【目的】对棉花衣分和铃重进行全基因组关联分析，挖掘相关的候选基因，为通过分子标记辅助选择和分子设计育种提高棉花产量提供遗传基础。【方法】利用300份陆地棉种质资源重测序（10×）数据和3 055 642个高质量单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP）对2年5个环境及最佳线性无偏预测值（best linear unbiased predictive value, BLUP）的衣分和铃重进行了全基因组关联分析，检测相关的显著关联位点和候选基因。【结果】衣分和铃重在不同环境下存在较广泛的变异，衣分平均变异系数为9.40%，遗传力为92.81%；铃重平均变异系数为11.96%，遗传力为86.67%。不同环境间，群体的铃重呈极显著正相关关系，衣分也呈极显著正相关关系。群体结构分析、主成分分析和系统发育分析将300份陆地棉分为6个亚群，全基因组关联分析共检测到223个数量性状位点（quantitative trait locus, QTL）与衣分相关，89个QTL与铃重相关。对衣分中筛选到的3个稳定的QTL qLP_Gh5.18、qLP_Gh12.43和qLP_Gh17.2进一步分析，发现17个相关候选基因；对铃重中筛选到的2个稳定的QTL qBW_Gh7.5和qBW_Gh19.5进一步分析，发现8个相关候选基因。【结论】在300份陆地棉群体中鉴定到5个稳定的QTL与棉花衣分和铃重关联，挖掘到25个与衣分和铃重相关的候选基因。

【目的】分析中国棉花产业链韧性水平及影响因素，为棉花产业发展提供参考。【方法】基于韧性理论，从抵御能力、更新能力、恢复能力和政府力量4个维度构建棉花产业链韧性评价指标体系，采用基于熵权法-虚拟最优解逼近理想解排序法和灰色关联度的动态评价模型测度2007―2022年中国棉花产业链韧性水平。采用地理信息系统空间分析技术探讨中国棉花产业链韧性水平的空间演变特征。采用Tobit回归模型探究棉花产业链韧性的影响因素。【结果】2007―2022年中国棉花产业链韧性水平整体呈先升高后降低趋势；2007―2016年为平稳增长期；2017―2021年为加速提升期；2022年韧性水平有所降低，为挑战恢复期。2007―2022年，棉花产业链韧性高值区和较高值区增多，较低值区减少；新疆、甘肃、山东、湖北的棉花产业链韧性水平呈上升态势。对外开放水平和政府财政支持水平对棉花产业链韧性水平有显著正向影响；科技创新水平和交通基础设施水平对棉花产业链韧性有正向影响；棉花价格对棉花产业链韧性具有负向影响。【结论】中国棉花产业链韧性水平总体呈波动上升态势且空间格局变化较大。要继续实施棉花目标价格政策，加大科技创新力度，促进基础设施建设，以不断提升中国棉花产业链韧性。

【目的】探究外源褪黑素（melatonin, MT）对盐胁迫下棉花生长发育的调控效应。【方法】以国欣棉9号为材料，采用室内盆栽方法，土壤含盐量为0.3%（质量分数），筛选出适宜的MT浓度后，设置4个处理：浇灌清水+喷施清水（CK）、浇灌盐水+喷施清水（S）、浇灌清水+喷施MT（MT）和浇灌盐水+喷施MT（MS），研究了不同处理下棉花的株高、茎粗、叶面积、叶绿素相对含量（用soil and plant analyzer development，SPAD值代表）、单株生物量、根冠比、抗氧化酶活性、活性氧含量以及渗透调节物质含量的变化，并对上述指标进行了相关分析。【结果】与CK处理相比，S处理显著降低棉花的株高、茎粗、叶面积、SPAD值、单株地上部鲜物质质量、地下部鲜物质质量、地上部干物质质量、地下部干物质质量，显著提高根冠比；在盐胁迫处理后期，S处理显著降低叶片超氧化物歧化酶（superoxide dismutase, SOD）、过氧化物酶（peroxidase, POD）和过氧化氢酶（catalase, CAT）活性，显著提高过氧化氢、超氧阴离子和丙二醛的含量，显著降低可溶性糖、可溶性蛋白和脯氨酸的含量。与S处理相比，盐胁迫下叶片喷施200 μmol·L^-1 MT（MS处理）可显著提高棉花的株高、茎粗、叶面积、SPAD值、单株地上部与地下部的鲜物质质量及地上部干物质质量，显著降低根冠比，显著提高SOD、POD和CAT活性，显著降低过氧化氢、超氧阴离子和丙二醛的含量，显著提高可溶性糖、可溶性蛋白和脯氨酸的含量。棉株地上部干物质质量与株高、茎粗、叶面积、SPAD值、地上部鲜物质质量、地下部鲜/干物质质量、SOD活性、POD活性、CAT活性、可溶性糖含量、可溶性蛋白含量、脯氨酸含量均呈显著正相关关系，而与超氧阴离子含量、丙二醛含量显著负相关。【结论】叶面喷施200 μmol·L^-1 MT能够有效缓解高盐环境（土壤含盐量为0.3%）对棉花产生的氧化胁迫与渗透胁迫，促进棉花生长，提高耐盐能力。

【目的】研究有机肥部分替代化肥对新疆不同连作棉田土壤及棉花根系生长的影响，筛选有机肥部分替代化肥的最佳比例，为新疆连作棉田的科学高效施肥提供参考依据。【方法】在新疆常见的棉田灰漠土和风沙土中种植棉花，采用腐熟的农家鸡粪作为有机肥，设置3个有机肥部分替代化肥处理：T1处理：100%化肥；T2：80%化肥+20%有机肥（有机肥2 250 kg·hm^-2）；T3：60%化肥+40%有机肥（有机肥4 500 kg·hm^-2）。采用聚氯乙烯管开展试验，研究有机肥部分替代化肥对蕾期和吐絮期棉田土壤理化性质，棉花根系的形态特征、生理特征，以及棉花生物量和产量等的影响。并利用综合隶属函数法对所有指标进行主成分分析和回归分析，综合评价不同比例的有机肥和化肥组合对土壤-棉花系统的整体影响。【结果】有机肥替代化肥的T2处理和T3处理均显著提高灰漠土和风沙土中土壤全氮和有效磷含量。在灰漠土中与T1相比，T2处理的土壤全磷含量在蕾期和吐絮期分别增加14.7%和30.3%、有效磷含量分别增加138.7%和202.6%；T3处理的土壤全氮含量在蕾期增加39.2%、土壤全磷含量在吐絮期增加46.2%。T2处理和T3处理均使灰漠土中棉花根系的总根长、比根长、比根表面积、根系可溶性糖含量、硝酸还原酶活性显著增加，而根系组织密度、地上部生物量显著下降。在风沙土中棉花蕾期，T2处理和T3处理下比根长分别显著增加11.9%和9.6%。在风沙土中棉花吐絮期，与T1相比，T2处理和T3处理下土壤碱解氮含量分别显著增加51.3%和97.9%、总根长分别显著减少26.9%和21.0%；比根长显著减少33.4%和36.5%。对于风沙土中种植的棉花，T2处理下棉花蕾期和吐絮期比根表面积分别显著减少18.8%和19.3%；T3处理显著增加棉花吐絮期根系平均直径（65.3%）和地上部生物量（27.6%）。【结论】有机肥部分替代化肥可以通过改善灰漠土和风沙土土壤理化特征，提高土壤养分含量，促进棉花根系生理活性和优化根系构型，使根系投入更少的生物量以获得更高的养分吸收效益，优化对生物量的分配，最终缓解连作障碍。在灰漠土中，有机肥替代40%化肥处理效果最佳。在风沙土中，有机肥部分替代化肥的影响因有机肥添加比例和生育时期而不同。

【目的】 叶绿素含量可以用来评价棉花的长势情况，快速、准确和大面积监测棉花叶绿素含量，有助于实现精准农业。【方法】 分别用0~2阶（步长为0.2）的分数阶微分处理和1~10尺度下的小波变换对田间测定的陆地棉和海岛棉等2种棉花的高光谱反射率进行处理，提高棉花叶绿素含量反演精度。通过分析不同处理方式的光谱与叶绿素含量之间的相关性，筛选得出敏感波段；并运用支持向量机回归和随机森林回归模型分别构建棉花叶绿素含量高光谱估算模型。【结果】 （1）在全波段范围内，2种棉花325~1 075 nm光谱反射率曲线整体变化趋势基本相同，其反射率均随着叶绿素含量的增加而增大。（2）经连续小波变换和分数阶微分变换后，2种棉花高光谱数据和叶绿素含量的相关性有所增强。使用随机森林回归和小波能量系数7对陆地棉叶绿素含量的反演效果最好，建模集决定系数（coefficient of determination, R²）为0.931，均方根误差（root mean square error, RMSE）为0.782，剩余预测偏差（residual prediction deviation, RPD）为2.162；使用随机森林回归和小波能量系数6对海岛棉叶绿素含量的反演效果最佳，建模集R²为0.932，RMSE为1.198，RPD为2.687。【结论】 本研究可为棉花叶绿素含量遥感估算提供技术参考。

【目的】 探究陆地棉对人工海水和NaCl单盐胁迫的响应，评估人工海水模拟盐胁迫鉴定棉花耐盐性的可行性。【方法】 以135份不同类型的陆地棉种质系为材料，比较人工海水和NaCl单盐胁迫对棉花种子萌发和幼苗生长的影响，结合主成分分析、隶属函数分析和聚类分析等方法对棉花材料的耐盐性进行综合评价，并通过田间试验对2种鉴定方法进行验证。【结果】 2种盐胁迫下的鉴定结果仅有52.38%的一致性，鉴定结果存在较大差异。人工海水胁迫下的鉴定结果与田间试验鉴定结果呈极显著正相关关系，相关系数为0.720，NaCl胁迫下的鉴定结果与大田鉴定结果无显著相关关系。人工海水和NaCl胁迫处理下，105份低酚棉种质资源中表现为抗盐或耐盐的材料数量占比分别为21.90%和33.33%，其中鲁17和邯低酚29在2种胁迫下均表现出较强的耐盐性。【结论】 使用与海涂地成分相似的人工海水模拟盐胁迫可以更加精确地鉴定棉花材料的耐盐性。低酚棉整体耐盐性较差，但不乏有耐盐性强的种质系，可用于培育耐盐的低酚棉新品种。

【目的】探究不同生长发育时期棉花叶片中类黄酮次生代谢物的动态变化过程。【方法】取陆地棉品种sGK156苗期、盛花期和吐絮期的叶片，利用超高效液相色谱-串联质谱对棉花叶片中的差异代谢物进行分析，并对类黄酮物质丰度进行检测。【结果】3个不同时期的棉花叶片差异化合物主要富集在黄酮和黄酮醇的生物合成代谢通路；苗期山柰酚-3-O-阿拉伯糖苷、柚皮素的含量显著高于盛花期和吐絮期，盛花期紫云英苷、银椴苷、槲皮素等16种类黄酮化合物的含量显著高于苗期和吐絮期，吐絮期表儿茶素、山柰酚-3-O-芸香糖苷、山柰酚-3-O-巢菜糖苷、原花青素B2、秦皮苷这5种化合物的含量显著高于苗期和盛花期。【结论】本研究分析类黄酮次生代谢物在棉花不同生长发育时期的动态变化过程，发现了在不同生长时期棉花叶片中优势表达的类黄酮代谢物，为进一步研究与利用棉花叶片中类黄酮代谢产物和选育优良棉花品种提供理论基础。

【目的】 解析GhWRKY44基因在干旱胁迫下的功能，为棉花抗旱育种提供候选基因资源。【方法】 以陆地棉（Gossypium hirsutum L.）CQJ-5叶片cDNA为模板进行聚合酶链式反应（polymerase chain reaction, PCR），获得GhWRKY44基因编码序列，并进行生物信息学分析。利用实时荧光PCR（quantitative real-time PCR, qRT-PCR）分析GhWRKY44基因在脱落酸（abscisic acid, ABA）和聚乙二醇（polyethylene glycol, PEG）6000处理下的表达模式。利用病毒诱导的基因沉默（virus-induced gene silencing, VIGS）技术研究GhWRKY44基因在干旱胁迫下的功能。【结果】 GhWRKY44编码的蛋白属于Ⅰa类WRKY成员，与GbWRKY44亲缘关系较近。GhWRKY44受PEG 6000和ABA诱导表达。干旱胁迫下，与对照棉株相比，GhWRKY44沉默棉株的叶片萎蔫程度更重，植株存活率和叶片叶绿素含量（soil and plant analyzer development, SPAD值）显著降低。脱水处理6 h和7 h，GhWRKY44基因沉默棉株的叶片失水率显著高于对照。【结论】 沉默GhWRKY44基因降低棉花抗旱性，GhWRKY44是棉花抗旱性的正调控因子。

【目的】探究氮肥随水滴施次数对新疆南疆棉田土壤氮素含量和棉花产量的影响，为氮肥的合理施用提供参考。【方法】2021―2022年，在新疆阿克苏地区沙雅县开展田间试验。在施肥总量（纯氮总用量为300 kg·hm^-2，20%基施，80%随水追施）相同的情况下，设置4个氮肥追施次数处理（4、6、8和10，分别记作N4、N6、N8和N10）。分析不同处理对棉田土壤全氮与碱解氮含量、棉花干物质质量与氮素含量，棉花产量和氮肥偏生产力的影响。【结果】随着生育进程推进，不同处理对棉田土壤氮素含量的影响发生变化。N10处理下土壤全氮和碱解氮在棉花苗期、盛铃期和吐絮期供给较足，但不利于蕾期和盛花期的氮素供给，而N8处理下棉花全生育期土壤全氮和碱解氮含量均维持在较高水平。N8处理下，2022年棉株、营养器官和生殖器官的干物质及氮素的最大积累速率最高；2021年生殖器官的氮素最大积累速率最高；2021年和2022年棉株、营养器官和生殖器官的干物质质量及氮素含量均较高。随氮肥追施次数增加，籽棉产量和氮肥偏生产力呈先升高后降低的趋势，N8处理的最高。2021年和2022年，N8处理的籽棉产量较其他处理分别增加3.3%~39.2%和13.3%~72.8%，氮肥偏生产力的变化幅度与之一致。【结论】在南疆棉田水肥一体化模式下，氮肥随水追施8次利于保障棉田土壤氮素供给，可促进棉花干物质和氮素积累，从而提高棉花产量和氮肥偏生产率。

【目的】研究适当推迟大豆播种时间对棉花-大豆间作系统生产力的影响。【方法】于2022年和2023年在山东省临清市开展大田试验，设置棉花单作（CM）、早播大豆单作（ESM）、晚播大豆单作（LSM）、棉花与早播大豆间作（C||ES）和棉花与晚播大豆间作（C||LS）共5个处理，比较研究了不同处理的植株农艺性状、叶面积指数、群体光合速率、作物产量、收获指数和土地当量比（land equivalent ratio, LER）等指标。【结果】间作利于减少吐絮期棉花单株烂铃数。与CM和C||ES处理相比，盛铃期和吐絮期C||LS处理的棉花叶面积指数显著提高，盛蕾期、盛花期和盛铃期C||LS处理的平均群体光合速率显著增大。C||LS处理的籽棉产量比CM处理显著提高11.8%~13.5%，其中边行籽棉产量显著提高21.4%~23.5%；比C||ES处理显著提高6.4%~9.4%，其中边行的籽棉产量显著提高12.9%~14.8%。C||LS处理的棉花生物产量比CM和C||ES处理分别提高14.6%~18.1%和8.1%~8.6%，其中边行棉花生物产量分别提高22.9%~31.3%和11.9%~21.2%。不同处理间棉花的收获指数无显著差异。不同处理的大豆产量表现为C||ES>C||LS>ESM>LSM。早播大豆的生物产量高于晚播大豆。C||LS处理的大豆收获指数最大。C||LS处理的LER比C||ES处理显著提高4.8%。【结论】适当推迟大豆播种期能够缓解棉花-大豆间作系统中大豆对棉花的竞争，进而提高棉花-大豆间作系统的生产力。

【目的】 揭示花铃期不同灌水下限对棉花叶片光合特征参数及产量的影响，为新疆北疆植棉区灌溉制度的优化提供参考。【方法】 2023年在新疆昌吉开展大田试验，以中棉所125为供试品种，在花铃期设置3种灌水下限，分别为55%（T1）、60%（T2）和70%（T3）田间持水量，以当地常规的滴灌模式作为对照（CK），分析不同处理对花铃期土壤含水率、棉花叶片光合特性及产量性状的影响，并探究了光合指标与叶面温度和气象因子之间的相关关系和回归关系。【结果】 花铃期T3处理的0~60 cm土层土壤含水率维持在相对较高且稳定的范围（18.5%~21.6%）。花铃前期（7月11日），T3处理的净光合速率日平均值最大，呈升-降-升-降的日变化趋势。相关分析表明，净光合速率、蒸腾速率均与0~60 cm土层土壤含水率、叶面温度、太阳辐射强度和环境温度呈显著正相关关系。T3处理的籽棉产量和灌溉水利用效率最高，分别较CK显著提高26.46%和71.43%。基于秩和比法的多目标综合评价表明，T3处理的综合效果最优。【结论】 在水资源短缺的北疆膜下滴灌棉田，花铃期灌水下限、上限分别设置为70%、90%田间持水量可以实现节水且高产。

【目的】探究种植模式与灌溉定额对新疆南疆棉花生长、产量和纤维品质的影响。【方法】以新陆中67号为试验材料，2023年在新疆图木舒克市开展大田试验，设置2种种植模式：（66 cm+10 cm）宽窄行配置（M1）、76 cm等行距配置（M2）；3个灌溉定额：3 600 m³·hm^-2（W1）、4 500 m³·hm^-2（W2）和5 400 m³·hm^-2（W3）。比较不同处理下土壤含水率以及棉花株高、茎粗、叶面积指数、光合性能、产量、灌溉水利用效率和纤维品质的差异；并结合熵权逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS）进行综合评价，筛选出最优处理。【结果】各处理在花铃期灌溉后0~30 cm土层土壤平均含水率增幅最大（12.18~15.13百分点），30~60 cm土层次之。相同灌溉定额下，灌溉后M2处理的0~30 cm土层土壤平均含水率高于M1处理。相同灌溉定额下，M2处理的株高、茎粗、叶面积指数均大于M1处理；相同种植模式下，棉花的株高、茎粗、叶面积指数均随灌溉定额增加呈增大趋势。花铃期M2W2处理的叶片净光合速率和叶片水分利用效率显著高于其他处理。M2W2处理的籽棉产量最高，较其他处理显著增加3.26%~17.70%，其灌溉水利用效率显著大于M1W2、M1W3和M2W3处理，M2W1处理的灌溉水利用效率最高。M2W2处理的纤维长度整齐度指数最大，上半部平均长度和断裂伸长率也较高。熵权TOPSIS法评价结果表明，M2W2处理的综合表现最优。【结论】在南疆地区采用灌溉定额为4 500 m³·hm^-2的76 cm等行距种植模式能够较好地促进棉花生长发育，提升籽棉产量和纤维品质。

【目的】 利用农杆菌介导法获得了转GbTMEM214基因陆地棉品系，旨在明确转基因棉花株系中T-DNA插入位点的序列特征及检测方法，为其生物安全评价提供依据。【方法】 基于基因组重测序技术，利用BLASTn将测序数据与陆地棉TM-1基因组序列进行比对分析，设计特异性引物通过聚合酶链式反应（polymerase chain reaction, PCR）验证插入位点。【结果】 携带目标基因GbTMEM214的T-DNA整合在陆地棉基因组D13号染色体57 019 068~57 019 106 bp，T-DNA插入导致受体基因组37 bp的片段缺失；通过PCR扩增获得携带GbTMEM214基因的T-DNA插入位点的侧翼序列，由此建立了转GbTMEM214基因棉花的特异性检测方法。【结论】 基于基因组重测序技术获得了转GbTMEM214基因棉花的T-DNA插入位点及侧翼序列信息，可为转基因棉花的生物安全评价提供技术参考。

【目的】系统研究棉秆的化学成分，为其深入开发利用奠定基础。【方法】采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱（ultra-high-performance liquid chromatography-quadrupole-electrostatic field orbitrap high resolution mass spectrometry, UHPLC-Q-Exactive orbitrap MS），色谱柱为Thermo Scientific Hypersil GOLD^TM aQ（100 mm×2.1 mm, 1.9 μm），流动相为0.1%甲酸水溶液（A）-乙腈（B），流速为0.3 mL·min^-1，柱温为40 ℃，进样量为2 μL；质谱采用电喷雾离子源，在正、负离子模式下采用一级母离子全扫描和数据依赖性前三强二级子离子扫描并结合平行反应监测（parallel reaction monitoring, PRM）模式采集数据。【结果】在棉秆中共鉴定了102种化合物，包括有机酸类化合物48种、黄酮及其苷类化合物13种、萜类化合物10种、核苷酸类化合物8种、氨基酸类化合物8种、香豆素类化合物3种、生物碱类化合物2种、其他化合物10种。其中，92种为首次在棉秆中发现。【结论】建立的 UHPLC-Q-Exactive orbitrap MS结合PRM方法操作简便，灵敏度高，分析速度快，鉴定了棉秆中102种化合物，首次鉴定了92种，为棉秆的深入开发利用奠定基础。

【目的】研究不同施氮水平下施用N-life Ⅱ（主要有效成分为氯啶）对棉田土壤养分含量以及土壤氮循环相关酶活性的影响，为N-life Ⅱ在棉花生产中的应用提供依据。【方法】以浙大12号为供试棉花品种，2021―2022年在海南省三亚市开展大田试验，采用两因素裂区试验，主区为N-life Ⅱ施用量：每公顷分别施用22.5 kg和0 kg（对照），副区为纯氮用量：每公顷分别施用285.0 kg（常规用量）、256.5 kg（减氮10%）、228.0 kg（减氮20%）和199.5 kg（减氮30%，仅2022年）。分析不同处理下棉花苗期、花铃期和吐絮期的土壤氮磷钾含量和土壤脲酶、氨单加氧酶（ammonia monooxygenase, AMO）、羟胺氧化还原酶（hydroxylamine oxidoreductase, HAO）、亚硝酸盐氧化还原酶（nitrite oxidoreductase, NXR）、硝酸还原酶（nitrate reductase, NR）和亚硝酸还原酶（nitrite reductase, NiR）活性的变化。【结果】同一施氮水平下，与各自的对照处理相比，N-life Ⅱ处理下花铃期和吐絮期的土壤铵态氮含量增加；苗期和花铃期的土壤硝态氮含量降低，吐絮期的土壤硝态氮含量升高；苗期、花铃期和吐絮期，土壤全氮、P₂O₅和K₂O含量均无显著变化。与所有对照处理的平均值相比，吐絮期N-life Ⅱ处理的土壤平均全氮含量显著提高6.10%~6.63%，花铃期和吐絮期的土壤平均P₂O₅、K₂O含量均显著降低。施用N-life Ⅱ可降低苗期和花铃期的土壤脲酶、AMO、NR和NiR活性，降低苗期土壤NXR活性，增强吐絮期土壤脲酶活性，在正常施氮水平下增强吐絮期土壤NiR活性，在棉花不同生育时期对土壤HAO活性均无显著影响。【结论】不同施氮水平下，N-life Ⅱ可通过抑制土壤脲酶、AMO、NXR、NR和NiR的活性，降低苗期和花铃期的土壤硝态氮含量，并提高花铃期和吐絮期的土壤铵态氮含量。

【目的】探究不同覆盖方式和灌水定额对棉花生产的影响。【方法】于2017―2019年在新疆阿拉尔市开展大田试验，其中，2017―2018年膜下滴灌试验以新陆中46号为供试材料，设置24 mm（M1）、30 mm（M2）和36 mm（M3）3个灌水定额；2018―2019年无膜滴灌试验以中棉619为供试材料，设置36 mm（W1）、45 mm（W2）和54 mm（W3）3个灌水定额；分析不同处理对10 cm、20 cm、40 cm土层土壤温度和土壤含水量、籽棉产量以及灌溉水利用效率的影响。【结果】2种模式下棉田10 cm、20 cm和40 cm土层土壤含水量和籽棉产量均随灌水定额的增大呈增加趋势。M2、M3处理的籽棉产量分别较M1处理显著增加8.82%~11.47% 和14.24%~18.96%；W2、W3处理的籽棉产量分别较W1处理显著增加15.18%~22.61%和32.53%~46.29%。土壤温度和灌溉水利用效率均随灌水定额的增大呈降低趋势。M2、M3处理的灌溉水利用效率分别较M1处理显著降低10.82%~12.94%和20.70%~23.84%；W2、W3处理的灌溉水利用效率分别较W1处理降低1.91%~7.85%和2.47%~11.65%。2018年灌水定额相同时，M3处理的土壤含水量、0~40 cm土层土壤温度、籽棉产量和灌溉水利用效率均高于W1处理。基于逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS）的综合评价表明，膜下滴灌处理配套30 mm灌水定额，无膜滴灌处理配套54 mm灌水定额可取得较好的效果。【结论】提高灌水定额可以在一定程度上弥补无膜种植模式引起的籽棉产量降低，但会降低灌溉水利用效率。研究结果可为无膜滴灌植棉技术在当地的推广提供参考。

【目的】低温灾害是新疆阿克苏地区棉花苗期的主要农业气象灾害之一，严重限制棉花生产的稳定性和安全性。明确阿克苏地区棉花苗期低温灾害的风险区域，可以有效提升该地区应对低温灾害的防御能力。【方法】基于阿克苏地区1961―2020年的气象资料，利用气候倾向率分析了阿克苏地区棉花苗期日最高气温、日最低气温、日平均气温和2种低温灾害（寒潮、晚霜冻）发生频次的变化趋势，并分析了4-5月寒潮和晚霜冻发生的时间分布特征。通过分析低温致灾因子的危险性指数，结合承灾体暴露度指数和防灾减灾能力，构建低温灾害的综合风险评估模型，并进行棉花苗期低温灾害的风险区划。【结果】1961―2020年阿克苏地区棉花苗期日最低气温、日最高气温和日平均气温均呈显著升高趋势，寒潮和晚霜冻发生频次呈减少趋势，寒潮在4月10日之后和晚霜冻在4月12日之后的发生率均低于20%。阿克苏地区春季低温致灾因子的危险性等级呈现出“北高南低、西高东低”的空间分布特征。综合风险区划结果表明，阿克苏地区中部和中东部的阿拉尔市、阿克苏市中部、阿瓦提县东北部、柯坪县东部边缘、新和县东部、库车市西南部与中部、沙雅县北部和温宿县东南部是低温灾害的高等级、较高等级风险区。【结论】尽管阿克苏地区春季气温升高，寒潮和晚霜冻的发生频次减少，但阿克苏地区的中部和中东部植棉区仍面临较高的低温灾害风险，需采取针对性措施以减轻低温灾害对棉花生产的影响。

【目的】测度新疆棉田数字化发展水平，分析障碍因素和数字化转型中存在的主要问题，并提出相应的对策，为推动新疆棉花产业现代化发展提供参考。【方法】从数字化基础、数字化支撑、数字化应用、数字化效率4个维度构建评价指标体系，运用层次分析-熵值组合赋权法、障碍因素分析法等，分析2012―2021年新疆棉田数字化发展水平及主要障碍因素。【结果】新疆棉田数字化发展水平呈逐年上升趋势，综合得分由2012年的1.68分提高到2021年的28.42分。新疆棉田数字化发展的主要障碍因素由2012年的数字化基础、数字化支撑和数字化应用，变化为2021年的数字化应用和数字化效率。新疆棉田在数字化技术应用、资金投入、规模化发展、技术人才等方面存在不足。【结论】新疆棉田数字化发展已取得一定的成效，但仍存在一些问题。通过加大数字化技术研发推广力度，推动棉田规模化和组织化，加大政策支持力度和复合型技术人才培育力度，有望推动新疆棉田数字化转型升级。

【目的】 旨在解决高质量采棉要求下，采棉机对不同姿态和品级的棉花进行精确识别与定位的问题，提出了1种基于改进YOLOX的棉花检测方法YOLOX-Cotton。【方法】 YOLOX-Cotton使用YOLOX模型作为主体框架，包含识别模块和定位模块，并引入了CA（coordinate attention）模块和SIoU损失函数，以多种姿态、品级的棉花图片作为数据集，对其进行训练并测试。【结果】 YOLOX-Cotton模型的识别模块能够识别不同姿态和品级的棉花，且模型精确率、召回率和平均精度均值达到92.9%、86.8%和92.4%，与原YOLOX模型相比分别提升了5.2、5.5和6.1百分点。该模型的定位模块能够准确获得棉花的位置，测量结果均在田间试验验证结果的阈值范围内，所有样本的标准偏差均小于0.01。【结论】 YOLOX-Cotton能够有效解决采棉机在高质量采棉要求下对棉花的识别与定位问题，将为实现高质量采棉提供了有力的技术支撑。

【目的】 探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】 以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料，在阿拉尔垦区16 000株·hm^-2密植条件下开展大田试验，用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛（logistic）、冈珀茨（Gompertz）、理查德（Richards）方程和决策树机器学习预测模型，并对模型的预测精度进行分析。【结果】 Logistic、Gompertz和Richards模型中，新陆中81号株高的均方根误差（root mean square error, RMSE）分别为8.38%、7.49%和7.52%，平均绝对误差（mean absolute error, MAE）分别为6.80%、5.79%和5.82%；塔河2号株高的RMSE分别为6.09%、4.77%和4.85%，MAE分别为4.52%、3.34%和3.36%。决策树机器学习方法中，新陆中81号与塔河2号株高的RMSE分别为6.91%和3.27%，MAE分别为5.04%和2.16%。Logistic、Gompertz和Richards生长方程以及决策树机器学习方法均能较好地预测密植条件下棉花株高的生长，但在预测精度上决策树机器学习方法总体上优于生长方程。【结论】 基于决策树的机器学习方法不需要用数理统计知识解释模型，训练模型需要的数据量也较少，模拟精度更高，在模拟棉花株高方面有一定优势，是对传统生长方程的有益补充。