文献类型: 中文期刊
作者: 李雪 1 ; 刘国一 2 ; 侯亚红 2 ; 孙全平 3 ; 唐亚伟 2 ;
作者机构: 1.西藏自治区农牧科学院农业资源与环境研究所西藏自治区农牧科学院农业研究所西藏自治区农牧科学院
2.西藏自治区农牧科学院农业研究所
3.西北农林科技大学农学院陕西杨凌
关键词: 藏青2000;播期;包衣;产量;倒伏
期刊名称: 西藏科技
ISSN: 1004-3403
年卷期: 2016 年 09 期
页码: 13-16+42
摘要: 目的探讨拉萨地区气候变暖和青稞黄矮病、条纹病多发情况下,适合主要青稞种植品种藏青2000的播期和种衣剂。方法通过播期、包衣二因素随机区组试验比较研究其对分蘖、产量构成因素、株高、穗长、生育期和倒伏的的影响。结果播期方面:播期一(3月25日)和播期三(4月24日)的产量都显著较高,播期一以穗部要素表现优势,播期三则以茎数和株高表现优势;包衣方面:除株高外,包衣的处理显著高于没有包衣的处理,且P1的千粒重显著高于P2,P2的最高茎数显著高于P1;互作方面:S1P2、S3P1产量较高,S1P2千粒重优势显著、S3P1的茎数和株高优势显著;生长发育方面:S1延长了其生育期,尤其是抽穗-成熟这一生长阶段;倒伏方面:播期越晚倒伏面积越大,倒伏级别越高。结论综合考虑播期、包衣、互作、倒伏等因素,推荐采用3月25日播种且用20%吡虫啉缓释种衣剂包衣(S1P2)的组合。该组合有生育期长、穗粒数和千粒重显著较高、倒伏危害较轻等优点,可以有效保证青稞的高产稳产。
- 相关文献
[1]不同栽培措施与播种期对西藏青稞倒伏及产量的影响. 刘国一. 2018
[2]播种量和施肥量对青稞新品种藏青2000生长发育及产量的影响. 李萍,卓嘎,韦泽秀. 2017
[3]不同类型肥料对“藏青2000”农艺性状及产量的影响. 扎桑. 2016
[4]不同产量水平下青稞倒伏相关因素研究. 李雪,侯亚红,张华国,谢永春,马瑞萍,高雪,刘国一. 2019
[5]耕作措施对西藏青稞产量和抗倒伏茎秆特性的影响. 李雪,刘国一,谭海运,高雪. 2021
[6]超声波辅助青稞麦芽多糖提取工艺优化及抗氧化性研究. 王波,张文会,李梁,康竹成. 2018
[7]“藏青2000”青稞新品种示范推广的成效与做法. 尼玛扎西,禹代林,桑布,边巴. 2016
[8]菌肥对藏青2000生长、品质及根际土壤性质的影响. 潘虎,田云,达娃卓玛,张唐伟,卢向阳,白军平. 2020
[9]藏青2000在不同生态域的品质差异性分析. 张唐伟,余耀斌,吴雪莲,李颖,郝治华,彭杨勤,拉琼. 2018
[10]青稞褐变籽粒中寄藏真菌多样性及其致病性分析. 潘虎,达娃卓玛,次顿,王秋玲,李颖,白军平. 2017
[11]速效水溶性肥结合水肥一体化技术在藏青2000上的应用效果研究. 张华国,侯亚红. 2019
[12]浅析西藏青稞'藏青2000'为主的推广策略. 达娃. 2020
[13]不同播期和灌溉水平下青稞需水规律. 侯亚红. 2018
[14]播期对青稞农田氨挥发和土壤NH_4~+-N含量的影响. 李雪. 2020
[15]播期、密度、氮肥对豌豆产量和品质的影响. 高小丽,杨文才. 2020
[16]不同播期对"冬青19号"生育期及产量的影响. 雄奴塔巴,伦珠朗杰,达瓦顿珠,扎桑,高利云,焦国成,普布卓玛,卓嘎. 2022
[17]青稞倒伏的原因及防治技术. 尼玛扎西,禹代林,桑布,边巴,卓玛,嘎多. 2010
[18]青稞倒伏的原因及防治技术. 尼玛扎西,禹代林,桑布,边巴,卓玛,嘎多. 2009
[19]青稞茎秆形态特征和解剖结构与倒伏的关系. 扎桑. 2017
[20]基于文献计量学的作物倒伏研究现状分析. 田朋佳,尼玛央宗. 2021
作者其他论文 更多>>
-
有机肥替代部分化学氮肥、磷肥对春青稞干物质、养分积累分配的影响
作者:边巴卓玛;宋国英;刘国一
关键词:肥料利用率;施肥模式;青稞;干物质积累;养分吸收;羊粪有机肥;氮肥;磷肥
-
腐殖酸复合肥对青稞产量及土壤肥力的影响
作者:孙晓玲;孙全平;李双;郭新送
关键词:青稞;腐殖酸复合肥;化肥减施;产量;土壤肥力
-
青稞蒸散组分研究进展
作者:谭大明;陈吉龙;高雪;侯亚红;杨素涛;秦基伟;索朗措姆
关键词:青稞;蒸散组分;模型;冠层截留;遥感;环境控制
-
腐熟羊粪有机肥配施化肥对青稞田土壤肥力及产量的影响
作者:宋国英;边巴卓玛;刘国一
关键词:腐熟羊粪有机肥;青稞;土壤肥力;产量
-
不同复种方式对土壤微生物群落结构及酶活性的影响
作者:甘雅文;唐亚伟
关键词:复种;土壤微生物群落结构;酶活性
-
气候变暖对西藏青稞农田氨挥发和产量的影响
作者:李雪
关键词:模拟增温;氨挥发;青稞栽培;西藏
-
基于子图选择的土种识别-以重庆市璧山区紫色土为例
作者:陈怡达;曾绍华;吴雪;王帅;刘国一;周鹏
关键词:土种识别;子图选择;深度学习;土壤图像




