摘要:针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM (I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型.

摘要:为探明麦田氧化亚氮(N2O)排放对二氧化碳(CO2)浓度缓增与氮肥减施的响应,选用扬麦22为试验材料,基于开顶式气室(OTC)构成的CO2浓度自动控制平台开展田间试验.在环境大气CO2浓度(AC,对照)的基础上设置CO2浓度缓增处理(EC,自2016—2017年冬小麦生长季起在AC基础上逐年增加40 μmol·mol-1,至2018—2019年生长季CO2浓度比AC高120 μmol·mol-1);在常规施氮量(N1,25 g·m-2)基础上设置氮肥减施处理(N2,15 g·m-2).使用静态暗箱-气相色谱法进行冬小麦田N2O的气样采集与通量测定.结果表明:冬小麦生育期内,不同CO2浓度与氮肥水平下冬小麦田N2O通量生长季变化较为一致,整体均呈现波动下降特征;AC处理下,与N1处理相比,N2处理使得N2O累积排放量显著降低45.2%(P=0.004),EC处理下,不同氮肥水平对冬小麦田N2O排放无显著影响;在冬小麦孕穗至乳熟期时,氮肥减施处理对麦田N2O排放的影响较为明显;CO2浓度缓增与氮肥减施共同作用时,施氮量是影响麦田N2O排放量的主要因素.

摘要:为研究大气CO2浓度缓增对冬小麦（Triticum aestivum）土壤呼吸的影响，基于开顶式气室组成的CO2浓度自动调控平台，在2017—2019年开展了两季冬小麦CO2浓度缓增试验.每季试验在背景大气CO2浓度基础上（CK，对照），均设置了CO2浓度缓增处理（C80和C120，即从2016年起逐年增加40 μmol·mol-1，至2017—2018年和2018—2019年冬小麦生长季CO2浓度分别为CK+80 μmol·mol-1和CK+120 μmol·mol-1）.采用静态暗箱-气相色谱法测定土壤呼吸速率.结果表明：CO2浓度缓增没有显著改变土壤呼吸的季节变化规律，但是会显著影响冬小麦旺盛生长期的土壤呼吸速率.在2018—2019年冬小麦抽穗-扬花期，C120处理使土壤呼吸速率显著增加50.2％（P=0.008），且使得生长季土壤碳排放显著增加25.9％（P=0.044），而在2017—2018年冬小麦生长季，与CK相比，C80处理对土壤呼吸没有显著影响.土壤呼吸与土壤温度呈指数正相关，与CK相比，CO2浓度缓增降低了土壤呼吸对温度的敏感性.研究表明，CO2浓度缓增120 μmol·mol-1增加了冬小麦生长季土壤碳排放.

摘要:为探明奶牛粪沼液连续施用对耕层土壤团聚体及有机碳活性的影响,本研究以小麦-玉米轮作体系为研究对象,进行了2年奶牛粪沼液连续施用的田间小区试验,分析了沼液施用后表层(0~10 cm)和亚表层(10~20 cm)土壤水稳性团聚体及其总有机碳与各活性组分含量的变化特征.研究发现:施用沼液后土壤团聚体稳定性显著(P<0.05)增加,土壤小团聚体有向大团聚体演化的趋势,且沼液施用量越大,耕层土壤中大团聚体增加越多;施用沼液后耕层土壤碳库存分别比施用化肥的处理增加25.9%~35.2%,高活性有机碳的变化对土壤碳库的影响最大;施用沼液会通过活性碳的输入提升耕层土壤碳库活度,且亚表层土壤碳库活度对外源有机物的输入更加敏感,大团聚体中活性较高有机碳增加是主要驱动因子.

摘要:为研究不同CO2浓度和施氮量对麦田CO2净通量的影响,利用开顶式气室(OTC)组成的CO2浓度自动调控平台模拟CO2浓度升高环境.以冬小麦为试验材料,设置CK (对照,环境大气CO2浓度)、C1(CO2浓度比CK增加120 μmol·mol-1)和C2(CO2浓度比CK增加200 μmol·mol-1)3个CO2浓度水平;施氮量设置常规施氮量(N1,25 g·m-2)和低氮(N2,15 g·m-2)2个水平.采用静态箱-高精度气体分析仪观测麦田CO2净通量.结果表明:各处理的麦田CO2净通量变化特征一致,均呈先增大后减小的趋势,在拔节期和抽穗期达到峰值.N1处理下,在整个生育期,CK、C1和C2处理的CO2累积量分别为-105.8±12.6、-123.1±11.5和-120.2±4.1 kg·hm-2.N2处理下,在整个生育期,CK、C1和C2处理的CO2累积量分别为-82.3±9.2、-95.4±7.6和-96.7±2.8 kg·hm-2;拔节期C2处理的CO2累积量比CK显著增加了31.8%(P=0.024).C1处理下,拔节期N1处理的CO2累积量显著高于N2处理55.0%(P=0.009);C2处理下,N1处理的整个生育期CO2累积量显著高于N2处理23.6%(P=0.010).各处理CO2净通量跟土壤湿度的相关关系均达到显著;N1处理下,C1和C2处理的CO2净通量跟光合有效辐射的相关关系达到显著,N2处理下,CK和C1处理的CO2净通量跟光合有效辐射的相关关系达到显著;N1处理下,C1处理的CO2净通量跟空气温度的相关关系达到显著,其余处理未达到显著.本研究表明:在小麦的拔节期和抽穗期,相比于CO2浓度升高,施氮量对麦田CO2净通量的影响更为显著;CO2浓度升高与施氮量对麦田CO2净通量的影响没有显著的交互作用.

摘要:利用河南省24个地面气象站1961-2009年逐日降水和气温资料计算SPEI(标准化降水蒸散指数),并按照SPEI的标准界值将干旱强度划分为轻度干旱、中度干旱和极端干旱.根据河南省冬小麦的生长特点将小麦生育期划分为生育前期、分蘖期和返青-抽穗-成熟期.采用Meteoinfo软件、Morlet小波分析方法、线性回归研究不同生育期干旱变化趋势、覆盖范围、发生频率、周期及空间分布,结果表明,冬小麦各个生育阶段均出现过不同程度的干旱,只是不同地区、不同年份发生的频率和强度不同,但各阶段均存在着轻度干旱发生的概率最大,而极端干旱发生的概率最小的特点.驻马店地区在各阶段发生干旱的概率都较大.对河南省冬小麦全生育期的SPEI分析表明,全生育期干旱出现概率的极值中心有显著的10 a左右的周期变化特征,近年来干旱指数呈逐渐增大的趋势.