江西双季稻氮素监测诊断模型的建立与应用

建立基于光谱仪的江西双季稻氮素监测诊断模型,可指导氮肥精确施用,达到双季稻丰产、提质、增效的目的。本研究开展了不同早、晚稻品种与氮素水平的小区试验,采用GreenSeeker光谱仪和作物生长监测诊断仪(CGMD)于分蘖期和拔节期测定了早、晚稻冠层光谱植被指数和植株氮积累量,建立了双季稻植株氮积累量光谱监测模型,并采用独立的田间试验数据对模型进行检验。利用双季稻丰产栽培经验及建立的氮素光谱诊断模型,对双季稻分蘖肥和穗肥施氮量进行定量推荐。结果表明: 双季稻氮肥施用关键期(分蘖期和拔节期)基于两种光谱仪的光谱植被指数与植株氮积累量均呈显著正相关,分蘖期和拔节期的模型预测效果比生长前期模型好。基于GreenSeeker光谱仪的归一化差值植被指数(NDVI_(780,660))的指数方程可较好地预测植株氮积累量,模型决定系数(R²)为0.92～0.94,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为3.09～5.96 kg·hm^-2、5.8%～18.5%和0.92～0.98;基于CGMD光谱仪的差值植被指数(DVI_(810,720))的线性方程可较好地预测植株氮积累量,R²为0.90～0.93,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为3.71～6.33 kg·hm^-2、11.7%～14.3%和0.93～0.96。基于CGMD光谱仪的模型推荐的施氮量高于基于GreenSeeker光谱仪的模型推荐的施氮量;模型生成的精确施氮方案较传统农户方案减少施氮量5.5 kg·hm^-2,氮肥农学利用率提高0.8%,纯收益提高128元·hm^-2。用双季稻氮素光谱诊断方法指导施肥能在增产的同时,降低成本,增加纯收益,对科学指导双季稻生产具有重要意义。     

水稻地上部干物质积累动态的定量模拟

选用4个不同株型水稻品种进行不同施氮水平的田间试验,于主要生育期测定植株地上部干物质积累量（DMA）,并对DMA及出苗至成熟期累积辐热积（TEP）进行归一化处理,建立了基于相对DMA（RDMA）和相对TEP（RTEP）的水稻相对干物质积累（RDMA）动态模型,进而定量分析了水稻干物质积累过程的动态特征.结果表明：Richards方程能够准确描述水稻地上部干物质积累的动态模式,具有明确的生物学意义,具体方程式为RDMA=1.0157/(1+e^{3,6329-7.5907×RTEP})^1/0.5574,r=0.9938;利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了检验,水稻不同RTEP所对应的DMA观测值与模拟值之间的根均方差为0.86 t·hm^-2.根据水稻地上部干物质积累速率方程的2个拐点,可将整个干物质积累过程划分为前、中和后期3个阶段,发现水稻干物质最大积累速率及其出现时的相对辐热积和相对干物质积累量分别为2.24、0.56和0.46.     

双季稻光合生产模型的建立与应用

综合已有作物模型(包括冠层结构、冠层光分布和冠层光合作用与干物质生产模型)的优点,构建了双季稻光合生产模型.利用独立的田间试验资料,对冠层内的光分布和干物质积累量进行了初步检验;利用模型定量分析了直接辐射在上挺下挺、上挺下披和上披下披3种典型株型水稻冠层内水平面上和叶面上的分布、冠层日光合量及其随叶面积指数的变化特征.结果表明: 模拟值与观测值之间具有较好的一致性,预测双季稻冠层内光分布的根均方差、相对根均方差和相关系数分别为12.01 J·m^-2·s^-1、8.2%和0.9929;预测双季稻干物质积累量的根均方差、相对根均方差和相关系数分别为0.83 t·hm^-2、14.6%和0.9772,表明模型预测性较好;上挺下披株型水稻的冠层日光合量最高,取决于较大的叶面受光量、叶片光合效能和叶面积指数.     

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶片氮含量和氮积累量监测

为了验证作物生长监测诊断仪(CGMD)监测双季稻氮素营养指标的准确性和适用性,构建基于CGMD的双季稻叶片氮含量(LNC)和氮积累量(LNA)的监测模型。选用8个不同早、晚稻品种,设置4个不同施氮水平,利用CGMD采集冠层差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),同步利用ASD FH2高光谱仪采集冠层光谱反射率,并计算DVI、NDVI和RVI;通过比较CGMD和ASD FH2采集的冠层植被指数变化特征,验证CGMD的测量精度,构建基于CGMD的LNC和LNA监测模型,并利用独立试验数据对模型进行检验。结果表明: 早、晚稻LNC、LNA、DVI、NDVI和RVI随施氮水平的增加而增大,随生育进程的推进呈先升后降的趋势;CGMD与ASD FH2采集的DVI、NDVI和RVI间拟合的决定系数(R²)分别为0.9350、0.9436和0.9433,表明CGMD的测量精度较高,可替代ASD FH2采集冠层植被指数。基于CGMD的3个冠层植被指数相比,NDVI_CGMD与LNC的相关性最高,RVI_CGMD与LNA的相关性最高;基于NDVI_CGMD的指数模型可较准确地预测LNC,模型R²为0.8581～0.9318,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为0.1%～0.2%、4.0%～8.5%和0.9041～0.9854;基于RVI_CGMD的幂函数模型可较准确地预测LNA,模型R²为0.8684～0.9577,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为0.37～0.89 g·m^-2、6.7%～20.4%和0.9191～0.9851。与化学分析方法相比,利用CGMD可便捷准确地获取早、晚稻的LNC和LNA,在双季稻丰产高效栽培和氮肥精确管理中具有应用价值。     

水稻冠层光合有效辐射的时空分布特征

以2个不同株型水稻品种为材料,设置高、中、低3个施氮水平,利用SunScan冠层分析仪于灌浆期系统测定了不同施氮水平下不同株型水稻品种植株形态和冠层内光合有效辐射（PAR）的时空分布状况.结果表明：施氮量对水稻株高、穗弯曲度和茎叶夹角有明显影响;群体叶面积的垂直分布呈中部>上部>下部的分布特征,最大分层叶面积指数（LAI）出现在0.60相对高度处.冠层内平均PAR透光率从顶部向下递减,且在冠层上中部递减迅速,下部递减缓慢;平均PAR透光率随施氮量的增加而递减;平均PAR透光率日变化表现为早晚较低,中午较高;平均PAR透光率随向下累积LAI的增加呈指数递减,群体消光系数K的日变化表现为早晚较高,中午较低,灌浆期的K值介于0.35～0.50.水稻冠层内PAR的三维空间分布表现为冠层上中部水平面上PAR透光率高,光斑面积大;下部水平面上PAR透光率低,光斑少;同一冠层高度水平面上的PAR光强呈不均匀分布.株型紧凑的水稻品种,冠层透光率高,透光率日变化大,群体消光系数小.