韓康，于靜，李瑞，樊明壽*

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)，呼和浩特 010019；2.鄂爾多斯市土壤肥料和節(jié)水農(nóng)業(yè)工作站，內(nèi)蒙古鄂爾多斯 017010）

0 引言

【研究意義】植株冠層高光譜反射信息可以估算作物的生長狀態(tài)[1-4]，其中基于光譜特征值建立氮素營養(yǎng)診斷調(diào)控技術(shù)進行精準(zhǔn)施用氮肥[5]，可以提高作物氮肥利用效率，減少環(huán)境污染?！狙芯窟M展】以紅邊（700～750 nm）光譜參數(shù)為例，該指標(biāo)估算作物的生物量[6]、葉面積指數(shù)[7-8]、葉片氮累積量[8-9]、產(chǎn)量[10]精確度較高。然而，氮素營養(yǎng)監(jiān)測的敏感光譜特征值因作物種類而不同。張霞等[11]、馮偉等[12]研究發(fā)現(xiàn)紅邊面積SDr估算小麥氮素量可行。而在棉花氮營養(yǎng)管理中紅邊位置λr則認(rèn)為是理想指標(biāo)[9]?！厩腥朦c】馬鈴薯冠層結(jié)構(gòu)與其他作物不同，其他作物冠層的敏感光譜特征值能否直接用于診斷馬鈴薯植株的氮素營養(yǎng)？已有研究結(jié)果多集中在紅邊內(nèi)的光譜參數(shù)與作物氮素營養(yǎng)指標(biāo)的關(guān)系，其他光譜特征值與馬鈴薯氮素營養(yǎng)狀況是否密切相關(guān)？【擬解決的關(guān)鍵問題】為探明上述問題，本研究于2016―2018年，在內(nèi)蒙古不同地區(qū)，以克新1 號與夏波蒂為試驗材料，設(shè)置不同氮素梯度試驗，通過分析包括紅邊參數(shù)在內(nèi)的17 種光譜特征值與葉片氮累積量（LNA）的相關(guān)關(guān)系，篩選出不同生長階段的敏感光譜特征值，構(gòu)建馬鈴薯氮素營養(yǎng)診斷模型并評價，為馬鈴薯精確氮肥管理提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗地點為內(nèi)蒙古察右中旗和杭錦旗。察右中旗平均海拔1780 m，年平均降水量、氣溫分別為270 mm、1.3℃左右，屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，無霜期為100d 左右，土壤類型多為栗鈣土，0～20 cm 土層全氮量1.4g/kg、有機質(zhì)量18.8g/kg，pH 值8.0。杭錦旗平均海拔1400 m，年平均降水量、氣溫分別約為340 mm、6.2 ℃，屬溫帶大陸性半干旱氣候，無霜期約100d，土壤類型屬于風(fēng)沙土，0～20 cm 土層全氮量0.4g/kg、有機質(zhì)量7.4g/kg，pH 值為8.9。

1.2 試驗設(shè)計

試驗于2016—2018年開展，為隨機區(qū)組試驗，共設(shè)置5 個氮肥梯度試驗，每個處理設(shè)3 次重復(fù)，小區(qū)寬為9 m，長為20 m，馬鈴薯種植密度為37500 株/hm2。試驗處理記為N0—N4，各處理氮肥（以N 計）施用總量分別為0、150、300、450、600kg/hm2，氮肥為尿素（含N 46%），施用方案見表1。

表1 氮肥施用方案Table 1 Nitrogen application plan

其他田間管理按滴灌馬鈴薯常規(guī)操作進行，磷肥為過磷酸鈣（含P2O516.5%）、鉀肥為硫酸鉀（含K2O 50%）作為基肥，分別按180、300kg/hm2一次性施入。在出苗后20 d（苗期）、35 d（塊莖形成期）、50 d（塊莖膨大期）、65 d（淀粉積累期），進行樣品采集和冠層光譜測定。播種及收獲日期、供試品種、出苗與數(shù)據(jù)采集日期見表2。

表2 田間試驗概況Table 2 General information for the experiments

1.3 測定指標(biāo)及方法

1.3.1 冠層光譜反射率的測定

分別在出苗后20、35、50、65 d，于10:00—14:00，使用手持式地物波譜儀（SVC HR-1024i,Spectra Vista Corporation,USA）進行測量。測量前均用反射率為1 的標(biāo)準(zhǔn)白板進行校正，所得冠層光譜為無量綱的相對反射率。測量時，垂直于馬鈴薯冠層上方約1 m 的高度采集冠層光譜反射率。傳感器視場角為25°，波長范圍為350～2500 nm，光譜分辨率、采樣間隔見表3。

表3 光譜分辨率與采樣間隔Table 3 Spectral resolution and sampling interval

采集冠層光譜反射率后，通過儀器自帶軟件，將采樣間隔均劃分為1 nm。在每個試驗小區(qū)內(nèi)，隨機選擇3 個觀測點，每個觀測點為直徑45 cm 的圓形區(qū)域。每個觀測點采集10 次，將平均值作為小區(qū)的光譜樣本。

1.3.2 馬鈴薯葉片氮累積量的測定

在每個試驗小區(qū)與采集冠層光譜信息范圍內(nèi)，隨機選取3 株長勢均勻一致的馬鈴薯植株，將葉片分離，在105 ℃下殺青30 min，80 ℃下烘干至恒定質(zhì)量，稱質(zhì)量后折算成單位面積的葉片干物質(zhì)量。粉碎后，采用H2SO4-H2O2法消化，使用K60 全自動凱氏定氮儀測定葉片氮素濃度。葉片氮濃度（LNC,Leaf nitrogen concentration）與葉片干物質(zhì)量（LWD,Leaf dry weight）的乘積為葉片氮累積量（LNA,Leaf nitrogen accumulation），計算式為：

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

1.4.1 光譜特征值的計算

參照已有的光譜特征值計算方法，選物理意義明確、認(rèn)可度較高并且與本研究相關(guān)的17 個光譜特征值進行比較分析，計算方法見表4。

表4 光譜特征值定義Table 4 Definition of spectral eigenvalue

1.4.2 數(shù)據(jù)分析

敏感光譜特征值的篩選：在分析光譜特征值與LNA相關(guān)性基礎(chǔ)上，規(guī)定相關(guān)系數(shù)（r）的絕對值為0.67～1 為強相關(guān)關(guān)系[13]，選擇與LNA相關(guān)系數(shù)絕對值最大的光譜特征值為敏感光譜特征值。

監(jiān)測模型的建立：為提高模型的擬合性能，本文選擇相同地點、品種的數(shù)據(jù)（Exp.1、Exp.4、Exp.5）為建模集。以敏感光譜參數(shù)為自變量，LNA為因變量，采用線性與非線性回歸分析的方法，構(gòu)建監(jiān)測模型。根據(jù)計算，候選模型確立為線性、二次、指數(shù)3 種模型。以決定系數(shù)（R2）大小篩選不同生長階段的馬鈴薯葉片氮累積量監(jiān)測模型，R2越大則說明監(jiān)測模型的擬合準(zhǔn)確度越高。規(guī)定最大R2的監(jiān)測模型為最佳監(jiān)測模型[14]，可以用作估算作物L(fēng)NA。

監(jiān)測模型的檢驗：以不同地點、品種的獨立試驗數(shù)據(jù)（Exp.2、Exp.3）作為驗證集，旨在檢驗?zāi)Ｐ驮诓煌攸c、品種間的適用性。用均方根誤差（RMSE,root mean square error）來檢驗監(jiān)測模型的準(zhǔn)確度[15]。RMSE越小，監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性越高。

建模集與驗證集的樣本數(shù)量見表5。LNA的平均值、標(biāo)準(zhǔn)誤等描述性統(tǒng)計分析、光譜特征值與各LNA的相關(guān)與回歸分析用SPSS25 進行。采用Excel 制圖。

表5 建模集與驗證集的樣本數(shù)量Table 5 The number of samples in modeling set and validation set

2 結(jié)果與分析

2.1 不同施氮水平對葉片氮累積量的影響

不同施氮水平對葉片氮累積量的影響結(jié)果如圖1所示。各施氮處理間馬鈴薯LNA差異顯著，其中N3、N4 處理LNA顯著高于其他處理，表現(xiàn)為在一定施氮范圍內(nèi)，馬鈴薯LNA隨著施氮量的增加而增加，之后不再隨施氮量而增加。出苗后20～50d，不同處理馬鈴薯LNA隨生育進程持續(xù)增大，出苗后65d 后，LNA開始下降。整體來看，不同年份、地點、品種間的LNA隨不同施氮水平變化規(guī)律相同。不同施氮水平對LNA影響顯著，在年份、地點、品種與生育階段間變化規(guī)律相同。

圖1 不同施氮量水平馬鈴薯葉片氮累素積量Fig.1 Nitrogen accumulation of potato leaves under different nitrogen levels

2.2 葉片氮累積量與光譜特征值的相關(guān)關(guān)系

表6 為17 種光譜特征值與LNA的相關(guān)性結(jié)果。從表6 可以得出，在出苗后20d，LNA與RI(SDr，SDb)、ρr、RI(SDr，SDy)，在出苗后35d，LNA與RI(SDr，SDb)、RI(SDr，SDy)、NDI(SDr，SDb)、NDI(SDr，SDy)，在出苗后50d，LNA與RI(SDr，SDb)、RI(SDr，SDy)，在出苗后65d，LNA與RI(SDr，SDb)、RI(SDr，SDy)為強相關(guān)關(guān)系，以上各出苗后天數(shù)LNA均與RI(SDr，SDb)相關(guān)系數(shù)絕對值最大，相關(guān)系數(shù)分別為0.757**、0.862**、0.779**、0.733**。全生育期LNA與RI(SDr，SDb)、RI(SDr，SDy)為強相關(guān)關(guān)系，與RI(SDr，SDb)關(guān)系最密切（r=0.794**）。從表6 可以看出，不同生長階段敏感光譜特征值為RI(SDr，SDb)。

表6 光譜特征值與LNA 的相關(guān)系數(shù)Table 6 Correlationcoefficient of spectral eigenvalue and leaf nitrogen accumulation

2.3 馬鈴薯光譜特征值與LNA 的模型構(gòu)建

以敏感光譜特征值RI(SDr，SDb)為自變量，LNA為因變量，利用線性和非線性回歸分析，構(gòu)建不同的監(jiān)測模型，結(jié)果如表7所示。在出苗后20、35、50、65d，RI(SDr，SDb)與LNA擬合的二次模型R2最大，分別為0.911**、0.762**、0.656**、0.633**，關(guān)系式見表7。全生育時期基于RI(SDr，SDb)構(gòu)建的最佳葉片氮累積量監(jiān)測模型為指數(shù)方程，R2為0.736**。

表7 馬鈴薯光譜特征值與LNA 的回歸模型Table 7 Regression models of potato spectral eigenvalue and leaf nitrogen accumulation

2.4 葉片氮累積量監(jiān)測模型的檢驗

為了檢驗上述最佳監(jiān)測模型的可靠性與普適性，利用不同品種、地點和不同施氮水平下的獨立試驗數(shù)據(jù)（Exp.2 及Exp.3）對所建立監(jiān)測模型進行檢驗，結(jié)果如表8所示。由表8 可以得出，Exp.2 觀察值與估測值之間的RMSE范圍為8.844～18.976kg/hm2，Exp.3觀察值與估測值之間的RMSE范圍為4.348～9.918kg/hm2。在馬鈴薯生育前期觀察值與估測值之間的RMSE低于生育后期，全生育期的RMSE低于出苗后50d，同65d 相當(dāng)。Exp.3 觀察值與估測值之間的RMSE明顯低于Exp.2。

表8 馬鈴薯葉片氮累積量監(jiān)測模型的檢驗Table 8 Examination of monitoring model for nitrogenaccumulation in potato leaves

3 討論

為使氮肥管理盡可能地匹配作物需求，基于光譜特征值的氮素營養(yǎng)診斷模型被廣泛研究[16-18]，然而關(guān)于紅邊波段范圍內(nèi)的光譜特征值研究較多[6-12]，其他光譜特征值的研究鮮有報道。本文通過分析17 種光譜特征值與馬鈴薯LNA的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)幾種常見的紅邊參數(shù)，如紅邊面積（SDr）、紅邊幅值（Dr）、紅邊位置（λr），與馬鈴薯LNA的相關(guān)關(guān)系并沒有達到強相關(guān)水平，而紅藍邊面積比值[RI(SDr，SDb)]與紅黃邊面積比值[RI(SDr，SDy)]與馬鈴薯LNA的相關(guān)關(guān)系在不同生長階段均達到了強相關(guān)水平（表6），因此通過其他光譜特征值進行馬鈴薯氮素營養(yǎng)監(jiān)測是可行的。

前人研究發(fā)現(xiàn)SDr與Dr均可以反演綠色作物的氮素營養(yǎng)狀況，并建立了監(jiān)測模型[9,11-12]，然而不同作物所選擇的敏感光譜特征值有所不同。本文通過比較相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)不同生育階段馬鈴薯LNA均與RI(SDr，SDb)相關(guān)關(guān)系最密切（表6），為反演馬鈴薯LNA的敏感光譜特征值，并以敏感光譜特征值RI(SDr，SDb)為自變量，LNA為因變量，通過線性與非線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，在出苗后20、35、50、65d，RI(SDr，SDb)與LNA擬合的葉片氮累積量最佳監(jiān)測模型均為二次項模型，而全生育期基于RI(SDr，SDb)診斷葉片氮累積量最佳監(jiān)測模型為指數(shù)模型（表7），以上各生長階段葉片氮累積量監(jiān)測模型為診斷馬鈴薯氮素營養(yǎng)提供了理論基礎(chǔ)。

薛利紅與周冬琴等[19-21]以RMSE檢驗水稻葉片氮累積量監(jiān)測模型發(fā)現(xiàn)，不同地點與品種間RMSE雖略有差異，但不影響監(jiān)測模型的預(yù)估能力。本文通過獨立試驗數(shù)據(jù)進行檢驗?zāi)Ｐ途_度，發(fā)現(xiàn)LNA觀察值與估測值之間的RMSE范圍為 4.348～18.976 kg/hm2，Exp.2 觀察值與估測值之間的RMSE明顯高于Exp.3，表明監(jiān)測模型在不同生長環(huán)境下具有較好的普適性，在不同品種間的適用性較差（表8）。

本文發(fā)現(xiàn)馬鈴薯生育前期與全生育期監(jiān)測模型的準(zhǔn)確度高于出苗后50d（表8），秦永林等人研究發(fā)現(xiàn)，在馬鈴薯生長后期，葉片生長停止，為使葉片及葉柄中的光合同化物高效地轉(zhuǎn)移到塊莖，在生產(chǎn)中通常不再施用氮肥[22]。因此，綜合分析監(jiān)測模型的R2、RMSE與馬鈴薯實際生產(chǎn)中的氮肥需求，可以確定馬鈴薯關(guān)鍵生育時期氮素營養(yǎng)診斷模型為出苗后20、35d 以及全生育期的最佳葉片氮累積量監(jiān)測模型。本文工作已探明LNA與光譜特征值的定量關(guān)系，然而監(jiān)測模型在不同品種間的應(yīng)用性與基于氮素營養(yǎng)診斷模型的氮肥推薦模式還需要進一步研究。

4 結(jié)論

1）紅藍邊面積比值[RI(SDr，SDb)]為馬鈴薯各生長階段的敏感光譜特征值。

2）在出苗后20、35、50、65d，RI(SDr，SDb)與馬鈴薯葉片氮累積量（LNA）擬合的最佳監(jiān)測模型均為二次項模型，而全生育期基于RI(SDr，SDb)構(gòu)建的最佳監(jiān)測模型為指數(shù)模型。

3）出苗后20、35d 以及全生育期基于RI(SDr，SDb)構(gòu)建的葉片氮累積量最佳監(jiān)測模型可定量描述不同氮水平下的馬鈴薯LNA，且不受生長環(huán)境的影響，為馬鈴薯關(guān)鍵生育階段氮素營養(yǎng)狀況的監(jiān)測模型。