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灌溉量和氮肥增效剂对夏玉米产量及水肥利用的影响
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作者 张俊 王小昌 +3 位作者 崔晓路 李澳旗 赵璐 胡田田 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期123-132,168,共11页
为探究水分和氮肥增效剂对夏玉米生长及水肥利用的综合影响,通过设置40 mm(W1)和60 mm(W2)两个灌水水平下不施氮肥(N0)、施用氮肥(U)、氮肥+硝化抑制剂(U+DCD)、氮肥+脲酶抑制剂(U+NBPT)、氮肥+双效抑制剂(U+N+D)5种氮肥施用措施,开展... 为探究水分和氮肥增效剂对夏玉米生长及水肥利用的综合影响,通过设置40 mm(W1)和60 mm(W2)两个灌水水平下不施氮肥(N0)、施用氮肥(U)、氮肥+硝化抑制剂(U+DCD)、氮肥+脲酶抑制剂(U+NBPT)、氮肥+双效抑制剂(U+N+D)5种氮肥施用措施,开展夏玉米田间试验。结果表明:相较于施用氮肥处理,氮肥配施增效剂可以显著提高夏玉米产量、成熟期地上生物量、净收益、水分利用效率和氮肥偏生产力,增幅分别为5.92%~13.82%、5.85%~18.07%、11.12%~24.30%、12.35%~41.83%和5.93%~13.80%,其中氮肥配施双效抑制剂效果较优;氮肥配施脲酶抑制剂和双效抑制剂可以降低夏玉米农田土壤氨挥发累积量和成熟期土壤硝态氮残留量,前者效果最优。相比于W1,W2水平下氮肥配施双效抑制剂处理玉米产量、成熟期地上生物量、净收益、水分利用效率和氮肥偏生产力分别提高10.54%、15.51%、19.40%、20.31%和27.36%;氮肥配施脲酶抑制剂处理农田土壤氨挥发累积量和硝态氮残留量分别降低11.33%和48.46%。综合考虑夏玉米施肥灌水方案的经济效益、环境效益、水肥利用效率和玉米植株生长,构建模糊综合评价体系,得到最优处理为灌水量60 mm下氮肥配施双效抑制剂。 展开更多
关键词 灌溉量 氮肥增效剂 土壤氨挥发 土壤硝态氮残留 夏玉米产量 水肥利用
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不同灌水量下尿素添加适宜氮肥增效剂促进夏玉米灌浆增产
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作者 李澳旗 张俊 +3 位作者 崔晓路 赵璐 刘杰 胡田田 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第16期99-110,共12页
为揭示不同灌水水平和氮肥增效剂类型对夏玉米籽粒灌浆过程的影响规律,以郑单958品种为研究对象,采用裂区设计,主区设置2个灌水水平:40 mm(W1)、60 mm(W2);副区在单施尿素(U)的基础上添加不同类型氮肥增效剂:脲酶抑制剂(NBPT)、硝化抑制... 为揭示不同灌水水平和氮肥增效剂类型对夏玉米籽粒灌浆过程的影响规律,以郑单958品种为研究对象,采用裂区设计,主区设置2个灌水水平:40 mm(W1)、60 mm(W2);副区在单施尿素(U)的基础上添加不同类型氮肥增效剂:脲酶抑制剂(NBPT)、硝化抑制剂(DCD)、双效抑制剂(NBPT+DCD),采用Richards方程模拟夏玉米籽粒灌浆过程,研究不同灌水水平和氮肥增效剂类型对夏玉米各灌浆特征参数的调控效应,同时分析不同处理对夏玉米干物质转运和产量形成的影响。结果表明,3种氮肥增效剂下夏玉米的籽粒产量均显著高于U,DCD和NBPT+DCD的效果优于NBPT;增加灌水量至60 mm,可使氮肥增效剂的增产效果增强,NBPT、DCD和NBPT+DCD的产量分别提高了6.55%、5.36%和10.53%。NBPT、DCD和NBPT+DCD的转运率分别比U增大23.42%、19.58%和45.33%;两个灌水水平下的转运率无显著差异。Richards模型能较好地模拟夏玉米籽粒灌浆动态过程,拟合方程决定系数均在0.99以上。W2较W1水平显著延长了夏玉米总灌浆期持续时间,且延长了灌浆快增期和缓增期的灌浆时间,显著提高了缓增期的灌浆速率。3种氮肥增效剂均可提高夏玉米平均灌浆速率,且NBPT+DCD和DCD提高了灌浆快增期的灌浆速率。不同氮肥增效剂在不同灌水水平下效果不同。W2水平下,DCD能提高籽粒灌浆起始生长势,其总灌浆期持续时间延长且优化了3个灌浆阶段的时长比例,平均灌浆速率较高,达0.828 g/d,是该研究中灌水水平和氮肥增效剂类型的最佳组合,研究可为关中地区氮肥增效剂的合理施用提供理论依据。 展开更多
关键词 灌溉 肥 尿素 夏玉米 氮肥增效剂 灌浆 Richards模型
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无人机多光谱数据可靠性分析与冬小麦产量估算研究
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作者 胡田田 赵璐 +3 位作者 崔晓路 张俊 李澳旗 王小昌 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期217-225,共9页
无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感... 无人机多光谱遥感用于冬小麦产量预测中捕获的数据准确性不高,为指导田块尺度下冬小麦产量的精准预测,需构建高精度的冬小麦产量估算模型。本研究利用校正后的近地面高光谱数据(Field-Spec 3型野外光谱仪获取)验证低空无人机多光谱遥感数据(大疆精灵4型多光谱相机获取),将通过无人机多光谱影像计算的植被指数与经验统计方法结合,采用一元回归和多元线性回归分别对抽穗期、开花期和灌浆期冬小麦进行基于单一植被指数和多植被指数组合的产量估算,其中多植被指数包括归一化差异植被指数(NDVI)、优化的土壤调节植被指数(OSAVI)、绿色归一化差值植被指数(GNDVI)、叶片叶绿素指数(LCI)和归一化差异红色边缘指数(NDRE)。结果表明,基于单一植被指数的冬小麦估产模型,一元二次回归模型精度最高,而基于5种植被指数的多元线性回归模型在3个生育时期的拟合效果均优于单植被指数模型。一元或多元回归模型在抽穗期的拟合效果最好。冬小麦基于GNDVI指数的一元二次回归估产模型建模集的决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)分别为0.69、428.91 kg/hm^(2),验证集的R^(2)、RMSE、相对均方根误差(RRMSE)分别为0.76、418.14 kg/hm^(2)、11.56%。基于5种植被指数组合的多元线性回归估产模型建模集的R^(2)、RMSE分别为0.80、340.14 kg/hm^(2),验证集的R^(2)、RMSE、RRMSE分别为0.69、466.75 kg/hm^(2)、12.90%。综上所述,大疆精灵4型多光谱相机捕获的数据在估算冬小麦产量方面具有广阔的应用前景;冬小麦产量估算的最适模型为基于抽穗期多植被指数组合建立的多元线性回归模型。 展开更多
关键词 冬小麦 估产模型 植被指数 无人机多光谱 野外光谱仪 多元线性回归
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