一、油菜蕾薹期的田间管理（论文文献综述）
崔小涛[1]（2021）在《油菜叶片叶绿素含量高光谱估算研究》文中认为本研究以西北地区油菜作物为对象,通过三年田间试验和叶片光谱和叶绿素含量观测,分析比较不同年份不同生育期油菜的反射波谱特性及其叶绿素含量变化规律,探讨叶片光谱反射率与叶绿素含量的相关性,选择常用且物理意义明确的光谱参数,构建预测叶绿素含量的遥感反演模型,经过MLSR、PLSR和BP三种模型的比较验证和精度检验以及BP、MLSR-BP和MLSR-GA-BP的对比,得出以下结论:（1）油菜叶绿素含量平均值从苗期到成熟期呈现下降趋势,除2018年外四个生育期SPAD值均彼此表现出显着差异,2018年苗期SPAD值与其他三个生育期表现出显着差异,成熟期SPAD值与其他三个生育期表现出显着差异,蕾薹期和开花期SPAD值无显着差异。（2）油菜各个生育期光谱反射率总体形状趋势一致,在400 nm-500 nm,形成一个吸收谷;在600 nm-700 nm,形成第二个吸收谷,而在550 nm则形成较强的反射峰,在670 nm-780 nm反射率急剧上升;在780 nm-1000 nm形成了持续的高反射率平台。在绿峰区域,苗期、蕾薹期、开花期、成熟期光谱反射率呈现上升趋势。油菜不同SPAD含量的叶片对应的高光谱反射率曲线形状一致,在可见光波段,随着SPAD含量的增大,光谱反射率变小。在近红外波段,随着SPAD含量的增大,反射率则同步增大。（3）不同生育期油菜叶片SPAD值与原始光谱反射率相关性趋势均一致,随着波长变化,表现出4个拐点,其中3个的位置均在550 nm、670 nm和710 nm附近;在550 nm和710 nm负相关系数达到峰值;油菜叶片SPAD值与原始光谱反射率在0.01和0.05水平上显着相关的波长基本上位于三边光谱波段和近红外波段上。（4）通过分析31种光谱参数与叶片叶绿素含量的相关性,选取各生育期相关性均较大的光谱参数参与建模,2017年-2019年具体参与建模的光谱参数个数分别是7个、5个、7个。从达到显着水平的光谱参数数量来看,多年试验在苗期和成熟期油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性较好;在蕾薹期和开花期,2018年相关性最差,2017年和2019年相关性相当,均较好。从光谱参数相关性最大值来看,最好是2019年,相关系数最大值0.908（VOG2和MTCI）居首位;2017年相关系数最大值0.849（VOG2和VOG3）次之;最差是2018年,相关系数最大值0.839（VOG2）。（5）不同油菜叶绿素含量估算模型经过精度检验和验证,BP神经网络模型最优,其次是偏最小二乘回归模型,多元线性逐步回归模型最差。所建模型的拟合性均达到极显着水平。2017年BP神经网络模型的建模R2在四个生育期分别是0.917、0.925、0.947、0.827,验证R2分别达到0.864、0.803、0.927、0.811;2018年BP神经网络模型的建模R2在四个生育期分别是0.826、0.523、0.799、0.901,验证R2分别达到0.803、0.535、0.667、0.874;2019年BP神经网络模型的建模R2在四个生育期分别是0.816、0.906、0.852、0.862,验证R2分别达到0.785、0.889、0.735、0.859。分别用3年油菜数据以按分层抽样法和任意两年组合为建模集、另一年为验证集4种方式建模,其结果也表明BP神经网络模型最优,其次是偏最小二乘回归模型,多元线性逐步回归模型最差。（6）以2019年数据为基础,建立的BP、MLSR-BP和MLSR-GA-BP三种模型,所建模型的拟合性均达到极显着水平,前三个生育期模型效果规律是BP优于MLSR-GA-BP优于MLSR-BP,2019年成熟期模型效果规律是MLSR-GA-BP优于BP优于MLSR-BP。
袁波[2]（2020）在《稻油轮作系统不同种植模式对水稻和油菜生长发育和周年产量的影响》文中研究指明稻油轮作种植模式作为我国长江中下游地区主要轮作种植模式,是确保我国粮油安全的重要措施。与传统的稻油移栽种植模式相比,稻油直播种植模式是一种更加轻简化的轮作种植模式,具有保证产量、省工、省水等优点。然而,前人就不同的直播稻油轮作模式与传统的移栽稻油轮作模式之间的比较还缺乏系统的研究,因此本试验设置六种不同稻油轮作种植模式:旱直播水稻—直播油菜轮作模式（DDSR-DSO）、旱直播水稻—移栽油菜轮作模式（DDSR-TPO）、湿直播水稻—直播油菜轮作模式（WDSR-DSO）、湿直播水稻—移栽油菜轮作模式（WDSR-TPO）、移栽水稻—直播油菜轮作模式（TTR-DSO）、移栽水稻—移栽油菜轮作模式（TTR-TPO）。旨在:（1）探究稻油轮作系统中不同种植模式下水稻、油菜的产量与资源利用效率的差异;（2）探讨长江中下游地区稻油轮作模式中水稻和油菜的高效栽培技术模式,为长江中下游地区稻油轮作生产提供理论支持,从而更好的指导水稻、油菜生产。主要研究结果如下:1、WDSR产量最高,且显着高于TTR和DDSR,主要由于WDSR具有较高的单位面积总颖花数;而TTR和DDSR之间无显着产量差异。2、DDSR-DSO模式下油菜产量最高,在2019年和2020年分别为3.70 t/ha和3.42t/ha,显着高于WDSR-DSO和TTR-DSO轮作模式下的油菜产量;而DDSR-TPO,WDSR-TPO和TTR-TPO种植模式下的油菜产量无显着差异。3、WDSR-DSO和WDSR-TPO模式的周年产量最高,且显着高于TTR-TPO和TTRDSO;但与DDSR-DSO和DDSR-TPO的周年产量无显着差异。4、不同稻油轮作模式之间的周年水分消耗量总体表现为WDSR-DSO和WDSRTPO>TTR-DSO和TTR-TPO>DDSR-DSO和DDSR-TPO,主要是由于不同轮作模式在水稻季灌溉次数、灌溉量和整地过程中水分消耗量的差异造成的,且两年内表现一致。5、DDSR-DSO和DDSR-TPO轮作模式的WUE均显着高于其他轮作模式,且两年之间表现一致。其中,水稻季的WUE表现为DDSR显着高于WDSR和TTR,且分别比TTR和WDSR高出51.9%和45.9%;而WDSR和TTR之间无显着差异。而油菜季的WUE总体表现为TPR显着高于DSR;其中,DDSR-DSO模式下油菜季的WUE要显着高于WDSR-DSO和TTR-DSO;而DDSR-TPO,WDSR-TPO和TTRTPO三种轮作模式的油菜季WUE无显着差异。6、不同稻油轮作模式之间的经济效益表现为DDSR-DSO经济效益最高,其次为DDSR-TPO、WDSR-DSO和WDSR-TPO,而TTR-DSO和TTR-TPO经济效益最低。其中,DDSR-DSO和DDSR-TPO的经济效益均显着高于TTR-TPO稻油轮作模式,且分别比TTR-TPO平均提高了15.2%和8.7%;而DDSR-DSO和DDSR-TPO高的经济效益与其人工和灌溉投入较少有关。结论:鉴于DDSR-DSO经济效益和水分利用率高,水分消耗量少和周年产量相对较高,是一种适宜在干旱缺水,降雨较少的地区的高产高效的稻油轮作模式。而与TTR-TPO相比,WDSR-DSO和WDSR-TPO周年产量和经济效益均相对较高,但其水分消耗量大,因此,可作为降雨量充足地区的一种稻油轮作模式。
陈松林[3]（2020）在《长江流域冬油菜适宜密植关键株型指标及参数研究》文中提出为探究不同株型结构的油菜材料在不同密度条件下的产量变化规律,以及不同密度条件下,各株型材料的关键株型参数的变化规律及其对产量的影响,采用裂区试验设计,以3个种植密度作为主区（D2:3×105株/hm2、D3:4.5×105株/hm2、D4:6×105株/hm2）,12个具有较大株型差异的材料（来源于自然群体及DH系的12个材料,分别为1:Sophia、2:Chuanyou20、3:N69、4:N34、5:Zhongshuang12、6:WH-81、7:N35、8:N157、9:Erake、10:11-9-704、11:N14、12:N91）作为副区,于2018-2019、2019-2020两年在华中农业大学试验基地进行田间小区试验,研究株型参数在不同密度下的响应规律,并采用方差分析、主成分分析、路径分析等统计方法,探讨密植条件下不同株型结构的油菜群体产量与株型结构参数的关系,以期为密植条件下适宜油菜品种的选育及推广应用提供参考。主要研究结果如下:1、密植条件下不同株型结构的油菜产量变化规律。1)12个不同株型材料随密度变化产量趋势不同。其中,1、4、5、10号材料在3×105～6×105株/hm2密度间随密度增加产量呈逐渐下降趋势;3、6、7、8、9、11、12号材料在3×105～6×105株/hm2密度间随密度增加产量呈先增加后下降的波峰曲线变化,在4.5×105株/hm2密度下达峰值;较特殊的是2号材料,在3×105～6×105株/hm2密度间随密度增加产量呈逐渐上升趋势。就产量构成而言,供试的12个油菜材料的群体角果数的变化趋势与大田产量较一致;单株角果数均随密度的增加呈逐渐下降的趋势;1、3、5材料每角粒数呈下降趋势,6、11呈波峰曲线变化,其余材料变化不显着;千粒重随密度增加变化并不显着。2)将不同株型材料在不同密度条件下的产量进行了低产、中产及高产聚类,发现高产群体在大部分为4.5×105株/hm2密度条件下,均具有较高的角果数、每角粒数和千粒重。在中等肥力地块,高产群体的产量可达2951.7～3193.2kg/hm2,在4.5×105株/hm2密度条件下,单株角果数为166.0～244.5,每角粒数为11.4～14.9,千粒重为2.9～3.6g;在高肥力地块,高产群体的产量可达到3671.0～4471.9kg/hm2,在4.5×105株/hm2密度条件下,单株角果数为225.1～282.6,每角粒数为11.4～13.0,千粒重为3.4～3.7g。3)进一步分析表明,不同株型材料的高产群体均具有较高的分枝层厚度、分枝数、分枝粗、分枝角果数上下部差值,较粗的果身及较大表面积的角果,较小的角果着生角度。这些指标可以作为筛选高产群体的关键农艺指标。在中肥力地块,高产群体的分枝层厚度为72.1～81.8cm,分枝数为6～7,整株平均分枝粗为3.17～3.84mm,分枝角果数上下部差值为24.6～40.1,果身粗为3.96～5.17mm,单个角果表面积为292.7～442.9mm2,角果与主茎角度为39.8～62.9°;在高肥力地块,高产群体的分枝层厚度为84.1～96.2cm,分枝数为6～8,整株平均分枝粗为3.23～3.51mm,分枝角果数上下部差值为42.2～66.3,果身粗为4.41～5.23mm,单个角果表面积为334.6～454.3mm2,角果与主茎角度为35.1～47.5°。2、本试验中,2号材料为高产耐密材料。以5号不耐密材料为对照,2号高产耐密材料表现为高密条件下分枝层较厚,其原因是节间长随密度变化较不显着,没有加剧分枝重叠现象;2号高产耐密材料在高密条件下分枝粗较粗且分枝角果数上下部差值较大的原因是分枝层中上部分枝粗变化幅度较小,随密度增加中上部分枝角度逐渐减小,对分枝生长影响较小,最终使中上部分枝角果数变化幅度较小;2号高产耐密材料在高密条件下具有较粗的果身及较大表面积的角果,较小的角果着生角度的原因是随着密度增加角果形态变化不显着,使得高密条件下角果保持较大较粗的形态,且随着密度增加角果着生角度显着减小,使得高密条件下角果结构更为紧凑。3、关键农艺指标的遗传效应差异。双列杂交试验表明,单株角果数、每角粒数、千粒重、单株产量等关键产量构成指标,分枝层厚度、分枝数等关键农艺指标一般配合力（GCA）、特殊配合力（SCA）、反交效应（REC）均具有显着性差异。部分关键农艺指标的广义遗传力排序为:千粒重>分枝层厚度>每角粒数>分枝数>单株角果数>单株产量;显性遗传方差占比排序为:单株产量>分枝层厚度>千粒重>每角粒数>单株角果数>分枝数。分枝层厚度较每角粒数与单株角果数具有更高的广义遗传力及显性遗传效应,分枝数的广义遗传力及显性遗传效应较低。
黄天忠[4]（2020）在《不同油茶间作模式的土壤特性和光合生理及效益比较研究》文中研究指明为了集约利用土地资源和提高单位土地面积产出率,提升农林复合种植一体化水平,在油茶林地采用不同作物进行间作是很有必要的。因此,本试验于2018年-2019年在贵州省务川县油茶种植基地探究了间作和单作模式对作物的农艺性状、小气候指标、土壤环境、光合生理、干物质积累以及经济效益的影响,为油茶林地合理间作提供一定的参考依据。其主要研究结果如下:1.与单作模式相比,各间作模式有效降低了林内气温,同时提高了林内空气相对湿度。在14:00和16:00,天门冬间作模式下的空气温度显着低于天门冬单作,且分别降低了5.60%和6.22%,同时,白菜间作模式下的气温较白菜单作降低了5.65%和5.73%;油菜间作模式的气温较单作显着降低了5.17%和4.08%;马铃薯间作模式的空气相对湿度较单作显着提高了5.31%和6.18%,在13:00和14:00,马铃薯间作模式的光照强度显着低于单作,且分别降低了4.67%和4.55%。2.各处理土壤容重随着土层深度的增加而增大,但土壤毛管孔隙度和总孔隙度随土层深度的增加而减小。各作物间作和单作模式的土壤pH差异不显着。在生育中期,间作和单作模式下油菜的土壤有机质含量较CK显着增加了6.84%和6.13%。在苗期和成熟期,各作物间作和单作模式下土壤全氮、全磷和全钾较CK差异不显着;在成熟期,天门冬间作和单作模式下的碱解氮含量较CK分别增加了8.77%和9.49%;白菜间作和单作模式的速效钾含量较CK显着增加了9.02%和11.03%。在各作物生育中期,天门冬、马铃薯、油菜和白菜间作模式下的S-SC较CK分别提高了29.97%、35.65%、30.93%和19.72%;各作物间作和单作模式下的细菌数量均显着高于CK,其中,天门冬间作和单作模式的细菌数量较CK分别增加了58.87%和52.57%,马铃薯间作模式的细菌数量达到了8.26（×106CFU/g）,较CK显着增加了92.99%。在成熟期,白菜间作和单作模式的放线菌数量较CK显着增加了46.93%和44.96%。3.间作和单作模式对油菜的净光合速率和蒸腾速率影响较大。油菜间作模式在10:00和16:00的净光合速率显着低于油菜单作,且分别降低了23.46%和24.58%。油菜间作模式在11:00和14:00的蒸腾速率显着低于油菜单作,且分别降低了14.89%和8.41%。研究表明,间作和单作模式对马铃薯的胞间CO2浓度影响较大,马铃薯间作模式在10:00和15:00的胞间CO2浓度显着小于马铃薯单作,分别减小了13.40%和12.81%。总体来说,各作物单作模式下的净光合速率、蒸腾速率和胞间CO2浓度均不同程度高于间作模式。由回归方程可知,影响油菜和马铃薯净光合速率的主要因子是光照强度和气温,而白菜净光合速率的主要影响因子为光照强度。间作和单作模式对马铃薯和油菜的株高、LAI和SPAD值影响显着。在马铃薯成熟期,间作模式下的株高较马铃薯单作显着降低3.13%;在马铃薯淀粉积累期,间作模式的LAI和SPAD值较单作显着降低15.21%和3.36%。同时,在油菜终花期和成熟期间作模式下的株高显着低于单作;油菜蕾薹期和初花期间作模式下的LAI显着低于油菜单作,初花期和终花期间作模式的SPAD值较油菜单作显着降低了6.45%和4.42%。另外,在白菜结球期,间作模式的株高显着低于白菜单作,且间作模式下白菜莲座期和结球期的SPAD值较单作分别降低6.67%和4.68%;天门冬在移栽后335d,天门冬间作模式的根茎粗和株高较单作显着降低了5.25%和5.68%。4.不同种植模式对植株干物质和养分积累量的影响,结果表明:油菜终花期和成熟期间作模式的地上部干物质较单作显着减少了10.59%和11.36%,同时间作模式初花期、终花期和成熟期的根干重较单作分别减少了17.15%、9.59%和16.91%。马铃薯淀粉积累期和成熟期间作模式的茎叶干重较单作显着减少了7.85%和8.02%。在白菜结球期,间作模式地上部干物质较单作分别减少了4.07%。天门冬在移栽后240d和300d,间作模式的地上部干物质较单作显着减少了5.80%和6.52%。同时各作物成熟期全磷积累量差异不显着;间作和单作模式下马铃薯地上部的全氮积累量显着高于地下部,且分别增加了78.95%和72.54%。5.不同间作模式的土地当量比（LER）均大于1,综合说明间作模式有效提高了单位土地面积的产出率;同时,各作物间作模式下的经济效益排序为:天门冬>白菜>马铃薯>油菜。
崔小涛,常庆瑞,屈春燕,史博太,蒋丹垚,夏利恒,王玉娜[5]（2020）在《基于高光谱和MLSR-GA-BP神经网络模型油菜叶片SPAD值遥感估算》文中提出研究旨在探究油菜叶片叶绿素含量高光谱估算方法,为快速、无损监测西北地区油菜作物叶绿素含量提供依据。以西北地区油菜作物为研究对象,通过分析油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性,筛选对SPAD敏感光谱参数,构建并比较基于光谱参数单因素模型、偏最小二乘回归模型（PLSR）和基于多元线性逐步回归遗传算法优化（GA）BP神经网络SPAD估算模型。结果表明,油菜叶片光谱曲线总体趋势一致,随叶绿素含量增加光谱反射率下降;参与建模七种光谱参数相关性均在0.770以上,在0.01水平上显着相关;在各生育期,基于多元线性逐步回归遗传算法优化BP神经网络模型为最优模型,建模R2>0.77,最大达0.91,验证R2>0.73,最大达0.92,RMSE为1.32～3.22,RE为2.50%～4.49%。基于多元线性逐步回归遗传算法优化BP神经网络模型为准确、快速估算油菜叶片SPAD值反演方法。
陈建华[6]（2020）在《盐渍化土壤改良物质对饲用油菜生长发育及品质的影响》文中提出【目的】新疆南疆地区土壤盐渍化、次生盐渍化严重,小麦单作复种技术落后,冬季畜牧养殖饲草匮乏,导致该地区耕地地力条件下降,农民土地经济效益低下,收入减少。针对该问题,本文以优质杂交油菜品种“华油杂62”为供试材料,开展不同程度盐渍化土壤油菜（饲用）种植技术研究,分析施加化肥、有机肥、石膏和聚丙烯酰胺对土壤理化特性、油菜生长发育和油菜饲用品质的影响。研究结果以期为提高新疆南疆地区耕地资源利用效率,有效缓解冬季畜牧业青贮饲草供给和麦后复播饲用油菜技术推广提供理论基础。【方法】本试验以甘蓝型油菜华油杂62号为供试材料,设置三种不同的土壤盐分含量梯度（T1:1.39、T2:4.59和T3:9.04 g/kg）,采用不同改良物质常规施肥（G1）、常规施肥+有机肥（G2）、常规施肥+石膏（G3）、常规施肥+聚丙烯酰胺（G4）以及对照（G5）进行试验。处理后测定油菜不同时期的土壤EC1:5、p H、团聚体组成、油菜含水量、株高、干物质积累量、MDA（丙二醛）、可溶性糖含量、SPAD值、抗氧化酶（SOD、POD、CAT）活性、油菜饲用品质（粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、粗纤维）,主要得出以下研究结果:【结论】（1）常规施肥与改良物质结合对土壤化学性质能够起到较好的改善作用,能够显着降低土壤中的盐分含量,土壤p H值保持在7.51到8.20之间;低盐环境下,有机肥、石膏和聚丙烯酰胺处理盐分含量降幅均在29.62%以上。中盐环境下,石膏和PAM（聚丙烯酰胺）处理盐分含量降低明显,降幅在46.11%以上。重度盐渍化土壤下,有机肥处理盐分含量降幅最高为38.14%,处理间土壤盐分含量的降低效果表现为:石膏>有机肥>PAM>常规施肥>对照。（2）常规施肥与改良物质处理在一定程度上促进了土壤中团聚体粒级间的相互转化。低盐环境下,有机肥处理土壤团聚体由小粒级（<0.25mm）向中粒级（0.25-2.00 mm）团聚体转化至51.79%。石膏及聚丙烯酰胺处理土壤团聚体由小、中粒级向大粒级转化至21.53%、22.63%。中盐环境下,土壤中团聚体粒级变化与低盐环境呈现相同的变化趋势,有机肥处理后中粒级团聚体含量为42.07%,石膏和聚丙烯酰胺处理大粒级团聚体含量分别为23.36%、18.70%。重度盐渍化土壤下表现出由大、小粒级向中粒级团聚体转变的趋势,处理间转化速率由大到小表现为:有机肥>PAM>石膏>常规施肥>对照。（3）在油菜的生长发育过程中,低盐分会对株高的产生一定的促进作用,随着盐分含量的增加,在盐分的刺激下植株的生长状态会受到抑制;改良物质处理能够促进油菜的株高以及干物质量的积累,油菜生长各个阶段不同处理间促进效果表现出显着的差异性。盛花期时,中盐环境下石膏处理株高达到最大值为114.10 cm,重度盐渍化土壤下聚丙烯酰胺处理株高达到最高为105.81 cm,油菜干物质积累量在改良物质处理间差异不显着,但显着高于对照处理。（4）改良物质处理对油菜叶绿素、丙二醛、可溶性糖含量、抗氧化酶（SOD、POD、CAT）活性影响较为显着。重度盐渍化土壤下,石膏处理油菜叶片内可溶性糖含量高于有机肥处理,PAM较有机肥、石膏处理分别下低了17.47%、22.25%,有机肥、石膏和PAM处理显着提高了叶片叶绿素含量,降低了丙二醛含量。有机肥和PAM处理能够显着提高油菜体内抗氧化酶活性,且随着土壤盐分含量的增加油菜叶片内POD、CAT活性表现出持续升高的趋势,蕾薹期时相较于对照处理POD活性提升幅度在12.47%以上,盛花期时SOD活性在土壤盐分的影响下逐渐降低,低盐、中盐环境下有机肥处理CAT活性均显着低于对照处理;石膏处理对油菜SOD、POD、CAT均有显着影响,中盐环境下石膏处理在盛花期时相较于对照处理SOD、CAT变化幅度分别为下降了17.38%和27.42%;PAM处理对油菜SOD活性影响较大,盛花期时对盐胁迫下油菜SOD活性的影响显着高于有机肥、石膏处理,重度盐渍化土壤下较对照处理SOD活性提升了32.82U/g﹒min。（5）饲料油菜花期时具有较高的蛋白质以及脂肪积累,在花期进行采收能够保证饲料的养分储备并且具有较好的适口性。饲用油菜在花期后由营养生长转变为生殖生长,蛋白质、脂肪含量的降低分别降低至7.47%、2.12%,粗纤维含量达到了最高为15.27%,植株木质化现象加重使得植株的饲用价值降低。石膏处理在中盐环境下粗蛋白含量提升了2.31%,粗脂肪含量在低盐、中盐和重盐处理下分别提升了1.36%、1.35%以及1.28%。重度盐渍化土壤下,有机肥和PAM处理的粗纤维含量分别下降了4.44%、1.11%,改良效果显着。
高开秀[7]（2020）在《冬油菜关键长势参数及产量遥感反演方法研究》文中认为油菜是我国最重要的油料作物之一,在国民经济发展中占据着举足轻重的地位,因此,实时、快速、准确地估测油菜长势,在油菜生产管理、灾害防治中显得至关重要。叶片氮浓度（Leaf Nitrogen Concentration,LNC）、地上部生物量（Above Ground Biomass,AGB）、氮素积累量（Nitrogen Accumulation,NA）、生育期（Growth Period）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）以及产量（Yield,Y）等因素可以较为准确地反映油菜生长状况与营养水平。无人机遥感技术以其操作简便、省时省力、成本较低等优势在农作物长势监测领域脱颖而出;作物生长模型以其综合考虑气象因素、土壤因素、管理参数、机理性强等优势成为近年来研究农作物长势的重要手段。本文以不同施氮水平、不同生育期的冬油菜为研究对象,分别建立了基于经验统计模型和作物生长模型的冬油菜长势参数预测模型,并以蕾薹期为例,对两种方法的预测结果进行对比分析,探讨两种方法各自的优缺点以及适用范围。围绕上述研究内容,得到的主要结论如下:基于植被指数进行冬油菜氮营养参数（LNC、AGB、NA）估计。以无人机得到的蓝、绿、红、红边、近红外五波段影像为基础,计算得到常用的12个植被指数,对比分析这12种植被指数与LNC、AGB和NA的相关性。以蕾薹期为例,利用经验统计模型进行4种传统回归模型分析（线性函数、指数函数、对数函数、多项式函数）,发现与线性方程相比,二次方程精度均有所提高（R2）,所以本研究选用二次方程模型作为最佳评估预测模型。以二次函数模型为基础,挑选R2较高且RMSE较低的8个植被指数做进一步的敏感性分析（Noise Equivalent,NE）,结果显示,红光标准值NRI1和蓝光标准值NBI对LNC、AGB、NA的变化均敏感且估计精度较高。NRI1对LNC、AGB和NA的验证集决定系数R2分别为0.94、0.99和0.96,NBI对LNC、AGB和NA的验证集决定系数R2分别为0.94、0.98和0.98,能够较为准确地估算冬油菜氮营养参数。APSIM-Canola模型中,影响冬油菜生长的主要参数包括物候参数(CTTJUV、CTTFI、CTTFL、CTTSt GF、CTTGF、VDmax、DLmin、DLmax)和生物量参数（HI、RUE、Node phyllochron、Leaf size、node＿no＿app、leaf number）两大类,考虑到每一个参数的变化都会对模拟结果产生影响,因此,调参时需要根据不同的需要选择合适的参数进行调整。通过对APSIM-Canola模型进行调参,发现APSIM-Canola模型对冬油菜生育期、LAI、生物量和产量的预测效果均较好（验证集的决定系数R2均大于0.6）,实测值与预测值的1:1关系图中所有点都均匀的分布在对角线两侧,说明APSIM-Canola模型可以用于预测冬油菜长势参数,这为冬油菜的长势监测与产量估计提供了理论依据。以蕾薹期为例,对比经验统计模型和作物生长模型对生物量的预测效果。结果发现,经验统计模型的预测效果较好,在预测值与实测值的1:1关系图中,所有散点都均匀地散落在对角线附近,NRI1预测的决定系数R2为0.86,均方根误差RMSE为587.47kg/ha,NBI预测的决定系数R2为0.92,决定系数R2为647.52kg/ha。APSIM-Canola模型的预测值稍微高于实测值,决定系数R2为0.61,均方根误差RMSE为801.93kg/ha。但是APSIM-Canola模型具有机理性强、对实际生长环境的模拟效果较好等优点,因此,在实际使用中可以根据不同需求合理选择模型。
张媛[8]（2020）在《四川盆地区油菜农业气象灾害风险评估及区划》文中认为四川作为中国重要的粮油产地,粮油供应地位突出,优势明显,2018年四川“天府菜油”行动启动,划定油菜籽保护区,将四川油菜产业纳入“10+3”农业产业体系,为四川油菜产业提质升级提供了良好契机,对油菜种植的农业环境条件将有更高的要求。因此,本文依据农业气象灾害评价“四因子论”,采用农业气象风险概率评价法和农业气象灾害风险综合评价法对四川盆地油菜主产区油菜种植面临的几种主要气象灾害进行风险评价;利用Arc GIS空间分析工具,对油菜面临的主要气象灾害进行空间分析,对各因子分布的强度和频率进行解读,以期为四川油菜种植方案的制定以及产业提质升级提供技术支撑。论文的主要结论有:（1）四川盆地区油菜致灾因子危险性西南高东北低,总体由西向东递减,其存在多个高危险性中心,如盆地西南的荥经、名山、天全、雅安,盆地东南的泸州、纳溪,以及北部的阆中、绵阳等区县。从危险性指数分布梯度来看,盆地南部地区受气象条件波动影响更大,危险性更高,成都平原区及盆地北部地区气候稳定性更强,危险性总体低于南部。（2）基于对四川油菜致灾因子危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力各因子权重结果的分析,可以明确四川油菜主产区气象条件的致灾贡献率并不高,成灾的主要原因在于油菜作物对不利气候条件的敏感性强,且集中连片式的种植格局暴露性强,这两大因素放大了气象灾害对油菜的影响。此外,区域内农业防灾减灾能力相对较弱,客观上加大了灾损。（3）四川盆地油菜主产区油菜种植风险整体偏低,高风险地区集中分布在盆地西北和南部少数个别地区;东北部的丘陵区和成都平原区油菜种植风险普遍较低;仅有个别地区存在较高风险;从侧面反映了四川油菜种植适宜性强,但御灾能力低的问题。同时,文章主要结合了气象风险概率评价法和农业气象灾害风险综合评价法,在没有获取到油菜种植分布的遥感数据的情况下,通过提取行政区质心点的属性值,对质心点进行插值,通过这个方式使按行政分区统计的属性值栅格化,能够更好的进行空间分析。
徐海霞[9]（2020）在《基于叶绿素荧光技术的油菜不同时期及叶位的氮素诊断方法研究》文中认为氮素是油菜生长需求量最大的元素,在其生长过程中进行氮素的有效监测,实行按需给肥,对油菜提质增产具有重要意义。叶绿素荧光作为光合作用最有效的探针,包含丰富的光合信息,已被广泛用于植物光合生理、生物与非生物胁迫、养分诊断等方面的研究。然而不同发生时间或不同激发原理获取的叶绿素荧光所携带的信息存在差异;同时,作物不同生长阶段氮素积累转运及外界环境的影响,也将导致光合作用对氮素胁迫响应的敏感性存在差异。鉴于此,本文以油菜为研究对象,利用连续激发式叶绿素荧光、脉冲调制式叶绿素荧光成像、多光谱荧光成像技术获取了油菜不同生长时期、不同叶位叶片的荧光信号,分析不同施氮量对叶片光合作用的影响、探究作物生长时期、叶位差异对氮素胁迫下光合作用变化规律的影响,并建立基于叶绿素荧光的最优氮素诊断方法。主要研究内容和结论详述如下:（1）研究了施氮量差异对油菜叶片光合机构的PSII光合电子传递链、实际光合效率以及吸收光能分配的影响。首次将连续激发式叶绿素荧光、脉冲调制式叶绿素荧光成像、多光谱荧光成像技术融合分析油菜氮素盈亏对光合作用的影响。研究结果表明,氮素的不足会对PSII供体侧放氧复合物（Oxygen-evolving complex,OEC）造成损伤,同时损害反应中心和受体侧,伴随着电子传递链上电子传递效率的大幅下降,叶片的实际光合效率相应减小,热耗散成为植物散发过剩光能的主要途径;而氮素的过量施氮对提高电子传递、实际光合效率的积极作用在蕾薹期的长柄叶中才有所体现。（2）探究了生长时期和叶片叶位差异对不同施氮量下油菜叶片光合性能变化规律的影响。结果显示,生长时期的差异会对荧光曲线幅值造成一定影响,主要表现为荧光曲线在苗期内会发生微弱降低,而在蕾薹期内则明显加强,如在苗期和蕾薹期下,正常施氮的短柄叶荧光曲线峰值依次为2791.72、2424.58、2173.72、3026.30。氮素缺失对光合作用产生的损伤随生长时期不断加剧,相比之下过量施氮对光合作用的影响在苗期内并不显着,至蕾薹期才有所体现。叶位差异对氮素胁迫下叶片光合性能变化规律的影响主要体现在:短柄叶和长柄叶对氮素胁迫的敏感性更高,其中长柄叶更为敏感,无柄叶对氮素胁迫的响应因作物的顶端优势而具有延迟性;但无柄叶具有较强的光合能力,其分配于光化学反应的光能较多,从而保证无柄叶的健康生长,而短柄叶和长柄叶的光合能力要弱于无柄叶,其吸收的光能更多地被用于光化学反应和荧光淬灭。（3）研究了基于连续激发式叶绿素荧光、脉冲调制式叶绿素荧光成像、多光谱荧光成像技术的油菜不同生长时期氮素亏缺诊断方法比较与评价。通过主成分分析（Principal component analysis,PCA）进行有效信息提取,再利用线性判别模型进行油菜的氮素梯度诊断,发现在油菜不同生长时期下,不同荧光技术的氮素亏缺诊断精度各有差异。基于连续激发式叶绿素荧光曲线的线性模型在苗期初期和蕾薹期具有较好的判别缺氮、正常施氮、过量施氮的能力,判别准确率分别达到86.96%和79.17%,同时,基于敏感性荧光参数的氮素诊断可在蕾薹期通过长柄叶的荧光参数值实现缺氮、正常施氮、过量施氮的有效区分;在相同样本数量下,基于慢相叶绿素荧光曲线的线性模型在苗期后期和蕾薹期具有较好的判别效果,判别准确率均达83.30%,在所测的各个生长时期中,除苗期后期有两个缺氮样本发生误判,其余所有缺氮样本均能够被准确识别,误判仍主要发生在正常施氮样本与过量施氮样本之间,因此该技术结合机器学习方法可以实现整个生长期内缺氮作物的精准判别;而基于多光谱荧光成像的参数分析法更适用于油菜的苗期氮素诊断,以无柄叶为检测目标的荧光参数RF/Ir F在苗期初期就可实现不同氮素梯度的有效区分。（4）利用基于连续激发式叶绿素荧光的油菜角果光合作用分析及其与籽粒产量和品质之间的关系。充足的氮素供应有利于提高角果的光合性能,这与已有研究结果相一致,而双低优质品种的油菜角果光合性能则相对较弱。通过基于随机森林筛选方法所获得的最优荧光参数能够对不同氮素梯度和品种的油菜角果进行有效区别,基于Fisher判别分析的氮素诊断可以将缺氮、正常施氮和过量施氮样本区分开,也可区分角果品质差异较大的ZD630、ZS758和GY605油菜品种,为农业生产中的肥料管理及优质育种工作提供了便利。同时荧光参数与籽粒产量之间的相关系数达到0.68、与籽粒芥酸含量之间的相关系数达到0.83,均显示出较强的相关关系,这说明连续激发式叶绿素荧光可实现角果期油菜籽粒的产量及品质组分含量的早期无损定量预测,为油菜籽粒的产量统计及品质分析带来极大的便利。由于脉冲调制式叶绿素荧光成像和多光谱荧光成像检测设备体积较大、对检测距离和检测时间等有严格要求,而连续激发式叶绿素荧光仪体积小、易携带、检测过程迅速,是坚实可靠的野外测量设备,因此在油菜角果光合作用的研究中仅使用了连续激发式叶绿素荧光技术。
王昆昆,刘秋霞,朱芸,李小坤,任涛,鲁剑巍,丛日环[10]（2019）在《稻草覆盖还田对直播冬油菜生长及养分积累的影响》文中研究说明【目的】冬油菜产量常受限于季节性干旱、冬季低温以及土壤肥力较低等因素。考虑到秸秆还田有培肥土壤的优势以及长江中下游地区稻草过剩的现实,通过田间试验研究稻油轮作区稻草覆盖还田对直播冬油菜生长的影响,探讨稻草整株覆盖还田对直播油菜生育期内密度、株高、根茎粗的变化特征及其对油菜产量和养分吸收量的影响。【方法】试验于2014—2015和2015—2016年在湖北省武汉市华中农业大学试验场进行,共设置4个处理,分别为:1)对照,不施肥稻草不还田（CK）;2)不施肥稻草覆盖还田（S）;3)单施化肥（NPK）;4)稻草覆盖还田配施化肥（NPK+S）。施肥处理（NPK、NPK+S）肥料用量为N 180 kg/hm2、P2O5 60 kg/hm2、K2O75 kg/hm2、硼砂15 kg/hm2。分别于油菜苗期、蕾薹期、花期、角果期和成熟期取样,测定油菜地上部生物量,氮磷钾含量和积累量,并在田间监测油菜生育期内密度、株高和根茎粗。【结果】稻草覆盖还田提高土壤最低温度0.6～1.2℃（播后95天）,降低土壤最高温度0.8～1.8℃（播后184天）,缩小土壤温度变幅2.3℃（播后95～184天）,提高土壤平均含水量8.0%～8.9%（播后48～184天）。与稻草不覆盖相比,稻草覆盖还田减少冬油菜80%以上的出苗密度;与出苗密度相比,成熟期CK、S、NPK和NPK+S处理的密度分别降低71.3%、40.3%、69.5%和32.1%,稻草还田处理的油菜生育期内密度降低幅度小于稻草不还田处理。油菜成熟期S处理的根茎粗和株高分别比CK显着提高了22.7%和8.3%,NPK+S和NPK处理株高和根茎粗无明显差异。两年结果表明,S处理的最大生物量较CK平均增加了88.6%,与NPK处理相比,NPK+S处理的地上部苗期生物量降低3.7%～27.9%,角果期生物量平均增加28.1%。CK和S处理氮、磷和钾素积累量均在蕾薹期—花期差异较大,成熟期S处理的氮、磷积累量分别较CK高28.6%～268.2%、93.3%～253.1%,两年增产率分别为218.8%和28.5%;施肥处理（NPK、NPK+S）冬油菜氮、磷和钾积累量随生育期持续增加,均在角果期达到最大值,与NPK相比,NPK+S处理分别提高成熟期油菜氮、磷和钾积累量18.1%～19.1%、23.7%～36.9%和28.3%～56.9%,两年分别增产1811和1032 kg/hm2,增产率分别达到25.6%和20.3%。【结论】稻草覆盖还田能缓解气温骤变对土壤温度的影响,保持土壤含水量,缓解土壤干旱。稻草覆盖还田前期抑制直播冬油菜的出苗密度,后期可维持冬油菜密度的稳定,同时对冬油菜的生长、生物量、产量和养分吸收量有促进作用。
二、油菜蕾薹期的田间管理（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、油菜蕾薹期的田间管理（论文提纲范文）
（1）油菜叶片叶绿素含量高光谱估算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 农作物高光谱遥感监测原理 |
| 1.3 国内外叶绿素高光谱遥感监测研究进展 |
| 1.4 存在的问题与不足 |
| 1.5 研究内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 2017 年研究区概况 |
| 2.1.2 2018 年研究区概况 |
| 2.1.3 2019 年研究区概况 |
| 2.2 样点设计与样品采集 |
| 2.3 测定项目与方法 |
| 2.3.1 油菜叶片高光谱数据测定 |
| 2.3.2 油菜叶片叶绿素含量测定 |
| 2.3.3 异常样本剔除 |
| 2.3.4 高光谱数据预处理 |
| 2.4 光谱参数计算 |
| 2.4.1 高光谱位置、面积特征参数计算 |
| 2.4.2 植被指数计算 |
| 2.5 模型构建与精度检验 |
| 2.5.1 多元线性逐步回归模型 |
| 2.5.2 偏最小二乘回归模型 |
| 2.5.3 BP神经网络模型 |
| 2.5.4 遗传算法 |
| 2.5.5 模型精度检验 |
| 2.6 技术路线 |
| 第三章 油菜叶绿素含量及其高光谱特征 |
| 3.1 不同生育期油菜叶片叶绿素含量变化 |
| 3.1.1 2017 年不同生育期油菜叶片叶绿素含量分析 |
| 3.1.2 2018 年不同生育期油菜叶片叶绿素含量分析 |
| 3.1.3 2019 年不同生育期油菜叶片叶绿素含量分析 |
| 3.2 油菜叶片高光谱特征 |
| 3.2.1 不同生育期油菜叶片高光谱特征 |
| 3.2.2 不同SPAD含量油菜叶片高光谱特征 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 不同生育期油菜叶片叶绿素含量高光谱估算 |
| 4.1 分生育期油菜叶片SPAD值与光谱反射率相关性分析 |
| 4.1.1 2017 年相关性分析 |
| 4.1.2 2018 年相关性分析 |
| 4.1.3 2019 年相关性分析 |
| 4.2 油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性分析 |
| 4.2.1 2017 年相关性分析 |
| 4.2.2 2018 年相关性分析 |
| 4.2.3 2019 年相关性分析 |
| 4.3 不同生育期油菜叶片SPAD值高光谱估算模型构建 |
| 4.3.1 2017 年高光谱估算模型构建 |
| 4.3.2 2018 年高光谱估算模型构建 |
| 4.3.3 2019 年高光谱估算模型构建 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 油菜叶片SPAD值高光谱估算最优模型深度探究与验证 |
| 5.1 三年油菜叶片不同生育期叶绿素含量变化 |
| 5.2 三年油菜叶片不同生育期SPAD值与原始光谱反射率相关性分析 |
| 5.3 三年油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性分析 |
| 5.4 三年油菜叶片SPAD值高光谱估算模型构建 |
| 5.4.1 三年样本总体分层抽样2:1 模型构建 |
| 5.4.2 以2017 年和2018 年样本建模、2019 年样本验证进行模型构建 |
| 5.4.3 以2017 年和2019 年样本建模、2018 年样本验证进行模型构建 |
| 5.4.4 以2018 年和2019 年样本建模、2017 年样本验证进行模型构建 |
| 5.5 BP、MLSR-BP和 MLSR-GA-BP三种模型对比 |
| 5.6 讨论 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）稻油轮作系统不同种植模式对水稻和油菜生长发育和周年产量的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 轻简化种植模式较传统种植模式的优势 |
| 1.2 直播稻研究概述 |
| 1.2.1 直播稻的分类 |
| 1.2.2 直播稻的产量和水分利用效率研究 |
| 1.2.3 国内直播稻现状 |
| 1.3 油菜研究概述 |
| 1.3.1 我国当前油菜生产现状 |
| 1.3.2 直播油菜产量与群体结构特征 |
| 1.3.3 直播油菜面临的问题 |
| 1.4 稻油轮作概述 |
| 1.4.1 稻油轮作发展面临的主要问题 |
| 1.5 研究目的与意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 田间管理 |
| 2.4 试验测定项目及方法 |
| 2.4.1 气象数据 |
| 2.4.2 耗水量与水分利用效率 |
| 2.4.3 植株样品的采集与处理 |
| 2.4.4 经济效益 |
| 2.5 数据统计方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 土壤与气象数据 |
| 3.2 不同种植模式下水稻群体结构特征与产量的差异比较 |
| 3.2.1 不同种植模式对水稻株高的影响 |
| 3.2.2 不同种植模式对水稻分蘖的影响 |
| 3.2.3 不同种植模式对水稻地上部生物量的影响 |
| 3.2.4 不同种植模式对水稻产量及构成因子的影响 |
| 3.3 水稻季不同水稻种植模式下的耗水量与水分利用效率的差异 |
| 3.4 不同稻油轮作模式下油菜群体的结构特征与产量表现 |
| 3.4.1 不同稻油轮作模式下油菜株高表现 |
| 3.4.2 不同稻油轮作模式下油菜茎粗表现 |
| 3.4.3 不同稻油轮作模式下油菜单位面积根重表现 |
| 3.4.4 不同稻油轮作模式下油菜地上部生物量表现 |
| 3.4.5 不同稻油轮作模式下油菜的产量和产量构成因子 |
| 3.5 不同稻油轮作模式下油菜水分利用效率 |
| 3.6 不同稻油轮作模式周年生育期和周年产量的比较 |
| 3.7 不同稻油轮作模式周年耗水量和水分利用效率的比较 |
| 3.8 不同稻油轮作模式经济效益的比较 |
| 4 讨论 |
| 4.1 不同种植模式下水稻的群体结构特征和产量差异 |
| 4.2 不同水稻种植模式下的水分利用效率 |
| 4.3 不同稻油轮作模式下油菜的群体特征和产量 |
| 4.4 不同稻油轮作模式周年产量分析 |
| 4.5 不同稻油轮作模式资源利用效率的差异 |
| 4.6 不同稻油轮作模式经济效益分析 |
| 4.7 稻油轮作双直播可行性分析 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）长江流域冬油菜适宜密植关键株型指标及参数研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 前言 |
| 1 株型研究现状 |
| 1.1 作物株型结构的认识 |
| 1.2 油菜株型研究概况 |
| 1.3 其它作物株型的研究进展 |
| 2 适宜密植作物株型研究现状 |
| 2.1 合理密植的概念 |
| 2.2 油菜密植相关研究 |
| 2.3 密度对不同株型作物的影响 |
| 3 小结与讨论 |
| 3.1 作物理想株型和密植模式 |
| 3.2 目前存在的问题 |
| 3.3 目前可开展的研究 |
| 4 研究目的及意义 |
| 第二章 密植条件下不同株型油菜产量形成差异 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点及环境概况 |
| 1.2 试验材料 |
| 1.3 试验设计 |
| 1.4 测定项目与方法 |
| 1.5 数据分析 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 基于产量的系统聚类分析 |
| 2.2 产量及产量构成 |
| 2.3 成熟期株型结构 |
| 2.4 成熟期株型对密植油菜产量结构的影响 |
| 2.5 前期关键农艺指标特征 |
| 3 讨论与结论 |
| 3.1 讨论 |
| 3.2 小结 |
| 第三章 高产耐密材料关键农艺指标建成机制 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点及环境概况 |
| 1.2 试验材料 |
| 1.3 试验设计 |
| 1.4 测定项目与方法 |
| 1.5 数据分析 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 产量及产量构成 |
| 2.2 成熟期株型结构 |
| 2.3 全生育期干物质分配 |
| 2.4 前期营养生长期器官生长特征 |
| 3 讨论与结论 |
| 3.1 讨论 |
| 3.2 小结 |
| 第四章 不同株型油菜双列杂交遗传效应分析 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验材料与田间设计 |
| 1.2 农艺性状调查 |
| 1.3 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 配合力方差分析 |
| 2.2 遗传方差与遗传力分析 |
| 2.3 亲本一般配合力综合评价 |
| 3 讨论与结论 |
| 3.1 讨论 |
| 3.2 小结 |
| 第五章 总结 |
| 1 研究总结 |
| 1.1 关键农艺指标参数分布 |
| 1.2 密植油菜成熟期株型综合分类 |
| 1.3 增密增产成熟期株型改良方向 |
| 1.4 高产耐密材料与不耐密材料的差异 |
| 1.5 关键农艺指标遗传效应 |
| 2 本研究创新点 |
| 3 研究和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）不同油茶间作模式的土壤特性和光合生理及效益比较研究（论文提纲范文）
| 缩略词表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 农林复合种植模式小气候的研究进展 |
| 1.2 农林复合种植模式土壤特性的研究进展 |
| 1.2.1 农林复合种植模式土壤理化性质的研究 |
| 1.2.2 农林复合种植模式土壤微生物的研究 |
| 1.2.3 农林复合种植模式土壤酶活性的研究 |
| 1.3 油茶林下复合种植模式研究进展 |
| 1.3.1 油茶国内研究现状 |
| 1.3.2 油茶国外研究现状 |
| 1.4 农林复合种植模式光合特性的研究进展 |
| 1.5 林下复合种植经济效益的研究进展 |
| 1.6 本研究的目的及意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验设计与材料 |
| 2.1.1 试验地概况 |
| 2.1.2 试验材料 |
| 2.1.3 试验设计 |
| 2.1.3.1 田间试验设计 |
| 2.1.3.2 栽培管理措施 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 植株农艺性状的测定方法 |
| 2.2.2 小气候指标的测定方法 |
| 2.2.3 土壤理化性质的测定方法 |
| 2.2.4 光合日变化的测定方法 |
| 2.2.5 干物质和养分积累量的测定方法 |
| 2.2.6 土地当量比(LER)和收入的计算方法 |
| 2.2.6.1 LER的计算方法 |
| 2.2.6.2 收入的计算方法 |
| 2.3 数据统计分析与处理 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同间作模式对植株各生育时期农艺性状的影响 |
| 3.1.1 间作和单作对马铃薯农艺性状的影响 |
| 3.1.2 间作和单作对油菜农艺性状的影响 |
| 3.1.3 间作和单作对白菜农艺性状的影响 |
| 3.1.4 间作和单作对天门冬株高和根颈粗的影响 |
| 3.2 不同作物间作和单作模式对小气候指标的影响 |
| 3.2.1 不同作物间作和单作的空气相对湿度日变化 |
| 3.2.2 不同作物间作和单作的气温日变化 |
| 3.2.3 不同作物间作和单作的光照强度日变化 |
| 3.3 不同间作模式对土壤理化性质的影响 |
| 3.3.1 不同间作模式对土壤物理性状的影响 |
| 3.3.1.1 不同间作模式对不同土层土壤容重的影响 |
| 3.3.1.2 不同间作模式对不同土层毛管孔隙度的影响 |
| 3.3.1.3 不同间作模式对不同土层通气孔隙度的影响 |
| 3.3.2 不同间作模式对土壤化学性质的影响 |
| 3.3.2.1 不同间作模式对土壤pH值和有机质含量的影响 |
| 3.3.2.2 不同间作模式对土壤全氮和全磷含量的影响 |
| 3.3.2.3 不同间作模式对土壤全钾和碱解氮含量的影响 |
| 3.3.2.4 不同间作模式对土壤速效磷和速效钾含量的影响 |
| 3.4 不同间作模式对土壤酶活性的影响 |
| 3.4.1 不同间作模式对S-SC和 S-UE活性的影响 |
| 3.4.2 不同间作模式对S-CAT和 S-ACP活性的影响 |
| 3.5 不同间作模式对土壤微生物数量的影响 |
| 3.6 土壤环境的相关性分析 |
| 3.6.1 土壤化学性质与微生物间的相关性 |
| 3.6.2 土壤酶活性与微生物间的相关性 |
| 3.7 不同间作模式作物光合生理及相关分析 |
| 3.7.1 不同种植模式对作物的Pn、Tr、Gs和Ci日变化的影响 |
| 3.7.1.1 不同种植模式对作物净光合速率日变化的影响 |
| 3.7.1.2 不同种植模式对作物蒸腾速率日变化的影响 |
| 3.7.1.3 不同种植模式对作物气孔导度日变化的影响 |
| 3.7.1.4 不同种植模式对作物胞间CO2浓度日变化的影响 |
| 3.7.1.5 不同种植模式作物光合日均值的差异比较 |
| 3.7.2 不同作物Pn与小气候指标的回归分析 |
| 3.8 不同间作模式的植株干物质和养分积累量 |
| 3.8.1 间作和单作对各时期植株干物质积累的影响 |
| 3.8.1.1 油菜各生育时期的干物质积累变化 |
| 3.8.1.2 白菜各生育时期的干物质积累变化 |
| 3.8.1.3 马铃薯各生育时期的干物质积累变化 |
| 3.8.1.4 天门冬各时期的干物质积累变化 |
| 3.8.2 间作和单作对成熟期植株养分积累量的影响 |
| 3.9 不同间作模式作物产量及经济效益分析 |
| 3.9.1 不同间作模式作物的产量和LER |
| 3.9.2 不同种植模式的经济效益综合分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 不同间作模式对小气候指标的影响 |
| 4.2 不同间作模式对土壤环境的影响 |
| 4.3 不同间作模式对作物光合生理的影响 |
| 4.4 不同间作模式对植株农艺性状的影响 |
| 4.5 不同间作模式对植株干物质和养分积累量的影响 |
| 4.6 不同间作模式作物的产量及经济效益 |
| 5 结论 |
| 6 本研究创新点与不足之处 |
| 6.1 创新点 |
| 6.2 不足之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 版图 |
（5）基于高光谱和MLSR-GA-BP神经网络模型油菜叶片SPAD值遥感估算（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况与试验设计 |
| 1.2 项目测定与方法 |
| 1.2.1 叶片SPAD值测定 |
| 1.2.2 叶片光谱反射率测定 |
| 1.3 光谱参数选取 |
| 1.4 模型构建方法 |
| 1.5 模型验证参数 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同生育期油菜叶片SPAD和高光谱特征变化 |
| 2.2 油菜叶片SPAD值与光谱反射率相关性分析 |
| 2.2.1 油菜叶片SPAD值与原始光谱反射率相关性分析 |
| 2.2.2 油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性分析 |
| 2.3 不同生育期油菜叶片SPAD值高光谱估算模型构建与精度比较 |
| 2.3.1 油菜叶片SPAD值单因素模型构建与精度比较 |
| 2.3.2 偏最小二乘回归模型构建与精度比较 |
| 2.3.3 基于多元线性逐步分析遗传算法优化BP神经网络模型（MLSR-GA-BP神经网络）构建与精度比较 |
| 2.4 各模型效果与模型精度比较 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（6）盐渍化土壤改良物质对饲用油菜生长发育及品质的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 盐胁迫对于土壤以及作物生长发育的影响 |
| 1.2.2 盐渍化土壤改良利用 |
| 1.2.3 生物改良措施在盐渍化改良中的研究进展 |
| 1.2.4 饲料油菜品质研究 |
| 1.3 研究主要目的及内容 |
| 1.3.1 研究的主要目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 供试材料 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 种子发芽模拟试验 |
| 2.2.2 盆栽种植试验 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.4 测定指标与方法 |
| 2.5 数据处理与统计方法 |
| 第三章 改良物质对盐渍化土壤理化性质的影响 |
| 3.1 改良物质对盐渍化土壤化学性质的影响 |
| 3.1.1 对土壤pH的影响 |
| 3.1.2 对土壤盐分含量的影响 |
| 3.2 对土壤团聚体组成的影响 |
| 第四章 改良物质对盐胁迫油菜生长发育的影响 |
| 4.1 改良物质对盐胁迫油菜农艺指标的影响 |
| 4.2 改良物质对盐胁迫油菜生理指标的影响 |
| 4.2.1 对油菜MDA含量的影响 |
| 4.2.2 对油菜可溶性糖含量的影响 |
| 4.2.3 对油菜叶绿素含量的影响(SPAD值) |
| 4.3 改良物质对盐胁迫油菜抗氧化酶活性的影响 |
| 4.3.1 对油菜SOD活性的影响 |
| 4.3.2 对油菜POD活性的影响 |
| 4.3.3 对油菜CAT活性的影响 |
| 第五章 改良物质对盐胁迫油菜品质的影响 |
| 5.1 不同生育时期油菜饲用品质的变化 |
| 5.2 改良物质对盐胁迫油菜饲用品质的影响 |
| 5.3 油菜饲用品质与土壤、植株各指标相关性分析 |
| 第六章 讨论 |
| 6.1 改良物质对盐渍化土壤理化性质的影响 |
| 6.1.1 改良物质对盐渍化土壤pH以及盐分含量的影响 |
| 6.1.2 改良物质对盐渍化土壤团聚体组成的影响 |
| 6.2 改良物质对盐胁迫油菜生长及生理指标的影响 |
| 6.2.1 改良物质对盐胁迫油菜株高以及干物质积累量的影响 |
| 6.2.2 改物物质对盐胁迫油菜MDA含量的影响 |
| 6.2.3 改良物质对盐胁迫油菜可溶性糖含量的影响 |
| 6.2.4 改良物质对盐胁迫油菜叶绿素含量(SPAD值)的影响 |
| 6.3 改良物质对盐胁迫油菜抗氧化酶活性的影响 |
| 6.4 改良物质对盐胁迫油菜饲用品质的影响 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 石河子大学硕士研究生学位论文 导师评阅表 |
（7）冬油菜关键长势参数及产量遥感反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经验统计模型 |
| 1.2.2 作物生长模型 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 数据获取与处理方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 田间实测数据 |
| 2.3.1 物候信息观测 |
| 2.3.2 无人机影像获取 |
| 2.3.3 叶面积指数测量 |
| 2.3.4 地上部生物量测量 |
| 2.3.5 叶片氮浓度、氮素积累量测量 |
| 2.3.6 产量测量 |
| 2.4 APSIM-Canola模型所需数据 |
| 2.4.1 气象数据 |
| 2.4.2 土壤参数 |
| 2.4.3 作物参数 |
| 2.5 无人机影像处理 |
| 2.5.1 影像预处理 |
| 2.5.2 植被指数计算 |
| 2.6 经验反演模型 |
| 2.6.1 经验模型反演机理 |
| 2.6.2 皮尔森相关性分析 |
| 2.6.3 回归分析 |
| 2.6.4 敏感性分析 |
| 2.6.5 经验模型评价方法 |
| 2.7 APSIM模型 |
| 2.7.1 APSIM模型反演机理 |
| 2.7.2 APSIM模型参数确定方法 |
| 2.7.3 APSIM模型评价方法 |
| 第三章 经验统计模型反演冬油菜氮营养参数 |
| 3.1 冬油菜氮营养参数变化特征分析 |
| 3.2 植被指数与氮营养参数的相关性分析 |
| 3.3 模型构建与筛选 |
| 3.3.1 模型类型的确定 |
| 3.3.2 敏感性分析 |
| 3.4 模型验证与评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 APSIM模型反演冬油菜长势参数及产量 |
| 4.1 各长势参数变化特征分析 |
| 4.1.1 LAI变化特征分析 |
| 4.1.2 生物量变化特征分析 |
| 4.1.3 产量变化特征分析 |
| 4.2 调参前对模型所作调整 |
| 4.3 调参结果值 |
| 4.4 长势参数反演及验证 |
| 4.4.1 模型对冬油菜生育期的预测及验证 |
| 4.4.2 模型对冬油菜LAI的预测及验证 |
| 4.4.3 模型对冬油菜生物量的预测及验证 |
| 4.4.4 模型对冬油菜产量的预测及验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模型对比与评价 |
| 5.1 经验统计模型和作物生长模型对蕾薹期生物量的预测 |
| 5.2 模型分析与评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）四川盆地区油菜农业气象灾害风险评估及区划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 农业气象灾害风险评估研究综述 |
| 1.2.1 农业气象灾害文献数据统计 |
| 1.2.2 知识群组识别 |
| 1.2.3 农业气象灾害研究主题变化 |
| 1.3 研究方案及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候水文 |
| 2.2 油菜种植现状 |
| 第3章 四川盆地区油菜气象灾害致灾因子评价 |
| 3.1 四川盆地区油菜农业气象灾害风险识别 |
| 3.1.1 数据来源及预处理 |
| 3.1.2 主要气象灾害因子筛选 |
| 3.2 致灾因子危险性评估模型的构建 |
| 3.2.1 苗期涝渍危险性评估模型构建 |
| 3.2.2 越冬期干旱危险性评估模型的构建 |
| 3.2.3 倒春寒危险性评估模型的构建 |
| 3.2.4 综合危险性评估模型的构建 |
| 3.3 致灾因子危险性评价 |
| 3.3.1 苗期渍害危险性评估 |
| 3.3.2 越冬期干旱危险性评估 |
| 3.3.3 倒春寒危险性评估 |
| 3.3.4 综合危险性评估 |
| 第4章 油菜承灾体脆弱性及暴露性评估 |
| 4.1 四川盆地区油菜脆弱性评价 |
| 4.1.1 油菜脆弱性评价模型的构建 |
| 4.1.2 油菜脆弱性评价 |
| 4.2 四川省盆地区油菜物理暴露性分析 |
| 4.2.1 油菜暴露性评价模型构建 |
| 4.2.2 油菜暴露性评价 |
| 第5章 区域防灾抗灾能力评估 |
| 5.1 防灾抗灾能力指标选取与模型构建 |
| 5.1.1 防灾减灾能力评价指标的选取 |
| 5.1.2 防灾减灾能力模型的构建 |
| 5.2 防灾抗灾能力评价 |
| 5.2.1 油菜防灾减灾能力评价 |
| 第6章 四川盆地区油菜综合气象灾害风险评价及区划 |
| 6.1 综合风险评价 |
| 6.1.1 综合风险评价模型的构建 |
| 6.1.2 权重的确定 |
| 6.2 综合风险区划 |
| 6.2.1 风险区划 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）基于叶绿素荧光技术的油菜不同时期及叶位的氮素诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要英文缩写表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 外观诊断法 |
| 1.2.2 化学诊断法 |
| 1.2.3 无损诊断方法 |
| 1.3 目前存在的主要问题 |
| 1.4 主要研究内容和技术路线图 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 试验仪器和数据分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验仪器 |
| 2.2.1 手持式植物效率分析仪 |
| 2.2.2 叶绿素荧光成像系统 |
| 2.2.3 叶绿素计 |
| 2.3 数据处理方法 |
| 2.3.1 叶绿素荧光图像参数的获取 |
| 2.3.2 JIP-测定参数的获取 |
| 2.3.3 不同氮素梯度下的参数显着性检验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 氮素胁迫对油菜叶片生长特性的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验材料与方法 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 试验方法 |
| 3.2.3 数据采集 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 不同氮素梯度下的油菜形态学分析 |
| 3.3.2 不同氮梯度下的油菜SPAD值分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于连续激发式叶绿素荧光的油菜叶片氮素胁迫诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验材料与数据采集 |
| 4.2.1 试验材料 |
| 4.2.2 快速荧光检测 |
| 4.3 数据处理方法 |
| 4.3.1 OJIP曲线标准化 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 主成分分析 |
| 4.3.4 线性分类模型 |
| 4.3.5 模型评级 |
| 4.4 试验结果与分析 |
| 4.4.1 氮素胁迫对油菜叶片OJIP曲线的影响 |
| 4.4.2 基于PCA的OJIP曲线对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 4.4.3 基于JIP-测定参数对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 4.4.4 基于PCA的JIP-测定参数对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 4.4.5 基于大田试验的连续激发式叶绿素荧光油菜氮素诊断结果验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于脉冲调制式叶绿素荧光成像的油菜叶片氮素胁迫诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验材料与数据采集 |
| 5.2.1 试验材料 |
| 5.2.2 叶绿素荧光成像检测参数优化 |
| 5.3 数据处理方法 |
| 5.4 试验结果与分析 |
| 5.4.1 不同氮素梯度下的荧光成像参数分析 |
| 5.4.2 不同氮素梯度下油菜光化学量子产量与荧光量子产量之间的关系分析 |
| 5.4.3 基于PCA的慢相叶绿素荧光诱导动力学曲线对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 5.4.4 基于PCA的叶绿素荧光成像参数对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于多光谱荧光成像的油菜叶片氮素胁迫诊断 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 试验材料与数据采集 |
| 6.2.1 试验材料 |
| 6.2.2 紫外光激发多光谱荧光成像检测 |
| 6.3 数据处理方法 |
| 6.4 试验结果与分析 |
| 6.4.1 不同当时梯度下的多光谱成像荧光参数分析 |
| 6.4.2 基于PCA的多光谱成像荧光参数对不同氮素梯度的诊断分析 |
| 6.4.3 基于大田试验的多光谱荧光成像参数诊断结果验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于连续激发式叶绿素荧光的油菜籽粒品质检测 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 试验材料与方法 |
| 7.2.1 试验材料 |
| 7.2.2 试验方法 |
| 7.2.3 快速荧光检测 |
| 7.2.4 油菜籽粒产量与品质检测 |
| 7.3 数据处理方法 |
| 7.3.1 随机森林算法 |
| 7.3.2 Fisher判别分析 |
| 7.4 试验结果与分析 |
| 7.4.1 油菜籽粒产量及品质分析 |
| 7.4.2 油菜角果OJIP曲线分析 |
| 7.4.3 油菜角果JIP-测定参数分析 |
| 7.4.4 油菜角果JIP-测定参数筛选 |
| 7.4.5 油菜角果产量和品质与JIP-测定参数的相关性分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、油菜蕾薹期的田间管理（论文参考文献）
- [1]油菜叶片叶绿素含量高光谱估算研究[D]. 崔小涛. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [2]稻油轮作系统不同种植模式对水稻和油菜生长发育和周年产量的影响[D]. 袁波. 华中农业大学, 2020(05)
- [3]长江流域冬油菜适宜密植关键株型指标及参数研究[D]. 陈松林. 华中农业大学, 2020(05)
- [4]不同油茶间作模式的土壤特性和光合生理及效益比较研究[D]. 黄天忠. 贵州大学, 2020(01)
- [5]基于高光谱和MLSR-GA-BP神经网络模型油菜叶片SPAD值遥感估算[J]. 崔小涛,常庆瑞,屈春燕,史博太,蒋丹垚,夏利恒,王玉娜. 东北农业大学学报, 2020(08)
- [6]盐渍化土壤改良物质对饲用油菜生长发育及品质的影响[D]. 陈建华. 石河子大学, 2020(05)
- [7]冬油菜关键长势参数及产量遥感反演方法研究[D]. 高开秀. 华中农业大学, 2020(02)
- [8]四川盆地区油菜农业气象灾害风险评估及区划[D]. 张媛. 成都理工大学, 2020(04)
- [9]基于叶绿素荧光技术的油菜不同时期及叶位的氮素诊断方法研究[D]. 徐海霞. 浙江大学, 2020
- [10]稻草覆盖还田对直播冬油菜生长及养分积累的影响[J]. 王昆昆,刘秋霞,朱芸,李小坤,任涛,鲁剑巍,丛日环. 植物营养与肥料学报, 2019(06)