發(fā)布時間：2017-12-22 07:20

  本文關鍵詞：基因型、環(huán)境、管理措施 互作對中國油菜產(chǎn)量影響的模擬研究　出處：《中國農(nóng)業(yè)大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：充分理解作物基因型、環(huán)境和管理措施及其互作效應對作物產(chǎn)量的影響不僅對評價不同環(huán)境條件下作物基因型的產(chǎn)量表現(xiàn)有重要意義,還可以指導如何根據(jù)目標環(huán)境特點選擇適宜的高產(chǎn)作物品種,同時可以從育種的角度出發(fā)評價不同品種特性改良對產(chǎn)量的貢獻。應用田間試驗的方法調(diào)查基因型×環(huán)境×管理措施互作效應對產(chǎn)量的影響需要耗費大量的人力物力及時間,而作物生長模型可以充分考慮環(huán)境和管理措施的互作影響并大大節(jié)約成本,正逐步成為一種有效的工具用以開展相關研究。作物生長模型應用前必須經(jīng)過充分的校正和驗證,盡管其已被廣泛應用于各研究領域,但由模型參數(shù)化過程造成的作物發(fā)育期和產(chǎn)量模擬的不確定性仍未可知,利用怎樣的觀測數(shù)據(jù)能夠保證模型得到充分有效的校正也尚未明確。本文以我國長江流域冬油菜和北方地區(qū)春油菜為研究對象,利用12個油菜品種、86個生長季的田間試驗觀測數(shù)據(jù),首先通過貝葉斯優(yōu)化的方法對APSIM-Canola模型的發(fā)育期參數(shù)和生長參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)參。利用參數(shù)的分布特征和相關關系評估模型參數(shù)的多參同效現(xiàn)象及其導致的模擬不確定性。通過比較不同調(diào)參方案對模型模擬誤差的影響,明確作物生長模型的有效調(diào)參數(shù)據(jù)和方法。然后利用充分校準的APSIM-Canola模型,模擬分析不同氣候條件下基因型×環(huán)境×管理措施及其互作效應對油菜產(chǎn)量提升的貢獻。主要的研究結果如下:(1)APSIM-Canola模型的品種發(fā)育期參數(shù)具有顯著的多參同效現(xiàn)象,即不同的品種發(fā)育期參數(shù)組合可得到相似的模擬結果,這種現(xiàn)象主要是由于缺乏實際的觀測信息來區(qū)分油菜發(fā)育期中對春化敏感和光周期敏感的兩個發(fā)育階段造成的。盡管如此,模型仍然能準確模擬不同環(huán)境下油菜的發(fā)育期變化,且發(fā)育期參數(shù)的多參同效現(xiàn)象對產(chǎn)量模擬的影響也很小。APIMS-Canola模型能夠利用3個生理參數(shù)表征不同品種發(fā)育期特性的差異,即春化敏感參數(shù)、光周期敏感參數(shù)和完成灌漿期所需的積溫。(2)理想的模型品種參數(shù)應該是唯一且穩(wěn)定的,而利用同一環(huán)境或相似環(huán)境條件下獲取的田間觀測數(shù)據(jù)對模型進行調(diào)參,確定的模型生長參數(shù)具有顯著的多參同效現(xiàn)象,且這種現(xiàn)象對模型驗證造成很大的不確定性。研究表明最有效的模型調(diào)參數(shù)據(jù)是利用不同氣候條件下的觀測數(shù)據(jù)(至少兩個氣候差異明顯的生長季),特別是利用作物生長動態(tài)的觀測值對模型進行調(diào)參,可以顯著降低多參同效的影響,提高模型模擬的精度。(3)對于當前的油菜品種,考慮各區(qū)的水分供應條件,北方旱作農(nóng)區(qū)模擬的雨養(yǎng)潛在產(chǎn)量、長江上游地區(qū)模擬的灌溉潛在產(chǎn)量和長江中下游地區(qū)模擬的雨養(yǎng)潛在產(chǎn)量分別是1.1 t ha-1、6.4 t ha-1和4.8t ha-1,與近五年平均的縣級統(tǒng)計產(chǎn)量的產(chǎn)量差分別是0.4t ha-1,4.3 t ha-1和3.0t ha-1。選用延長灌漿時間20%的冬油菜品種可以使?jié)撛诋a(chǎn)量增加10%。在水分充足的長江流域地區(qū),將光能利用率增加20%,則會使?jié)撛诋a(chǎn)量提高10%—20%,但這種特性的改良在北方旱作農(nóng)區(qū)沒有影響。在北方旱作農(nóng)區(qū)品種蒸騰效率增加20%會使油菜產(chǎn)量增加30%,但是對水分充足的長江流域油菜產(chǎn)量無顯著影響。無論在何種氣候條件下,提高收獲指數(shù)20%均可使油菜潛在產(chǎn)量增加近20%。長江流域的冬油菜產(chǎn)區(qū)實際產(chǎn)量與潛在產(chǎn)量的產(chǎn)量差高于北方地區(qū),具有更大的增產(chǎn)潛力。
【學位授予單位】：中國農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S565.4

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本文編號：1318912