小麦叶片叶绿素含量测定及其与SPAD值的关系

用分光光度计法和SPAD-502叶绿素仪法分别测定小麦叶片的叶绿素含量。结果表明,使用分光光度计法浸泡叶片比研磨叶片测得的叶绿素含量略高,且误差较小,两种处理提取叶绿素的含量呈显著正相关;SPAD值与分光光度计法测定的小麦叶绿素含量呈显著正相关,经数学模型检验,在抽穗期SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量的最佳数学模型为乘幂模型,而在开花期SPAD值与叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素含量的最佳数学模型分别为乘幂模型、指数模型和对数模型。     

基于冬小麦冠层数码图像的叶面积指数和叶片SPAD值的估算

为探究冠层图像分析技术在冬小麦长势监测中应用,6个施氮水平的田间试验条件下,在冬小麦拔节期采集冠层图像,并同步测定冬小麦叶面积指数和叶片SPAD值.通过图像分析软件计算了冬小麦冠层覆盖度及红、绿、蓝亮度值等10种色彩指数,分析了叶面积指数及叶片SPAD值与色彩指数和冠层覆盖度的相关性,利用逐步回归方法构建了叶面积指数及叶片SPAD值的估算模型.结果表明:冬小麦拔节期叶面积指数与冠层覆盖度及几个色彩指数呈极显著相关;叶片SPAD值与红光标准化值等几个色彩指数呈极显著相关;利用叶面积指数估算模型计算的预测值与实测值的线性回归方程的决定系数为0.771,相对均方根误差为25.181％;利用叶片SPAD值估算模型计算的预测值与实测值的线性回归方程的决定系数为0.644,相对均方根误差为6.734％.相关分析和估算模型验证结果表明,基于冠层图像分析的冬小麦拔节期叶面积指数和叶片SPAD值的监测是可行的.     

西葫芦叶片SPAD值与叶绿素含量相关性分析

为了探讨西葫芦叶片SPAD值与叶绿素含量之间的相关性,采用SPAD叶绿素仪和酒精-丙酮浸提法对西葫芦叶片的叶绿素含量及SPAD值进行测定。结果表明,4种西葫芦叶片的叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素含量与SPAD值的相关性均为极显著。就SPAD值与叶绿素a的相关性而言,板栗西葫芦的最佳数学模型为y=0.8252e0.0109x(r=0.8057**),盛玉306的最佳数学模型为y=0.2719e0.0344x(r=0.8854**);丰抗早的最佳数学模型为y=0.6186e0.0173x(0.7831**);香蕉西葫芦的最佳数学模型为y=0.9181 ln(x)-2.1481(r=0.7901**)。就SPAD值与叶绿素b的相关性而言,板栗西葫芦的最佳数学模型为y=0.6069e0.0081x(r=0.7845**);盛玉306的最佳数学模型为y=0.6069e0.0081x(r=0.6473**);丰抗早的最佳数学模型为y=0.4712e0.0129x(r=0.7868**);香蕉西葫芦的最佳数学模型为y=0.7384 ln(x)-1.886 9(r=0.8357**)。就SPAD值与叶绿素总含量的相关性而言,板栗西葫芦的最佳数学模型为y=1.4989e0.009x(r=0.8095**);盛玉306的最佳数学模型为y=0.5225e0.0309x(r=0.8200**);丰抗早的最佳数学模型为y=1.0843e0.0156x(r=0.7989**);香蕉西葫芦最佳数学模型为对数函数y=1.6565 ln(x)-4.0349(r=0.8154**)。     

作物叶片叶绿素含量与SPAD值相关性研究

测定了水稻、棉花、玉米、高梁、大豆等夏季农作物叶片的叶绿素含量和SPAD-502值,确定了两者的最佳相关函数,经检验,均达到极显著水平.用SPAD-502叶绿素计和相关函数可迅速测定作物叶片的叶绿素含量.     

基于光谱指数的不同生育期油菜叶片SPAD估测

【目的】研究西北地区不同生育时期油菜叶片SPAD值与多种光谱参数之间的关系,并建立估测模型。【方法】以陕西省乾县齐南村施肥程度一致的大田种植的油菜为试验材料,分别在苗期、现蕾抽苔期和开花期测定叶片的光谱反射率和SPAD值,得到不同波段组合的光谱指数,计算其与SPAD值之间的相关性系数,并拟合以各种光谱指数预测SPAD值的模型,以均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)作为模型的评价和检验指标。【结果】苗期SDr/SDy与叶片SPAD值相关性最高,为0.79,构造的最佳预测模型决定系数为0.67;现蕾抽苔期(SDr-SDy)/(SDr+SDy)与叶片SPAD相关性最高,达到0.82,构造的最佳SPAD估测模型决定系数为0.70;苗期(SDr-SDy)/(SDr+SDy)与叶片SPAD有较高相关性,相关性系数为0.65,构造的预测模型决定系数为0.43。【结论】各时期预测模型效果较好的光谱指数基本一致,为SDr/SDy和(SDr-SDy)/(SDr+SDy),可以利用高光谱遥感信息反演西北地区油菜各时期的叶绿素含量,并分析其生长状况。     

菜心叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性分析

以菜心的两个品种:"三月青"和"青柳叶"为试验试材,利用SPAD-502叶绿素仪与丙酮乙醇混合法对其叶绿素含量进行测定,以及对测量数据进行线性、对数、乘幂和指数函数的相关性比较分析,来探究菜心叶片SPAD值与叶绿素含量之间的相关性。结果表明:不同菜心品种的叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量以及SPAD值都各不相同。通过相关性分析,发现叶绿素含量与SPAD值均呈现显著的相关关系。由此表明,可以利用叶片SPAD值很好地反映整个植株的叶绿素含量水平,通过建立方程式就可以由SAPD值计算出叶绿素的含量。此法简便易行,并且不损害叶片,可以保留植株的完整性。     

水稻叶片SPAD值分布特征及其与施氮量的关系

[目的]探明水稻叶片SPAD值分布特征及其与施氮量的关系,为构建基于SPAD值的水稻施氮管理线性模型提供参考依据.[方法]试验采用裂区设计,主处理设2个不同品种(Q优6号和准两优527),副处理设6种不同施氮量水平(0、75、150、225、300和375 kg/ha,以纯N计),测定不同施氮水平下水稻重要生育时期的叶片SPAD值,并分析稻叶SPAD值分布特征及其与施氮量的关系.[结果]Q优6号在不同施氮处理下的产量排序为300 kg/ha>225 kg/ha> 150kg/ha>375 kg/ha>75 kg/ha>0 kg/ha,准两优527产量随施氮量的增加而增加;准两优527的有效穗数和千粒重显著高于Q优6号.两个水稻品种不同施氮水平间SPAD值的动态变化趋势相似,但SPAD值最高值出现的时间和幅度略有差别.两个水稻品种SPAD值与施氮量在拔节期、抽穗期和成熟期均呈极显著正相关(P<0.01),拟合方程斜率均较低.不同测定时期SPAD值存在品种间和叶位间的差异.各SPAD值次级指标与施氮量的一元二次多项式拟合结果表明,下部叶片SPAD值(L3和L4)与施氮量的曲线拟合度高于上部叶片SPAD值(L1和L2),两次追肥时期的SPADL4X3/mean值可作为氮素营养实时诊断的理想指标.[结论]水稻叶片SPADL4xL3/mean与施氮量具有较好的拟合关系,且这一关系不受时间和品种的影响,可作为构建基于SPAD值水稻变量施氮模型时的理想参数.     

不同施氮水平下黄瓜叶片SPAD值与硝态氮含量及硝酸还原酶活性的关系

【目的】确定黄瓜氮素营养缺乏诊断的最佳时期、最佳部位和临界浓度。【方法】采用溶液培养法,研究不同氮素水平(0,70,140,210和280 mg/kg)下,黄瓜不同生育期(幼苗期,开花期和结果期)、不同叶位叶片的SPAD值、硝酸还原酶活性(NRA)和叶柄硝态氮含量的变化特征。【结果】黄瓜不同叶位叶片的SPAD值对施氮水平反应的敏感程度存在显著差异。随施氮量的增加,黄瓜各叶位叶片SPAD值均有所增加,但不同叶位叶片SPAD值增长的幅度明显不同;黄瓜叶片的SPAD值、NRA和叶柄硝态氮含量3个参数的变化,因黄瓜生育时期的不同而有明显差异,幼苗期和开花期三者显著相关,开花期叶片SPAD值和叶柄硝态氮含量极显著相关。【结论】黄瓜幼苗期和开花期的第3叶、结果期的第7叶对施氮水平的反应最敏感,可以作为黄瓜氮素缺乏诊断的最佳部位;氮素缺乏的临界浓度为210 mg/kg;诊断的最佳时期为开花期。     

施肥对红枣叶片SPAD值与比叶重影响的研究

[目的]通过连续多年的试验掌握红枣叶片叶绿索值变化规律,探讨红枣叶片叶绿素值(SPAD)对施肥量的响应,为以后红枣果树养分需求规律和提高养分利用率提供依据.[方法]跟踪研究红枣果树特定部位,同时采用变量施肥对叶片叶绿素值进行测定.[结果]在红枣叶片不同时期叶绿素与施肥量呈正相关,但氮素投入量达到一定水平后叶绿素值随施氮量增加有下降趋势.在红枣叶片生长早期(0～30 d)比叶重与SPAD值相关性达极显著.[结论]有必要针对作物在各物候期不同养分供应状况下建立相应叶绿素值标准,以便更好的利用叶绿素仪,达到更好的诊断效果.     

施氮量对棉花叶位SPAD值的影响及棉花氮素营养诊断

在不同施氮量和不同质地土壤条件下,研究了氮素水平对棉花叶片含氮量和叶绿素含量的影响。研究表明,棉花不同生育时期叶片含氮量不同,苗期、蕾期、花铃期、铃期叶片含氮量分别为28.1、27.4、32.2、30.9 g·kg^-1。在各时期不同处理的叶片含氮量,均表现出相同的规律,即随施氮水平的提高,棉花叶片含氮量增加。土壤质地不同（砂壤土、粘壤土）时,高、中、低产棉田棉花叶片含氮量存在差异;随着施氮量的提高,棉花叶片含氮量随之提高,同时棉花不同叶位间的含氮量更加接近。对叶绿素的分析表明,不同施氮水平下,叶绿素含量差异显著;相同施氮水平下,不同叶位叶片SPAD值差异显著;施氮量增加能够提高棉花叶片的SPAD值,同时减小棉花不同叶位间SPAD差值的大小。初花期和花铃期顶1叶的叶位差指数PDI与棉花叶片含氮量的相关性最高,可以用叶位差指数作为衡量棉花氮素状况的指标。     

Determination of critical nitrogen dilution curve based on leaf area index for winter wheat in the Guanzhong Plain,Northwest China

Excessive use of nitrogen(N) fertilizers in agricultural systems increases the cost of production and risk of environmental pollution. Therefore, determination of optimum N requirements for plant growth is necessary. Previous studies mostly established critical N dilution curves based on aboveground dry matter(DM) or leaf dry matter(LDM) and stem dry matter(SDM), to diagnose the N nutrition status of the whole plant. As these methods are time consuming, we investigated the more rapidly determined leaf area index(LAI) method to establish the critical nitrogen(N_c) dilution curve, and the curve was used to diagnose plant N status for winter wheat in Guanzhong Plain in Northwest China. Field experiments were conducted using four N fertilization levels(0, 105, 210 and 315 kg ha-1) applied to six wheat cultivars in the 2013–2014 and 2014–2015 growing seasons. LAI, DM, plant N concentration(PNC) and grain yield were determined. Data points from four cultivars were used for establishing the N_c curve and data points from the remaining two cultivars were used for validating the curve. The N_c dilution curve was validated for N-limiting and non-N-limiting growth conditions and there was good agreement between estimated and observed values. The N nutrition index(NNI) ranged from 0.41 to 1.25 and the accumulated plant N deficit(N_(and)) ranged from 60.38 to –17.92 kg ha~(-1) during the growing season. The relative grain yield was significantly affected by NNI and was adequately described with a parabolic function. The N_c curve based on LAI can be adopted as an alternative and more rapid approach to diagnose plant N status to support N fertilization decisions during the vegetative growth of winter wheat in Guanzhong Plain in Northwest China.     

温室网纹甜瓜临界氮浓度和氮营养指数模拟研究

为实现精准的氮营养诊断和指导生产,研究通过4个不同氮素水平处理的温室网纹甜瓜基质栽培试验,构建了临界氮浓度稀释曲线模型,并推导得到了氮素吸收和氮营养指数模型。结果表明:临界氮浓度稀释曲线模型(%N_c=4.235DW~(-0.353)_(max))揭示了植株地上部生物量和氮浓度值之间呈幂函数关系,决定系数R~2=0.814,同时得到最高和最低氮浓度稀释曲线,决定系数分别为R~2=0.808、R~2=0.810;氮素吸收模型和氮营养指数模型对网纹甜瓜营养诊断结果基本一致,植株适宜的氮素施用量为始瓜期前4.1g/株,之后1.3～2.7g/株。本研究提出的临界氮浓度、氮素吸收和氮营养指数模型,相较于传统的经验方法更具有机理性,可为温室网纹甜瓜的氮肥管理决策提供理论依据。     

不同氮素水平下水稻叶片及相邻叶位SPAD值变化特征

通过大田试验,研究在3种不同施肥方案和6个施氮水平下,水稻植株整个生长周期SPAD值的变化情况以及水稻分蘖、孕穗和抽穗3个重要时期主茎顶1叶至顶4叶的SPAD值分布变化特征。结果表明:水稻整个生长期叶色呈现"黑黄"交替的变化规律,而主茎顶4叶对氮素供应盈缺的反应最为敏感,可作为反映水稻N素营养状况的理想指示叶;对水稻主茎上各个相邻叶位的SPAD差值与施氮水平之间的相关性比较发现,顶4叶和顶3叶的SPAD差值(SPADL4-L3)与施氮水平之间存在明显的相关性,随着施氮水平的提高,顶4叶与顶3叶间的SPAD值差异逐渐缩小,且这一结果不受施肥条件和水稻生长时期的影响,因此,也可以利用SPADL4-L3值作为水稻整个生育期N素营养状况实时诊断的指标。     

不同叶面营养组分对黄瓜叶片氮素营养的影响

用＾１５Ｎ示踪法研究了黄瓜中、下位叶片不同营养组合配施后＾１５Ｎ「＾１５ＮＨ４）２ＳＯ４」刊载内瓜体内的速率,运移途径及利用效率,结果表明：黄瓜叶片能有效地吸收营养元素并将其迅速转移,不同叶位施肥,植株吸收的＾１５Ｎ在体内运移主要发生在处理后７２ｈ之内,并且绝大部分转移至新生长点,老叶中＾１５Ｎ回收很少,叶面施用硫酸铵肥料的氮素在黄瓜地上部的分配率一般在５０．７－６１．８％,随吸收时间延长,黄瓜营     

基于数字图像技术的黄瓜缺氮营养诊断

以节节瓜和日本小黄瓜2个品种为试验对象,设计田间不同氮肥处理试验研究数字图像技术对于黄瓜缺氮无损诊断的可行性。每隔3d利用数码相机和叶绿素仪获取固定叶位的叶片图像和叶绿素测量(SPAD)值,利用图像处理技术获取叶片的颜色特征参数,分析这些参数和SPAD值之间的相关性,并建立回归方程。结果表明,红光标准化值(NRI)、色调(H)、深绿色指数(DGCI)和SPAD值之间存在良好的线性关系,其决定系数分别为0.86、0.70和0.65。利用数码相机和数字图像技术进行黄瓜氮素营养状况诊断具有快速、无损、易于操作的特点,易于在生产实际应用中推广。     

An entirely new approach based on remote sensing data to calculate the nitrogen nutrition index of winter wheat

The nitrogen nutrition index(NNI) is a reliable indicator for diagnosing crop nitrogen(N) status. However, there is currently no specific vegetation index for the NNI inversion across multiple growth periods. To overcome the limitations of the traditional direct NNI inversion method(NNI_(T1)) of the vegetation index and traditional indirect NNI inversion method(NNI_(T2)) by inverting intermediate variables including the aboveground dry biomass(AGB) and plant N concentration(PNC), this study proposed a new NNI remote sensing index(NNI_(RS)). A remote-sensing-based critical N dilution curve(Nc_(_RS)) was set up directly from two vegetation indices and then used to calculate NNI_(RS). Field data including AGB, PNC, and canopy hyperspectral data were collected over four growing seasons(2012–2013(Exp.1), 2013–2014(Exp. 2), 2014–2015(Exp. 3), 2015–2016(Exp. 4)) in Beijing, China. All experimental datasets were cross-validated to each of the NNI models(NNI_(T1), NNI_(T2) and NNI_(RS)). The results showed that:(1) the NNI_(RS) models were represented by the standardized leaf area index determining index(sLAIDI) and the red-edge chlorophyll index(CI_(red edge)) in the form of NNI_(RS)=CI_(red edge)/(a×sLAIDI~b), where "a" equals 2.06, 2.10, 2.08 and 2.02 and "b" equals 0.66, 0.73, 0.67 and 0.62 when the modeling set data came from Exp.1/2/4, Exp.1/2/3, Exp.1/3/4, and Exp.2/3/4, respectively;(2) the NNI_(RS) models achieved better performance than the other two NNI revised methods, and the ranges of R2 and RMSE were 0.50–0.82 and 0.12–0.14, respectively;(3) when the remaining data were used for verification, the NNI_(RS) models also showed good stability, with RMSE values of 0.09, 0.18, 0.13 and 0.10, respectively. Therefore, it is concluded that the NNI_(RS) method is promising for the remote assessment of crop N status.     

氮、磷肥对小麦品质的影响

以新冬24号为材料,研究了氮、磷用量及其配比对小麦营养品质和加工品质的影响.结果表明,在施氮量0～225 kg/hm2、施磷量0～180 kg/hm2,随着施肥量的增加,籽粒蛋白质含量提高;适当增加氮、磷的用量均可改善小麦的加工品质,提高其沉淀值、湿面筋、面团延伸度和拉伸面积.