基于高光谱指数估测马铃薯植株氮素浓度的敏感波段提取

  【目的】  基于光谱指数的氮素营养诊断是快速获取作物氮素营养状况的方式之一。其中，利用可见光和近红外波段光谱反射率构建的比率和归一化光谱指数对估测作物氮素营养状况具有重要意义。解决氮素营养诊断过程中存在的指数饱和及数据离散问题，以评价已有比率和归一化光谱指数对马铃薯关键生育时期植株氮素浓度诊断的可行性。  【方法】  2014—2016年在内蒙古武川县和四子王旗，设置了4个不同氮肥梯度的多点田间试验。在马铃薯块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期，采集试验地和邻近农田马铃薯地上部和块茎样品，分析其氮素含量。并在马铃薯冠层以上50～80 cm采集光谱数据。用试验田数据建立了12个已发表的比率、归一化光谱指数和波段优化光谱指数与马铃薯关键生育时期植株氮素浓度的相关性与估测模型，并用农田马铃薯数据验证模型的精度。  【结果】  马铃薯植株氮素浓度分布范围在1.89%～4.69%，平均氮素浓度为3.30%，变异系数为18.75%；验证集数据来源于农民田块，马铃薯植株氮素浓度分布范围在2.00%～4.92%，平均氮素浓度为3.34%，变异系数为19.27%。蓝紫光400～450 nm和红边690～720 nm波段是马铃薯植株氮素浓度估测的敏感波段，部分已有光谱指数虽然可以用于马铃薯植株氮素浓度的估测，但是蓝紫光波段的缺失大大降低了估测的准确性。通过波段优化算法确定的优化光谱指数RSI、NDSI最佳波段位置分别为430、694和426、694 nm。基于优化光谱指数NDSI (426 nm、694 nm) 建立的马铃薯植株氮素浓度线性估测模型为y=?6.87x+6.08，决定系数R2最高，为0.68；RSI光谱指数与马铃薯植株氮素浓度的线性估测模型为y=?1.11x+5.92，R2为0.65，与已有比率和归一化光谱指数相比，优化光谱指数RSI和NDSI克服了高氮浓度条件下光谱指数饱和现象，显著提高了马铃薯植株氮素浓度的线性建模效果。农民田块验证数据显示，估测模型的估测值与实测值接近1∶1线，其中NDSI光谱指数估测模型的验证效果最佳，平均相对误差RE 和均方根误差RMSE分别为10.58%和0.42%。  【结论】  本研究通过波段优化算法确定了比率和归一化光谱指数的马铃薯植株氮素浓度敏感波段，采用蓝紫光400～450 nm和红边690～720 nm波段进行马铃薯植株氮素浓度估测，可以改善诊断高氮浓度时的指数灵敏度和数据离散问题，提高马铃薯植株氮素营养诊断的精度。     

基于全株生物量和全株氮浓度的马铃薯氮临界浓度稀释模型的构建及验证

  【目的】  临界氮浓度稀释曲线的构建是作物氮素营养诊断的基础，然而其曲线参数可能受品种等因素影响。本研究的主要目的是构建滴灌条件下常见马铃薯品种临界氮浓度稀释曲线模型，并利用相应的氮素营养指数进行马铃薯氮素营养诊断。  【方法】  于2014—2016年分别进行了滴灌条件下3个马铃薯品种、不同施氮量的田间试验。在马铃薯苗期、块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期和收获期5个关键时期，进行地上部茎叶和地下部块茎取样，分别测定了生物量和氮浓度，根据公式计算出马铃薯全株生物量和全株氮浓度。根据全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型和相应的氮素营养指数。  【结果】  马铃薯地上部生物量和地上部氮浓度以及全株生物量和全株氮浓度都是随着生育时期的推进呈现出负幂函数关系，基于地上部生物量和地上部氮浓度建立的临界氮浓度稀释曲线决定系数平均为0.52，而以马铃薯全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释曲线决定系数平均为0.94，较前者提高了80%。以马铃薯全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型更为合理，且受品种影响较小，克新1号、夏坡地和荷兰14用同一个临界氮浓度稀释曲线的决定系数均达到0.95，表明构建的氮素营养模型可以进行不同品种的马铃薯氮素营养诊断。  【结论】  相对于传统籽粒型作物基于地上部生物量和地上部氮浓度建立临界氮浓度稀释模型，基于全株生物量和全株氮浓度建立的临界氮浓度稀释模型适用于不同品种马铃薯的营养诊断。在内蒙古滴灌生产条件下，马铃薯临界氮浓度稀释模型为Nc = 4.57W–0.41，基于该模型计算的马铃薯克新1号合理施氮量为N 170～180 kg/hm2、夏坡地合理施氮量为 190～200 kg/hm2、荷兰14合理施氮量为 215～225 kg/hm2。这些计算结果与试验结果的吻合度达到了0.95。     

紫外分光光度法测定土壤硝态氮校正因数的优化

土壤硝态氮在旱地作物氮素养分管理中具有极其重要的作用,紫外分光光度法测定土壤硝态氮具有操作简便、测定速度快以及干扰因素较少等优点被多数实验室所青睐,然而紫外分光光度法中校正因数由于受到浸提剂、波长选择以及土壤类型影响具有不确定性需要优化。选取内蒙古从东到西不同生态区域的8种土壤类型进行了土壤硝态氮的测定,研究了浸提剂种类以及波长选取和土壤类型对紫外分光光度法中校正因数的影响。结果表明,浸提剂和波长对于校正因数都具有重要的影响,CaCl_2和KCl浸提剂得出的校正因数值之间没有相关性,210,220 nm处的校正因数值有极显著的相关性,且210 nm处的校正因数值普遍高于220 nm。不同土壤类型在不同浸提剂和波长对校正因数的影响不尽相同。KCl浸提剂在210,220 nm处的校正因数值分别为3. 4,2. 8,而CaCl_2浸提剂在210,220 nm处的校正因数值分别为4. 4,2. 9。在不同浸提剂和不同波长条件下测定硝态氮含量与酚二磺酸法相比,以KCl为浸提剂选取220 nm波长(校正因数2. 8)有最低的RMSE和RE%,分别为1. 8,15. 6%,流动分析法和反射仪法的比较进一步证明了KCl浸提剂220 nm处修正校正因数为2. 8的可靠性。     

内蒙古地区甜菜临界氮浓度稀释模型的构建及应用

甜菜是我国两大主要糖料作物之一,然而氮素过量或者不足不仅会影响甜菜产量和含糖量,而且过量的氮素还会造成一定的环境风险,如何判别甜菜的氮素营养在一个合理的范围对于保障甜菜产量、品质和减少环境风险具有重要意义。临界氮浓度稀释曲线是作物氮素营养诊断的基础,本研究的主要目的是构建我国甜菜临界氮浓度稀释曲线模型,并利用相应的氮素营养指数进行甜菜氮素营养诊断。研究于2017—2018年在内蒙古呼和浩特市和赤峰市进行了2个甜菜品种、不同施氮量的田间试验。在甜菜的苗期、叶丛生长期、块根膨大期、糖分积累期和收获期5个关键时期进行地上部叶片和地下部块根取样测定生物量和氮浓度,并计算出甜菜全株生物量和全株氮浓度。根据全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型和相应的氮素营养指数。结果表明,甜菜地上部生物量和地上部氮浓度以及全株生物量和全株氮浓度都是随着生育时期的推进呈现出负幂函数关系,基于地上部生物量和地上部氮浓度建立的临界氮浓度稀释曲线决定系数平均在0.45,而以全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释曲线决定系数平均在0.94,较前者有显著提高。以全株生物量和全株氮浓度建立临界氮浓度稀释模型更为合理,...     

基于红边位置的马铃薯植株氮浓度估测方法研究

【目的】高光谱遥感技术可以用于植被生长状况的监测和研究光谱与植被理化性质间的关系。红边位置是与作物氮素营养关系较为密切的光谱参数,常用于作物叶绿素或氮素的含量监测,监测参数以及数据的计算都影响着该方法的准确性和实用性。为此,本研究优化了红边位置方法的参数,比较了六种方法对所得马铃薯氮浓度预测数据的翻译的准确性和精确度。【方法】于2014—2016年在内蒙古阴山北麓,进行了三个马铃薯品种、不同施氮量的田间试验。在马铃薯苗期、块茎形成期、块茎膨大期、淀粉积累期和收获期,使用红边位置获取了马铃薯冠层反射光谱,采用六种方法计算了该数据翻译的马铃薯地上部氮浓度,并分别与实测值进行了相关性分析。【结果】马铃薯生育后期一阶导数光谱中双峰现象较为明显。不同生育时期中苗期由于受到噪声光谱的影响氮浓度,与红边位置相关性较差,块茎形成期至淀粉积累期的氮浓度与红边位置相关性较高,其中块茎膨大期相关性最高。最大一阶导数法和拉格朗日内插法所得红边位置无连续性;线性外推法所得红边位置变幅与标准差最高,最大分别可达到44.6和9.3;多项式拟合法次之,变幅和标准差分别为15.1和2.6;倒高斯拟合法和线性四点内插法的变幅和标准差较小。在六种方法所得红边位置与马铃薯地上部氮浓度的预测模型中,线性外推法决定系数最高(R^2=0.55),预测值与观测值相关性最好(R^2=0.44,RMSE=3.96 g/kg,RE=11.46%);倒高斯拟合法与多项式拟合法模型决定系数相近,R^2均在0.40左右,倒高斯拟合法对氮浓度的预测能力更高一些(R^2=0.31,RMSE=4.33 g/kg, RE=12.03%)。【结论】红边位置能够对块茎形成期至淀粉积累期的植株氮浓度进行诊断,花期红边位置有轻微的饱和现象,但并不影响整体的预测,在花期和块茎膨大期采集光谱时需要注意传感器与植物冠层的距离,保证采集数据的准确性。线性外推法是最适合马铃薯冠层光谱的红边位置计算方法,所得红边位置变幅大,对马铃薯地上部氮浓度的变化较为敏感,回归模型决定系数和预测精度也最高,而且对于高氮浓度处的饱和现象有较好的缓解作用。     

内蒙古农药经营管理现状及对策

本文概述了2017年新修订的《农药管理条例》实施以来内蒙古农药经营市场发展情况,分析了存在的问题,并针对存在的问题提出对策建议。