施氮肥（N）做为调控措施,重点研究播期及调控措施对小麦苗期群体质量、个体性状及其生理的影响,为实现冬前壮苗提供理论及技术参考。主要研究结果如下:1.播期对小麦越冬前苗期所需积温、出苗天数、群体质量、个体生长及其生理变化产生不同程度的影响。随着播期推迟,冬前积温、群体总茎数、CGR、NAR、干物质重、PNA、单株分蘖数、LAR、LAI、叶龄及1N至3N的积温需求均逐渐下降,叶绿素a/b值和叶片厚度增加,分蘖生育进程加快。适期播种条件下,冬前群体RGR、NAR、LAR和SLA以及苗期可溶性糖含量均高于早播和晚播,冬前群体总茎数、单株分蘖数和叶龄略高于我国北部冬麦区传统壮苗标准,是四个播期中最接近壮苗标准的适宜播期。2.晚播条件下,覆膜和补施氮肥对小麦冬前苗期生长存在不同的调控效应。适当晚播条件下,覆膜可提高小麦越冬前积温、群体总茎数、CGR、RGR、LAI、PNA、单株分蘖数、植株主要器官（茎叶、分蘖节、根部）可溶性糖含量及IAA/ZR值,从群体总茎数和单株分蘖数角度分析,达到了冬前壮苗标准;此外,覆膜增加了分蘖1N至3N的积温需求。过晚播条件下,覆膜主要提高了温度,增加冬前积温,显着提高了群体总茎数、单株分蘖数、LAR和叶片干重,降低单株叶片厚度,提高了分蘖NR活性及1N、2N干物重与主茎的比例。而补施氮肥对晚播小麦群体质量、个体性状等影响均不明显,但有利于植株茎蘖NR和GS活性的提高。同时,两个不同分蘖力的品种在个体性状、LAI、PNA和氮代谢酶活性方面,对过晚播条件下覆膜的响应存在较大差异。总体而言,多穗型品种中麦8号对晚播（积温减少）的适应性低于大穗型品种航麦501,而覆膜（增温）效应对中麦8号的影响大于航麦501。3.晚播苗情评价结果表明,适期播种条件下,供试品种冬前苗情最好,群体及个体质量的综合评价均为最高。晚播条件下,各处理冬前苗情存在较大差异。多穗型品种中麦8号在晚播+覆膜条件下苗情较好,在适当晚播、过晚播和过晚播+补施氮肥苗情较弱;大穗型品种航麦501则在适当晚播、适当晚播+补施氮肥、适当晚播+覆膜和过晚播+覆膜条件下均有较好的苗情基础,在过晚播和过晚播+补施氮肥条件下苗情较弱。综合两年试验结果,在试验实施地区,日平均温度为15-17℃时为小麦最适播种期。若在适当晚播时,可通过覆膜改善小麦冬前群体和个体综合质量,促进小麦越冬前达到“三大两小五个蘖,十条根子六片叶”的传统壮苗标准,奠定丰产高产的苗情基础。
范婷[7]（2021）在《苏中稻茬小麦产量差形成原因分析及缩差增效调控途径》文中认为通过对江苏省苏中稻茬麦区农户种植小麦产量水平调研,表明该区域农户小麦产量水平与高产田块产量和高产纪录产量存在较大的差距,为了分析不同层次产量差与效率差形成的主要原因,探明优化传统种麦模式缩小产量差距的栽培调控途径,以大面积应用的小麦品种宁麦13和扬麦25为材料,设置高密无肥（CK）、高密无氮（Y0）、高密高氮（Y1,模拟传统模式）、中密中氮（Y2）和低密中高氮（Y3）五种栽培模式,结合连续4年入户调研数据与气象数据,从社会因素、生物和非生物因素、栽培因素等分析产量差形成的主要原因,明确不同模式间小麦温光肥资源利用效率差异,探明在传统模式基础上,替换栽培因子对缩小产量与效率差的调控效应,提出江苏苏中地区稻茬小麦缩差增产增效的优化栽培措施。主要结果如下:1.江苏苏中地区农户调研数据显示,从事小麦生产的农户年龄集中在51—60岁,以初中学历为主,该群体迫切需要农业新技术,但接受能力偏低。4年间农户获得的最高产量为8400 kg·hm-2,农户高产田块与平均水平的产量差距为772—2270 kg·hm-2。10月26日—11月15日播种配241—300 kg·hm-2的播量实现高产,播期推迟播量相应增加也能获得较高产量。农户平均施氮水平为280—300 kg·hm-2,有些农户施氮量高于350 kg·hm-2,产量不增反降,农户认为粮价低和卖粮难等社会因素、农机农艺不配套和种植密度不合理等栽培因素、白粉病和蚜虫等生物因素、低温冷害、土壤不够肥沃等非生物因素是限制产量增加的主要原因。不同种麦规模获得的经济效益不同,种植规模100—300亩时大部分农户能获得较高收益,且单位面积效益较高;规模500亩以上亏损农户占比较多,少部分有收益,农户单位面积种麦效益偏低。2.明确不同模式间小麦产量水平有显着差异。扬州点各模式产量均高于兴化点（除2017—2018年）,4年间不同模式间产量表现为Y3>Y2>Y1>Y0>CK模式。其中,Y3模式最高产量为9795.14 kg·hm-2,Y2模式产量最高产量为9607.14 kg·hm-2,Y3与Y2模式平均产量差（差值I）为315.21 kg·hm-2,Y2与Y1模式平均产量差（差值Ⅱ）为572.94 kg·hm-2。Y1模式穗数虽高,穗粒数和千粒重较低,是与Y2模式形成差值的主要原因。Y2模式穗粒数较低,穗数变化范围较大,是与Y3模式形成差值的主要原因。穗数、穗粒数和千粒重平均差值Ⅰ分别为8.05× 104·hm-2、-0.8粒/穗、1.14 g,平均差值Ⅱ分别为25.82×104·hm-2、2.79粒/穗、-1.19 g。不同年际、不同地域间小麦产量水平波动较大,Y1模式产量年际间变异系数较高,平均为17.58%,Y3模式最小,为12.73%;产量差值间的变异系数显着高于产量变异系数。说明传统模式Y1受气候影响产量波动大,Y3模式抗灾能力强,稳产性好。3.探明不同栽培模式温光资源利用效率差异。小麦不同生育阶段光能截获效率在拔节至开花期最大,最高可达91.21%。光合有效辐射量变化幅度为532.91—779.78 MJ·m-2;生育前期以Y1模式最高,生育后期Y3>Y2>Y1模式。Y3、Y2较Y1光、温资源利用效率分别提升5.88%、13.33%和8.82%、8.70%。光能利用效率年际间变异系数以Y2模式最高,平均达19.32%;热量利用效率Y1模式变异系数最高,达14.34%。通径分析结果表明,热量与光能利用效率差对产量差的直接影响最大,稳定Y1、Y2模式对温光资源的利用,有利于缩减产量差,提高光温资源利用效率。4.不同栽培模式氮素吸收和利用效率存在差异。Y3、Y2、Y1模式成熟期氮素积累量分别为296.77 kg·hm-2、274.15 kg.hm-2、217.33 kg·hm-2。通径分析表明,开花期氮素积累量差对产量差的直接影响最大,拔节期氮素积累量差作用次之。Y3模式氮肥农学效率（NAE）、氮肥偏生产力（PFP）和氮肥生理效率（RE）均较高,Y2模式氮肥表观利用率（PE）和氮素收获指数较高。Y1和Y3模式氮素利用效率年际间变异系数高于 Y2 模式。NAE、PFP、RE 和 PE 平均差值Ⅰ分别为 0.85 kg·kg-1、-0.45 kg·kg-1、2.53%、-0.4 kg·kg-1,平均差值 Ⅱ 分别为 4.11 kg·kg-1、6.22 kg·kg-1、12.09%、4.46 kg·kg-1。氮素利用效率差与产量差的通径分析结果表明,氮肥表观利用率差对产量差的直接影响作用最大,氮肥生理效率次之,氮肥偏生产力影响最小。5.在传统模式基础上替换栽培措施因子实现缩差增效。密度减少20%（M-20%）、25%（M-25%）、40%（M-40%）产量均较传统模式增加,M-20%、M-25%C5（氮肥运筹5:1:0:2:2）处理产量最高,分别为9896.40 kg·hm-2、9800.83 kg·hm-2,优化措施对产量贡献率分别为6.41%、6.18%。密度减少20%—40%、施氮量减少10%—30%的处理温光肥利用效率高于传统模式,其中M-20%、M-25%C5、M-40%处理温光资源利用效率较高,M-20%N-25%C5、M-25%N-30%C5处理氮素利用效率较高。优化密度为225 ×104株·hm-2（M-25%）分蘖成穗率、花后干物质积累量和潜在源、成熟期籽粒氮素积累量均显着高于传统模式,是其产量显着高于传统模式的主要原因。6.根据两年的试验结果,认为苏中地区缩小产量差实现小麦高产高收益栽培技术为:11月1日—10日播种,密度180—225× 104株·hm-2、施氮量300 kg·hm-2、氮肥运筹5:1:0:2:2,产量达9000 kg·hm-2以上。实现高产氮高效的栽培措施为:11月1日—10日播种,密度225×104株·hm-2、施氮量270kg·hm-2、氮肥运筹5:1:2:2,实现产量8500 kg·hm-2 左右。
邬佳宾[8]（2021）在《紫花苜蓿人工草地冬灌抗寒效应与机制》文中提出越冬期低温胁迫是影响人工草地栽培及农牧业低产、减产的关键因素。随着气候异常变化的加剧,温度的急剧变化更加频繁,局部地区寒旱灾害呈多发态势,在北方季节性冻土区表现的尤为突出。同时,近年来我国北方紫花苜蓿人工草地建设发展迅猛,因此,迫切需要加强紫花苜蓿抗寒性和越冬率的研究,提出科学有效的田间管理措施。本项研究以我国北方草原牧区广泛种植且易受寒害的典型牧草紫花苜蓿为对象,通过野外控制实验,开展紫花苜蓿越冬期土壤水热环境对冬灌（包括封冻灌溉、融冻灌溉）的响应、冬灌紫花苜蓿水分来源解析、冬灌紫花苜蓿抗寒效应综合评价等研究,探究紫花苜蓿人工草地冬灌抗寒效应与机制,优化应对寒害的田间管理措施。（1）封冻灌溉增加了紫花苜蓿人工草地入冬前土壤含水量,融冻灌溉增加了返青前土壤含水量,高水量冬灌对土壤含水量的影响高于低水量冬灌;封冻灌溉后,各土层土壤温度均随灌溉水量的增加而提高,高水量处理下的土壤温度高于低水量0.5-2℃;融冻灌溉后,高水量处理下的土壤温度高于低水量1-2℃;封冻灌溉与融冻灌溉均具有平抑土壤温度变幅的效果,对于浅层土壤的影响呈现出增强的趋势;封冻灌溉能够促进土壤冻结,融冻灌溉则缓解土壤融冻。上述结果表明,冬灌创造了良好土壤水热环境,有利于紫花苜蓿越冬和返青。（2）基于水分氢、氧稳定同位素技术,对冬灌条件下紫花苜蓿水分来源进行解析。结果表明,封冻灌溉后,紫花苜蓿仅在根层土壤含水量足够高的情况下才吸收土壤水分;不同深度土层的土壤水分对紫花苜蓿根茎水的贡献率有所不同,贡献率最高的3个土层分别为40-50 cm、50-60 cm和0-10 cm,总贡献率达70%。低水量和中水量封冻灌溉仅引起土壤含水量的变化,而紫花苜蓿并未吸收利用土壤水分。上述结果表明,高水量封冻灌溉有利于紫花苜蓿顺利进入越冬期。融冻灌溉后的第三天,紫花苜蓿开始吸收利用土壤水分。在低水量处理下,紫花苜蓿根茎水分的主要来源为中层、深层土壤;中水量处理下,不同土层土壤水分对紫花苜蓿根茎水的贡献率相似;高水量处理下,中层土壤成为紫花苜蓿水分吸收的主要来源。上述结果表明,融冻灌溉缓解了紫花苜蓿返青初期的干旱胁迫,能够促进紫花苜蓿提前返青。鉴于此,在田间管理过程中,应注意选择合适的时间实施融冻灌溉,规避可能发生的早春冷害。（3）冬灌后紫花苜蓿根系中脯氨酸、可溶性糖、过氧化物酶（POD）、超氧化物歧化酶（SOD）、丙二醛（MDA）与根系活力均有明显变化。除低水量封冻灌溉条件下脯氨酸含量增加不显着以外,封冻灌溉、融冻灌溉两次冬灌后紫花苜蓿根系脯氨酸含量都显着增加,并且增加幅度随着灌水量的增加而增大,高水量冬灌条件下紫花苜蓿根系脯氨酸含量最高;不同水量封冻灌溉、融冻灌溉后,紫花苜蓿根系可溶性糖含量均明显增加,且可溶性糖含量增加量与冬灌水量呈正相关关系;封冻灌溉不同处理下紫花苜蓿POD、SOD均显着增加,中水量融冻灌溉处理下紫花苜蓿POD、SOD活性最高;低水量和中水量封冻灌溉引起了紫花苜蓿根系MDA的较大变化,高水量封冻灌溉的影响则较小。低水量融冻灌溉显着增加了紫花苜蓿根系MDA含量,中水量、高水量融冻灌溉对MDA的影响则不显着;除高水量融冻灌溉处理以外,其他冬灌处理都引起了紫花苜蓿根系活力的较大变化,其中高水量封冻灌溉和中水量融冻灌溉对根系活力的提高最为有效;进一步,采用层次分析法对冬灌紫花苜蓿抗寒性综合效应进行了分析和评价。上述结果表明,冬灌条件下,紫花苜蓿根系生理指标响应积极,冬灌提高了紫花苜蓿的抗寒性,在保障紫花苜蓿安全越冬方面发挥了重要作用。（4）冬灌显着提高了紫花苜蓿越冬率及产草量,在高水量封冻灌溉+中水量融冻灌溉处理下,紫花苜蓿越冬率以及鲜、干草产量达到最大。综合分析冬灌对紫花苜蓿人工草地土壤水热环境、紫花苜蓿水分摄取策略、紫花苜蓿生理指标及抗寒性等因素,本项研究认为,高水量封冻灌溉+中水量融冻灌溉是紫花苜蓿冬灌的最优灌溉模式。冬灌改善了紫花苜蓿越冬前期及翌年返青前期两个关键时期的土壤水热环境,促进了紫花苜蓿抗寒性生理指标的活性,增加了紫花苜蓿根系水分吸收利用,提高了越冬率和牧草产量。在生产实践中,高水量封冻灌溉+中水量融冻灌溉是紫花苜蓿冬灌的最优灌溉模式,封冻灌溉时间在土壤进入稳定冻结期前20天左右进行效果最佳,融冻灌溉的最佳时间是中国北方平均日最低气温稳定在-4℃以上。本项研究从多角度深化了对紫花苜蓿人工草地冬灌效应与机制的认知,所提出的优化冬灌模式具有应用推广价值。
陈召月[9]（2021）在《施肥模式对玉米—小麦农田温室气体排放的影响》文中研究指明为探究不同施肥模式对夏玉米-冬小麦两熟农田温室气体排放的影响。本研究于2019年6月-2020年6月在河北省邢台市宁晋县白木开展了田间试验。供试玉米和小麦品种分别为郑单958和济麦22,采用随机区组设计,设置农户模式（FP）,改良模式一（S1）,改良模式二（S2）3个施肥模式处理,研究了不同施肥模式下夏玉米-冬小麦农田土壤中3种温室气体N2O、CO2和CH4的排放特征,农田土壤水热因子变化及其与3种温室气体排放的关系,结合产量数据评价了不同施肥模式下夏玉米-冬小麦农田全球增温潜势、温室气体排放强度和碳足迹。主要研究结果如下:不同施肥模式下夏玉米、冬小麦生育期间土壤N2O排放通量的峰值均出现在施肥、灌溉降雨事件后,并在一定时间内维持在较高水平。夏玉米播种到拔节期间的平均排放通量最高,冬小麦返青到拔节期的平均排放通量最高。不同施肥模式夏玉米、冬小麦全生育期的平均排放通量和累积排放总量大小依次表现为FP>S1>S2。周年的N2O累积排放总量来看,夏玉米和冬小麦生育期的比例分别为39.29%～41.12%和58.87%～60.70%。试验期间不同施肥模式下农田的0～10cm土壤温度和土壤孔隙含水率无显着差异。农田土壤N2O排放通量与0～10cm 土壤温度和WFPS的关系为线性正相关。夏玉米播种到拔节期的土壤C02平均排放通量最高。不同施肥模式相比,S1和S2的全生育期平均排放通量和累积排放通量较FP显着降低了 10.74%、8.12%和14.13%、12.09%。冬小麦生育期土壤CO2排放通量大致呈U型,返青到拔节期的平均排放量最高,不同施肥模式表现为FP>S1>S2。S1和S2的全生育期平均排放通量和累积排放通量较FP显着降低了 13.5%、13.69%和14.04%、14.31%。从周年来看,夏玉米生育期的累积排放量高于冬小麦约5%。农田土壤C02排放通量与0～10cm 土壤温度呈指数正相关,与0～10cm的WFPS呈线性正相关。夏玉米-冬小麦农田土壤表现为CH4的弱“汇”。夏玉米生育期S1和S2的的平均吸收量和累积吸收量较FP显着增加16.86%、14.29%和21.82%、17.93%。冬小麦生育期S1和S2的平均吸收通量和累积吸收通量较FP显着增加48.21%、61.51%和50.28%、63.13%。从周年来看,夏玉米生育期的累积吸收总量高于冬小麦生育期。农田土壤CH4排放通量与0～10cm 土壤温度之间无明显的关系。夏玉米季CH4排放与0～10cm的WFPS呈二次多项式关系,而冬小麦季的WFPS对CH4排放的解释度低。从周年尺度上来看,不同施肥模式在产量方面的表现为:S2>S1>FP,S2较S1和FP显着增产11.99%、20.71%。不同施肥模式的全球增温潜势（GWP）、碳排放强度（GHGI）和碳足迹均表现为FP>S1>S2。研究结论:改良模式二能显着减少土壤的N2O、CO2和CH4排放,增加夏玉米和冬小麦的产量,减少全球增温潜势和温室气体排放强度,降低农田碳足迹总量。相比农户模式和改良模式一,是具有在增加作物产量的同时实现减少温室气体排放的最适的农田施肥模式。
王倩[10]（2020）在《我国冬小麦物候变化时空特征及基于APSIM模型的播种期适宜性评价》文中指出冬小麦是我国重要的粮食作物之一,在我国黄淮海平原、黄土高原、西南地区和新疆地区广泛种植,其产量位居全国第二,仅次于稻谷。气候变化对冬小麦的物候期及生长季长度的影响在过去几十年受到了广泛关注和深入研究。气候变化导致的冬小麦物候的改变,使其生长季所获得的水热资源发生变化,进而影响产量。冬小麦播种时间,即播种期,是农业生产最重要、也是实际生产中可以自主控制的农事活动之一。通过调整播种日期应对气候变化引起的生长季水热资源的改变,保障作物产量是目前气候变化与农业生产研究中重要但尚未解决的科学问题之一。论文基于我国冬小麦主产区的冬小麦物候资料,分析1993-2013年间冬小麦物候期的变化趋势。利用标准化降水蒸散指数（SPEI,Standard Precipitation Evapotranspiration Index）,结合冬小麦产量数据,确定影响作物产量的关键水热期。采用作物生长模型APSIM（Agricultural Production Systems Simulator）,开展不同播种日期的模拟实验,以产量为评价指标,确定不同冬小麦生产区的最适播种日期。进而分析我国不同产区冬小麦实际播种期与最适播种日期的差异,研究播种期调整对冬小麦产量的影响潜力。论文的主要研究结论如下:（1）在空间分布特征上,研究区多数站点冬小麦物候期分布具有纬度地带性,物候期在南北方向上逐渐发生变化,具体表现为高纬度地区播种早但物候期晚,低纬度地区播种晚但物候期早。在时间变化特征上,各区域冬小麦物候期均发生了显着的变化,尤其是冬小麦播种期和返青期。研究区有63.3%的站点播种期推迟,每十年平均推迟3.5天;79.6%的站点返青期推迟,每十年平均推迟4.9天;53.1%的站点拔节期推迟,每十年平均推迟4.3天;56%的站点抽穗期提前,每十年平均提前3.6天;50.3%的站点成熟期表现为提前趋势,每十年平均提前2.6天;65.7%的站点表现为生长季缩短,每十年平均缩短3.9天。冬小麦物候期不管在时间上还是空间上都具有不同的变化特征。通过计算播种日期与各物候期和产量的相关系数,反映播种日期对冬小麦物候期和产量的影响,结果表明冬小麦播种期与各物候期及冬小麦产量具有很强的相关性,如果改变冬小麦播种期将会使其他物候期和产量发生变化。（2）以SPEI指数作为冬小麦生育期干湿变化指标,分析其在冬小麦生育期的变化趋势,结果表明各地区在冬小麦出苗期、越冬期、返青期、拔节期均出现了干化趋势。通过EOF（Empirical Orthogonal Function）方法分析冬小麦生育期SPEI指数空间特征,结果表明第1模态除西南地区外,黄淮海地区、黄土高原地区、新疆地区具有较一致的干湿趋势,第2模态和第3模态表现出各区在南北和东西方向的差异,反映了经纬度对SPEI指数的影响。建立各月SPEI与冬小麦气候产量的多元回归方程,结果表明45.4%的冬小麦产量变化可以由SPEI（水热条件）的变化来解释。水热条件对冬小麦产量影响较大的时段分别为11月、1月、2月、3月和5月。（3）经过本地化的APSIM模型模拟的物候期和产量与实测物候期和小麦单产高度一致,R2平均值在0.9以上,模型模拟的出苗期和成熟期RMSE在5天以内,模拟的产量RMSE在300kg以内,模型对冬小麦物候期和产量模拟效果理想,APSIM模型适合用于本文的研究分析。以产量为评价指标,基于APSIM模型获得的黄淮海地区和西南地区冬小麦适宜播种期均晚于实际播种期,黄土高原地区和新疆地区冬小麦适宜播期早于实际播期,黄淮海地区和新疆地区实际播期与适宜播期的差异达到0.01显着水平,说明黄淮海地区和新疆地区没有积极调整冬小麦播期以应对冬季气温变暖。黄淮海地区北部可将播种期推迟3-6天,南部地区可将播种期推迟7-10天。新疆地区西部地区可将冬小麦播种期提前6-8天,东部地区可提前3-5天来获得较高产量。播种期的调整对各区域的冬小麦产量均表现为正效应,其中以黄淮海地区和新疆地区增幅最大,在实际产量基础上分别提升了8.5%和7.9%。对于黄淮海地区,将冬小麦播种期调整至最适播期产量可增加428.7kg/ha。新疆地区如果将冬小麦播种期调整至适宜播期产量可增加416.8kg/ha。黄土高原地区和西南地区播种期的变化对冬小麦产量的影响不大,但在适宜播期下均有一定的提升,黄土高原地区冬小麦产量增幅为75.8.kg/ha,西南地区增幅则为54.6kg/ha。通过分析冬小麦冬前积温分布和变化趋势,验证了黄淮海地区和新疆地区基于APSIM模型的适宜播期的合理性。冬小麦播种期发生改变的实质是使冬前积温达到冬小麦最适条件,确保冬小麦安全越冬,保证冬小麦高产稳产。
二、冬小麦安全越冬的田间管理技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、冬小麦安全越冬的田间管理技术（论文提纲范文）
（1）焉耆盆地冬小麦示范种植情况及栽培技术要点（论文提纲范文）
| 1 影响冬小麦安全越冬的因素 |
| 1.1 温度 |
| 1.2 土壤及水分 |
| 2 焉耆盆地气温变化对冬小麦安全越冬的影响 |
| 2.1 年平均气温变化 |
| 2.2 年极端最低气温变化 |
| 2.3 冬季平均最低气温变化 |
| 2.4 焉耆盆地气温情况对冬小麦安全越冬的影响 |
| 3 新冬22号在焉耆盆地的农艺性状及产量表现 |
| 4 主要栽培技术要点 |
| 5 结束语 |
（2）华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率变化的Meta分析（论文提纲范文）
| 0引言* |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据选择 |
| 1.2 统计分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 限水灌溉对冬小麦产量及WUE的综合效应 |
| 2.2 不同试验地点限水灌溉对冬小麦产量及WUE的影响 |
| 2.3 不同限水灌溉方案对冬小麦产量及WUE的影响 |
| 2.4 不同播种方式对冬小麦产量及WUE的影响 |
| 2.5 不同品种对冬小麦产量及WUE的影响 |
| 2.6 土壤质地及其他田间管理措施对冬小麦产量及WUE的影响 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（3）做好冬小麦安全越冬的几个工作要点（论文提纲范文）
| 一、及时查苗和补苗 |
| 二、浇好越冬水 |
| 三、巧施肥料 |
| 四、除草治虫 |
| 五、冬季镇压，保墒提温 |
| 六、保暖防冻 |
（4）利用卫星遥感技术监测紫花苜蓿人工草地返青状况及氮磷含量 ——以阿鲁科尔沁旗为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 草地植被返青期的遥感监测 |
| 1.2.2 植物氮磷含量的遥感估测 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 第三章 基于Sentinel-2 图像提取苜蓿人工草地 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 遥感数字图像处理 |
| 3.1.3 专题信息提取方法 |
| 3.2 研究结果 |
| 3.2.1 NDVI差值加和法提取苜蓿人工草地 |
| 3.2.2 苜蓿人工草地面积统计 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 苜蓿人工草地返青状况评价与监测 |
| 4.1 苜蓿人工草地返青状况评价方法 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 研究结果 |
| 4.2 2020 年苜蓿人工草地返青状况监测 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 研究结果 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 苜蓿人工草地氮磷含量及氮磷比的遥感估测 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 数据处理 |
| 5.1.3 建立苜蓿人工草地氮、磷含量反演模型 |
| 5.1.4 计算苜蓿人工草地氮磷比 |
| 5.2 研究结果 |
| 5.2.1 氮含量遥感估测 |
| 5.2.2 磷含量遥感估测 |
| 5.2.3 氮磷比遥感估测 |
| 5.2.4 返青状况对氮、磷含量的影响 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 基金资助 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
（5）冬小麦单产遥感多尺度估算方法实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目标与研究内容 |
| 1.3 技术路线与论文结构 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 农作物遥感单产估算模型综述 |
| 2.1 经验统计模型 |
| 2.1.1 遥感指数统计估算模型 |
| 2.1.2 农业气象模型 |
| 2.1.3 产量构成要素估算模型 |
| 2.2 基于NPP估算的单产模型 |
| 2.3 作物生长模型及其与遥感参数耦合模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 实验区概况与数据 |
| 3.1 实验区概况 |
| 3.2 气象数据 |
| 3.3 遥感数据 |
| 3.3.1 MODIS陆地标准产品 |
| 3.3.2 哨兵-2 卫星影像 |
| 3.3.3 冬小麦分布图 |
| 3.4 实测单产数据 |
| 3.5 统计数据 |
| 3.6 其他辅助数据 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于统计数据的县级尺度冬小麦单产遥感估算研究 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.1.1 产量影响因素的初选 |
| 4.1.2 冬小麦单产形成过程的阶段划分 |
| 4.2 试验设计 |
| 4.2.1 试验处理 |
| 4.2.2 产量估算模型 |
| 4.2.3 精度验证 |
| 4.3 产量影响要素的敏感性分析 |
| 4.3.1 县级冬小麦单产估算的关键时相筛选分析 |
| 4.3.2 环境因素对县级冬小麦单产估算影响分析 |
| 4.3.3 农田景观因素对县级冬小麦单产估算影响分析 |
| 4.4 基于最优因素组合的县级冬小麦单产估算结果 |
| 4.4.1 因素组合优选 |
| 4.4.2 估产模型及结果 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 基于多情景模拟的像元尺度冬小麦单产遥感估算研究 |
| 5.1 多情景模拟数据集生成 |
| 5.1.1 WOFSOT模型简介 |
| 5.1.2 WOFOST本地化参数设置 |
| 5.1.3 多情景模拟与数据集构建 |
| 5.2 单产智能建模 |
| 5.2.1 随机森林模型集构建 |
| 5.2.2 单产计算 |
| 5.2.3 估产精度评价 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 模型拟合效果评价 |
| 5.3.2 河北省冬小麦单产估算分布图 |
| 5.3.3 单产精度评价 |
| 5.3.4 不同建模方法在县级估算结果的对比分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）播期及调控措施对小麦苗期生长的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 影响小麦苗期生长的主要环境因素 |
| 1.2.2 影响小麦苗期生长的主要栽培措施 |
| 1.2.3 苗期生长主要生理指标变化 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验方案 |
| 2.2.1 供试材料 |
| 2.2.2 试验设计 |
| 2.3 测定项目与方法 |
| 2.3.1 温度 |
| 2.3.2 生育时期 |
| 2.3.3 茎蘖动态 |
| 2.3.4 干物质、含氮量、叶面积指数 |
| 2.3.5 主要生理指标测定 |
| 2.3.6 其他群体指标计算 |
| 2.3.7 晚播苗情评价系数计算 |
| 2.4 数据处理与分析 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 播期对小麦冬前生长积温的影响 |
| 3.1.1 播种至越冬期日平均气温的变化 |
| 3.1.2 .播期对小麦冬前生长所需积温的影响 |
| 3.2 播期对小麦苗期生长的影响 |
| 3.2.1 播期对出苗的影响 |
| 3.2.2 播期对小麦冬前群体生长的影响 |
| 3.2.3 播期对小麦个体生长的影响 |
| 3.2.4 播期对小麦苗期生理指标的影响 |
| 3.3 调控措施对晚播小麦冬前生长的影响 |
| 3.3.1 调控措施对晚播小麦冬前分蘖发生所需积温的影响 |
| 3.3.2 调控措施对晚播小麦生长积温减少的补偿效应 |
| 3.3.3 调控措施对晚播小麦群体生长的影响 |
| 3.3.4 调控措施对晚播小麦冬前个体生长的影响 |
| 3.3.5 调控措施对晚播小麦苗期茎蘖生理指标的影响 |
| 3.4 群体和个体质量的晚播苗情评价 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 播期对小麦冬前积温的影响 |
| 4.2 播期对小麦苗期生长的影响 |
| 4.2.1 播期对小麦出苗的影响 |
| 4.2.2 播期对小麦苗期群体生长的影响 |
| 4.2.3 播期对小麦苗期个体生长的影响 |
| 4.2.4 播期对小麦苗期生理的影响 |
| 4.3 调控措施对晚播小麦苗期生长的影响 |
| 4.3.1 调控措施对晚播小麦苗期茎蘖生长速度及冬前积温的影响 |
| 4.3.2 调控措施对晚播小麦苗期群体生长的影响 |
| 4.3.3 调控措施对晚播小麦苗期个体生长的影响 |
| 4.3.4 调控措施对晚播小麦苗期茎蘖物质积累及生理的影响 |
| 4.4 基于群体与个体质量的晚播小麦苗情评价 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（7）苏中稻茬小麦产量差形成原因分析及缩差增效调控途径（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 文献综述 |
| 1 作物产量差定义 |
| 2 作物产量形成的影响因素 |
| 2.1 气候因素 |
| 2.2 土壤肥力 |
| 2.3 栽培管理因素 |
| 2.3.1 品种、播期和播量对产量的影响 |
| 2.3.2 肥料投入 |
| 2.4 农户决策因素 |
| 3 提高产量水平的栽培调控 |
| 3.1 耕作方式 |
| 3.2 播期 |
| 3.3 密肥互作 |
| 3.4 抗逆减灾 |
| 4 研究目的与意义 |
| 参考文献 |
| 第二章 江苏苏中地区农户小麦产量差异与限制因素调研分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据来源 |
| 1.2 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 农户信息 |
| 2.2 农户主要栽培措施概况 |
| 2.2.1 播期 |
| 2.2.2 播量 |
| 2.2.3 播期和播量 |
| 2.2.4 肥料 |
| 2.3 农户产量及农户间产量差值 |
| 2.4 小麦产量限制因子分析 |
| 2.5 农户经济效益 |
| 3 小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 稻茬小麦不同栽培模式产量及产量差 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点和供试材料概况 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 测定项目与方法 |
| 1.4 数据分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同栽培模式产量差异 |
| 2.2 不同栽培模式产量层差 |
| 3 小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 稻茬小麦不同栽培模式温光肥利用差异 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点和供试材料 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 测定项目与方法 |
| 1.3.1 气象数据 |
| 1.3.2 植株氮含量 |
| 1.4 数据分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 气候差异 |
| 2.2 光能利用差异 |
| 2.3 热量利用效率 |
| 2.4 温光资源利用层差 |
| 2.5 氮肥利用差异 |
| 2.5.1 不同生育时期氮素积累差异 |
| 2.5.2 不同生育阶段氮素积累差异 |
| 2.5.3 氮素利用效率差异 |
| 3 小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 优化栽培措施因子的缩差效应分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点和供试材料概况 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 测定项目与方法 |
| 1.3.1 茎蘖动态、干物质积累量、叶面积指数测定 |
| 1.3.2 气候因子分析 |
| 1.3.3 氮素利用分析 |
| 1.3.4 产量及其构成因素 |
| 1.3.5 经济效益 |
| 1.4 数据分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 替换栽培措施因子的缩差效应分析 |
| 2.1.1 产量缩差效应 |
| 2.1.2 温光肥利用效率 |
| 2.1.3 缩差原因分析 |
| 2.2 经济效益 |
| 3 小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 讨论与结论 |
| 1 讨论 |
| 1.1 苏中稻茬小麦产量与产量差 |
| 1.2 苏中稻茬小麦产量差异形成原因分析 |
| 1.3 苏中稻茬小麦温光肥资源利用效率差 |
| 1.4 苏中稻茬小麦缩差增效调控途径 |
| 2 结论 |
| 参考文献 |
| 附录：小麦生产情况调研表（2016-2020) |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）紫花苜蓿人工草地冬灌抗寒效应与机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 低温胁迫对作物的危害 |
| 1.2.2 苜蓿的抗寒性 |
| 1.2.3 植物水分摄取策略研究 |
| 1.2.4 低温胁迫的应对措施 |
| 1.2.5 需要解决的问题 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区地理位置 |
| 2.1.2 土壤特征 |
| 2.1.3 地形与地貌特征 |
| 2.1.4 气候特征 |
| 2.1.5 植被特征 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 冬灌试验处理设计 |
| 2.2.2 小区设置 |
| 2.2.3 冬灌紫花苜蓿抗寒性生理指标试验设计 |
| 2.2.4 冬灌紫花苜蓿水分来源解析试验设计 |
| 2.3 数据获取 |
| 2.4.1 气象数据获取 |
| 2.4.2 灌溉制度数据获取 |
| 2.4.3 土壤相关数据获取 |
| 2.4.4 紫花苜蓿生长发育指标获取 |
| 2.4.5 紫花苜蓿生理生化指标获取 |
| 2.4.6 水稳定同位素丰度数据获取 |
| 2.4 数据分析 |
| 2.5 统计分析 |
| 第三章 冬灌对紫花苜蓿人工草地土壤水热环境的影响 |
| 3.1 封冻灌溉条件下土壤水热状况及其变化 |
| 3.1.1 封冻灌溉对土壤含水量的影响 |
| 3.1.2 封冻灌溉对土壤温度的影响 |
| 3.2 融冻灌溉条件下土壤水热状况及其变化 |
| 3.2.1 融冻灌溉对土壤水分的影响 |
| 3.2.2 融冻灌溉对土壤温度的影响 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冬灌条件下紫花苜蓿水分来源解析 |
| 4.1 SPAC系统中不同水分氢氧稳定同位素丰度特征 |
| 4.2 基于图解法冬灌紫花苜蓿水分摄取特征 |
| 4.2.1 封冻灌溉 |
| 4.2.2 融冻灌溉 |
| 4.3 基于Mix SIAR模型冬灌紫花苜蓿水分来源解析 |
| 4.3.1 封冻灌溉 |
| 4.3.2 融冻灌溉 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 冬灌对紫花苜蓿生理指标及抗寒性的影响 |
| 5.1 冬灌对紫花苜蓿抗寒性生理指标的影响 |
| 5.2 冬灌对苜蓿抗寒性的影响分析 |
| 5.2.1 冬灌处理下紫花苜蓿脯氨酸含量变化 |
| 5.2.2 冬灌处理下紫花苜蓿可溶性糖含量变化 |
| 5.2.3 紫花苜蓿保护性酶系统对冬灌处理的响应 |
| 5.2.4 不同冬灌处理下紫花苜丙二醛含量变化 |
| 5.2.5 紫花苜蓿根系活力对冬灌处理的响应 |
| 5.3 冬灌紫花苜蓿抗寒性综合效应评价 |
| 5.3.1 冬灌紫花苜蓿抗寒性综合效应评价指标体系构建 |
| 5.3.2 层次分析法计算过程 |
| 5.3.3 冬灌紫花苜蓿抗寒性综合效应评价指标权重的确定 |
| 5.3.4 评价指标的无量纲化处理 |
| 5.3.5 冬灌紫花苜蓿抗寒性综合效应评价 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 紫花苜蓿冬灌优化模式 |
| 6.1 封冻灌溉优化模式 |
| 6.2 融冻灌溉优化模式 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间成果与科研工作目录清单 |
| 致谢 |
（9）施肥模式对玉米—小麦农田温室气体排放的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 农田土壤N_2O排放研究进展 |
| 1.2.1 土壤N_2O的产生机理和特征 |
| 1.2.2 环境对农田N_2O排放的影响 |
| 1.2.3 田间管理对农田N_2O排放的影响 |
| 1.3 农田土壤CO_2排放研究进展 |
| 1.3.1 土壤CO_2的产生机理和特征 |
| 1.3.2 环境对农田CO_2排放的影响 |
| 1.3.3 田间管理对农田CO_2排放的影响 |
| 1.4 农田土壤CH_4排放研究进展 |
| 1.4.1 土壤CH_4的产生机理和特征 |
| 1.4.2 环境对农田CH_4吸收/排放的影响 |
| 1.4.3 田间管理对农田CH_4吸收/排放的影响 |
| 1.5 农田碳足迹分析方法研究现状 |
| 1.6 研究的目的和意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验田基本情况 |
| 2.2 试验材料和试验设计 |
| 2.3 测定项目和方法 |
| 2.3.1 气体的采集及测定 |
| 2.3.2 气体排放和温室效应计算 |
| 2.3.3 碳足迹 |
| 2.3.4 土壤温度与土壤水分测定 |
| 2.3.5 产量及产量构成因素 |
| 2.4 数据处理 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 施肥模式对土壤水热变化的影响 |
| 3.1.1 不同施肥模式农田土壤温度变化特征 |
| 3.1.2 不同施肥模式农田土壤水分变化特征 |
| 3.2 不同施肥模式农田土壤N_2O排放 |
| 3.2.1 土壤N_2O排放通量动态变化特征 |
| 3.2.2 不同生育时期N_2O的平均排放通量和累积排放量 |
| 3.2.3 土壤N_2O排放通量与土壤水热变化的关系 |
| 3.3 不同施肥模式农田土壤CO_2排放 |
| 3.3.1 土壤CO_2排放通量动态变化特征 |
| 3.3.2 不同生育时期CO_2的平均排放通量和累积排放量 |
| 3.3.3 土壤CO_2排放通量与土壤水热变化的关系 |
| 3.4 不同施肥模式农田土壤CH_4排放 |
| 3.4.1 土壤CH_4排放通量动态变化特征 |
| 3.4.2 不同生育时期CH_4的平均排放通量和累积排放量 |
| 3.4.3 土壤CH_4排放通量与土壤水热变化的关系 |
| 3.5 不同施肥模式下作物产量及综合温室效应 |
| 3.6 不同施肥模式夏玉米-冬小麦碳足迹及构成 |
| 3.7 温室气体排放与土壤环境因子的关系 |
| 4 讨论 |
| 4.1 不同施肥模式对N_2O排放通量的影响 |
| 4.2 不同施肥模式对CO_2排放通量的影响 |
| 4.3 不同施肥模式对CH_4排放通量的影响 |
| 4.4 土壤水热因子对温室气体排放的影响 |
| 4.5 不同施肥模式对作物产量和综合温室效应的影响 |
| 4.6 不同施肥模式对农田碳足迹的影响 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 江苏农业科学稿件录用通知 |
（10）我国冬小麦物候变化时空特征及基于APSIM模型的播种期适宜性评价（论文提纲范文）
| 资助项目 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 作物物候变化研究现状 |
| 1.2.2 影响作物物候期及产量的因素 |
| 1.2.3 基于作物模型的物候模拟 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 冬小麦物候期观测数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 APSIM模型输入数据 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 趋势分析 |
| 2.4.2 相关性分析 |
| 2.4.3 多元线性回归分析法 |
| 2.4.4 经验正交函数分析法(EOF) |
| 2.4.5 Hodrick-Prescott滤波法分解气候产量 |
| 2.4.6 标准化降水蒸散指数(SPEI)计算 |
| 2.4.7 逐日太阳辐射计算 |
| 2.4.8 APSIM模型介绍 |
| 2.4.9 基于APSIM的适宜播种期模拟情景 |
| 第3章 冬小麦物候变化时空特征 |
| 3.1 冬小麦关键物候期时空变化特征 |
| 3.2 夏玉米-冬小麦轮作区播种窗口变化 |
| 3.3 冬小麦播种期对物候期的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 冬小麦生育期水热指标变化 |
| 4.1 研究区历史水热变化分析 |
| 4.2 冬小麦生育期SPEI指数变化特征 |
| 4.2.1 SPEI指数变化趋势 |
| 4.2.2 SPEI指数EOF分析 |
| 4.3 SPEI指数与冬小麦产量的关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于APSIM模型的冬小麦适宜播种期评价 |
| 5.1 模型参数调试 |
| 5.2 模型评价 |
| 5.3 冬小麦实际播种期与适宜播种期的差异 |
| 5.4 播种日期对冬小麦产量的影响 |
| 5.5 播种期改变对冬小麦冬前积温的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究亮点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、冬小麦安全越冬的田间管理技术（论文参考文献）
- [1]焉耆盆地冬小麦示范种植情况及栽培技术要点[J]. 葛素囡,陈玉娜,王健. 种子科技, 2021(23)
- [2]华北平原限水灌溉条件下冬小麦产量及水分利用效率变化的Meta分析[J]. 丁蓓蓓,张雪靓,赵振庭,侯永浩. 灌溉排水学报, 2021(12)
- [3]做好冬小麦安全越冬的几个工作要点[J]. 邹金涛. 农业知识, 2021(21)
- [4]利用卫星遥感技术监测紫花苜蓿人工草地返青状况及氮磷含量 ——以阿鲁科尔沁旗为例[D]. 王婷. 内蒙古大学, 2021(12)
- [5]冬小麦单产遥感多尺度估算方法实验研究[D]. 朱炯. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2021
- [6]播期及调控措施对小麦苗期生长的影响[D]. 刘阿康. 中国农业科学院, 2021(09)
- [7]苏中稻茬小麦产量差形成原因分析及缩差增效调控途径[D]. 范婷. 扬州大学, 2021
- [8]紫花苜蓿人工草地冬灌抗寒效应与机制[D]. 邬佳宾. 内蒙古大学, 2021
- [9]施肥模式对玉米—小麦农田温室气体排放的影响[D]. 陈召月. 河北农业大学, 2021(05)
- [10]我国冬小麦物候变化时空特征及基于APSIM模型的播种期适宜性评价[D]. 王倩. 南京师范大学, 2020