江蘇小麥倒伏影響因子效應(yīng)分析及倒伏減產(chǎn)高光譜估測.pdf

1、江蘇省小麥生產(chǎn)水平近10年來處于快速發(fā)展期，單位面積產(chǎn)量由2004年的4500kg/hm2左右已增加至2015年的5400kg/hm2左右，已成為我國小麥的高產(chǎn)省之一。然而小麥高產(chǎn)與倒伏的矛盾已成為小麥單產(chǎn)繼續(xù)增加的制約因素，小麥生產(chǎn)迫切需要小麥育種和栽培專家明確提出并示范推廣合理的抗倒品種和預(yù)防小麥倒伏的措施，并適時、快速、有效地估測出倒伏減產(chǎn)損失，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全服務(wù)。為合理評價不同因子對小麥倒伏的影響效應(yīng)，本研究通過分析江蘇省作物栽

2、培技術(shù)指導(dǎo)站提供的2004～2014年小麥生產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并結(jié)合對常州、蘇州、南京、南通、徐州等9個市31個縣（市）500位種麥農(nóng)戶的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)整理分析以期得出影響小麥倒伏的原因及其作用大小，進而提出能夠減少倒伏發(fā)生的相關(guān)對策及建議;同時，利用高光譜遙感技術(shù)，以光明麥1號、揚輻麥5號和揚麥20為材料，研究小麥不同時期倒伏群體的光譜參量與倒伏級別、產(chǎn)量及其構(gòu)成因素間的相關(guān)性，建立能夠快速、有效估測倒伏小麥產(chǎn)量及嚴重度的數(shù)學(xué)模型，

3、為今后農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險特別是小麥倒伏保險服務(wù)提供有力的判斷依據(jù)。主要研究結(jié)果如下:
　　1、江蘇省近11年來有10個小麥生產(chǎn)年度發(fā)生倒伏，發(fā)生頻率為90.9％，2012～2014年每年小麥倒伏的面積均超過10萬hm2，但倒伏嚴重度因年度間氣象條件不同而存在差異。
　　2、問卷調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，品種的抗倒性能、播種量（基本苗）過大、肥料施用不當以及小麥生育后期的災(zāi)害性天氣，都是造成小麥倒伏的重要因素。為綜合評價各因子影響作用高低，

4、引入“因子影響指數(shù)”的概念，并結(jié)合不同因子在第一、二位次出現(xiàn)的概率，對倒伏影響因子效應(yīng)進行評價。其中，品種與播種量，兩因素的因子影響指數(shù)均在0.5以上，且在前兩位次出現(xiàn)的概率之和相對較高，均超過50％，遠高于其它因素，屬于關(guān)鍵影響因子;返青肥和開花后天氣，這兩個因子的影響指數(shù)在0.2～0.5范圍內(nèi)，且在前兩位次出現(xiàn)的概率之和在10％以上，屬于主要影響因子;拔節(jié)肥、春季天氣、紋枯病、播期及播種方式，對倒伏有一定的影響，因子影響指數(shù)在0.1

5、～0.2范圍內(nèi)，且在前兩位次出現(xiàn)的概率之和在5％以上，屬于次要影響因子;其余因素如漬害、草害、基肥、冬前冬季天氣及凍害對倒伏也有一定的影響，因子影響指數(shù)在0.1以下，且在前兩位次出現(xiàn)的概率在5％以下，屬于一般影響因子。
　　3、采用光譜儀測定倒伏前后的冠層光譜反射率，結(jié)果可以看出，小麥倒伏后冠層光譜反射率增加，可見光波段550nm附近出現(xiàn)1個波峰，670nm附近出現(xiàn)1個波谷;近紅外波段1000nm處出現(xiàn)1個較明顯的波動，呈現(xiàn)2個波

6、谷，1個波峰。同一倒伏級別下，倒伏時期不同，光譜反射率曲線存在差異，可見光波段乳熟末期冠層反射率高于開花期光譜反射率，而近紅外波段恰好相反;在同一倒伏時期，倒伏級別越高，光譜反射率越大。倒伏級別與冠層光譜反射率的相關(guān)系數(shù)于760nm處達最大（r=0.968**），并且以此構(gòu)建的預(yù)測模型，能夠有效評估春性小麥倒伏嚴重度。
　　4、不同級別倒伏對小麥千粒重和產(chǎn)量的影響均達顯著水平(P＜0.05)，隨倒伏級別的增加，千粒重和產(chǎn)量均呈降低

7、趨勢，二者最高降幅分別為10.72％和17.69％。對倒伏小麥產(chǎn)量與冠層光譜反射率進行相關(guān)分析，在350-690nm波段，相關(guān)系數(shù)隨波長的增加總體呈下降趨勢;在690-760nm波段，相關(guān)系數(shù)呈上升趨勢，在764nm處，相關(guān)系數(shù)絕對值達最大，為0.734。千粒重與DVI570，670的相關(guān)系數(shù)值最好，產(chǎn)量與DV1764,407的相關(guān)性最好，且都通過了0.01水平檢驗。利用植被指數(shù)-千粒重-產(chǎn)量構(gòu)建的反演模型，可提高模型預(yù)測精度，與單因子

8、植被指數(shù)-產(chǎn)量模型、多因子植被指數(shù)-產(chǎn)量模型相比，能更好地反演不同倒伏程度的小麥產(chǎn)量。
　　5、依據(jù)問卷調(diào)查結(jié)果，采用因子影響指數(shù)評價指標，并結(jié)合不同因子在第一、二位次出現(xiàn)的概率，對防治倒伏的各項措施進行調(diào)控等級劃分，明確選用抗病品種、合理基本苗這兩項措施屬于關(guān)鍵調(diào)控因子;其次是施拔節(jié)肥、防紋枯病這兩項措施，屬于重要調(diào)控因子;開溝排漬、機條播、適宜播期以及控制基肥、孕穗肥的施用量，這些措施對倒伏有一定的調(diào)控作用，屬于一般調(diào)控因子;

9、而其余措施如除草、施用返青肥、治蟲等方式，對倒伏也有一定的調(diào)控作用，屬于弱調(diào)控因子。同時，合理的化控措施屬于潛在調(diào)控因子。
　　6、基于以上研究結(jié)果，提出了生產(chǎn)上減輕倒伏發(fā)生的有效對策:策略上，變“被動應(yīng)對”為“主動應(yīng)對”;途徑上，變“單一技術(shù)應(yīng)用”為“綜合協(xié)同防控”;技術(shù)上，變“常規(guī)措施集成”為“常規(guī)措施和物化方法結(jié)合”;政策上，變“農(nóng)民自主應(yīng)對”為“農(nóng)業(yè)保險保障”。具體而言:首先是應(yīng)向農(nóng)民推介優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)抗逆性好的品種;其次是控制