常 濤，謝 鑫，官 梅，張秋平，張振乾，官春云

湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/中國南方糧油作物協(xié)同創(chuàng)新中心，湖南 長沙 410128

引 言

在油菜種植中存在多施氮磷鉀復(fù)合肥、放棄施用微肥或微肥施用不足的問題，導(dǎo)致微肥達到臨界值[1]。與均衡施肥相比，土壤中缺少鎂、鉬、鋅、錳、鈣的油菜會導(dǎo)致光合作用減弱分別呈現(xiàn)出葉片發(fā)黃、植株倒伏嚴重、角果不結(jié)實、病害嚴重等癥狀[2-4]，嚴重影響產(chǎn)量。為了彌補氮磷鉀復(fù)合肥肥力不足的狀況，開展了不少相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)在油菜生長期間適當(dāng)施加葉面微肥對提高油菜最終產(chǎn)量性狀有重要作用[5-6]，但篩選合適的微肥需要經(jīng)過繁瑣的大田試驗和后續(xù)測定，費時費力。因此，構(gòu)建一種能快速篩選微肥的方法十分重要。

近年來，如何篩選可以促進油菜產(chǎn)量的微肥成為了栽培研究的一個熱點[7]。有研究表明，油菜的產(chǎn)量和葉片葉綠素含量關(guān)系密切[8]，可通過對葉片葉綠素含量檢測以選擇產(chǎn)量較高的微肥材料。但傳統(tǒng)測定葉綠素含量的方法比較復(fù)雜，不僅需要經(jīng)過繁瑣的實驗室實驗，還要對植物造成破壞性取樣，影響作物后續(xù)生長，無法投入實際應(yīng)用。本工作前期研究表明[9]，利用高光譜技術(shù)進行植被光譜監(jiān)測，可監(jiān)測油菜生長中葉綠素含量的變化以預(yù)測產(chǎn)量。以常規(guī)油菜“帆鳴1號”為試驗材料，利用高光譜技術(shù)分析不同微肥處理下油菜生長情況，以期篩選出可促進產(chǎn)量增加的微肥。

1 實驗部分

1.1 材料

試驗材料為“帆鳴1號”，由湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)油料所提供。

本試驗于2018年—2019年度，在湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)耘園基地進行。試驗地位于東經(jīng)113°4′、北緯28°10′，四季分明，年均氣溫17 ℃，是典型的亞熱帶季風(fēng)性氣候。試驗田為土壤黑色壤土，種植制度為稻油輪做。

試驗采用隨機區(qū)組設(shè)計。于2018年12月20日在油菜幼苗期時對油菜噴施葉面肥，噴施量為0.3 L·m-2。設(shè)置鎂、鉬、鋅、錳、鈣5種微肥分別為A，B，C，D和E，各三個梯度分別為1，2和3。鎂、鉬、鋅、錳、鈣肥分別使用氯化鎂、氯化錳、氯化鋅、錳酸鈉、氯化鈣溶于蒸餾水中。鎂、鉬肥選擇濃度為0.1%，0.3%和0.5%，鋅肥濃度為0.3%，0.5%和0.7%，錳肥濃度為0.2%，0.4%和0.6%，鈣肥濃度為1%，2%和3%，設(shè)不施肥對照小區(qū)CK。每個處理3次重復(fù)，共48個小區(qū)，小區(qū)面積為2×3 m2，單株面積為25 cm×30 cm，2018年9月30日播種，2019年5月10日收獲，按大田管理方式進行管理。

1.2 數(shù)據(jù)采集與處理

分別于幼苗期(10月15日)、5～6葉期(11月15日)、蕾薹期(12月15日)和花期(3月15日)時采用美國ASD FieldSpec Pro FR 2500型背掛式野外地物波譜儀進行高光譜測定。幼苗期、5～6葉期、蕾薹期選擇從上往下第3 片功能葉，花期取花和功能葉，每小區(qū)共隨機采集5次重復(fù)，取其平均值，作為該處理下的最終光譜曲線。將經(jīng)過光譜數(shù)據(jù)采集的葉片，采摘下來用超純水清洗，用吸濕紙吸去植株表面水分，在烘箱中80 ℃烘至恒重。采用蕭浪濤等主編植物生理實驗中乙醇法[10]測定葉綠素含量。含油量測定采取殘余法(國標(biāo)GB/T 3554—2008)。

1.3 方法

產(chǎn)量性狀分析差異分析采用新復(fù)極差法(shortest significant ranges，SSR)法，相關(guān)性分析采用Excel 2010中Correcl函數(shù)分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 微肥處理對產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成要素的影響

不同微肥條件下油菜產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成要素變化結(jié)果見表1。由表1可知，不同微肥改變油菜產(chǎn)量與產(chǎn)油量，對含油量和千粒重影響不顯著。施加鎂肥時，A3產(chǎn)量和產(chǎn)油量顯著高于A1和A2，比對照增加2.2%。施加鉬肥時，B3產(chǎn)量和產(chǎn)油量顯著高于B1和B2，比對照增加2.0%。施加鋅肥時，C3產(chǎn)量顯著高于C1和C2，比對照增加1.8%。施加錳肥時，D1產(chǎn)量和產(chǎn)油量顯著高于D2和D3，比對照增加1.0%。施加鈣肥時，E1產(chǎn)量和產(chǎn)油量顯著高于E2和E3比對照增加1.6%。A3，B3，C3，D1和E1條件適用于幼苗期噴施增加產(chǎn)量。

表1 微肥處理對產(chǎn)量與產(chǎn)量構(gòu)成要素的影響Table 1 Effect of micro fertilizer treatment on Yield and yield components

Note:Different letters in the same column are significantly different at 0.05 level

2.2 產(chǎn)量和葉綠素含量的關(guān)系

對15種施肥條件的產(chǎn)量和葉綠素含量進行相關(guān)性分析結(jié)果見表2。由表2可知，蕾薹期時，相同施肥條件下的產(chǎn)量和葉綠素含量的相關(guān)性普遍高于其他生育期。同時A3，B3，C3，D1和E1條件下相關(guān)性均高于其他生育期。說明蕾薹期時產(chǎn)量與葉綠素相關(guān)性更高?？蛇x擇該生育期進行后續(xù)分析。

表2 不同生育期產(chǎn)量與葉綠素含量的相關(guān)性檢驗結(jié)果Table 2 Correlation test results of yield and chlorophyll in different growth periods

2.3 蕾薹期高光譜特性

采用高光譜測定方法蕾薹期油菜冠層光譜，不同葉面肥條件下光譜反射率有明顯差異，如圖1—圖5所示。整體曲線呈現(xiàn)出綠色植物典型的“兩峰三谷”，與以往報道研究[13]一致。波長為520～600 nm(綠光)處，存在一個明顯的反射峰，其原因是一小部分綠光被反射，導(dǎo)致葉片呈綠色。550 nm附近的綠色吸收峰隨葉綠素和產(chǎn)量的相關(guān)性變化而變化。

圖1 蕾薹期鎂肥條件下高光譜反射率曲線Fig.1 The hyperspectral reflectance curve of magnesium fertilizer at bolting stage

2.4 葉綠素涵量和光譜的關(guān)系

按照相關(guān)報道命名確定的油菜高光譜反射峰的特征波段，“紅邊”、“綠峰”與葉綠素含量相關(guān)性分析見表3。由表3可知，五種施肥條件下，葉綠素含量與光譜參數(shù)負相關(guān)性均超過了0.8。說明在這些條件下光譜響應(yīng)較為敏感，結(jié)果可靠。

圖2 蕾薹期鉬肥條件下高光譜反射率曲線Fig.2 The hyperspectral reflectance curve of molybdenum fertilizer at bolting stage

圖3 蕾薹期鋅肥條件下高光譜反射率曲線Fig.3 The hyperspectral reflectance curve of zinc fertilizer at bolting stage

圖4 蕾薹期錳肥條件下高光譜反射率曲線Fig.4 The hyperspectral reflectance curve of manganese fertilizer at bolting stage

圖5 蕾薹期鈣肥條件下高光譜反射率曲線Fig.5 The hyperspectral reflectance curve of calcium fertilizer at bolting stage

表3 蕾薹期時葉綠素含量與光譜參數(shù)相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis of chlorophyll content and spectral parameters in bolting stage

2.5 光譜反射率與產(chǎn)量的關(guān)系

5種條件下油菜“紅邊”、“綠峰”的峰值與產(chǎn)量進行相關(guān)分析結(jié)果見表4。由表4可知，蕾薹期時光譜參數(shù)與產(chǎn)量負相關(guān)程度均達到0.6以上，產(chǎn)量隨著蕾薹期“紅邊”反射率降低或“綠峰”反射率的增加而增加。這說明蕾薹期葉片進行光合作用吸收的綠色光越多，對后期產(chǎn)量的影響作用越大。 對相關(guān)系數(shù)達到0.6以上的光譜參數(shù)和產(chǎn)量進行回歸模擬結(jié)果見表5和表6。由表5和表6可知，蕾薹期“紅邊”、“綠峰”和的回歸方程決定系數(shù)系數(shù)R2均在0.6以上，可用于產(chǎn)量的預(yù)測。

表4 蕾薹期時光譜參數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)性分析Table 4 Correlation analysis of time spectrum parameters and yield in bolting stage

表5 “紅邊”與產(chǎn)量相關(guān)性擬合模型Table 5 “Red edge” and yield correlation fitting model

表6 “綠峰”與產(chǎn)量相關(guān)性擬合模型Table 6 “Green peak” and yield correlation fitting model

本研究基于光譜變量篩選出來的特征參數(shù)將數(shù)據(jù)隨機分為兩組，總樣本的2/3(約110株)用于建模，剩余1/3(50株)用于模型驗證。驗證結(jié)果表明，光譜參數(shù)和產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)R2為0.686。50株單株中，有39株產(chǎn)量大于不施肥的原產(chǎn)量。即用蕾薹期時光譜參數(shù)“紅邊”和“綠峰”與產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)模擬的線性方程R2≥0.6時進行肥料篩選，結(jié)果有78%的準(zhǔn)確性。

有研究表明，光譜反射率可以用于預(yù)測葉綠素含量進而預(yù)測產(chǎn)量[11]。龔龑等[12]綜合油菜角果期和開花期建立的了二元估產(chǎn)模型，可以較為準(zhǔn)確地對油菜產(chǎn)量進行估算。李嵐?jié)萚13]綜合了油菜不同試驗?zāi)攴荨⒌攸c、種植方式和氮素水平下的油菜冠層光譜反射率、產(chǎn)量及其構(gòu)成因子，篩選出了與角果數(shù)相關(guān)性較大的特征波段，也構(gòu)建了較為理想的模型。這些研究為高光譜遙感預(yù)測油菜產(chǎn)量提供了理論依據(jù)，并減少了高光譜數(shù)據(jù)處理的工作量。本研究表明，光譜參數(shù)、葉綠素和產(chǎn)量兩兩間相關(guān)性均達到顯著，與前人研究一致[9]，證明光譜參數(shù)可通過對預(yù)測葉綠素的含量進而預(yù)測產(chǎn)量，為優(yōu)良材料的篩選提供參考。

本研究構(gòu)建了不同微肥條件下，產(chǎn)量和特征光譜波段之間的聯(lián)系。結(jié)果表明：“紅邊”、“綠峰”與產(chǎn)量間的線性擬合系數(shù)均大于0.6，說明相關(guān)性較高，可用與產(chǎn)量預(yù)測。即當(dāng)“紅邊”、“綠峰”和產(chǎn)量間線性擬合系數(shù)R2≥0.6的微肥條件時，可增加產(chǎn)量。本研究中，低濃度鎂、錳、鋅肥以及高濃度鉬、鈣肥條件下光譜參數(shù)與產(chǎn)量間的相關(guān)性較低，其原因可能有以下兩點：(1)低濃度葉面肥的局限性。鎂、錳、鋅肥含量較少，噴施液在葉面迅速干燥，易被雨水或露水淋失，導(dǎo)致葉面吸收養(yǎng)分穿透率低、吸收量少，難以從吸收部位向其他部位轉(zhuǎn)移，需多次噴施。(2)高濃度葉面肥會抑制油菜生長，鉬、鈣肥含量過高不僅沒有起到增產(chǎn)的作用，反而抑制了生產(chǎn)。研究發(fā)現(xiàn)蕾薹期時噴施微肥以提高產(chǎn)量的條件可通過光譜參數(shù)快速識別，相關(guān)性高，適用于篩選可提高油菜產(chǎn)量的微肥。

3 結(jié) 論

研究結(jié)果表明，施加微肥可以提高油菜產(chǎn)量和蕾薹期時葉綠素的含量，蕾薹期時葉綠素含量與光譜參數(shù)550和720 nm相關(guān)性較高，表明蕾薹期光譜參數(shù)可用于預(yù)測產(chǎn)量進而篩選出能提高油菜產(chǎn)量的微肥，可增加樣本量進一步檢測相關(guān)性并開展后續(xù)驗證。光譜參數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)分析表明，550和720 nm的反射率與產(chǎn)量之間均呈顯著負相關(guān)性。綜合分析施肥量、光譜參數(shù)、產(chǎn)量和葉綠素變化可知，蕾薹時光譜參數(shù)550和720 nm與產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)模擬的線性方程可用微肥的篩選，即線性方程R2≥0.6時可以提高產(chǎn)量。本研究結(jié)果為篩選油菜微肥和促進油菜產(chǎn)量研究提供了理論基礎(chǔ)。