科研产出
安徽省作物养分供需分析及化肥减施潜力研究
《中国生态农业学报(中英文) 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：有机-无机相结合的农田养分管理模式是现阶段中国发展绿色农业的必由之路,因而开展有机、无机养分和作物养分需求的比较研究对促进养分资源的合理分配和施用具有重要的参考价值。本文采用文献调查和统计分析的方法,评估了安徽省16市2010—2016年主要有机肥(包括秸秆、粪便、绿肥和饼肥)的养分资源,明晰了安徽省农业生产中有机、无机养分投入现状,并根据农业种植结构开展了有机、无机养分和作物养分需求的差异和关系研究,最后探索了安徽省的化肥减施潜力。结果表明:安徽省2010—2016年平均有机肥养分资源为287.70万t,N、P_2O_5和K_2O分别为104.49万t、39.60万t和143.61万t,可基本满足作物的养分需求;但有机肥的当季利用率低,N、P_2O_5和K_2O的当季利用率分别为21.44%、19.91%和52.61%,有机肥N、P_2O_5和K_2O实际还田量仅占作物养分需求的20.74%、25.38%和63.61%,占农田养分总投入的比重分别为11.87%、10.27%和51.35%。全省N、P_2O_5、K_2O养分实际投入量(包括有机肥和化肥)是作物养分需求的1.75倍、2.47倍和1.24倍,有7个市的N和13个市的P_2O_5养分施用量超过作物需求的2倍,存在较高的环境污染风险。通过控制农业总养分输入,安徽省的化肥减施潜力为35.12%,N、P_2O和K_2O的减施潜力分别为21.28%、23.97%和78.61%。提高有机肥的当季利用率和发展冬季绿肥资源可进一步促进化肥减施。本研究可为安徽省化肥零增长和农牧业的绿色可持续发展提供数据参考。
关键词： 有机肥 化肥 氮磷钾 作物养分需求 肥料当季利用率 化肥减施 安徽省
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安徽省夏玉米生长季气候资源变化特征及对气象产量的影响
《气象与环境科学 》 2020
摘要：利用1971—2017年安徽省77个气象观测站逐日日平均气温、日照时数、降水量及1971—2014年70个市县夏玉米产量资料,分析了安徽省夏玉米生长季太阳总辐射、≥10℃积温、降水量变化特征及气候资源变化对夏玉米气象产量的影响。结果表明,近47年安徽省淮北、江淮和江南地区夏玉米生长季太阳总辐射呈显著（P<0.01）减少趋势,减幅分别为67.3、65.4和66.8 MJ·m-2·10a-1;空间上太阳总辐射总体呈纬向分布,高值区位于淮北北部。夏玉米生长季≥10℃积温和降水量增加趋势不显著（P>0.05）。其中,≥10℃积温淮北、江淮和江南地区增幅分别为19.1、16.9和19.5℃·d·10a-1,积温高值区分布于沿江一带,不同区域≥10℃积温基本能满足不同熟性玉米生长发育对热量条件的需求;降水量增幅分别为14.0、12.7和21.5 mm·10a-1,降水丰富地区位于江淮西部和江南地区。降水量是影响淮北和江淮地区夏玉米气象产量的主要气象因子,太阳总辐射和≥10℃积温对夏玉米气象产量影响不明显。气候资源变化对淮北地区夏玉米气象产量影响显著（P<0.05）,对江淮地区的影响不显著（P>0.05）,江南地区夏玉米气象产量受太阳总辐射和降水量综合影响极显著（P<0.01）。
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安徽省冬小麦施肥现状与肥料利用效率
《应用生态学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：冬小麦是安徽省重要的粮食作物.合理施肥是冬小麦获得高产的重要措施,明确当前安徽省冬小麦施肥现状和存在的问题对于指导冬小麦科学施肥具有重要意义.本研究以安徽省冬小麦为对象,于2018年对全省冬小麦主产区1591户农户进行调查,调查内容包括肥料品种、肥料用量、施肥方式、种植面积和产量水平.根据调查结果统计分析安徽省冬小麦种植过程中的施肥现状及存在问题,并以全省冬小麦平均产量和平均施肥量为基准,采用Cate-Nelson方法(十字交叉法)评估安徽省冬小麦产量与氮、磷和钾肥施用的关系,以探索安徽省冬小麦进一步增产增效的主要施肥途径.结果 表明:安徽省冬小麦平均产量为5185kg·hm-2,氮、磷和钾肥平均施用量分别为206、80和78 kg·hm-2.其中旱茬麦氮、磷和钾肥平均施用水平比稻茬麦分别高14、16和3 kg·hm-2.总体上,安徽省冬小麦种植中化肥平均用量趋于合理化,但是在施肥方式、养分运筹和肥料品种上还存在不合理现象.Cate-Nelson方法结果表明,全省冬小麦氮、磷、钾肥施用量中,仅有23.8%、21.2%和25.7%低于全省平均水平却获得较高的产量,此时氮、磷、钾肥偏生产力最高;有26.3%、19.3%和22.5%的施用量低于全省平均水平但没有实现高产;有26.2%、29.6%和25.0%的施用量虽然获得了高产,但施用量较高,氮磷钾肥偏生产力较低.这说明安徽省冬小麦增产增效还有很大的空间.全省冬小麦基肥和追肥机械化比例分别为62.7%和10.0%.虽然氮肥普遍实现了分次施用,但氮肥作基肥的比例仍然占到全生育期氮肥总量的69.0%,应适当降低.此外,在肥料品种选择上存在偏施化肥、不重视有机肥等问题.
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安徽省淮北小麦-玉米全程机械化绿色丰产模式碳足迹研究
《农学学报 》 2020
摘要：基于安徽省淮北平原粮食丰产科技工程示范区农户调研数据,探明小麦-玉米连作种植模式的主要碳排放环节,为实现该模式低碳农业提供理论依据.运用农业碳足迹理论,依据生命周期法,分析集成的小麦-玉米创新模式与传统模式单位面积碳足迹及构成、单位产量碳足迹,并分析创新模式碳足迹与种植规模关系.结果显示:单位面积碳足迹传统模式高于创新模式2.11%,达到2159.50 kg(CO2-eq)/hm2;无论是创新模式还是传统模式,单位面积碳足迹贡献序是一致的,为化肥>N2O>柴油>种子>电力>农药;单位产量碳足迹传统模式高出创新模式25.18%,达到0.1402 kg(CO2-eq)/kg;创新模式单位面积碳足迹与种植规模构成显著负相关.说明创新种植模式具有一定的减排效果,化肥是影响模式碳排放的主要因素,种植规模影响碳排放.
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主要农作物秸秆养分资源现状及其肥料替代潜力分析-以安徽省为例
《中国生态农业学报(中英文) 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：安徽省农作物秸秆资源丰富,充分利用秸秆养分资源对于农田养分投入的合理分配具有重要意义.评估全省主要农作物秸秆还田当季有效养分替代化肥潜力,可为安徽省减肥增效提供科学依据.本研究以安徽种植面积较大的主要农作物水稻、小麦、玉米、大豆、花生和油菜为研究对象,通过查阅安徽省统计数据和公开发表的文献资料,对2017年安徽省主要农作物秸秆数量、秸秆还田率以及还田当季养分利用率进行估算,明晰了全省化肥减施潜力.结果表明:2017年安徽省主要农作物秸秆资源量为4699.9万t,秸秆资源分布上呈北部和中部较多、南部最少的特征.秸秆养分资源总量为124.8万t,N、P2O5和K2O分别为38.1万t、11.4万t和75.3万t,分别占全省主要农作物养分需求的40.1%、32.1%和68.9%.理论上,秸秆全量还田,且养分充分利用的情况下,秸秆养分替代化肥潜力大.但秸秆养分N、P2O5和K2O当季利用率分别为38.9%、52.3%和69.9%,实际秸秆N、P2O5和K2O养分还田量仅占主要农作物养分需求的15.6%、16.8%和48.2%,分别占农田养分总投入量的8.6%、6.4%和41.4%.通过秸秆还田,全省可减施化肥63.3万t,减施比例为19.8%,N、P2O5和K2O减施比例分别为11.4%、17.2%、40.7%.进一步提高秸秆还田率和当季养分释放率,是推进全省化肥减施增效的有利手段.
关键词： 秸秆产量 秸秆养分资源量 当季养分利用率 化肥 安徽省
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安徽稻茬小麦产量差异性与生产限制因子构成解析
《北方农业学报 》 2020
摘要：[目的]了解安徽省不同地区稻茬小麦产量水平差异与生产限制因子.[方法]利用参与式农村评估方法调研安徽省沿淮、江淮、沿江3个稻茬麦区小麦产量现状和限制因素构成.[结果]安徽省稻茬麦区当前从事小麦生产的人员年龄主要集中在41~60岁,占总人数的79.52%;稻茬麦产量从北往南递减,变幅为3 048.60~5 685.60 kg/hm~2,平均产量为4 978.5 kg/hm~2,总体平均产量呈现沿淮地区>江淮地区>沿江地区,降水、病害和光照时长是导致南北区间产量差异的主要因素;全省尺度稻茬小麦平均产量差异达2 637.00 kg/hm~2,区域内产量极差分别为2 778.00、2 502.00、1 575.00 kg/hm~2,品种选择、耕作方式和田间管理水平的不同是区域内产量差异形成的主要因素.稻茬小麦生产的非人为可控限制因素主要有赤霉病和穗发芽;人为可控限制因素主要有品种选择不合理,播种质量差、出苗质量低和农机农艺不配套;社会限制因素主要有投入大、成本高、市场粮价低、效益差和化肥农资价格高且不稳定;生态限制因素主要有土壤质地差、土壤耕层浅和土壤不够肥沃以及干旱、涝渍、光照不足和有效积温不足.[结论]提升中、低产田块的产量潜力是缩小区域内稻茬麦产量差异的有效途径;适宜的小麦品种与布局,建设病(虫、草)害预测预报体系,完善农机与植保社会化服务组织和加强新型农业经营主体及农机手的科技培训是缩小稻茬麦区产量差异的技术核心手段.
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安徽两水系黄颡鱼的微卫星遗传多样性分析
《南方水产科学 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：为了解安徽省内长江和淮河水系黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)遗传多样性和遗传结构,选用10个微卫星标记对9个自然群体共254尾黄颡鱼进行了遗传分析.共检测到等位基因数(Na)245个,平均有效等位基因数(Ne)9.75个.各群体的平均Na为5.20~14.80,平均Ne为2.64~8.93;平均观测杂合度(Ho)为0.496~0.671,平均期望杂合度(He)为0.557~0.818;平均多态信息含量(PIC)为0.500~0.790.AMOVA分析显示仅8.15% 的遗传变异来自群体间,各群体间的遗传分化指数(FST)为0.006~0.236.基于Nei's遗传距离的UPGMA系统树和利用Structure软件的群体遗传结构分析均显示,9个群体可被划分4或5个谱系,其中石台(秋浦河水系)、麻川河(青弋江支流)、阜南(淮河水系)3个群体的个体遗传结构均比较独立,与其他群体亲缘关系较远;其他6个群体(长江水系的望江、无为、龙窝湖、泾县群体和淮河水系的凤台、瓦埠湖)的较为复杂,可能存在谱系间的混杂.结果表明,研究区域内黄颡鱼野生资源遗传多样性较高,地理群体间存在遗传分化且部分群体可能经历了瓶颈效应.
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基于日尺度的安徽省冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型研究
《麦类作物学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：为了构建日尺度的冬小麦阴湿害评估方法,综合应用基于HP滤波趋势产量分解法的安徽省冬小麦历年气象减产率数据、地面气象观测数据,以日尺度的标准化前期降水蒸散指数、日照百分率为阴湿害关键影响因子,通过有效阴湿害积与过程敏感性耦合方式,构建冬小麦全生育期阴湿害综合指数(overcast and waterlogging composite index,OWCI),并选取阴湿害典型年样本,分别以Logistic曲线敏感性、等敏感性两种方法计算的阴湿害综合气象指数OWCIs、OWCIe为自变量、气象减产率(△Y)为因变量进行相关性分析,比较、验证两种方法在冬小麦阴湿害评估中的差异性与适用性。结果表明,△Y与两种方法的阴湿害综合气象指数均呈显著二次曲线相关,R~2分别为0.843、0.805;检验样本的△Y实测值与两种方法模拟值的R~2分别达0.685、0.573。对两种方法比较,Logistic曲线敏感性法建模的拟合性、误差、检验效果均优于等敏感性法,其气象减产率的均方根误差从7.78%下降到6.97%。应用Logistic曲线敏感性法模拟的2016年冬小麦阴湿害灾损率值与调查值基本吻合。反演计算的1981-2010年灾损率气候态均值南高北低,符合安徽省实际分布型,但2011年以来的灾损率均值普遍高于30年气候态均值,可见近年来阴湿害影响有加重趋势。因此,基于有效阴湿害积与过程敏感性耦合应用构建的冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型,能差异化表征不同阶段的阴湿害影响贡献,可应用于冬小麦阴湿害影响评估。
关键词： 安徽 冬小麦 有效阴湿害积 过程敏感性 灾损评估 日尺度
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安徽省不同年代育成大豆品种的性状演变分析
《大豆科学 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：为系统分析不同年代育成品种的性状演变规律,给黄淮海地区大豆育种和生产工作提供参考,本研究对1983-2019年以来安徽省育成的96个大豆品种的主要性状演变进行分析.结果表明:37年间品种单株荚数增加4.23个,百粒重增加2.73 g,产量提高728.32 kg·hm-2;株高降低8.38 cm,分枝数降低0.7个,亚有限生长习性品种比例由1980s的87.5%减少到2010s的5.36%,蛋白及脂肪含量略有降低.1980s-1990s及1990s-2000s,单株荚数和百粒重均有较大程度增加,产量提高较快.育成品种的单株荚数、百粒重与产量呈显著和极显著正相关,株高、分枝数与产量呈显著负相关.从96份品种中筛选出稳产品种17份,其百粒重显著高于一般品种,株高略低于一般品种.研究结果说明在安徽省目前的生产条件及栽培方式下,培育分枝较少、株高适宜、百粒重相对较大的品种利于高产稳产,改进大豆栽培方式有利于大豆产量突破.
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