张永超 2024-10-26 01:12:00

    我站针对合作社燕麦饲草田减产的问题，在确保燕麦饲草有机绿色栽培种植的前提下，选择个固定的3块燕麦饲草田，每块地1亩左右，在燕麦饲草田进行了叶面有机肥实验的布置。实验设计包括选用2种叶面有机肥，3种喷施处理，观察有机肥对燕麦生长的影响。同时与合作社骨干成员开展叶面肥喷施注意事项指导和培训。

张永超 2024-10-26 01:07:51

    2024年8月22日，我站对2024年7月8日燕麦田喷施叶面有机肥效果组织评估。随机对喷施燕麦田中燕麦叶片的光合生理性状测定和高度测定。以下是燕麦喷施有机肥效果评价报告。 1 燕麦光合相关参数分布和变异情况 1.1 LEF (线性电子流)： LEF的值主要集中在120到160之间，显示出该参数的整体分布相对集中，但也存在少量的高值（200以上）。中位数约为140，四分位间距较窄，显示出相对集中的数据分布。 1.2 Phi2 (光系统II的量子产率)： Phi2的值主要分布在0.20到0.35之间，存在一定的变异性。中位数约为0.25，数据分布集中，但也有一些较高的值（0.40左右）。 1.3 NPQt (非光化学猝灭)： 数据分布相对集中，大部分值在1到2之间，少量值接近5。中位数约为2，存在较大的数据变异，箱线图显示出了离群值。 1.4 Leaf Temperature (叶片温度差)： 叶片温度差主要集中在23到27摄氏度之间，显示了植物在环境温度下的温度调节能力。中位数约为25摄氏度，显示出相对均匀的分布，没有明显的离群值。 1.5 SPAD值 (叶绿素含量)： SPAD值集中在40到55之间，表明叶绿素含量较为一致。中位数约为50，四分位间距较宽，显示了一定的变异性。 1.6 PS1 Active Centers (光系统I活性中心)： 主要集中在0到5之间，有少量高值（接近10）。中位数较低，约为2左右，显示出部分数据的集中趋势，但有少量的离群点。 1.7 PS1 Oxidized Centers (光系统I氧化中心)： 大部分数据集中在-2到2之间，呈现较为对称的分布。中位数接近0，数据分布较为对称，有少量离群值。 1.8 kP700 (P700电子传递速率常数)： kP700的值集中在100到250之间，显示了相对均匀的分布。中位数约为150，数据分布较为集中。 1.9 vH+ (质子通量速率)： vH+的值主要分布在0.05到0.20之间，显示了一定的变异性。中位数约为0.15，分布相对集中。 1.10 ECS_tau (ECS速率)： ECS_tau的值集中在0.006到0.014之间，分布较窄。中位数约为0.01，显示数据分布较为集中。 1.11 PhiNO (非调控光能损失的比例)： PhiNO值主要集中在0.20到0.40之间，显示了一定的变异性。中位数约为0.30，数据分布较为均匀。 1.12 PhiNPQ (光化学猝灭的比例)： PhiNPQ的值集中在0.40到0.60之间，分布较为集中。中位数约为0.50，数据分布相对均匀。 图1 燕麦不同光合相关参数的分布和变异情况 2 基于光合参数对燕麦生长田综合分析和聚类 图2 基于光合参数对燕麦生长田综合分析和聚类 2.1 各组的光合特征 组1: "稳定生长组" 该组燕麦在光合作用效率和光能调节能力上表现出色，SPAD值适中，代表了一组处于相对健康和稳定生长状态的燕麦。 组2: "高叶绿素但低效组" 这组燕麦虽然叶绿素含量最高，但光合作用效率和光能调节能力相对较弱，可能面临某些限制因素，导致光合作用不如预期高效。 组3: "高效但营养不足组"该组燕麦在光合作用效率和光系统II量子产率上表现出色，但叶绿素含量最低，可能面临营养不足或其他环境压力。 图 3 三组燕麦的数量分布情况 2.2 各组和数量分布特征 稳定生长组：该类别占比最大，约占 60.61%。这表明大多数植物处于稳定的生长状态，光合作用效率较高，且整体健康状况良好。 高叶绿素但低效：占比为36.36%，这组植物虽然叶绿素含量较高，但光合作用效率较低。这可能意味着这些植物面临某些限制因素，例如营养不均衡或环境压力，导致其光合作用表现不佳。 高效但营养不足组：该类别占比最小，仅占3.03%。这表明只有少量植物光合作用效率高，但叶绿素含量较低，可能由于营养缺乏或其他环境压力而受影响。 绝大多数植物属于“稳定生长组”，说明田间管理和生长条件较为理想。近三分之一的植物属于“高叶绿素但低效组”，表明需要关注这些植物的光合作用效率问题，可能需要调整肥料或水分管理。只有极少数植物属于“高效但营养不足组”，需要特别关注这些植物的营养供应，以避免生长进一步受限。 2.3 与喷施叶面有机肥前的比较 对比前期的分析结果和本次的聚类分析，喷施叶面肥后燕麦的生长和健康状况有以下几个方面的提升： 2.3.1 作物分类分布的改善 前期分析：75.9%的作物被分类为“bad”，显示出田间管理和环境条件的不足。 本次分析：经过喷施叶面肥后，植物的分类结构有了显著改善。稳定生长组（相当于前期的“good”和“better”组）占据了60.61%的比例，说明大多数作物健康状况已得到明显改善。仅有3.03%的作物仍表现出营养不足的特征，这表明通过施肥，营养供应得到了较大的提升。 2.3.2关键光合参数的提升 SPAD值相对叶绿素含量）：前期的“better”类别作物表现出最高的SPAD值，表明叶绿素含量高，而“bad”类别的SPAD值较低。本次分析显示，经过喷施叶面肥，SPAD值得到全面提升，反映出叶绿素含量的增加，植物健康状况的改善。 LEF和Phi2（线性电子流和光系统II的量子产量）：前期“good”类别的作物在这些参数上表现较好，显示出光合作用效率较高。本次分析中，大多数作物的LEF和Phi2参数均有提升，进一步证明了光合作用效率的提升。 NPQt （非光化学猝灭）：本次分析显示光能调节能力有所提高，同时光损伤风险降低，这表明施肥后植物更能够有效调节过剩的光能，减少光损伤。 3 基于燕麦高度的分析 图4 燕麦高度数据分布情况 • 平均高度: 93.93厘米，标准差: 27.46厘米，表明样本的高度分布有一定的变异性。• 最小值: 41厘米，最大值: 138厘米。从直方图可以看到，燕麦的高度数据大致呈现正态分布，大多数燕麦的高度集中在70至120厘米之间。燕麦的高度分布较为广泛，部分植株高度显著高于平均水平（最大值138厘米），而部分植株则相对矮小（最小值41厘米）。 中位数为96.5厘米，表明一半的燕麦植株高度在此值以上，另一半在此值以下。 为了进行高度分组分析，按照：矮（低于第25百分位数）、中等（介于第25和第75百分位数之间）和高（高于第75百分位数），来分析每个组别中的植物数量及其在各组别中的分布情况。 图5 燕麦高度数据的初步分类情况 • Medium (中等高度组)：占比最大，约为 50%。这一组包含了介于第25和第75百分位数之间的燕麦植株，反映了田间大部分植物的常见高度。Short (矮小组)：占比为 25.93%，这一组包括了低于第25百分位数的矮小植株。Tall (高大组)：占比为 24.07%，这一组包括了高于第75百分位数的高大植株。 图 6 基于 k-means方法的聚类分析（k=3） 高组：平均高度为 118.17 厘米。这组燕麦属于高大植株。中等组：平均高度为 87.20 厘米。这组燕麦属于中等高度植株。矮组：平均高度为 49.20 厘米。这组燕麦属于矮小植株。 图 7 燕麦以高度聚类分组，每个组数量分布情况 高组：占比最大，为 44.44%，说明田间接近一半的植株属于高大组。中等组：占比为 37.04%，代表了中等高度的植株。矮组：占比最小，为 18.52%，这部分植株的高度相对较矮。这种分布说明大多数燕麦植株处于较高或中等高度，而矮小植株的比例相对较低。 将高度分析与前面的光合参数分析结果进行比较，可以发现以下相同点和差异： 分类的一致性：高大植株（High Group）与稳定生长组（Stable Growth Group）：在高度分析中，高大植株占44.44%，与前面光合参数分析中占比最大的“稳定生长组”（占60.61%）有一定的重叠。两者都表明田间大多数植物处于良好的生长状态，具有较好的光合效率和较高的健康水平。 中等植株（Middle Group）与高叶绿素但低效组（High Chlorophyll but Low Efficiency Group）：中等高度植株占37.04%，与前面光合参数分析中的“高叶绿素但低效组”（占36.36%）有类似的占比。这表明部分植株尽管高度适中，可能仍存在某些限制因素，导致其光合作用效率未达到最佳水平。 差异：低矮植株（Low Group）与高效但营养不足组（High Efficiency but Nutrient Deficient Group）：低矮植株占18.52%，而光合参数中的“高效但营养不足组”占比为3.03%。这表明，尽管植株矮小，但并不一定对应较差的光合作用效率。一些低矮植株可能仍然具备较高的光合效率，只是由于其他因素（如营养不良或环境压力）导致其高度受限。 4 总结 整体来看，高度和光合参数的分析结果在某些方面表现出一致性，尤其是在反映田间植株的健康状况和生长趋势方面。然而，两者之间也存在一些差异，主要体现在某些植株虽然高度较矮，但光合效率仍然较高。这说明在进行田间管理时，不能仅依据单一参数来评估植物的健康状况，应综合考虑多方面因素，以更全面地了解植株的生长情况。 前期分析显示大部分作物属于“bad”类别，而本次分析中，大多数作物已属于“稳定生长组”，显示出整体健康状况的显著改善。这意味着施肥策略的调整在改善燕麦的营养供应和光合作用效率方面起到了积极作用。 改进与建议：继续保持并优化叶面肥施用，以进一步改善作物的健康状况。对于仍表现出营养不足的少数作物，可能需要进一步关注其特定的营养需求，如更有针对性地增加某些关键养分。 强调对田间作物的持续监测和调整，以便及时应对可能出现的新问题，确保所有作物都能处于最佳生长状态。

张永超 2024-10-26 01:05:59

    背景： 光合作用是植物生长的关键驱动因素，通过提供能量和有机物质，支持植物的各项生理活动和生长发育。提高光合作用效率有助于促进植物健康生长，从而提高农业产量和生态系统的稳定性。了解并优化光合作用过程中的关键因素，对于植物科学研究和农业实践具有重要意义。 土壤养分缺乏对植物光合作用的影响是显著且多方面的。土壤中的养分对于植物的正常生长和代谢活动至关重要，而其中一些关键养分直接影响光合作用和叶绿素含量。 氮素缺乏导致：（1）叶绿素合成受阻，氮是叶绿素分子的组成部分。氮素缺乏会导致叶绿素合成减少，叶片呈现黄化，进而降低光合作用效率。（2）蛋白质合成受影响，氮也是蛋白质和酶的组成部分，缺乏氮素会影响光合作用中关键酶的活性，如Rubisco，从而降低光合作用速率。 磷素缺乏致使：（1）能量转移受阻，磷是ATP的组成成分，ATP在光合作用的光反应和暗反应中起重要作用。缺磷会导致能量转移效率降低，从而影响光合作用。（2）核酸合成受影响，磷也是核酸的组成部分，缺磷会影响核酸的合成，进而影响细胞分裂和植物生长。 钾素缺乏引起：（1）气孔调节失衡，钾在植物气孔的开闭中起关键作用，缺钾会导致气孔调节失衡，影响二氧化碳的吸收，进而影响光合作用。（2）酶活性降低，钾是许多酶的活化剂，缺钾会影响这些酶的活性，从而降低光合作用效率。 镁素缺乏会出现：（1）叶绿素分子缺失，镁是叶绿素分子的中心元素，缺镁直接导致叶绿素含量下降，叶片呈现斑驳黄化，光合作用效率大幅降低。 叶绿素是光合作用过程中吸收光能的关键色素，其含量直接影响光合作用效率。（1）光能吸收，叶绿素主要吸收蓝紫光和红光区域的光能，并将其转化为化学能。叶绿素含量高的植物，能吸收更多的光能，进行更高效的光合作用。（2）光反应效率，叶绿素含量高意味着光反应阶段产生的ATP和NADPH更多，为暗反应提供充足的能量和还原力，从而提高碳固定和葡萄糖合成效率。（3）叶绿素含量通常是植物健康状况和营养状况的指示器。健康的植物叶绿素含量高，光合作用效率高，生长旺盛。反之，叶绿素含量低常常指示植物可能受到养分缺乏或其他环境胁迫的影响。 叶绿素含量的高低与作物叶片绿色的深浅密切相关。叶绿素是植物叶片中的主要色素，它主要吸收蓝紫光和红光，将其转化为化学能，用于光合作用，而反射绿色光，因此叶片呈现绿色。在农业生产和作物管理中，通过观察叶片颜色的深浅，可以初步判断植物的健康状况和营养状况。深绿色的叶片通常表明植物生长良好，光合作用旺盛。而浅绿色或黄色的叶片则可能提示需要调整肥料、水分或其他管理措施，以改善植物的生长条件。 土壤养分缺乏对植物光合作用有显著的负面影响，主要通过影响叶绿素含量和酶活性来降低光合作用效率。叶绿素含量在光合作用中扮演着关键角色，其高低直接决定了植物光能吸收和利用的能力。因此，保证土壤中养分的充足供应对于维持植物健康生长和高效光合作用至关重要。 地点和数据采集 7月8日，在黄乃亥乡日秀玛村附近选取3块燕麦饲草田，燕麦普遍处于抽穗期，每块燕麦饲草田1亩左右，随机选取燕麦叶片开展光合特征测量，总计测量燕麦112株。测量选择天气晴朗，集中在中午12点左右完成所有测量。 结果分析 图1 燕麦关键光合参数数据的分布情况 图2 燕麦光合参数相关性分析热图 图3 根据K-means聚类分析，作物被分为三类，较差bad，一般good，较好better。 图 4 三个类别的个体数的分布情况 结论 基于对各主要光合作用参数的分析和分类结果，我们综合评估这块作物田的整体健康状况。 1.作物分类分布： 75.9%的作物被分类为“bad”，即85个体。17.0%的作物被分类为“good”，即19个体。 7.1%的作物被分类为“better”，即8个体。bad: 75.9% 的作物属于这一类别，这表明田间的整体管理和环境条件需要改进，以提高这些作物的健康状况。good和 better类别分别占 17.0% 和 7.1%，显示了有一部分作物处于较好的健康状态，但比例较低。 2. 主要参数分析： SPAD（相对叶绿素含量）："better" 类别的平均 SPAD 值最高，表示这些作物叶绿素含量和健康状况最好。"bad" 类别的 SPAD 值最低，表明这些作物可能存在缺氮或健康问题。 光合有效辐射 (Light Intensity (PAR))："better" 类别的作物接收的光合有效辐射最多，这可能有助于其较高的 SPAD 值。 线性电子流 (LEF)和光系统II的量子产量 (Phi2)："good" 类别的作物在这些参数上表现最好，表明其光合作用效率较高。 非光化学猝灭 (NPQt)："bad" 类别的作物在这一参数上有最高值，说明这些作物在高光强下的光能调节能力较强，但这也可能意味着它们容易受到光损伤。 叶片温度差 (Leaf Temperature Differential)**："good" 类别的作物叶片温度差较大，显示其蒸腾作用更有效，有助于散热和水分管理。 3.综合健康情况评估： better类别的作物表现出最高的SPAD值、较高的光合有效辐射和良好的光合作用效率，整体健康状况最佳。 good类别的作物表现出较高的光系统II量子产量和蒸腾作用效率，光合作用效率较高，健康状况良好。 bad类别的作物在SPAD值、LEF、Phi2等关键光合作用参数上表现较差，光能调节能力强但容易受到光损伤，整体健康状况较差。 SPAD值较高的“better”类别显示了较好的氮素供应和植物健康状况，表明需要关注如何提高“bad”类别作物的氮素供应。高光合有效辐射有助于“better”类别的高SPAD值，说明改善光照条件可能有助于提高作物整体健康状况。"bad" 类别的高NPQt值显示了其光能调节能力，但也提示可能存在的光损伤风险。 4.结论与建议： （1）改善田间管理：重点关注“bad”类别作物，检测是否存在病虫害、缺水或缺肥问题，并采取相应措施。（2）优化光照和水分管理：提高田间的光照和水分管理，以提高“bad”类别作物的SPAD值和光合作用效率。（3）针对性施肥：针对“bad”类别作物，考虑增加氮肥施用，提高叶绿素含量，增强光合作用能力。（4）持续监测和调整：定期监测作物的生长情况和主要光合作用参数，及时调整田间管理策略，确保作物健康生长。

张永超 2024-10-26 01:02:57

     2024年7月8日同仁002科技工作站对黄乃亥地区的燕麦饲草田进行了详细的生长情况检查。随机选取了108株燕麦进行测量，记录了各株燕麦的叶片光合生理参数。这些数据将用于评估当前种植策略的效果，并指导后续的管理工作。

张永超 2024-10-26 01:00:24

    2024年7月11日-14日，在慧飞无人机应用技术培训中心（青海盛禾分校），由我站成员张永超组织的合作社成员仁青卡和李本扎西同志正式开始了为期三天的大疆农业植保无人机培训。此次培训旨在提升合作社成员的农业植保技能，通过理论学习、模拟机训练以及野外实际操作三个阶段，使大家全面掌握大疆农业植保无人机的应用技术。 培训安排： 1. 第一天：理论学习 今天的课程以理论学习为主。学员们系统地学习了无人机的基本构造、飞行原理、农业植保技术以及相关的安全操作规范。通过详细的讲解，大家对大疆农业植保无人机的基本原理和功能有了全面的了解。 2. 第二天：模拟机学习 明天，我们将进行模拟机训练。学员们将通过模拟操作，熟悉无人机的操控技巧和各种飞行模式。在培训中心的专业指导下，学员们将逐步掌握如何在不同的农业场景中有效地操作无人机进行植保作业。 3. 第三天：野外实际操作 培训的最后一天，学员们将前往农田进行实际操作训练。在真实环境中，大家将运用所学的知识和技能，进行植保无人机的实际操作。通过现场指导，学员们将进一步提升操作水平，确保能够独立完成各项植保任务。 大疆农业植保无人机的应用及优势： 应用方面：精准喷洒：大疆农业植保无人机可以精准控制喷洒范围和喷洒量，有效减少农药浪费和环境污染。 高效作业：相比传统手工喷洒，无人机的作业效率大幅提高，能在短时间内覆盖大面积农田。 智能管理：通过搭载的智能管理系统，可以实时监控作业进度和效果，及时调整喷洒方案，提高管理效率。 优势：操作简便：大疆农业植保无人机设计人性化，操作简单，经过培训后，农户可以快速上手，独立完成作业。 成本节约：使用无人机进行植保作业，可以减少人力成本和农药使用量，从而降低整体种植成本。 安全性高：无人机作业减少了农药对操作人员的直接接触，降低了健康风险。 多功能性：除了植保喷洒外，无人机还可以用于农田监测、作物长势分析等多种农业应用，提升农田管理的科学性和精细度。 通过此次培训，合作社成员获得了农用无人机系统操作手合格证，能够全面掌握大疆农业植保无人机的操作技能，提升农业生产效率，为现代化农业的发展贡献力量。