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公开(公告)号：CN106665224B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201611116382.X
申请日：2016-12-07
申请人： 中国水稻研究所
摘要： 本发明属于水稻栽培技术领域，具体涉及一种通过改变根际氧环境减少稻田甲烷排放的方法，包括以下步骤：1）秧田期：浸种、播种、育苗；2）施肥：3）稻苗移栽：以宽行窄距形式移栽步骤1）中所培育的秧苗；4）增氧处理：长淹增氧处理，在水稻生长期始终保持3~5cm水层，在分蘖期和孕穗期共追施过氧化钙14.5kg/亩用以增氧；或者干干湿湿灌溉处理，首先灌溉至稻田水层为3~5cm，然后自然落干；再田间灌溉水层3~5cm，然后自然落干；如此循环。本发明通过不同增氧模式影响稻田土壤的氧环境，影响土壤氧化还原电位、微生物活性和土壤呼吸强度等指标，从而影响稻田甲烷的产生、排放，最终达到减少稻田甲烷排放的目的。
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公开(公告)号：CN106665224A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611116382.X
申请日：2016-12-07
申请人： 中国水稻研究所
CPC分类号： Y02P60/22 , A01B79/02 , A01C1/00 , A01C21/005 , A01G22/22
摘要： 本发明属于水稻栽培技术领域，具体涉及一种通过改变根际氧环境减少稻田甲烷排放的方法，包括以下步骤：1）秧田期：浸种、播种、育苗；2）施肥：3）稻苗移栽：以宽行窄距形式移栽步骤1）中所培育的秧苗；4）增氧处理：长淹增氧处理，在水稻生长期始终保持3~5cm水层，在分蘖期和孕穗期共追施过氧化钙14.5kg/亩用以增氧；或者干干湿湿灌溉处理，首先灌溉至稻田水层为3~5cm，然后自然落干；再田间灌溉水层3~5cm，然后自然落干；如此循环。本发明通过不同增氧模式影响稻田土壤的氧环境，影响土壤氧化还原电位、微生物活性和土壤呼吸强度等指标，从而影响稻田甲烷的产生、排放，最终达到减少稻田甲烷排放的目的。
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公开(公告)号：CN108318626B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201810073345.8
申请日：2018-01-25
申请人： 中国水稻研究所
摘要： 本发明涉及一种基于群体构建期指数对水稻品种筛选的评价方法。其包括：1）通过测得的入射值和透射值确定冠层光照辐射截获率；2）将测得的光照辐射截获率代入公式（1），拟合得到冠层光照截获率增长基准速率、最大截获率和初始截获率；3）通过步骤2）中得到的最大截获率和初始截获率代入公式（2），确定冠层构建期。上述的一种用于评估水稻冠层构建期的测定方法，通过测定冠层光照辐射截获率得到水稻冠层构建期的特征指标最大截获率和初始截获率，从而明确了水稻冠层构建期，为实际工作生产作指导。
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公开(公告)号：CN111289512B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010129034.6
申请日：2020-02-28
申请人： 中国水稻研究所
摘要： 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的水稻籽粒碱消值高通量测定方法，其特征在于通过单粒单格、多分割反应盘进行米粒碱性反应，然后进行高通量采集，照片处理后使用基于CNN的卷积神经网络图形分类器进行特征提取分类，并在特定条件下进行训练，根据数据训练集深度学习获得的模型参数，对测试样品照片进行机器识别，得出碱消值级别。通过本发明的测定方法，减少因人工测定造成的检测误差，通过特定的反应盒进行试验，能够保证试验过程中米粒不会漂移，提高后期观测时的清晰度，提高检测的准确率；另外评估结果不再与操作员的个人理解、工作经验、个人状态等有直接联系，降低了检测的难度，且试验结果更真实，更具有代表性。
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公开(公告)号：CN108318626A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810073345.8
申请日：2018-01-25
申请人： 中国水稻研究所
摘要： 本发明涉及一种基于群体构建期指数对水稻品种筛选的评价方法。其包括：1）通过测得的入射值和透射值确定冠层光照辐射截获率；2）将测得的光照辐射截获率代入公式（1），拟合得到冠层光照截获率增长基准速率、最大截获率和初始截获率；3）通过步骤2）中得到的最大截获率和初始截获率代入公式（2），确定冠层构建期。上述的一种用于评估水稻冠层构建期的测定方法，通过测定冠层光照辐射截获率得到水稻冠层构建期的特征指标最大截获率和初始截获率，从而明确了水稻冠层构建期，为实际工作生产作指导。
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公开(公告)号：CN111289512A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010129034.6
申请日：2020-02-28
申请人： 中国水稻研究所
摘要： 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的水稻籽粒碱消值高通量测定方法，其特征在于通过单粒单格、多分割反应盘进行米粒碱性反应，然后进行高通量采集，照片处理后使用基于CNN的卷积神经网络图形分类器进行特征提取分类，并在特定条件下进行训练，根据数据训练集深度学习获得的模型参数，对测试样品照片进行机器识别，得出碱消值级别。通过本发明的测定方法，减少因人工测定造成的检测误差，通过特定的反应盒进行试验，能够保证试验过程中米粒不会漂移，提高后期观测时的清晰度，提高检测的准确率；另外评估结果不再与操作员的个人理解、工作经验、个人状态等有直接联系，降低了检测的难度，且试验结果更真实，更具有代表性。
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