《冬小麦苗情长势监测规范》编制说明

《冬小麦苗情长势监测规范》编制说明

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1、GB/T××××—××××《冬小麦苗情长势监测规范》编制说明一、编制的目的和意义作物苗情长势的信息监测对于农业生产管理至关重要,也是农业生产管理的重要依据。及时、准确的苗情监测对科学安排农业生产活动、及时采取有效措施、提前预测农产品产量、防灾减灾等都具有重要意义。现有的小麦苗情长势监测多限于基本苗数、叶面积、株高、干物质量、田间小气候等,监测周期长、人力物力投入大、准确性低。应用物联网技术、图像识别技术进行小麦的苗情长势监测,是当前发展的重要方向,但存在方法和标准各异、监测指标不统一等问题。迫切需要根据小麦生产的特

2、性,制定一部通用的自动监测规范,实现标准化监测。二、编制工作简况小麦苗情监测是农业信息监测的重要组成部分。农业部高度重视小麦苗情监测工作,将小麦苗情监测分析作为农业部小麦专家组的重要工作内容之一进行部署。早在上世纪60年代,在小麦的苗情分类和监测上就有很多权威的论述。21世纪以来,小麦大省河南、安徽、河北等先后出台了小麦苗情监测的地方标准,为各地小麦苗情长势监测工作的规范化提供了依据。为加强对农业信息的监测力度,2015年以来,中国农科院农业监测预警团队联合中国农业大学、国家小麦工程技术研究中心、扬州大学、山东农业

3、大学、河南省农业科学院、安徽省农技推广站、中国农业科学院环境与可持续发展研究所、国家标准化研究化研究院等单位的有关专家,共同提出了基于物联网和图像识别技术的小麦苗情监测技术规范研究。2016年,《小麦苗情长势(自动)监测规范》正式获得国家标准立项,草案研制工作正式启动,组成了标准起草组。《小麦苗情长势(自动)监测规范》编制过程中,课题组对安徽、河北、河南等省颁布的小麦苗情监测标准进行了深入研究。对河南、山东、江苏、安徽、河北等主要小麦产区的小麦苗情监测工作进行了实地调研,访问了一批小麦苗情采集人员。标准起草组召开了

4、多次由小麦栽培、自动化技术、标准化技术、信息监测技术、行政管理等专家组成的专家咨询和论证会,经过反复讨论和修改,最终形成了标准草案。2016年6月24日,起草组在北京召开了标准起草专家咨询会,对标准的起草要求、重点内容和注意事项进行了研讨和咨询,对专家提出的问题,进重新行了调研和查证,并将结果在标准草案中体现。2016年10月13日,起草组在北京召开了标准专家论证会,来自中国农科院、中国农业大学、扬州大学、国家小麦工程技术研究中心、安徽省农技推广站等单位的专家10余人参加研讨。3GB/T××××—××××针对专家提

5、出的目前中国小麦主要为冬小麦,且现有监测手段难以实现全部自动化,因此建议将标准名称改为“冬小麦苗期长势监测规范”。增加了监测点选取、灾害和病虫害监测的内容,细化了监测项目。同时,鉴于现有自动监测方法和技术还不成熟,目前不适宜在标准中列入监测设备,将监测方法合并到监测项目中,删除监测设备内容。三、编制原则标准起草过程中,始终遵循了“统一性、协调性、适用性、一致性、规范性”的原则,尤其突出标准的先进性和可操作性。一是充分借鉴国内外现有研究成果,确保先进性。关于农作物苗情长势监测技术、方法和标准,为小麦苗情长势的物联网自

6、动监测提供参考。二是广泛开展小麦苗情长势监测现状的摸底调查,确保适用性。对我国现有的小麦苗情长势自动监测、分析和利用过程中存在的标准化方面问题进行调研,对监测的指标和方法、精度进行初步设计。三是充分征求小麦生产部门、农情调度部门、农业管理部门的意见,并开展了专家论证,确保标准的协调统一性和规范性。四是标准的条款尽可能规定具体、准确,具有较强的可操作性。四、内容简介本标准共分应用范围、规范性应用文件、术语和定义、监测点选择、监测项目和方法5个部分,对小麦生长环境、生育时期、植株长势信息监测的内容、监测方法进行了规范。

7、五、主要参考文献资料1.GB/T19557.2-2004植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南普通小麦2.NY/T1782-2009农田土壤墒情监测技术规范3.NY/T1121.6土壤有机质的测定4.NY/T1121.7土壤检测第7部分:土壤有效磷的测定5.NY/T889土壤缓效钾和速效钾的测定6.DB13/T2061-2014冬小麦苗情监测技术规范7.DB34/T782-2008安徽省小麦苗情监测技术规范8.DB34/T2298-2015小麦苗、灾情物联网监测规范3GB/T××××—××××1.GBT24689

8、.6植物保护机械农林小气候信息采集系统2.金善宝主编.中国小麦栽培学[M].北京;农业出版社,19613.胡廷积等编著.小麦生态栽培[M].北京:科学出版社,20144.童璐.稻茬小麦主要生育期苗情诊断关键参数遥感监测研究5.贾玉秋.基于物候差异分析的冬小麦长势监测6.夏于.基于物联网的小麦苗情远程诊断管理系统设计与实现7.邹金秋.农情监测数据获取及管理技术

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