江西鹰潭地区早稻氮素营养光谱诊断模型的构建与应用

作     者：覃夏 王绍华 薛利红 QIN Xia;WANG Shao-hua;XUE Li-hong

作者机构：南京农业大学农学院/农业部南方作物生理生态重点开放实验室 中国科学院南京土壤研究所 

出 版 物：《中国农业科学》 (Scientia Agricultura Sinica)

年 卷 期：2011年第44卷第4期

页      面：691-698页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0901[农学-作物学] 

基　　金：中国科学院知识创新工程重大项目(KSCX1-YW-09-08),中国科学院知识创新工程项目(KZCX2-YW-QN406) 国家自然科学基金(1013050000) 

主　　题：水稻 NDVI 植株吸氮量 推荐施肥 产量 

摘      要：【目的】建立基于水稻冠层归一化植被指数NDVI的早稻氮素诊断模型,并利用模型指导水稻生产实践,实现水稻氮素追肥的精确定量。【方法】基于不同氮肥处理的田间试验数据,建立了水稻冠层NDVI与植株吸氮量之间的定量关系,并利用独立试验数据进行了检验,筛选出最佳的氮素光谱诊断模型。在此基础上,结合水稻高产栽培经验,对早稻的追肥用量进行了实时推荐,并和当地农户施肥模式及氮肥-产量曲线计算出的最佳氮肥用量和产量进行对比。【结果】水稻关键生育时期(苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期)的冠层NDVI与水稻植株吸氮量都呈显著正相关,相关性高于整个生育期,指数函数拟合效果要优于线性函数。独立试验检验结果表明,单生育时期的预测效果高于整个生育期,指数模型优于线性模型;其中,分蘖期和拔节期的光谱诊断模型表现最佳,预测精度分别为0.907和0.941。推荐施肥应用表明,与常规农户施肥模式相比,光谱诊断施肥模式在产量不减少的情况下降低了氮肥用量,提高了氮素利用率,而产量与常规施肥没有显著差异。在低密度和高密度处理下,光谱推荐施肥模式的施氮量与最佳施氮量的误差分别为2.12%、-2.22%;而产量与最高产量的误差分别为-0.75%、-5.04%。【结论】光谱推荐施肥模式可在保证产量的情况下,降低氮肥用量,提高氮肥农学利用率,在水稻生产中有较好的推广利用价值。