摘要：为审定冬小麦新品种（系）在本地区的生产性能，设计本试验。本试验采用8个冬小麦新品种，采取随机排列，小区试验，在本地区5个单位同时进行。还过各点汇总产量进行显著性分析，排出了参试8个品种（系）在本地区生产性能序列。

摘要：农作物的大面积估产对于国家的粮食安全与政策制定具有重要意义。以河南省为研究区,融合Sentinel-1、Sentinel-2主被动遥感数据,计算归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、地表水分指数(LSWI)、绿度植被指数(GVI),利用深度学习方法(LSTM模型)对2023年冬小麦产量进行估测,并与单植被指数、多植被指数组合产量预测回归模型进行精度对比。结果表明:融合后的Sentinel-1、Sentinel-2主被动遥感数据,能长时间序列观测冬小麦分布范围,利用不同多植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,可进一步提高冬小麦产量估测精度;植被指数与实测产量回归模型、多个植被指数与产量的相关性随着冬小麦的生长不断增强,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大;通过确定多植被指数的权重,构建基于长短期记忆网络(LSTM)的冬小麦估产模型,模型均方根误差为96.25斤/亩,R为0.904,估产精度高于其他回归模型,可用于实现大范围面积的冬小麦产量预估。

摘要：宽苗带冬小麦种植和肥料分层施用技术具有较好的应用推广价值,为了促进农艺农机融合,设计了一款宽苗带冬小麦分层施肥播种联合作业机,以及一套与其配套使用的精量排肥/排种控制系统。首先确定了联合作业机的整体架构,并对其限深机构、三点悬挂机构等进行重点设计,其中限深机构的支架安装倾角设置为15°,使限深轮旋转中心与旋耕机构刀轴旋转中心的水平间距增大115 mm,以避免前抛土块或秸秆对限深机构正常滚动的影响,另将传统三点悬挂机构上悬挂点由球形副变换为移动副,使种肥分层投送机构的纵向横梁时刻与地面平行;然后开发了精量排肥/排种控制系统,确定了嵌入式主机、液压马达电控驱动模块等关键硬件的选型方案,设计了嵌入式主机的操作软件界面,使联合作业机能够精准控制深、浅层肥和种子的排量;最后对联合作业机主要技术参数、旋耕深度等15项指标进行检测,试验结果表明,联合作业机所测指标均满足规定的性能要求,能够满足田间的肥料分层施用、宽苗带播种农艺技术要求。

摘要：为了解决冬小麦估产的时效性和运行化问题,通过对河北省玉田县2007～2009年冬小麦的连续监测,在不同生育期(抽穗期、灌浆期和收获期)对其产量构成三因子(穗数、粒数和粒质量)进行实地抽样测定,并结合冬小麦各个生长发育期的生理生态特点,建立相应的分阶段单产预测模型。试验发现,单因子模型的应用,可使冬小麦估产的预报时间提前到抽穗期,其拟合精度可达到88%以上。双因子模型的应用可使预报时间提前到抽穗后期至灌浆期,模型拟合精度大于90%;结果表明,冬小麦分阶段预产模型可以作为县级区域农业遥感业务化运行系统的基础,增强农业遥感监测产量的预警能力。

摘要：喷灌均匀系数是喷灌系统设计的重要参数 ,而喷灌洒水与施肥的均匀性对作物产量的影响是确定均匀系数设计值的重要依据 .1998～ 1999、 1999～ 2 0 0 0两年的喷灌洒水与施肥均匀系数对冬小麦产量影响的田间试验结果表明 ,当冠层以上均匀系数小于 76 %时 ,冠层以下喷灌均匀系数大于冠层以上喷灌均匀系数 .灌溉季节内 ,累计灌水量均匀系数大于平均喷灌均匀系数 ,因此用平均喷灌均匀系数表示灌溉季节的灌水均匀程度会低估实际灌水的均匀性 .喷灌施肥的试验结果表明 ,化肥施入量与灌水量的分布都可以用正态分布来表示 ,且它们的分布比较接近 .田间试验还表明 ,对华北平原种植的冬小麦而言 ,在试验的喷灌均匀系数变化范围内 (6 2 %～82 % ) ,喷灌洒水及施肥的均匀性对产量的影响不明显 .

摘要：为满足冬小麦调控管理决策技术方法的需要，采用均匀试验设计、视觉技术和逐步回归分析方法，研究了冬小麦生产动态试验优化设计过程和冬小麦调控管理模型，结果如下：经分析讨论得到了将小麦叶色、株高、叶面积指数等群体状态量综合在一起的“群体综合指数”计算公式。并用于动态试验优化设计过程和调控模型的构建；结合北京地区冬小麦8901品种的生产实际，安排了17个因素的分阶段田间动态试验，部分试验处理实测产量超过650（）kg／hm0；初步建立了优质面包麦8901的生产调控模型，各阶段模型的复相关系数为0．9566～0．9977，生殖生长阶段之后模型的预测误差绝对值〈6．9296．之前的模型除72个处理外也均在此范围。研究结果为进行多因素作物生产试验研究和进一步研究田间数字监测技术提供了新的方法。

摘要：空间抽样是实现区域农作物面积高效估算的重要手段,农作物分布受自然条件等因素影响普遍存在空间自相关性,但以往针对空间相关性对农作物面积抽样效率的影响研究明显不足。该研究选取安徽省凤台县为研究区,通过2017年4月4景GF-1全色多光谱影像(Panchromatic and Multispectral,PMS)与Google Earth高空间分辨率影像相结合提取研究区冬小麦。设计10种抽样单元尺度、3种抽样外推方法、2种相对允许误差和5种样本布局方式,构建多种冬小麦面积空间抽样方案。利用全局莫兰指数(global Moran’s index)评价不种尺度下抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度,分析空间自相关性对冬小麦面积抽样效率(抽样误差、样本容量和空间布局)的影响。研究结果表明,抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度随单元尺度的增大而减小,全局莫兰指数相应地由0.75降至0.50。无论在何种尺度下抽样单元内冬小麦面积比都呈显著的空间正相关性;抽样外推冬小麦面积总体的误差随空间自相关强度的减小呈先减小后明显增大的趋势。在10种抽样单元尺度中,当抽样单元尺度为2000m且抽样比为5%时,无论采用何种抽样方法外推总体的误差均为最小(简单随机抽样、系统和分层抽样外推总体的相对误差分别为17.94%、9.48%和1.82%);当相对允许误差设计为5%时,简单随机抽样外推总体所需样本容量随空间自相关强度的降低从660降至56。而分层抽样的样本容量不受空间自相关性的影响;5种样本布局方式中,采用分层随机抽样方式外推冬小麦面积总体的平均相对误差、平均变异系数和均方根误差最小,分别为1.82%、3.19%和0.11×10^(8)m^(2)。该研究可为有空间自相关存在下的农作物面积空间抽样方案合理设计提供参考依据。

摘要：为满足冬小麦生产管理这一要求,需研究冬小麦群体设计及产量形成过程模型构建的技术方法。本文根据冬小麦阶段生长发育特点,以均匀设计与栽培优化相结合的动态试验方法为基础,深入研究不同发育阶段干物质积累量对冬小麦产量及其性状的影响,利用逐步回归和经验判别相结合的方法,论述了基于干物质积累动态的冬小麦产量形成模型的构建过程;根据非线性优化理论,提出了以产量为目标的群体优化设计方法。按上述方法,用冬小麦品种"石家庄8号"在吴桥2年(2007-10-2009-06)的田间试验资料进行分析,结果表明:产量形成过程各模型(包括冬前茎数、拔节茎数、单位穗数、穗粒数和产量)的复相关系数介于0.92～0.97之间,进行群体优化设计后得出最优产量目标为9165.00kg/hm2的群体动态指标,所提出的群体设计方法可以满足生产决策中对群体设计的要求,试验方法可用于多因素、多水平作物生产模型的试验研究。

摘要：抽样单元尺寸是空间抽样调查方案设计过程中的关键要素。合理的抽样单元尺寸对降低抽样调查费用、改善抽样外推总体精度具有重要意义。为实现农作物种植面积空间抽样调查中抽样单元尺寸的优化设计,论文以河南省为研究区,以冬小麦种植面积为研究对象,选取正方形网格作为抽样单元,遵循传统抽样理论中抽样单元间相互独立原则,通过分析不同抽样单元尺寸与对应该尺寸下的抽样框内总体单元间全局空间自相关指数(Moran’s I)的相关关系,进行了抽样单元尺寸的初选。为最终实现抽样单元尺寸优选,基于初选的8种抽样单元尺寸,分别构建抽样框,采用以抽样单元内冬小麦面积占单元面积比例(麦土比)为分层标志的分层抽样方法进行了研究区冬小麦种植面积空间抽样样本抽选、总体外推及误差估计试验研究,结果表明:抽样比随抽样单元尺寸的增大而增大;8种抽样单元尺寸下的外推总体相对误差和变异系数均较小,变化范围分别为3.82%～5.75%和3.76%～4.69%;以抽样调查费用和抽样误差为抽样效率评价指标,优选出抽样单元尺寸为20 000 m×20 000 m时,进行研究区冬小麦种植面积抽样调查的效率最高。

摘要：为探讨冬小麦生产中合理群体结构的构建方法,在2009/2011和2012/2013年冬小麦生长季,利用3个田间试验建立不同冬小麦群体,分析冬小麦群体动态变化特征对产量的影响,并提出冬小麦群体参数优化设计的方法。研究结果表明:产量的形成与干物质最大积累速率、干物质快速增长的延续点及叶面积指数(LAI)动态变化特征参数相关,所建立的关系模型达到极显著水平(P0.05);冬小麦参数设计中,不同时期的干物质积累、LAI变化和群体生长特征参数的范围以及产量与群体的关系构成约束条件;该方法能定量描述冬小麦群体最优的生长动态过程,且灵活方便。本方法能为作物生产管理中合理群体结构的构建提供理论分析手段。