[發明專利]一種基于形態參數的高溫脅迫下水稻產量預測方法

有效

• 申請號: 201811194915.5
• 申請日: 2018-10-12
• 公開（公告）號: CN109325630B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 湯亮;王浩宇;劉蕾蕾;朱艷;曹衛星;王巍
• 申請（專利權）人: 南京農業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責任公司 32218
• 代理人: 徐冬濤;邢賢冬

1.一種基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型的方法，其特征在于包括以下步驟：

于水稻孕穗期或開花期對水稻進行短期極端高溫處理，同時設立對照處理；對照處理的最低溫度T_min為22℃，最高溫度T_max為32℃，高溫處理的最低溫度T_min為30-34℃，最高溫度T_max為40-44℃；處理溫度最低的時間段為5：00-7：00，溫度最高的時間段為12：00-15：00；高溫持續時間為2-4天；

在水稻孕穗期或開花期對水稻進行短期極端高溫處理，高溫處理的低溫處理溫度是30-34℃，時間段是5：00-7：00，高溫處理的高溫處理溫度是40-44℃，時間段為12：00-15：00，高溫持續時間為2-4天；對照處理的低溫處理溫度為22℃，高溫處理溫度為32℃；

測量灌漿前的水稻株高和灌漿末期的水稻株高，得到株高下降量；獲取灌漿末期水稻的葉片黃葉面積比；獲得水稻實際產量；

獲得經過短期極端高溫處理與對照處理的水稻形態參數相對變化值、產量相對變化值，利用SPSS軟件的逐步回歸分析方法，將水稻形態參數逐個引入模型，對形態參數相對變化值與產量相對變化值進行逐步回歸分析，篩選出與產量相關的形態參數；

基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型，包括：

孕穗期高溫脅迫下水稻產量預測模型：

y＝2.214L+0.574YR-0.006 (1)

開花期高溫脅迫下水稻產量預測模型：

y＝0.102HD+0.727YR+0.161 (2)

其中，L為灌漿前的水稻株高，HD為株高下降量，YR為葉片黃葉面積比。

2.根據權利要求1所述的基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型的方法，其特征在于水稻孕穗期為水稻孕穗至減數分裂期，所述的開花期為群體開花10～50％。

3.根據權利要求1所述的基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型的方法，其特征在于所述的株高下降量為：

HD＝L-H (3)；

其中，L為灌漿前的水稻株高，H為灌漿末期的水稻株高，HD為株高下降量。

4.根據權利要求1所述的基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型的方法，其特征在于灌漿末期水稻的葉片黃葉面積比的獲取方法為：摘取灌漿末期水稻的劍葉、倒二葉、倒三葉和倒四葉，每片葉子分別掃描得到圖像，利用圖像處理分析軟件計算葉片黃葉面積和綠葉面積，得到單葉黃葉面積比，計算4片葉子的黃葉面積比平均值，即為灌漿末期水稻的葉片黃葉面積比；

黃葉面積比的計算公式為：

其中，YA_i和GA_i分別為對應葉片黃葉面積和綠葉面積，YR_i為對應葉片黃葉面積比，YR為4片葉片的黃葉面積比平均值；式中n＝4，i取值為1,2,3,4。

5.根據權利要求1所述的基于形態參數建立高溫脅迫下水稻產量預測模型的方法，其特征在于所述的形態參數相對變化值或產量相對變化值的計算公式為：

其中，Pt為高溫脅迫下形態參數或產量的值，Pck為正常溫度下形態參數或產量的值，Yt為形態參數或產量的相對變化值。

6.一種基于形態參數的高溫脅迫下水稻產量預測方法，其特征在于包括：

水稻于孕穗期受到高溫脅迫時，測量灌漿前的水稻株高，獲取灌漿末期水稻的葉片黃葉面積比；基于上述形態參數，根據權利要求1所述的高溫脅迫下水稻產量預測模型預測水稻產量；

或水稻于開花期受到高溫脅迫時，測量灌漿前的水稻株高和灌漿末期的水稻株高，得到株高下降量；獲取灌漿末期水稻的葉片黃葉面積比；基于上述形態參數，根據權利要求1所述的高溫脅迫下水稻產量預測模型預測水稻產量。