甜瓜主茎叶不同叶位SPAD值空间分布与氮素营养诊断

在设施栽培条件下,研究甜瓜关键生育期不同叶位SPAD值的变异特征及与叶片、植株氮素含量的相关性,探索提出基于SPAD仪诊断氮素营养最佳的测定叶位。结果表明,在各施氮水平下,不同叶位间叶片SPAD值存在一定差异,各叶位叶片SPAD值随施氮量的增加而增加。在适宜施氮(N 210 kg/hm~2)水平下,各生育期顶3叶和顶4叶SPAD值变异系数显著低于顶1叶和顶2叶,不同叶位叶片SPAD值与叶片、植株含氮量有较好的相关性,其中顶3叶与叶片、植株含氮量相关性最高。因此,用叶绿素SPAD仪诊断甜瓜氮素营养,顶3叶为较理想的指示叶或参照叶。     

玉米不同层位叶片生理生化指标与SPAD值的关系

  【目的】  研究不同层位玉米叶片氮素指标的变化,确定在不同生育时期进行营养诊断的最佳叶片,以便能够及时、准确地进行氮素营养光谱诊断,实现玉米高产和肥料高效益。  【方法】  设置两年 (2017和2018) 的盆栽试验,共设6个施氮水平,分别在玉米的关键生育时期 (拔节期、大喇叭口期、开花吐丝期和灌浆期) 按叶片层位取样,分析叶片生理生化指标 (叶片氮含量、叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、可溶性糖含量、叶片厚度和净光合速率) 的变化及其与SPAD值的关系,确定利用SPAD值对叶片氮含量进行估算的最佳叶片。  【结果】  1) 叶片氮含量、叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、叶片厚度及净光合速率随着氮肥增施呈现先增加后平稳的趋势,与叶片SPAD值呈正相关关系;可溶性糖含量随着氮肥增施呈先减少后平稳的趋势,与SPAD值呈负相关关系。2) 叶片氮含量、叶绿素含量、可溶性蛋白质含量、叶片厚度、净光合速率及SPAD值垂直分布上均表现为上层叶片>下层叶片;可溶性糖含量表现为下层叶片>上层叶片。3) SPAD值与叶片氮含量之间建立的线性回归模型均达极显著水平,拔节期和灌浆期的上层叶片、大喇叭口期和开花吐丝期的中层叶片氮含量与SPAD值回归决定系数 (R2) 较高,分别为0.768、0.865、0.893、0.924。  【结论】  生育期、氮水平和叶片层位显著影响玉米叶片中与氮素营养相关的生理生化指标,呈现一定的空间异质性,在玉米拔节期和灌浆期利用SPAD值进行叶片氮含量营养诊断时应考虑测定上层叶片 (顶两片、三片完全展开叶),而在大喇叭口期和开花吐丝期应测定中层叶片 (中两片完全展开叶、穗位叶及以下两片叶)。     

数字图像技术在夏玉米氮素营养诊断中的应用

基于6个不同水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取夏玉米6叶期和10叶期的冠层图像,分析了不同供氮水平下夏玉米冠层图像色彩参数指标与施氮量、叶片SPAD值、植株硝酸盐浓度、植株全氮含量、0～90cm土壤硝态氮含量之间的关系。结果表明:在6叶期,玉米冠层数字图像色彩参数指标B/(R+G+B)、G/B、R/B、B/L均与施氮量、叶片SPAD值、植株硝酸盐浓度、植株全氮含量、0～90cm土壤硝态氮含量存在极显著的线性相关关系,其中B/(R+G+B)与各营养参数的相关关系最好,其次是B/L。因此,运用数字图像技术进行玉米的氮素营养诊断是可行的。夏玉米6叶期冠层图像色彩参数指标与上述营养参数间的相关性明显高于10叶期,可作为应用数字图像技术进行氮素营养诊断的关键时期,而蓝光标准化值[B/(R+G+B)]是进行夏玉米氮素营养诊断的最佳冠层图像色彩参数指标。     

考虑植株氮垂直分布的夏玉米营养诊断敏感位点筛选

探明夏玉米氮素营养生化指标(叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、叶片氮含量和叶片氮积累量)与叶片SPAD值垂直分布特征及两者间定量回归关系,确立基于叶绿素仪的夏玉米氮营养无损诊断敏感叶位和叶片部位,以实现氮营养时空变化的快捷和精准监测。利用2018-2019年连续2季不同氮营养水平下夏玉米关键生育期主茎各叶位(顶1叶~顶12叶,TL1~TL12)和叶片部位(每张叶片从叶片基部开始根据叶片长度每20%分为1个测试区间) SPAD值及氮营养指标数据,研究基于偏最小二乘(partial least square, PLS)回归模型的夏玉米不同位点SPAD值与氮营养指标间关系,确定可稳定指示夏玉米氮营养空间异质性变化的敏感叶位及叶片部位。结果表明,不同叶位间夏玉米叶片SPAD值和氮营养指标于植株间分布均呈典型的"钟型"特征,至TL5或TL6时达至峰值。同一叶位不同部位间SPAD值由20%至100%位点时则逐步升高,且80%~100%位点间无显著差异(P>0.05)。PLS分析结果显示,夏玉米不同叶位SPAD值与氮营养指标间模型精度决定系数(coefficient of determination, R2)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)范围分别为0.693~0.821和1.425~2.744。不同测试位点R2和RPD值范围则分别为0.660~0.847和1.607~2.451,满足模型精确诊断需求。此后,基于PLS模型中各叶位和叶片部位无量纲评价指标变量重要性投影值(variable importance for projection,VIP),确定顶4叶(TL4)完展叶60%~80%区间为夏玉米氮营养诊断的敏感区域,VIP值均高于临界值1.40,预测效果较为理想。研究可为实现氮营养的高效、快捷诊断和精准施氮提供参考。     

施氮水平与模拟降雨pH值对玉米冠层NO3--N淋失的影响

为探明降雨特别是酸雨对玉米冠层氮素淋失的影响,以盆栽试验春玉米为指示作物,采用自制人工降雨器进行模拟降雨,研究施氮与不施氮（对照）条件下玉米冠层NO3--N淋失动态、数量及随生育期和降雨酸度的变化规律。结果表明,中性和弱酸性降雨淋洗,NO3--N淋失量主要由冠层氮素含量决定,而强酸雨淋洗,NO3--N淋失量受降雨pH值和冠层氮素含量共同影响。各生育期玉米冠层NO3--N淋失量随降雨pH值降低变化规律不一,生育前期降雨pH值对冠层NO3--N淋失影响较生育后期显著,在研究降雨酸度对玉米冠层NO3--N淋失的影响时,必须考虑生育期。相同pH值模拟降雨条件下,玉米冠层NO3--N淋失量随生育期推进逐渐降低：11叶期>吐丝期>灌浆期,生育前期显著高于中后期。玉米冠层NO3--N淋失量不仅与介质施氮有关,同时受降雨pH值影响,2因素在不同生育期对NO3--N淋失贡献大小有所不同,但总体看,植物体氮素丰富程度是影响冠层NO3--N淋失的主要因素。各生育期玉米冠层均存在一定数量的NO3--N淋失,尤以生育前期为甚,说明在研究农田生态系统氮素流量和冠层氮素损失时,冠层氮素淋失应予以考虑。     

小麦叶片SPAD空间分布及其与氮素营养状况的关系

利用2个小麦品种在3个施氮水平下的田间试验数据,研究了小麦叶片氮素状况和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值随叶位的空间分布特征,并对不同叶位叶片的氮素状况、SPAD值之间及其与叶片平均氮素状况之间的相关性进行分析。结果表明,随施氮量的增加,顶1叶、顶2叶、顶3叶、顶4叶的氮含量和氮积累量都呈增加趋势,并且基本呈顶1〉顶2〉顶3〉顶4的顺序;各叶位SPAD值呈两段式变化规律,开花前顶2叶SPAD值最大,开花后呈顶1〉顶2〉顶3〉顶4的趋势。顶3叶与顶2叶的SPAD值分别与叶片平均氮含量和氮积累量的相关关系最密切。     

夏玉米冠层叶片表观自由空间的差异研究

叶片自由空间在环境与冠层养分交换间具有重要作用,是目前植物营养学研究的重要领域之一。通过盆栽试验,以不同株型夏玉米为试材,研究了不同施氮水平（N 0、0.15和0.30 g /kg）下玉米冠层叶片表观自由空间（AFS）的差异。结果表明,不同生育期叶片AFS差异极显著（P0.01）,表现为随生育期推进,叶片AFS、生物量和全氮含量均逐渐降低;除成熟期,其它各生育期品种与施氮水平对叶片AFS的影响均存在显著的交互作用。施氮对叶片生物量的影响不显著,但施氮后叶片全氮含量显著增加。不同施氮水平下,植株冠层叶片AFS也存在显著差异,中量施氮处理（即N 0.15 g /kg）植株叶片AFS值（9.49 %）明显高于与不施氮处理（9.03 %）,但随施氮量进一步增加,叶片AFS下降,施氮量为N 0.30 g /kg时,叶片AFS为8.62 %;不同施氮水平各生育期不同叶层间叶片AFS、生物量和全氮含量差异显著（P0.05）。不同品种间叶片全氮含量和AFS存在显著差异（P0.05）,以紧凑型品种陕单902叶片AFS最大,平均为9.24 %,显著高于其它品种;中间型品种农大108与平展型品种陕单9号间差异不显著,二者平均分别为9.06 %和8.85 %;不同株型品种各生育期不同叶层间叶片全氮含量和AFS缺乏规律性。相关分析表明,叶片全氮与叶片AFS存在极显著正相关（R=0.9481）,说明植物冠层叶片AFS大小除受遗传特性影响外,植物体和介质氮素营养水平不同,AFS也存在差异,且这些差异随生育期变化而不同。     

基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟

为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数（leaf area index, LAI）,并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示：Bonhomme& Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。     

基于叶片SPAD 值的微型盆栽月季氮素营养诊断研究

氮素是微型盆栽月季生长发育的必需元素,实时监测植株生长过程中氮素的变化,精准估测氮素含量尤为重要。设置4个施氮水平(包含高氮处理),分析施氮量对微型盆栽月季生长发育的影响,测定不同施氮水平下4种微型盆栽月季在不同生长时期、不同叶片层位的SPAD值,利用线性及非线性回归分析等方法,构建基于叶片SPAD值的单一品种和混合品种叶片氮含量估测模型,并对此模型进行检验和通用性评价,利用SPAD氮饱和指数评估临界氮含量。结果显示,4个不同微型月季品种在整个生长发育时期的营养生长趋势相似,且在不同施氮水平下性状指标具有差异。随着施氮量的增加,叶片氮含量和叶片SPAD值均呈先上升后平稳的趋势。叶片SPAD值与叶片氮含量之间存在显著相关性,且不同层位的叶片SPAD值与叶片氮含量的相关性存在差异。多品种混合构建的综合模型在通用性上优于单一品种模型,S1和S2时期的下层叶片、S3和S4时期的上层叶片SPAD值与叶片氮含量回归决定系数较高,构建的模型分别为y=0.0009x²+0.6115x+0.8047、y=0.002x²+0.7118x+2.3382、y=0.1...     

用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布

由于作物叶片具有一定的叶位空间垂直结构(倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶、倒五叶等),且存在不同叶位叶绿素等生化组分垂直分布的特性,该研究提出利用遥感数据反演作物养分垂直分布,尤其是作物中、下层信息的方法。运用多角度光谱信息,通过不同角度条件下,反映的作物上层、中层、下层信息的差异等通过构建基于不同观测天顶角条件下的冠层叶绿素反演指数的组合值,形成上层叶绿素反演光谱指数、中层叶绿素反演光谱指数和下层叶绿素反演光谱指数来反演作物叶绿素的垂直分布,达到了极显著的水平。表明运用基于多角度光谱信息的光谱指数组合能够较好的反演作物叶绿素含量的垂直分布。对于生产上迫切需要对作物中、下层叶片氮素或叶绿素状况的监测来指导适时和适量施肥,保证获得既定的作物产量和品质目标,提高肥料利用率有重要意义。     

基于SPAD-502与GreenSeeker的冬小麦氮营养诊断研究

用GreenSeeker和SPAD-502测定了不同氮素处理的冬小麦冠层NDVI与叶片SPAD值, 分析了它们与叶片全氮、叶绿素含量及产量间的关系。结果表明: 冬小麦抽穗期SPAD值和NDVI值均与叶绿素含量呈极显著正相关; 除抽穗期和返青期外, SPAD值与叶氮含量、叶绿素含量的相关系数在其余各生育期均达到显著或极显著水平; NDVI值与叶氮含量、叶绿素含量在拔节期、乳熟期的相关性同SPAD值一致; SPAD值可以进行叶绿素的诊断, NDVI值可以进行氮的诊断。氮营养诊断时期应该选择拔节期。通过回归建立了基于SPAD值、NDVI值的产量估测模型, 可以通过SPAD值、NDVI值对冬小麦产量进行估算。     

基于叶片SPAD估算不同水氮处理下温室番茄氮营养指数

为了探讨临界氮稀释曲线模型在西北地区温室番茄不同水分处理下的适用性以及采用SPAD仪快速准确诊断氮营养状况,该研究以"丽娜"番茄为材料,2013-2015年在陕西省杨凌区温室内进行水分和氮素处理试验,水分处理设置4个水平,分别为全生育期充分灌水处理、仅苗期亏水50%、苗期开花期连续亏水50%和全生育期亏水50%;氮素处理设置3个水平,施氮量分别为0、150和300 kg/hm2,通过2013-2015年试验数据对临界氮浓度稀释曲线模型进行率定和验证,并将该模型参数与番茄全生育期平均日耗水量建立相关关系,提高了临界氮浓度稀释模型在不同水分条件下的适用性。结果表明通过番茄全生育期平均日耗水量和临界氮浓度稀释曲线模型估算得到的临界氮浓度估算值和实际计算值有较好的一致性,其绝对误差为0.13~0.34 g/(100 g),标准误差为0.14~0.39 g/(100 g),决定系数为0.94~0.99,因此采用该方法可以对西北地区温室番茄不同水分处理下临界氮浓度稀释进行准确估算。通过2013-2015年试验数据分析番茄不同叶位叶片SPAD值和氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)之间相关性,结果表明番茄中位叶片SPAD值与氮营养指数(NNI)有良好的线性相关性(决定系数为0.77~0.98),且该相关系数值与番茄日耗水量呈极显著相关关系,因此通过番茄日耗水量可以估算出NNI与中位叶片SPAD值之间的线性关系,估算出NNI=1时的中位叶片SPAD值,并以此SPAD值进行氮营养诊断。该研究可为西北地区温室番茄实时氮营养诊断和优化氮素管理提供了较好的理论参考。     

玉米叶片纤维素含量与冠层光谱特征的研究

以株型相近的高赖氨酸玉米“中单9409”、粮饲兼用型玉米“中原单32”和高油玉米“高油115”为供试材料,研究了不同生育时期和冠层中不同高度叶片中纤维素、半纤维素含量的差异及其冠层水平的光谱响应。结果表明：在相同栽培密度和施肥水平下,不同品玉米品种叶片的纤维素、半纤维素含量存在差异,其中以中、上层叶片相差较大,不同品种间同层叶片纤维素含量相差可达34.9%,下层叶片相差较小。通过对同步获取的冠层近红外光谱与叶片中纤维素、半纤维素含量进行相关分析,分别筛选出1420、1450、1490、2100和2270 nm可作为反演纤维素含量的特征波长;而2270、2280和2340 nm可作为反演半纤维素含量的特征波长,达到了显著或极显著水平。     

玉米叶片SPAD值、全氮及硝态氮含量的品种间变异

研究比较两种土壤肥力条件下,4个春玉米品种在喇叭口期至成熟期间叶片SPAD值、全氮及硝态氮含量的变异程度、及其与氮素积累和产量形成的关系,以期为不同品种植株的氮素营养测试指标的优化提供依据。结果表明,叶片SPAD值与产量、吸氮量及生物量呈显著相关,该值主要受氮肥水平影响,并因土壤肥力而变异。从喇叭口期至灌浆期间平均变异幅度为17.7%,但品种间变异很小,平均仅为4.3%。说明利用SPAD值诊断玉米氮素营养时,其诊断指标不需要因品种而调整,但需要因不同肥力而调整。在新立城低肥力条件下,喇叭口期(V12)和抽雄期(VT)的SPAD临界值指标分别为46.1和57.8;在德惠高肥力条件下,两个时期的SPAD值临界值较为接近,分别为59.9和60.3。植株叶片硝态氮含量在土壤肥力间及品种间变异均较大,变异幅度分别为43.1%和29.3%,且与产量、吸氮量及生物量的相关性均较差,不适于在大面积范围内单独作为玉米氮素营养状况的评价指标。     

节水灌溉和遮光强度对水稻生长发育的耦合影响

采用两因素随机区组试验设计,通过大田模拟试验研究节水灌溉和遮光强度耦合对水稻生长及物候期的影响。灌溉方式设常规灌溉（F,水深5cm）和节水灌溉（W,无水层）2个水平;遮光强度设3个水平,即对照（CK,无遮光,自然光源）、轻度遮光（S1,单层遮光,光合有效辐射减弱60%）和重度遮光（S2,双层遮光,光合有效辐射减弱90%）。在水稻主要生育期即分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期和成熟期,观测株高、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量（SPAD值）、稻穗含水率和冠层高光谱。用冠层高光谱数据提取增强型植被指数（EVI）时间序列,经Spline法插值及小波滤波去噪后预测水稻抽穗盛期的日期。结果表明：随着遮光强度的加重,水稻叶面积指数和叶绿素含量显著下降,物候期明显延迟。节水灌溉对遮光处理下水稻株高和叶绿素含量有抑制作用,对叶面积指数有促进作用,节水灌溉可使遮光处理下水稻物候期提前,使生育期缩短。在一定遮光强度下,水稻冠层光谱反射率在拔节期、抽穗期表现为节水灌溉（W）＞常规灌溉（F）,而灌浆期、成熟期表现为常规灌溉（F）＞节水灌溉（W）。用去噪后的EVI时间序列预测水稻抽穗盛期,准确率为97%。     

无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。     

叶绿素仪在氮肥推荐中的应用研究进展

叶绿素仪(Chlorophyll.meter)是近年来欧美一些国家在推荐施氮中开始使用的一种新型便携式仪器。这种仪器以叶绿素对红光和近红外光的不同吸收特性为原理来测定植物叶片的相对叶绿素含量,通过叶绿素与叶片全氮的关系来反映作物的氮营养状况,进而确定作物是否缺氮。这种新型仪器的使用为简便、快速、准确地进行氮肥推荐提供了一种新的思路。因此,通过研究不同作物,不同种植条件下叶绿素仪测定值与作物叶片全氮、作物产量之间的相关性,确定叶绿素仪测定值的临界水平,以及不同作物的测定部位、样品采集数量及影响测定准确性的因素,使这种技术尽快地应用于田间生产,有助于推动我国推荐施氮技术的进步。     

机器学习结合高光谱植被指数与SPAD值估算冬小麦氮含量

冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关,直接影响植株生长发育,而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关,直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而,有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限,限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官（叶片、茎秆）氮含量,该研究通过2年田间试验,获取冬小麦4个关键生育期（拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期）和3种施氮水平条件下（N1、N2和N3）的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD (soil and plant analyzer development, SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性,并结合5种常用的机器学习算法：随机森林回归（random forest regression,RFR）、支持向量回归（support vector regression,SVR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）、高斯过程回归（gaussian process regression,GPR）、深度神经网络回归（deep neural networks,DNN）构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明：高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期,最佳植被指数双峰冠层植被指数 DCNI（double-peak canopy nitrogen index）对叶片氮含量的敏感性最高,R²为0.866。对茎秆氮含量,在抽穗期的敏感性最高,最佳植被指数归一化叶绿素比值指数 NPQI（normalized phaeophytinization index）与氮含量相关系数R²＝0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度,对叶片氮含量,在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%～7%,其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254提升到0.214,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.201提升到0.128。对茎秆氮含量,全生育期的NRMSE从0.443提升到0.400,抽穗期的NRMSE提升最大,从0.323提升到0.268。在全生育期,结合SPAD值的DNN模型对叶片（R²=0.782、NRMSE=0.214）和茎秆（R²=0.802、NRMSE=0.400）氮含量的估算精度最佳。研究说明,SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。