【目的】隨著耕地面積的減少、人口數(shù)量的增加以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,增加單位面積作物產(chǎn)量是提升糧食總產(chǎn)量、確保我國糧食安全的重要途徑。探索農(nóng)田資源高效利用途徑及限制因素,為提高作物單位面積產(chǎn)量提供指導(dǎo)�！痉椒ā勘狙芯恳远←湣⑾挠衩诪檠芯繉�(duì)象,在山東省4個(gè)生態(tài)區(qū)域（魯東、魯中、魯西北及魯西南）,利用模擬模型等方法研究2008—2017年不同氣候、栽培管理?xiàng)l件下作物產(chǎn)量,提出定量化評(píng)價(jià)指標(biāo),分析并明確影響各生態(tài)區(qū)域資源利用及產(chǎn)量提升的主要限制因素�！窘Y(jié)果】（1）魯東地區(qū)冬小麥生長季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為16.96%、20.68%、1.39%、60.97%、0;魯中地區(qū)受各因素影響率分別為37.72%、20.16%、1.57%、40.55%、0;魯西北地區(qū)分別為17.90%、19.11%、1.20%、61.79%、0;魯西南地區(qū)分別為33.65%、23.80%、1.65%、40.90%、0。（2）魯東地區(qū)夏玉米生長季受光溫資源、品種、栽培模式、水資源、氮肥資源因素影響率分別為49.11%、9.07%、10.64%、31.18%和0;魯中地區(qū)受各限制因素影... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué). 2020,53(19)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

夏玉米不同品種參數(shù)組合獲得產(chǎn)量與基準(zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量差值

作物生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，作物產(chǎn)量形成與生態(tài)環(huán)境條件密切相關(guān)[30]，光溫水肥及各種栽培措施等因素均會(huì)影響作物生長發(fā)育。合理配置生長季間光溫資源可顯著提高冬小麥-夏玉米周年輪作系統(tǒng)產(chǎn)量和資源利用效率。播期、收獲期是調(diào)節(jié)作物生育期內(nèi)光溫資源，改變作物生長發(fā)育環(huán)境的有效手段。還可以根據(jù)種植地的環(huán)境選擇、培育適宜的品種以實(shí)現(xiàn)光溫資源的高效利用，既能保證各季作物安全成熟，還能發(fā)揮其高產(chǎn)潛力。栽培措施也是影響作物光溫資源利用效率的重要因素，其直接影響了作物冠層結(jié)構(gòu)及光照環(huán)境。水是植物體內(nèi)含量最多、作用最廣泛的組成成分，參與或影響幾乎所有的生物物理和生物化學(xué)過程。優(yōu)化灌溉量以及灌溉時(shí)間可以有效提高作物水分利用效率和作物產(chǎn)量[31-32]，合理的灌溉設(shè)計(jì)以及氮肥施用量對(duì)作物生長過程中的資源利用效率和產(chǎn)量的提高也具有重要作用。趙鑫等[33]對(duì)冬小麥-夏玉米一年兩作的超高產(chǎn)途徑進(jìn)行研究，認(rèn)為通過合理的灌溉設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)小麥生長過程中對(duì)水資源的高效利用和最終產(chǎn)量的提升。3.2 冬小麥-夏玉米周年不同生態(tài)區(qū)農(nóng)田資源利用限制因素

利用APSIM模型，設(shè)置冬小麥品種參數(shù)中春化敏感性指數(shù)（Vern＿sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop＿sens)2個(gè)品種參數(shù)水平，通過給定品種參數(shù)的范圍，隨機(jī)組合生成169組品種參數(shù)，其他品種參數(shù)保持不變（表4），確定在給定環(huán)境條件下最佳產(chǎn)量表現(xiàn)的最佳品種（圖4）。結(jié)果表明，魯東地區(qū)龍口站點(diǎn)冬小麥春化敏感性指數(shù)（Vern＿sens）、光周期敏感性指數(shù)（Photop＿sens）均為3.5時(shí)，產(chǎn)量最高，高于基準(zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量452.87 kg·hm-2。魯中地區(qū)博山站點(diǎn)冬小麥春化敏感性指數(shù)為4.3、光周期敏感性指數(shù)為3.9，魯西北地區(qū)德州站點(diǎn)兩參數(shù)分別為3.1、3.9，魯西南地區(qū)兗州站點(diǎn)兩參數(shù)分別為4.3、3.9時(shí)產(chǎn)量最高，分別高于當(dāng)?shù)鼗鶞?zhǔn)品種可獲得產(chǎn)量1 139.47、652.24和1 580.35 kg·hm-2。魯東、魯中、魯西北和魯西南地區(qū)冬小麥品種匹配系數(shù)分別為0.8552、0.8449、0.8473、0.8162,4個(gè)生態(tài)區(qū)差異不大。圖2 冬小麥夏玉米及周年生物量模擬值與實(shí)測值的比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]APSIM模型的研究進(jìn)展及其在中國的應(yīng)用[J]. 趙彥茜,齊永青,朱驥,肖登攀,安塞,陳睿.  中國農(nóng)學(xué)通報(bào). 2017(18)
[2]中國耕地資源與糧食增產(chǎn)潛力分析[J]. 陳印軍,易小燕,方琳娜,楊瑞珍.  中國農(nóng)業(yè)科學(xué). 2016(06)
[3]氣候變化對(duì)黃淮海平原冬小麥產(chǎn)量和耗水的影響及品種適應(yīng)性評(píng)估[J]. 胡實(shí),莫興國,林忠輝.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2015(04)
[4]冬小麥灌水模式和農(nóng)藝措施對(duì)夏玉米土壤含水量及水分利用效率的影響[J]. 趙鑫,任偉,王云奇,晉鵬宇,陶洪斌,王璞.  水土保持學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]灌水量和時(shí)期對(duì)不同品種冬小麥產(chǎn)量和耗水特性的影響[J]. 黃玲,高陽,邱新強(qiáng),李新強(qiáng),申孝軍,孫景生,鞏文軍,段愛旺.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(14)
[6]山東省主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化特征[J]. 廉麗姝,李志富,李梅,李慶,李長軍.  氣象科技. 2012(06)
[7]過去30年氣候變化對(duì)華北平原冬小麥物候的影響研究[J]. 肖登攀,陶福祿.  中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2012(11)
[8]華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量潛力分布特征及其影響因素[J]. 李克南,楊曉光,劉園,荀欣,劉志娟,王靜,呂碩,王恩利.  作物學(xué)報(bào). 2012(08)

博士論文
[1]黃淮海冬小麥—夏玉米資源優(yōu)化配置及其節(jié)水高產(chǎn)技術(shù)模式研究[D]. 周寶元.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2017
[2]黃淮海農(nóng)作區(qū)冬小麥—夏玉米產(chǎn)量差及其限制因素解析[D]. 劉建剛.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[3]華北地區(qū)冬小麥—夏玉米作物生產(chǎn)體系產(chǎn)量差特征解析[D]. 李克南.中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3304502