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利用物候相机跟踪作物物候并解释不同种植系统对产量的影响
发布时间:
2021-12-28
来源:
本站
作者:
PhenoTrait
背景:作物物候整合了环境驱动因素和管理措施如何影响植物性能和作物产量的信息。然而,关于种植系统(CS)对作物物候学的影响以及这与产量差异的关系知之甚少。
目的:我们评估了物候相机在跟踪作物物候方面的适用性,四种CS,即有机耕作和传统耕作的精耕细作或保护性耕作(免耕/减量)如何影响豌豆-大麦混合物和冬小麦的物候、作物物候与收获特性(如谷物产量和总氮吸收)的关系、以及CS对这些特性的影响。
方法:我们使用延时相机(PhenoCams)跟踪两种作物的植被变化,并提取绿色色度坐标(GCC)来估计不同的物候指标,即GCC发生主要变化日期(PhenoTimePoints)、发生变化的持续时间(PhenoPhases)以及GCC增加或者减少的速率(PhenoSlopes)。我们评估了不同CS对物候指标的影响,以及与收获特征相关的物候指标。
结果和结论:CS显著影响了两种作物的物候指标,与施肥的冬小麦相比,未施肥的豌豆-大麦混合物的影响不明显,对早季的作物GCC发生主要变化日期的影响比晚季的要强。对于冬小麦,与常规耕作相比,有机耕作造成了初始生长的滞后(长达7天)和较短的GCC稳定期(约10天);与精耕细作相比,免耕/减量系统中的冬小麦表现出物候延迟的趋势(最多5天)。虽然物候学指标很好解释了冬小麦的收获特征,但它们与豌豆-大麦的收获特征几乎没有关系,很可能是因为豌豆-大麦的产量在CS中是相似的。对于冬小麦,CS对收获特性的影响可以由物候学指标很好地解释(最大R2=0.9).因此,我们可以发现,与传统耕作相比,物候延迟是导致有机耕作产量降低的一个重要因素。
意义:PhenoCams是对作物物候进行高分辨率时间监测的重要工具。由于不同的CS被提议作为适应气候变化的工具,它们可能通过作物物候的变化影响产量,因此我们建议需要考虑CS对作物物候的影响,特别是在有机农业中。
图1 (a)PhenoCam获取的图片;(b)图(a)感兴趣区作物物候与绿色色度坐标的关系图
图2 (a)豌豆-大麦混合物和(b)冬小麦种植系统的绿色色度坐标(GCC)和物候指标的季节变化过程(点和曲线)。曲线与每个种植系统的日平均GCC值(即四个区块中重复地块的平均值)相适应,不同的符号表示四个耕作系统,每个方框的开始和结束代表两年内的测量周期,豌豆-大麦混合物的周期在2018年开始。
图3(a)豌豆-大麦和(b)冬小麦的绿色色度坐标(GCC)和NDVI的季节性变化与进一步的林分特征,即LAI和植物高度有关的季节变化。实线表示所有地块中每个变量的平均值,线条周围的阴影区域代表标准误差。
图4豌豆-大麦混合物(n=15)和冬小麦(n=15)的物候指标和收获特征的皮尔逊相关系数图,包括谷物含量、秸秆产量、总氮吸收量、千粒重和穗密度。
图5耕作制度与物候指标对冬小麦收获特征影响的方差分解。(a)谷物产量,(b)秸秆产量,(c)总氮吸收量,(d)千粒重和(e)穗密度(各15个)。
来源:Liu Y, Bachofen C, Wittwer R, et al. Using PhenoCams to track crop phenology and explain the effects of different cropping systems on yield[J]. Agricultural Systems, 2022, 195: 103306.
https://doi.org/10.1016/j.agsy.2021.103306
编辑:小王博士在努力
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