人工智能气候室在农业植物上的应用

　　人工智能气候室的出现和发展以来,应用范围越来越广泛,国外已在国防、海洋、林业、医学、农业、生物、气象、畜禽、工业、环境污染和宇宙开发等许多领域里应用。但应用最多的为农业科学和植物生理学的研究。本文仅就农业科学、植物生理学在植物人工智能气候室开展的研究与取得的成果作一简单介绍。

　　目前世界上在植物人工智能气候室的研究,大体上有以下一些营养生理一研究不同环境条件下营养元素的吸收和积累;器官发生一研究不同环境条件下花芽的形成,性别分化、营养器官和繁殖器官的形成,开花生理一研究开花过程的生理,开花诱导的作用,植物光敏色素在开花中的作用;育种的研究一选育具有一定抗性的品种或加速世代繁育;抗性生理一发展诱导的抗性技术,另外还有光呼吸、光合作用生理和气体污染等等的研究。例如国外通过研究,了解到蕃茄坐果,对夜温比较敏感,夜温高,坐果差。

　　因此,为在较高夜温地区种植蕃茄选育出了忍耐高夜温的品种。日本在水稻冷害试验中,系统地研究了稻穗形成过程中,低温造成的不孕性,确定了冷害的敏感期即减数分裂后的小抱子形成期;耐寒品种的伤害临界温度为15~17℃,敏感品种的伤害临界温度为17~19℃等。

　　国际水稻研究所,利用人工智能气候室,完成了很多有关水稻生理生化的研究。他们在不同温、光栽培环境下,测出水稻各个品系的光合率与叶片含氮量的关系,并在控制氮量的条件下,得出用不同光周期处理水稻植株的产量和产量的构成、碳水化合物含量等数据,为选育新品种提供了理论依据。荷兰根据CO能促进光合作用的结果,将人工智能气候室内的CO浓度提高3一5倍,使黄瓜产量增产49%,蕃茄、菠菜、萝卜和甘蔗增产25~35%。法国利用人工智能气候室对玉米进行光照强度和光周期试验,同时还研究低温对玉米发芽期的影响。试验证明长日照、高气温和高光强有利于玉米的生长。这一结果,为不同玉米品种区域化提供了依据。此外,西德、美国、澳大利亚等国也利用人工智能气候室对冬小麦、冬大麦、春播谷类以及甘蔗等作物的良种培育进行了研究,收效较大。

　　近几年来,我国利用人工智能气候室,在植物生理学方面进行了诸如光、温、湿、气等单因子的环境因素对植物生理过程影响的研究,同时对复因子一植物感光性和感温性也开展了研究。在农业应用上,结合南方稻区水稻生产中常遇到的花期低温伤害问题,进行了系统地研究,明确了水稻花期伤害的敏感期、伤害的临界温度、临界时间的天数和主要受伤害的器官。并研究了防御措施和建立了一套较为完整的资料,为气象单位的秋季低温预报和农业领导部门指挥生产提供了科学依报。水稻光温特性遗传的研究,在不同温光条件下,探讨杂种后代的生理变化,从中看到水稻品种的感光性属于数量性状遗传,而且在杂种初期世代中即可进行感光性的鉴定,为育种提供了资料。