999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

河套灌區不同育苗期和大棚溫度對水稻生長的影響模擬*

2017-08-22 05:41:56劉玉汐王連喜馬國飛馬力文
中國農業氣象 2017年8期
關鍵詞:水稻產量模型

劉 靜,劉玉汐,王連喜,李 琪,馬國飛,馬力文

?

河套灌區不同育苗期和大棚溫度對水稻生長的影響模擬*

劉 靜1,劉玉汐2**,王連喜3,李 琪3,馬國飛1,馬力文1

(1.中國氣象局旱區特色農業氣象災害監測預警與風險管理重點實驗室/寧夏氣象防災減災重點實驗室,銀川 750002;2.吉林省氣象臺,長春 130062;3.南京信息工程大學/江蘇省大氣環境監測與污染控制高技術研究重點實驗室,南京 210044)

為確定寧夏河套灌區水稻適宜育秧和移栽期的綜合氣象指標,利用中衛市1996-2003年對寧粳16號水稻品種觀測的資料,采用CERES-Rice模型對遺傳參數進行本地化調試。模擬水稻產量、結實粒數、播種-開花和全生育期日數,并利用寧夏灌區10個市(縣)資料驗證模型的區域模擬能力。設置不同育秧日數和棚內氣溫,模擬二者對水稻產量、單位面積結實粒數和生育進程的單獨和綜合影響,以確定適宜移栽期的綜合氣象指標。結果表明:模型對水稻產量、結實粒數、播種-開花和全生育期日數模擬能力較好,產量和結實粒數的模擬最大誤差分別為2.93%和3.47%,一致性指數分別達0.98和0.92;播種-開花日數模擬誤差大多在3d以內,一致性指數為0.77。假定本田期的氣象條件、施肥、灌溉等措施均不變,設置不同育秧溫度和育秧日數,模擬發現育秧日數26~30d比18~24d時水稻產量高,結實粒數多。32℃下育秧的水稻產量和結實粒數最高,播種-開花和全生育期日數相對較短。同時改變育秧日數和育秧棚內氣溫,在育秧期較短時育秧溫度升高將提高產量,增加結實粒數。而在育秧期較長時,育秧溫度升高造成產量下降,結實粒數減少。32℃下育秧20d時水稻產量最高,結實最多,播種-開花和全生育期日數相對較短。育秧日數相同時,播種-開花和全生育期日數隨育秧溫度的升高而縮短;育秧溫度相同時,播種-開花和全生育期日數隨育秧期的延長而縮短。不同育秧溫度下的最適育秧日數可作為預測河套灌區各地水稻適宜移栽期的綜合農業氣象指標,為細化水稻適宜移栽期的農業氣象指標提供了新途徑。

CERES-Rice模型;育秧期;育秧溫度;發育期;產量

河套灌區位于中國西北單季稻作區,主要分布在寧夏灌區和甘肅沿黃灘地,早在1400a前的隋唐時期已有水稻種植[1]。寧夏水稻一般4月中旬大棚育苗,5月中下旬放水移栽。棚內溫度和移栽期決定了育秧時間長短,常因溫度波動造成黃弱苗、高溫燒苗、放風青干、立枯等現象[2]。目前水稻適宜播期和移栽期預報以穩定通過5℃和13℃日期確定開始日期,由于沒有考慮其對產量的影響,難以開展適宜移栽期預報。由于服務跟不上,秧苗質量難以保證,插秧稻與直播稻相比效益優勢減小,近年來面積呈萎縮趨勢。寧夏把水稻列為十三五期間“1+4”優質糧食產業發展戰略,大力發展工廠化育秧和機插秧。研究水稻適宜播期和移栽期,為開展精細化、實用性預測提供支撐成為當務之急。目前研究多集中在育秧技術、控制棚內溫度的經驗指標,很少有育秧氣象條件、秧苗素質對產量的影響等方面的報道[3]。作物生長模擬模型建立在生物學機理上,利用作物模型研究農田管理措施對農業生產的影響是替代田間試驗的主要方法,可模擬氣象對作物生長發育和產量的影響,也可模擬天氣、栽培管理措施對作物莖蘗、干物質形成與分配等動態過程的影響,還能模擬土壤養分和水分平衡等[4-5]。如胡家敏等[6]用Ceres-Rice模型研究水稻寒露風,石春林等[7]用該模型研究水肥配比效應,熊偉等[8]用該模型模擬氣候變化對中國區域水稻產量的影響;浩宇等[9]用ORYZA2000模型研究安徽水稻品種的氣候適應性,楊沈斌等[10]用ORYZA2000模型驅動莖蘗動態模型模擬莖蘗分生、葉齡和灌漿過程;劉玉汐[11]利用CERES-RICE模型研究了河套灌區水稻對低溫冷害敏感性;史源等[12]總結了DSSAT作物模型在農田水管理中的應用。本文采用Ceres-Rice模型,基于中衛市寧粳16號觀測資料,以產量、結實粒數、生育期天數調試遺傳參數,根據灌區10個市(縣)產量模擬驗證河套灌區的區域模擬能力。在本田期氣象條件及水肥等管理不變條件下,通過改變育秧溫度和育秧天數模擬生育進程和產量,以產量確定最優播期和育秧天數,以期為水稻適宜播種期服務提供技術支撐。

1 資料與方法

1.1 資料選取

選取中衛1996-2003年寧粳16號農氣觀測數據建立作物文件,包括播種、移栽、抽穗、成熟日期,播量、移栽密度、施肥時間與施肥量,灌溉時間、灌溉量及灌溉方式,產量結構及測產數據等(表1)。土壤文件參考《寧夏土種志》、《中國土種志》及2003年寧夏土壤質地、養分普查結果綜合確定,灌溉量和灌溉時間參照寧夏地方標準《水稻節水高產控制灌溉技術規程》(DB64T295-2004)確定,管理、施肥、病蟲害情況參照1996-2003年觀測記載,以反映水稻生長的實際情況。天氣文件利用歷年水稻生長期間的逐日最高氣溫、最低氣溫、降水量和日照時數建立,逐日太陽總輻射(MJ·m-2·d-1)參照郭建茂[13]的研究,根據Angstrom公式和中衛市逐日日照時數計算。

表1 水稻模型中輸入的中衛市寧粳16號水稻觀測數據

Note: SE is seeding, EM is emergence, TR is transplant, HE is heading, MA is mature, NU is nursery, ST is stem, GS is grains per spike, WG is weight of a thousand grains, SP is spikes per plant, YM is yield measured, YC is yield cultivated, PD is planting density, SGC is spike and grain component.

寧夏水稻一般在4月中旬初期拱棚育秧,5月中下旬移栽,本田期氣象文件利用中衛市氣象資料建立,育秧期間棚內溫度可用室外溫度換算。根據2013-2014年賀蘭、永寧水稻試驗中育秧期間棚內外氣溫觀測,育秧期間大多為晴天或少云天,育秧棚內外最低、最高氣溫平均溫差分別為16.2℃和12.3℃,2013年5月5日、5月8日出現了陰雨天氣,棚內外平均相差4.8℃。將1996-2003年水稻育秧期間的逐日氣溫按照晴天、陰雨天(日照時數0h且降雨量大于0mm)訂正到棚內,基本能反映棚內氣溫的變化。根據張玉停等[14]的觀測和馮衛東等[3]的技術規程,當棚內最高氣溫超過35.0℃時,頂部開口放風,控制棚內氣溫不超過30℃,以防高溫燒苗。因此,將推算的棚內最高氣溫超過35.0℃的育秧時段設為30.0℃,通過放風煉苗得以實現降溫5℃,期間夜晚一般不重新遮蔽,因此將棚內最低氣溫也同步調低5℃。

1.2 遺傳參數調試與驗證

CERES-Rice模型遺傳參數有:完成基本營養生長期所需熱時P1、幼穗分化-產生圓錐花序所需熱時P2R、灌漿-生理成熟所需熱時P5、生長盛期臨界日長P2O、日輻射與同化物之間的轉換系數G1、理想情況下的平均粒重G2、相對于IR64品種的分蘗系數G3和溫度容忍系數G4。劉玉汐等[15]采用中衛1996-2003年寧粳16號觀測資料,以模型中自帶參數調試模塊調試得到適合河套灌區寧粳16號的遺傳參數,通過產量、單位面積籽粒數、播種-開花期和全生育期的天數觀測值與模擬值的均方根差RMSE、平均誤差E、預報效率EF、一致性指數D綜合評價寧粳16號的模擬效果[16]。

為驗證該參數是否適宜河套灌區各地,以灌區10個市(縣)1997-2003年種植寧粳16號期間的氣象資料模擬水稻產量,以寧夏調查總隊統計年鑒中的產量數據驗證區域適宜性。

1.3 育秧時間和棚內溫度對水稻生育進程和產量的影響模擬

根據中衛1981-2013年水稻觀測的最早、最晚播期和移栽期記錄,育秧期一般為18~30d。因此,在1996-2003年寧粳16號觀測的播期基礎上,育秧天數分別設定為18、20、22、24、26、28和30d,并通過外界氣溫對每個育秧期的棚內氣溫進行修訂,分別模擬每年在不同育秧天數下的播種-抽穗日數、全生育期日數和產量,以8a平均值評價育秧天數對生育進程和產量的影響。

在中衛1996-2003年育秧時段內,通過改變天氣文件的逐日溫度,分別模擬每年育秧棚溫度在24~34℃期間不同棚內溫度下水稻播種-抽穗日數、全生育期日數和產量。同樣,當某日棚內最高溫度超過35.0℃時,通過通風將其降至30℃,棚內最低溫度也同步調低5℃。以8a平均值評價不同棚溫對水稻生育進程和產量的影響。

一般育秧棚內溫度越高,插秧時育秧天數越短,溫度越低,則插秧時育秧時間越長。為確定育秧溫度和育秧天數的長短對水稻生育進程和產量的綜合影響,將上述育秧時間和棚內溫度兩種模擬結果綜合,可得到不同育秧天數、不同棚溫下的水稻生育進程和產量表現,制作成生育進程、產量和產量結構與棚溫和育秧天數的三維圖。綜合分析得到不同棚溫下最佳育秧天數指標,根據各地育秧始期和育秧期間的氣象觀測資料,訂正棚內氣溫,即可根據該棚溫下最佳育秧天數預測適宜移栽期,指導合理安排水稻移栽期,爭取高產。

2 結果與分析

2.1 模型遺傳參數調試與精度檢驗

調試1996-2003年中衛寧粳16號的遺傳參數,獲得的參數化方案,按照P1、P2R、P5、P2O、G1、G2、G3、G4依次為285.9、65.3、417.7、12.8、50.5、0.025、0.824和1.128。圖1為中衛水稻播種-開花和成熟的日數、產量和單位面積籽粒數的模擬效果,反映出CERES-Rice模型對灌區水稻產量、單位面積籽粒數模擬效果較好,產量模擬誤差在±3%之間,RMSE明顯小于李琪等[17]對寧夏灌區水稻產量模擬的RMSE值;單位面積籽粒數模擬平均誤差為1.84%,最大3.47%,RMSE在814?!-2以內。模型對生育日數模擬效果相對較差,播種-開花的日數模擬誤差在4d以內,全生育期日數誤差在3d以內。播種-開花日數的RMSE明顯小于全生育期日數,與曹秀霞等[16]研究結果一致;從EF和D值來看,模擬產量與實況吻合最好,一致性最好。單位面積籽粒數、生育日數的模擬與觀測值之間EF較小,特別是生育日數的EF值很小,符合度相對較差,但一致性相對較好,滿足模擬要求。

注:RMSE為均方根誤差:,E為平均誤差:,EF為預報效率:,D為Willmott一致性指數[18]:

Note: RMSE is root mean square error,E is mean error, EF is efficient forecast and D is a consistency index by Willmott. The same as below

2.2 模型區域模擬能力驗證

為預測灌區各地的適宜移栽期,需對該參數方案在灌區各地的模擬能力進行驗證。模擬時選用賀蘭、惠農、靈武、平羅、青銅峽、吳忠、銀川、永寧、中寧、中衛10個站點1997-2003年氣象資料建立天氣文件,按照2003年全區土壤養分普查資料分別建立各地的土壤文件,按照各地常年播種、移栽期和灌溉時間、灌溉量建立灌溉文件,按照永寧、賀蘭育苗期間棚內外溫差,用各地氣象站點逐日氣溫訂正棚內氣溫。以各市(縣)統計年鑒中產量數據進行產量模擬效果評價,以寧夏農業氣象服務中心歷年定點調查數據驗證結實粒數的準確性(圖2)。由圖可見,各地模擬產量和單位面積結實粒數的精度大多在90%以上。產量E值為負,說明其模擬值整體略偏低于統計產量,但EF值與D值均大于等于0.9,模擬值與觀測值間符合度和一致性較好。結實粒數E值為正,說明其模擬值整體略高于觀測值,EF值小于0.8而D值大于0.9,說明模擬值與實況一致性較好。由此可見,CERES-Rice模型對區域水稻產量和結實粒數有較好的模擬能力?!?/p>

2.3 育秧天數對水稻產量、結實粒數和生育期的影響

按照中衛1996-2003年水稻觀測的播種期,每年以2d間隔分別模擬育秧18~30d的產量和生育期表現,育秧期棚內氣溫通過室外氣溫修訂,保持灌溉、施肥等管理方案與當年觀測記載一致。按照育秧天數對8a模擬結果進行平均,比較不同育秧天數對產量和生育期的影響。圖3a顯示,在當年氣象條件和管理模式不變的條件下,育秧18~24d的水稻產量相對較低,育秧26d時產量最高,超過26d后產量略下降,但比育秧18~24d的處理產量高。說明育秧天數短于26d時,秧齡小,秧苗質量差,對產量形成不利,但育秧時間太長時,苗盤擁擠,苗高細弱也會影響產量。由圖3b可見,育秧天數對結實粒數的影響也表現出同樣規律,育秧18~24d時單位面積籽粒數較少,26~30d時籽粒數較多,以26d籽粒數最多。說明育秧期應達到26d以上才能獲得較高的單位面積籽粒數。

播種-開花的日數和全生育期日數隨育秧期延長明顯縮短(圖3c)。育秧期每增加1d,播種-開花日數縮短0.67d(P<0.05),全生育期縮短1.17d(P<0.05),延長育秧期對全生育期的縮短作用大于播種-開花階段。育秧26d以上能增加結實粒數,產量增加,且播種-開花日數和全生育期日數分別在107d和152d以內,以育秧26d左右最優。產量的變化與單位面積籽粒數的變化規律一致,延長育秧期單位面積有效穗數變化有限,水稻開花期一般在8月上旬,開花越早,灌漿期溫度越高,遭受低溫冷害和低溫陰雨的可能性越小,穗結實粒數越多。因此,延長育秧期主要是增加了穗粒數,對增產起主導作用。

根據1996-2008年中衛水稻育秧期天數與穗粒結構和產量的關系(圖4),育秧期天數與平均穗粒數、平均單株成穗率均為正相關(P>0.05),育秧期延長,為本田生長階段節省了時間,單株穗粒數增多,單株成穗率也有所提高。育秧期每延長1d,穗粒數可增加1.6粒,平均單株成穗率提高1.2個百分點。產量與育秧天數呈二次曲線(P>0.05),育秧天數在25d以下時,隨著育秧日數增加,水稻產量增加。育秧期25d時產量達到最高,超過25d后產量略下降,與模型模擬結果接近。

2.4 育秧溫度對水稻產量、結實粒數和生育期的影響

將中衛模擬樣本的棚內逐日溫度按照梯度設置,模擬1996-2003年24~34℃下水稻播種-抽穗日數、全生育期日數和產量,以平均值評價不同棚溫的影響。圖5顯示不同育秧溫度下產量與單位面積結實粒數的變化規律一致。育秧棚溫度在32℃以下時,隨著育秧溫度的上升,水稻產量增加,結實粒數增多。超過32℃后則呈相反變化趨勢,隨著溫度繼續升高,產量下降,結實粒數減少。因此,當棚溫超過32℃時,應通風以防高溫燒苗。播種-開花期間的日數和全生育期日數隨育秧溫度的升高而縮短,育秧溫度平均每升高1℃,播種-開花期的日數縮短0.8d,全生育期縮短1.5d(圖5c)。

2.5 育秧溫度和育秧天數對水稻產量和生育進程的綜合影響

了解育秧溫度和育秧天數對水稻生育進程和產量的綜合影響,可為預報適宜插秧期提供依據。為此,同時改變移栽期和育秧溫度,模擬中衛1996-2003年水稻生長發育和產量的變化。由圖6a、圖6b可見,育秧棚氣溫和育秧時間長短與產量和結實粒數的3維關系均呈單脊曲面。脊線位置反映了不同育秧溫度下最優育秧天數對應的模擬產量和結實粒數,某一溫度下存在最適育秧天數,育秧短于或長于該天數,水稻產量下降,結實粒數減少;某一育秧天數下均存在一個適宜的育秧溫度,溫度過高或過低,產量和結實粒數也會隨之降低或減少。

以育秧期天數為主線來看,育秧20d后移栽,以育秧溫度32℃處理水稻產量最高,單位面積籽粒數最多,24℃時產量最低,結實粒數最少。育秧30d后移栽,以育秧溫度24℃處理水稻產量最高,結實粒數最多,且隨著育秧溫度的升高,育秧30d移栽的產量下降,結實粒數減少。

以育秧溫度為主線來看,育秧溫度24℃時,隨著育秧天數的增加,產量提高,以育秧30d產量最高。育秧溫度32℃時,隨著育秧天數的增加,產量下降,結實粒數減少,以育秧20d產量最高,結實最多。當育秧溫度在24~32℃時,某一溫度截面對應的產量為凸型線,隨著育秧天數的增加,產量增加,超過某一天數時,產量反而下降。這個凸型線的峰值隨著育秧溫度的升高向育秧期縮短的方向偏移,直至棚內溫度34℃時,峰值移動至育秧期18.8d。此結果表明,以育秧期天數或溫度作為單一指標來確定水稻適宜移栽期的傳統方法存在缺陷,應綜合考慮育秧溫度和育秧期天數對產量和結實的影響來確定相關氣象指標。生產上有小拱棚育秧、大棚育秧、工廠化育秧及農戶坑式育秧等多種育秧方式,育秧棚溫度差異較大,且在育秧期普遍采用不同開閉方式和開閉時間控制棚內溫度,以防止高溫燒苗和低溫黃苗。因此,可根據本研究結果確定不同溫度條件下適宜育秧時間(表2),用各地氣溫數值預報結果訂正棚內溫度,根據表2不同棚溫下最適育秧天數來預測水稻適宜移栽期,實現各地水稻適宜移栽期預測。

由圖6a、6b可見,同一育秧天數下增加育秧溫度會帶來水稻增產,結實粒數增加,達到一定育秧溫度后產量和結實粒數由最高值開始減?。挥頊囟仍?2℃以內,同一溫度下隨著育秧期延長,水稻產量和結實粒數呈上升趨勢,達到某一天數后,隨著育秧時間繼續延長,產量反而下降。32℃以上則產量和結實粒數隨著育秧時間的延長呈下降趨勢。

從曲面分布情況來看,育秧18~26d后移栽、28~32℃育秧溫度下產量和結實粒數較高,且波動較大;育秧24~28d后移栽、24~26℃和32~34℃育秧溫度下產量和結實粒數明顯下降;育秧28~30d移栽、32~34℃育秧溫度下,產量最低,結實粒數最少。育秧時間過長,育秧溫度過高會使產量明顯下降。從脊線的極大值來看,育秧溫度26℃時,產量9339kg·hm-2為最高,最大單位面積籽粒數3.9萬?!-2;育秧28d時水稻產量最高,籽粒數最多。

表2 水稻不同育秧溫度下適宜的育秧天數

圖6c、6d為同時改變育秧天數和育秧溫度對水稻播種-開花日數和全生育期日數的影響情況,由圖可見,同一育秧天數下水稻生長日數隨育秧溫度的升高而縮短,同一育秧溫度下生長日數隨育秧天數的增多而縮短,育秧溫度偏高、育秧時間偏長則生育期顯著縮短,使圖中數據區域分布呈平緩傾斜面??梢?,采取延長育秧天數和提高育秧溫度的措施,比單獨采取一種措施更能使水稻開花和成熟提早。

3 結論與討論

3.1 討論

3.1.1 水稻適宜育秧期和移栽期預報對合理安排生產的重要性

水稻育秧時間和育秧溫度決定了秧苗質量和移栽時的秧齡,Zhang等[19]發現育秧期溫度持續偏低,容易導致黃苗、病害,秧苗偏小、瘦弱,分蘗、抽穗延遲,后期容易遭受低溫冷害而減產。張衛平等[20]認為育秧期溫度持續偏高,容易引起高溫燒苗、青干、立枯,秧苗盤因播種量大,群體過密,秧苗易瘦高,也會影響產量。雖然育秧溫度可通過控制放風時間和開口大小調節,但常因管理不到位影響秧苗質量,生產上需要準確預報適宜的育秧期和移栽期,以及早安排水稻生產。

3.1.2 基于模擬得到的溫度與育秧天數動態指標為開展精細化移栽期預報打下了基礎

目前水稻適宜播期和移栽期預報是寧夏農業氣象服務業務,以經驗預報為主,沒有精細化、客觀化的預報指標和方法。育秧期長短與溫度對秧苗素質是綜合影響,僅憑溫度指標預測對生產的指導作用有限。作物生長模型具有一定的生物學機理,采用Ceres-Rice模型,以寧粳16號多年觀測資料調參,以灌區各市(縣)產量模擬驗證區域模擬能力。設置不同育秧天數和育秧溫度模擬生育進程和產量,根據產量表現得到不同育秧溫度下最適育秧天數指標,使水稻適宜播種期預測有據可依。

3.1.3 育秧期與產量構成要素的統計關系驗證了模擬結果

根據模擬結果,育秧期在26d以上,單位面積結實粒數較多,產量最高。根據統計關系,育秧期天數與平均穗粒數、平均單株成穗率均為正相關(P>0.05),與產量呈二次曲線關系(P>0.05),育秧溫度與產量和產量結構的統計關系均未達到顯著水平,可能與育秧期間通過放風煉苗控制棚內溫度有關,僅模型模擬的結果顯示育秧溫度影響產量和結實粒數。張全武等[21]通過灌區水稻豐歉年不同發育期的積溫當量證實育秧期積溫與產量豐歉有一定的正相關,比灌漿期積溫對產量的影響略大。

3.1.4 模擬的代表性和不確定性

由于CERES-Rice模型的模擬需要大量試驗數據建立文件,而水稻農業氣象觀測很難保證多年觀測一個水稻品種。本研究在1981-2013年的水稻觀測報表中,以觀測時間最長的寧粳16號1996-2003年的資料建立試驗文件,樣本數較少,參數本地化難免存在一定誤差。因此,在確定遺傳參數后,很有必要用灌區10個市(縣)產量模擬來檢驗,以便能用在灌區各市(縣)適宜育秧期和移栽期的預報業務上。但由于近年來品種更迭頻繁,觀測品種很難超過連續3a,無法建立適合目前當家品種的試驗文件,研究結果還需在預報業務中進行驗證。

由于棚內溫度觀測記錄欠缺,利用室外氣溫推算育秧期棚內氣溫存在一定誤差,特別是很難按照晴天、少云、多云和陰雨天精確推算棚內氣溫,加上育秧期間通過棚膜不同開閉時間和開口大小控制育秧溫度,以避免受凍或高溫燒苗,后期每天打開棚膜煉苗的時間逐漸延長,利用室外氣溫推算棚內溫度可能存在很大誤差,使模擬結果與實際情況會產生一定偏差。今后可通過試驗精細觀測棚內外溫度,細化逐日天氣文件,從而更深入、客觀地模擬二者的變化對產量和生育進程的綜合影響。

3.2 結論

水稻育秧26~30d的產量和結實粒數較育秧18~24d的處理要高,營養生長期和全生育期日數隨著移栽期的推遲而縮短。育秧溫度與水稻產量和結實粒數有關,育秧溫度為32℃時水稻產量最高,結實粒數最多,營養生長期和全生育期日數相對較短。

同時改變育秧溫度和育秧天數,在育秧時間較短時,較高的育秧溫度將提高產量,增加結實粒數。育秧期較長時,較高的育秧溫度會使產量下降,結實減少。同一育秧天數下移栽,營養生長期和全生育期隨育秧溫度的升高而縮短;同一溫度下育秧,營養生長期和全生育期日數隨育秧天數的延長而縮短。育秧溫度32℃且育秧20d移栽時的水稻產量最高,結實最多,營養生長期、全生育期較短。

[1]王興盛.寧夏水稻[J].北方水稻,2007,(1):29-32,41.

Wang X S.Rice in Ningxia[J].North Rice,2007(1):29-32,41. (in Chinese)

[2]薛建國,王金林,秦淑芳,等.寧夏水稻育苗中存在的問題及解決辦法[J].寧夏農林科技,2009,(2):85.

Xue J G,Wang J L,Qin S F,et al.Problems and the solutions in rice seedling raising in Ningxia[J].Ningxia Journal of Agriculture and Forestry Science and Technology,2009,(2): 85.(in Chinese)

[3]馮衛東,王興盛.水稻保墑旱育秧超高產栽培技術規程[J].寧夏農林科技,2010,51(1):83,78.

Feng W D,Wang X S.Technical specification for super high-yielding rice cultivation in keeping soil moisture dry seedling[J].Ningxia Journal of Agriculture and Forestry Science and Technology, 2010,51(1):83,78.(in Chinese)

[4]張均華,劉建立,張佳寶.作物模型研究進展[J].土壤, 2012,44(1):1- 9.

Zhang J H,Liu J L,Zhang J B.Advances on crop models[J]. Soils,2012,44(1):1- 9.(in Chinese)

[5]劉玉汐,劉靜,王連喜,等.水稻生長模型研究進展[J].作物雜志,2015,(1):14-19.

Liu Y X,Liu J,Wang L X,et al.Advances in simulation model of rice growth[J].Crops,2015,(1):14-19.(in Chinese)

[6]胡家敏,林忠輝,向紅瓊,等.基于CERES-Rice模型分析黔中高原水稻生產對氣候變化的響應[J].中國農業氣象,2011, 32(增1):88-92.

Hu J M,Lin Z H,Xiang H Q,et al.Evaluation of the effects of climate change during the past 44 years on rice production in Guizhou Plateau with CERES-Rice model[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2011,32(Suppl. 1):88-92.(in Chinese)

[7]石春林,金之慶,高亮之,等.CERES-Rice在水稻氮肥管理中的應用與分析[J].江蘇農業學報,2003,(1):4-7.

Shi C L,Jin Z Q,Gao L Z,et al.An application and analysis of CERES-Rice on rice nitrogen fertilization management[J]. Jiangsu Agricultural Journal,2003,(1):4-7.(in Chinese)

[8]熊偉,陶福祿,許吟隆,等.氣候變化情景下我國水稻產量變化模擬[J].中國農業氣象,2001,22(3):1-5.

Xiong W,Tao F L,Xu Y L,et al.Simulation of rice yield change under climate changes in future in China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2001,22(3):1-5.(in Chinese)

[9]浩宇,景元書,馬曉群,等.ORYZA2000模型模擬安徽地區不同播期水稻的適應性分析[J].中國農業氣象,2013,34(4): 425-433.

Hao Y,Jing Y S,Ma X Q,et al.Analysis on the simulation adaptability of ORYZA2000 model for rice with different sowing date in Anhui province[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2013,34 (4):425-433.(in Chinese)

[10]楊沈斌,陳德,王萌萌,等.ORYZA2000模型與水稻群體莖蘗動態模型的耦合[J].中國農業氣象,2016,37(4):422-430.

Yang S B,Chen D,Wang M M,et al.Coupling the dynamic tillering model to rice growth Model ORYZA2000 to simulate rice tillering[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2016,37(4):422-430.(in Chinese)

[11]劉玉汐.河套灌區水稻對低溫冷害敏感性的模擬研究[D].南京:南京信息工程大學,2016.

Liu Y X.Rice chilling damage sensitivity simulation in Hetao irrigation area[D].Nanjing:Nanjing University of Information Science & Technology,2016.(in Chinese)

[12]史源,李益農,白美健,等.DSSAT作物模型進展以及在農田水管理中的應用研究[J].中國農村水利水電,2015,(1): 15-19.

Shi Y,Li Y N,Bai M J,et al.Research on the development and application of DSSAT cropping system model in water management and irrigation[J].China Rural Water Conservancy and Hydropower,2015,(1):15-19.(in Chinese)

[13]郭建茂.基于遙感與作物生長模型的冬小麥生長模擬研究[D].南京:南京信息工程大學,2007.

Guo J M.Simulation of winter wheat growth based on remote sensing and crop growth model[D].Nanjing:Nanjing University of Information Science and Technology,2007.(in Chinese)

[14]張玉停,申仕鉉,孫宏偉,等.水稻育秧應注意的問題[J].現代化農業,2011,(2):21-22.

Zhang Y T,Shen S X,Sun H W,et al.Problems in rice seedling raising[J].Modernizing Agriculture,2011,(2):21-22. (in Chinese)

[15]劉玉汐,劉靜,王連喜,等.寧夏河套灌區主栽水稻品種遺傳參數調試[J].中國農業氣象,2015,36(2):195-202.

Liu Y X,Liu J,Wang L X,et al.Genetic parameter debugging for main rice varieties in Hetao irrigation area in Ningxia region[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2015,36(2): 195-202.(in Chinese)

[16]曹秀霞,安開忠,蔡偉,等.CERES-Rice模型在江漢平原的驗證與適應性評價[J].中國農業氣象,2013,34(4):447-454.

Cao X X,An K Z,Cai W,et al.Validation and adaptability evaluation of CERES-Rice Model in the Jianghan plain[J]. Chinese Journal of Agrometeorology,2013,34(4):447-454.(in Chinese)

[17]李琪,任景全,王連喜.未來氣候變化情景下江蘇水稻高溫熱害模擬研究Ⅰ:評估孕穗-抽穗期高溫熱害對水稻產量的影響[J].中國農業氣象,2014,35(1):91-96.

Li Q,Ren J Q,Wang L X.Simulation of the heat injury on rice production in Jiangsu province under the climate change scenariosⅠ:impact assessment of the heat injury on rice yield from booting to heading stage[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2014,35(1): 91-96.(in Chinese)

[18]Willmott C J.On the validation of models[J].Physical Geography,1981,2(55):184-194.

[19]Zhang Y P,Xiang J,Chen H Z,et al.Physiological characterization of green turning of rice seedings at different temperatures [J].Agricultural Science and Technology, 2015,16(7):1390-1394.

[20]張衛平,馬自清,陳曉軍.水稻旱育秧死苗原因及預防對策[J].寧夏農林科技,2005,(1):63.

Zhang W P,Ma Z Q,Chen X J.Reasons and prevention measures for the death of rice in dry seedling[J].Ningxia Journal of Agriculture and Forestry Science and Technology, 2005,(1): 63.(in Chinese)

[21]張全武,卞偉,耿萬成,等.決定寧夏灌區水稻豐歉年的溫度關鍵期及其溫度指標[J].中國農業氣象,2003,24(3):21-23.

Zhang Q W,Bian W,Geng W C.Studies on critical periods of temperature and its temperature indexes determining bumper and fail year of rice yield in the autonomous region of Ningxia[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2003,24(3): 21-23.(in Chinese)

Simulation on Effects of Rice Growth under Different Nursery Period and Shed Temperature in Hetao Irrigation Region

LIU Jing1, LIU Yu-xi2, WANG Lian-xi3, Li Qi3, MA Guo-fei1,Ma Li-wen1

(1. Key Laboratory of Characteristic Agrometeorological Disaster Monitoring and Early Warning and Risk Management in Arid Regions, CMA/Ningxia Key Lab of Meteorological Disaster Prevention and reduction, Yinchuan 750002, China;2.Jilin Meteorological Observatory, Changchun 130062;3.School of Environmental Science and Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology/Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environmental, Nanjing 210044)

In order to obtain the composite meteorological index of rice suitable nursery and transplanting date in Hetao irrigation area, the genetic parameters of Ningjing 16 were debugged by CERES-Rice model using the agrometeorological data observed from 1996 to 2003 in Zhongwei. The rice yield, the number of grains per m2, the period from sowing to flowering, and the whole growth period were simulated, and the model regional simulation ability was verified by the data of 10 counties and cities in irrigation areas of Ningxia. Setting different nursery days and shed temperature, the separate and comprehensive effects of the two factors on the yield, grain number per square meter and the growth process were simulated to determine the comprehensive meteorological indexes suitable for transplanting date. The results showed that the model had a good simulation ability for rice yield, grain number, sowing to flowering days and whole growth period. The maximum errors of yield and grain number were 2.93% and 3.47%, and the consistency index was up to 0.98 and 0.92, respectively. The simulation error of sowing to flowering period was mostly within 3 days, and the consistency D index was 0.77. Assume that the meteorological conditions, fertilization, irrigation and other measures were unchanged after transplanting, set different nursery period and shed temperature, simulation results showed that the yield and grain number in 26-30d nursery was higher than that in 18-24d. Under the condition of 32℃, the yield and the number of grains were the highest, and the number of days from sowing to flowering and the whole growth period was relative short. At the same time to change the nursery period and the shed temperature, under the short seedling period condition, raising the shed temperature increased the yield and the grain population. While the long seedling period condition, raising the shed temperature caused the decline in production and grain number. Under the condition of 32℃ and 20d, the yield was the highest, the grain population was the most, the period from seeding to flowing and the whole growth were relatively short. The days from sowing to flowing and the whole growth period under the same nursery period were shortened with the increase of shed temperature, but shortened with the extend of nursery period under the same shed temperature. The optimum nursery period was obtained at different shed temperatures, which could be used as a comprehensive agrometeorological indicators to predict the suitable transplanting date at different county in Hetao irrigation area. The results provide a new way to refine the comprehensive agricultural meteorological index of suitable transplanting period.

CERES-Rice model;Nursery period;Shed temperature;Growth period;Yield

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.08.004

2016-12-13

。E-mail:lyx0427@163.com

科技部氣象行業專項“河套灌區主要農作物農業氣象預評估技術研究”(GYHY201206021);全球變化環境下作物產量的影響與適應監測評估技術(2012BAH29B03);中國氣象局省所科技創新發展專項“河套地區特色農業氣象科技支撐能力建設”(2015-2017)

劉靜(1964-),正研級高級工程師,主要從事農業氣象與生態氣象研究。E-mail:ahmd_liujing@163.com

劉靜,劉玉汐,王連喜,等. 河套灌區不同育苗期和大棚溫度對水稻生長的影響模擬[J].中國農業氣象,2017,38(8):496-506

猜你喜歡
水稻產量模型
一半模型
什么是海水稻
2022年11月份我國鋅產量同比增長2.9% 鉛產量同比增長5.6%
今年前7個月北海道魚糜產量同比減少37%
當代水產(2021年10期)2021-12-05 16:31:48
水稻種植60天就能收獲啦
軍事文摘(2021年22期)2021-11-26 00:43:51
重要模型『一線三等角』
海水稻產量測評平均產量逐年遞增
今日農業(2020年20期)2020-11-26 06:09:10
一季水稻
文苑(2020年6期)2020-06-22 08:41:52
重尾非線性自回歸模型自加權M-估計的漸近分布
水稻花
文苑(2019年22期)2019-12-07 05:29:00
主站蜘蛛池模板: 国产福利观看| 欧美伊人色综合久久天天| 亚洲第一视频免费在线| 在线亚洲小视频| 国产精品成人一区二区| 亚洲第一视频网| 九色综合伊人久久富二代| 怡红院美国分院一区二区| 2020精品极品国产色在线观看| 欧美视频在线播放观看免费福利资源| 天天色天天综合网| 大香伊人久久| 国产精品手机在线播放| 四虎国产永久在线观看| 91口爆吞精国产对白第三集| 国产无码网站在线观看| 国产极品美女在线观看| 成人av手机在线观看| 国产午夜精品鲁丝片| 日韩第九页| 波多野结衣亚洲一区| 精品成人一区二区三区电影| 国产香蕉在线| 中文字幕人成乱码熟女免费| 亚洲最新在线| 波多野结衣无码中文字幕在线观看一区二区 | 日韩精品无码免费专网站| 亚欧乱色视频网站大全| 亚洲成人www| 亚洲国产综合精品中文第一| 亚洲AV一二三区无码AV蜜桃| 亚洲精品无码日韩国产不卡| 亚洲日韩第九十九页| 久久综合伊人 六十路| 一级黄色网站在线免费看| 久久性妇女精品免费| 欧美日韩午夜| 免费看的一级毛片| 亚洲人成影院在线观看| 亚洲香蕉在线| 亚洲人成在线精品| 日韩在线播放欧美字幕| 在线视频一区二区三区不卡| 毛片久久网站小视频| 欧美在线视频不卡第一页| 国产自在线播放| 亚洲成人黄色在线观看| 在线亚洲精品福利网址导航| 久久综合结合久久狠狠狠97色| 久久精品人人做人人综合试看| 无码中文字幕精品推荐| 亚洲精品动漫| 中文字幕无线码一区| 波多野结衣中文字幕久久| 91精品啪在线观看国产60岁| 色网站免费在线观看| 国产福利小视频高清在线观看| 国产精品成人一区二区| 久久久久免费精品国产| 国产va免费精品观看| 日韩精品一区二区三区中文无码| 国产免费久久精品99re不卡| 国产簧片免费在线播放| 亚洲日韩Av中文字幕无码| 欧美中文一区| 九九线精品视频在线观看| 最新亚洲av女人的天堂| 国产精品99久久久久久董美香| 国产高清不卡| 91在线丝袜| 国产亚洲精品自在久久不卡| 亚洲成肉网| 久久婷婷六月| 日韩欧美91| 午夜无码一区二区三区在线app| 亚洲乱伦视频| 在线精品亚洲国产| www.精品国产| 亚洲资源站av无码网址| 在线观看欧美国产| 最近最新中文字幕在线第一页| 中字无码精油按摩中出视频|