李鑫格，項(xiàng)方林，吳思雨，劉小軍，田永超，朱 艷，曹衛(wèi)星，曹 強(qiáng)

(南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心/智慧農(nóng)業(yè)教育部工程研究中心/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)作物系統(tǒng)分析與決策重點(diǎn)試驗(yàn)室/江蘇省信息農(nóng)業(yè)重點(diǎn)試驗(yàn)室/現(xiàn)代作物生產(chǎn)省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京 210095)

氮素是作物生長發(fā)育所必需的大量營養(yǎng)元素之一，對作物產(chǎn)量和品質(zhì)形成至關(guān)重要。生產(chǎn)上通過增施氮肥來滿足作物生長發(fā)育對氮素的需求，但不合理的氮肥投入不僅會降低經(jīng)濟(jì)效益，還會污染田間生態(tài)環(huán)境。因此，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確診斷作物氮素營養(yǎng)狀況，能夠?yàn)樘镩g精準(zhǔn)氮肥管理提供可靠的理論基礎(chǔ)。氮營養(yǎng)指數(shù)(nitrogen nutrition index,NNI)是作物氮素營養(yǎng)診斷的常用指標(biāo)，可直接或間接用于估測作物關(guān)鍵生育時(shí)期的氮素營養(yǎng)狀況，為作物生長發(fā)育實(shí)時(shí)調(diào)控提供依據(jù)。史力超等以播種后天數(shù)為時(shí)間驅(qū)動因子，通過構(gòu)建二次函數(shù)建立臨界植株氮積累模型，植株體內(nèi)氮素是一個(gè)逐漸累積的過程，因此用二次函數(shù)可描述植株氮積累量隨時(shí)間的推移不斷增加的時(shí)序過程。但作物生長和衰老過程并不完全對稱，因而雙Logistic函數(shù)能更好地描述作物的生長和衰老過程，可以適宜生長指標(biāo)或光譜指標(biāo)為參數(shù)用于作物田間長勢的時(shí)序動態(tài)曲模擬。前人通常利用NNI、臨界氮濃度或臨界植株氮積累等指標(biāo)進(jìn)行氮素營養(yǎng)診斷，但利用植被指數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)建臨界植被指數(shù)時(shí)序曲線，并進(jìn)行實(shí)時(shí)、無損氮素營養(yǎng)診斷的研究鮮有報(bào)道。鑒于此，本研究基于冬小麥不同生育時(shí)期NNI與相對產(chǎn)量、歸一化紅邊植被指數(shù)(normalized difference red edge，NDRE)的關(guān)系分別確定NNI和NDRE臨界值，進(jìn)而以累積生長度日為時(shí)間驅(qū)動因子，利用雙Logistic函數(shù)構(gòu)建臨界NDRE時(shí)序模型，并用于氮素營養(yǎng)診斷，且對診斷結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，以期為田間精確氮肥管理提供可靠的技術(shù)方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)于江蘇省興化市萬畝糧食產(chǎn)業(yè)園(119°53′ E,33°48′ N)進(jìn)行，前茬作物為水稻。2017-2019年在同一塊試驗(yàn)田開展品種、施氮量二因素試驗(yàn)(試驗(yàn)1)，試驗(yàn)地耕層土壤有機(jī)質(zhì)、有效磷、速效鉀和全氮含量分別為26.5 g·kg、2.07 g·kg、52.54 mg·kg和93.66 mg·kg。2018-2019年在單獨(dú)試驗(yàn)田塊開展不同播期、種植密度、施氮量的三因素試驗(yàn)(試驗(yàn)2)，試驗(yàn)地耕層土壤有機(jī)質(zhì)、有效磷、速效鉀和全氮含量分別為18.68 g·kg、1.37 g·kg、28.88 mg·kg和120.59 mg·kg。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)1采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，供試品種為鎮(zhèn)麥12(中蛋白含量)和揚(yáng)麥23(中蛋白含量)、寧麥13(低蛋白含量)，設(shè)置0 kg·hm(N0)、90 kg·hm(N90)、180 kg·hm(N180)、270 kg·hm(N270)和360 kg·hm(N360)5個(gè)施氮水平，小區(qū)面積為63 m，3次重復(fù)。

試驗(yàn)2采用裂區(qū)設(shè)計(jì)。播期作為主區(qū)，設(shè)置2018年11月4日(S1，適期播)和12月1日(S2，過晚播)兩個(gè)播期。種植密度和施氮量組合為副區(qū)。種植密度設(shè)180×10株·hm(D1)、270×10株·hm(D2)、360×10株·hm(D3)三個(gè)水平。施氮量設(shè)0 kg·hm(N0)、180 kg·hm(N180)、240 kg·hm(N240)和300 kg·hm(N300)4個(gè)水平。小區(qū)面積為30 m，除N0不設(shè)重復(fù)外，其余處理均設(shè)3次重復(fù)。

每個(gè)小區(qū)均劃分為兩半，一半為測試區(qū)，另一半為取樣區(qū)。氮肥、鉀肥基追比均為5∶5，拔節(jié)前進(jìn)行追肥；磷肥全部基施。磷肥施用量為105 kg PO·hm，鉀肥施用量為120 kg KO·hm，其余栽培管理措施同一般高產(chǎn)田。

1.3 光譜指標(biāo)測定

本研究應(yīng)用主動冠層傳感器RapidSCAN CS-45(Holland Scientific Inc.,Lincoln,USA)獲取冬小麥冠層光譜，其包括紅光(R，670nm)、紅邊(RE，730nm)、近紅外(NIR，780nm)3個(gè)波段，可以自動收集每個(gè)波段的光譜反射率和地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)，并以2.5 Hz(每0.4 s讀取一次)的頻率將其記錄在傳感器的存儲模塊中，最終數(shù)據(jù)可以通過PC軟件導(dǎo)出為.csv文件。該儀器的視場角為橫向45°，縱向10°，儀器自帶光源，不受天氣條件的影響，其較方便輕巧的特點(diǎn)有利于測試。測定時(shí)在每個(gè)待測小區(qū)選擇中間兩行手持傳感器勻速前行，傳感器距離冬小麥冠層約100 cm，且與地面保持平行，每行約20～30個(gè)測試點(diǎn)，用每個(gè)小區(qū)測定的平均值代表該小區(qū)的測試值，并計(jì)算歸一化紅邊植被指數(shù)(normalized difference red edge，NDRE)。

式中NIR表示近紅外波段反射率，RE表示紅邊波段反射率。

1.4 生物量、植株氮含量、相對產(chǎn)量、氮營養(yǎng)指數(shù)的測定

分別于在冬小麥拔節(jié)前期、拔節(jié)后期、孕穗期、開花期、灌漿期進(jìn)行破壞性植株取樣，每個(gè)小區(qū)選取20株有代表性的冬小麥植株，將其分為莖、葉和穗并單獨(dú)裝袋，在105 ℃條件下殺青30 min后，80 ℃烘干至恒重后稱重。樣品粉碎后使用半微量凱式定氮法測定植株氮含量。

冬小麥成熟時(shí)，每個(gè)小區(qū)單獨(dú)收割3個(gè)1 m樣方，進(jìn)行晾曬、脫粒并稱重，并用實(shí)際產(chǎn)量比上該品種當(dāng)季最高產(chǎn)量計(jì)算出相對產(chǎn)量。

臨界氮濃度是達(dá)到最大生物量所需的最小氮濃度，根據(jù)趙犇等提出的公式計(jì)算：

中蛋白品種：PDM≥1.7 t·hm時(shí)，Nc=4.65×PDM；PDM<1.7 t·hm時(shí)，Nc = 3.73%

低蛋白品種：PDM≥1.7 t·hm時(shí)，Nc=4.3×PDM;PDM<1.7 t·hm時(shí)，Nc = 3.47%

式中Nc代表臨界氮濃度(%)，PDM代表植株干物重(t·hm)。

氮營養(yǎng)指數(shù)是實(shí)際氮濃度與臨界氮濃度的比值，根據(jù)Lemaire等提出的公式計(jì)算：

NNI=Na/Nc

式中Na為實(shí)際氮濃度(%)。

1.5 植被指數(shù)時(shí)序動態(tài)模型構(gòu)建

AGDD是一種包含溫度參數(shù)的時(shí)間因子，是由從播種到測試日期生長度日數(shù)值累加而成，公式如下所示：

=(-)/2

GDD=0 若≤

GDD=-若<<

GDD=-若≥

式中為冬小麥從播種至測試當(dāng)日的天數(shù)；和分別為測試當(dāng)日的最高溫和最低溫；為冬小麥生長發(fā)育的基點(diǎn)溫度，本研究設(shè)為0 ℃；為冬小麥生長發(fā)育的最高溫度，本研究設(shè)為30 ℃。

本研究中參照Fisher模型采用雙Logistic函數(shù)來建立AGDD與NDRE的定量關(guān)系。計(jì)算公式如下：

式中函數(shù)分為兩部分，一部分代表冬小麥的生長過程，另一部分代表衰老過程。為擬合后的植被指數(shù)值，為冬小麥生長過程中植被指數(shù)最大值，和分別表示生長和衰老過程中拐點(diǎn)的斜率，即植被指數(shù)增長或下降的最大速度，、分別為拐點(diǎn)對應(yīng)的時(shí)間。

1.6 數(shù)據(jù)處理

利用試驗(yàn)1關(guān)鍵生育時(shí)期植被指數(shù)數(shù)據(jù)構(gòu)建臨界植被指數(shù)模型，再分別驗(yàn)證關(guān)鍵生育時(shí)期及全生育期模型的診斷結(jié)果，利用Kappa系數(shù)及正確率來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮\斷精度。試驗(yàn)2數(shù)據(jù)集作為獨(dú)立試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗(yàn)證。利用IBM SPSS Statistic 25軟件進(jìn)行線性加平臺模型的構(gòu)建及統(tǒng)計(jì)分析，利用Origin 2017軟件進(jìn)行繪圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 氮營養(yǎng)指數(shù)(NNI)與冬小麥相對產(chǎn)量(RY)的關(guān)系

冬小麥各生育時(shí)期NNI與RY呈線性加平臺關(guān)系，即當(dāng)NNI小于臨界值時(shí)，RY與NNI呈線性正相關(guān)；當(dāng)NNI超過臨界值后，RY則會圍繞平臺值上下波動(圖1)。同一生育時(shí)期不同年際間NNI臨界值相近；整體上2017-2018年小麥季NNI值要大于2018-2019年。同時(shí)2017-2018年小麥季數(shù)據(jù)點(diǎn)分布較散，擬合效果較差，各生育時(shí)期均低于2018-2019年。

和分別為2017-2018年和2018-2019年的決定系數(shù)。

不同年際間冬小麥NNI臨界值隨生育進(jìn)程的推進(jìn)呈先升后降趨勢(表1)。2017-2018、2018-2019年小麥季最大NNI臨界值分別出現(xiàn)在拔節(jié)后期、孕穗期，其值分別為1.068、0.928，對應(yīng)的95%置信區(qū)間分別為0.959～1.177、 0.871～0.985。兩個(gè)生長季的最小NNI臨界值均出現(xiàn)在灌漿期，分別為0.806、0.800，95%置信區(qū)間分別為0.746～0.867、0.757～0.843。

表1 冬小麥各關(guān)鍵生育期NNI臨界值及95%置信區(qū)間Table 1 NNI critical value and 95% confidence interval of winter wheat at each key growth stage

2.2 氮營養(yǎng)指數(shù)與NDRE的相關(guān)關(guān)系

NDRE與NNI間呈穩(wěn)定的指數(shù)函數(shù)關(guān)系，在0.76以上(表2)，因此可以根據(jù)NNI臨界值以及NDRE與NNI的關(guān)系確定冬小麥各關(guān)鍵生育時(shí)期NDRE臨界值。2018-2019年冬小麥關(guān)鍵生育時(shí)期NDRE臨界值(0.287～0.410)低于2017-2018年(0.338～0.460)。2017-2018和2018-2019年冬小麥關(guān)鍵生育時(shí)期NDRE臨界值的下限范圍分別為0.326～0.436、0.269～ 0.392，上限范圍分別為0.348～0.481、0.303～0.427。

表2 NDRE與NNI的定量關(guān)系及NDRE臨界值及其95%置信區(qū)間Table 2 Quantitative relationship between NDRE and NNI and the corresponding NDRE critical value and its 95% confidence interval

2.3 臨界NDRE時(shí)序診斷模型的構(gòu)建

通過簡單分組線性回歸發(fā)現(xiàn)，2017-2018、2018-2019年生長季間冬小麥NDRE臨界值無顯著性差異(=0.329>0.05)，因而將兩個(gè)生長季數(shù)據(jù)合并建立診斷模型(圖2)。隨著冬小麥生育進(jìn)程的推進(jìn)，NDRE臨界值先增后降；拔節(jié)前(AGDD為540 ℃·d左右)NDRE臨界值增速最快，抽穗開花期(AGDD約為1 200 ℃·d)NDRE臨界值達(dá)到最大，之后開始降低，灌漿后期(AGDD為1 840 ℃·d左右)下降速度最快。NDRE臨界值時(shí)序動態(tài)與冬小麥長勢變化趨勢一致，即冬小麥群體長勢旺盛時(shí)養(yǎng)分需求和消耗量大，對應(yīng)的NDRE臨界值也高。本研究建立的時(shí)序診斷模型圖中，臨界上限值曲線與臨界下限值曲線之間的區(qū)域?yàn)榈m宜狀態(tài)，高于曲線為氮過量狀態(tài)，低于為氮虧缺狀態(tài)(圖2)。

圖中上虛線為臨界上限值曲線ymax，下虛線為下限值曲線ymin。

2.4 基于臨界NDRE時(shí)序曲線的氮素營養(yǎng)診斷

利用時(shí)序診斷模型進(jìn)行關(guān)鍵生育時(shí)期的氮素營養(yǎng)診斷，結(jié)果(圖3a～圖3f)表明，2017-2018年冬小麥生長季不同施氮水平下NDRE值均大于2018-2019年，主要原因是2018年播種質(zhì)量較差，造成作物長勢較弱，氮肥效應(yīng)也未充分發(fā)揮。2017-2018年生長季在N0水平下冬小麥一直處于氮虧缺狀態(tài)，N90水平下冬小麥除開花期和灌漿期外其余時(shí)期基本處于氮適宜狀態(tài)，N180、N270、N360水平下冬小麥在各關(guān)鍵生育時(shí)期均處于氮過量或適宜狀態(tài)。2018-2019年生長季冬小麥除N270、N360水平下處于氮適宜狀態(tài)外，其余施氮水平下冬小麥各生育時(shí)期基本上均處于氮虧缺狀態(tài)。

a、d：鎮(zhèn)麥12；b、e：揚(yáng)麥23；c、f：寧麥13。數(shù)據(jù)點(diǎn)從左往右依次對應(yīng)拔節(jié)前期、拔節(jié)后期、孕穗期、開花期、灌漿期。

為了評價(jià)基于臨界植被指數(shù)時(shí)序模型診斷不同生育時(shí)期氮素營養(yǎng)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本研究根據(jù)NNI與RY線性加平臺關(guān)系得到的NNI臨界值將各處理劃分為三類：氮虧缺、氮適宜和氮過量；并與臨界時(shí)序模型的診斷結(jié)果進(jìn)行Kappa一致性檢驗(yàn)分析。根據(jù)Kappa值可以將診斷結(jié)果的一致性分為極低、一般、中等、高度和幾乎完全一致，對應(yīng)的Kappa值依次為0～0.20、0.21～ 0.40、0.41～0.60、0.61～0.80、0.81～1.00。結(jié)果(表3)表明，2017-2018年生長季診斷結(jié)果的一致性和正確率要高于2018-2019年生長季。2017-2018年生長季拔節(jié)前期與開花期診斷結(jié)果具有高度一致性，拔節(jié)后期和孕穗期具有幾乎完全一致性，而灌漿期具有中等一致性；2018-2019年生長季隨著生育期的推進(jìn)，診斷結(jié)果的一致性越來越高，灌漿期達(dá)到幾乎完全一致。

表3 基于臨界NDRE時(shí)序模型的氮素營養(yǎng)診斷結(jié)果的Kappa一致性檢驗(yàn)分析Table 3 Kappa consistency test analysis of nitrogen nutrition diagnosis results based on critical NDRE time-series model

利用時(shí)序診斷模型對2018-2019年獨(dú)立試驗(yàn)的冬小麥關(guān)鍵生育時(shí)期進(jìn)行氮素營養(yǎng)診斷。結(jié)果(圖4a～圖4f)表明，過晚播條件下，提高施氮量冬小麥的缺氮狀況并沒有得到完全改善，說明在過晚播條件下播期是限制作物生長的關(guān)鍵因素。適播期N0、N180水平下冬小麥在不同生育期均處于氮虧缺狀態(tài)，N240、N300水平下冬小麥在孕穗、開花期處于氮適宜狀態(tài)，在拔節(jié)前期、拔節(jié)后期、灌漿期處于氮虧缺狀態(tài)。

a、d：180×104株·hm-2；b、e：270×104株·hm-2；d、f：360×104株·hm-2。數(shù)據(jù)點(diǎn)從左往右依次對應(yīng)拔節(jié)前期、拔節(jié)后期、孕穗期、開花期、灌漿期。

為了評價(jià)基于臨界植被指數(shù)時(shí)序模型診斷冬小麥不同生育時(shí)期氮素營養(yǎng)結(jié)果的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步對獨(dú)立試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了Kappa一致性檢驗(yàn)分析。結(jié)果(表4)表明，適期播種時(shí)冬小麥拔節(jié)前期和過晚播時(shí)灌漿期Kappa值均為0，主要是由于拔節(jié)前期與灌漿期所有處理均為氮虧缺狀態(tài)，其中一個(gè)處理卻被誤判為氮適宜狀態(tài)，造成Kappa值計(jì)算為0。適期播種的冬小麥在拔節(jié)后期至開花期診斷結(jié)果具有高度一致性，灌漿期具有中等一致性。而過晚播種時(shí)冬小麥除灌漿期外均處于氮虧缺狀態(tài)，診斷結(jié)果具有幾乎完全的一致性(Kappa值為1，正確率為100%)，表明過晚播種時(shí)冬小麥的氮虧缺狀況能夠通過臨界時(shí)序模型準(zhǔn)確診斷。

表4 基于臨界NDRE時(shí)序模型的氮素營養(yǎng)診斷結(jié)果的Kappa一致性檢驗(yàn)分析Table 4 Kappa consistency test analysis of nitrogen nutrition diagnosis results based on critical NDRE time-series model

利用臨界NDRE時(shí)序曲線對冬小麥不同生育時(shí)期的氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行診斷后，進(jìn)一步通過曲線積分法來對不同施氮水平下冬小麥全生育期的氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行整體判斷，若某處理的時(shí)序曲線積分值大于臨界上限曲線積分值，則該處理全生育期整體上處于氮過量狀態(tài)；若小于臨界下限曲線積分值，則處于氮虧缺狀態(tài)；若在臨界值95%置信范圍內(nèi)，則處于氮適宜狀態(tài)。結(jié)果(圖5)表明，試驗(yàn)1中N270、N360水平下冬小麥全生育期處于氮適宜甚至過量狀態(tài)；而N0、N90水平下冬小麥全生育期整體上均處于氮虧缺狀態(tài)；N180水平下冬小麥全生育期基本上處于輕微氮虧缺狀態(tài)，僅有少數(shù)數(shù)據(jù)處于氮適宜狀態(tài)。而試驗(yàn)2是涉及播期、播量和施氮量的三因素試驗(yàn)，由于過晚播生長導(dǎo)致小麥長勢整體較差，不能充分發(fā)揮氮肥的潛力，因而只有N240、N300水平下個(gè)別數(shù)據(jù)點(diǎn)位于臨界范圍內(nèi)，處于氮適宜狀態(tài)，其余均處于氮虧缺狀態(tài)。

A：試驗(yàn)1；B：試驗(yàn)2。

2.5 臨界NDRE時(shí)序曲線的應(yīng)用

在實(shí)際應(yīng)用中，要實(shí)現(xiàn)對冬小麥生長發(fā)育過程實(shí)時(shí)的氮素營養(yǎng)診斷，需借助傳感器獲取當(dāng)日田塊冬小麥冠層NDRE值，并由中國天氣網(wǎng)(http://www.weather.com.cn/)獲取當(dāng)季小麥從播種至測試當(dāng)日的溫度信息，計(jì)算累積生長度日，將其作為橫坐標(biāo)代入所構(gòu)建的臨界值95%置信區(qū)間上下限曲線方程得到NDRE臨界值。若實(shí)際NDRE值小于臨界值下限，則屬于氮虧缺，若大于臨界值上限，則屬于氮過量狀態(tài)，若介于最大值與最小值之間，則屬于氮適宜狀態(tài)。具體流程圖如圖6所示。

圖6 應(yīng)用NDRE臨界值時(shí)序模型進(jìn)行

3 討 論

3.1 氮營養(yǎng)指數(shù)與相對產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系及氮營養(yǎng)指數(shù)臨界值的確定

前人在臨界氮濃度模型的基礎(chǔ)上提出了氮營養(yǎng)指數(shù)概念。NNI與RY的關(guān)系主要有兩種，一種是線性加平臺，另一種是二次函數(shù)，利用這兩種關(guān)系均可得到NNI臨界值。如Ziadi等在玉米大喇叭口期通過建立RY與NNI的線性加平臺模型，得到此時(shí)期NNI臨界值為0.88。史力超等通過模擬臨界氮濃度概念建立各生育期植株氮積累量(plant nitrogen accumulation，PNA)與RY的線性加平臺關(guān)系來確定PNA臨界值，進(jìn)一步以播種后天數(shù)為時(shí)間因子建立PNA臨界時(shí)序模型。本研究是以AGDD為時(shí)間驅(qū)動因子，利用雙Logistic函數(shù)構(gòu)建了臨界NDRE時(shí)序曲線；因?yàn)樽魑锉旧砩L和衰老過程并不是完全對稱的，相較于二次函數(shù)(對稱函數(shù))，雙Logistic函數(shù)更符合作物的生長發(fā)育規(guī)律。

NNI臨界值即為氮適宜狀態(tài)下所對應(yīng)的NNI閾值，其會隨作物種類、品種、生態(tài)條件、年份等發(fā)生變化，并不是一個(gè)固定范圍。如Huang等研究中指出，NNI<0.95時(shí)，水稻處于氮虧缺狀態(tài)；NNI在0.95～1.05范圍內(nèi)時(shí)，水稻處于氮適宜狀態(tài)；NNI>1.05時(shí)，水稻則處于氮過量狀態(tài)。本研究中2017-2018年與2018-2019年冬小麥關(guān)鍵生育時(shí)期NNI臨界值范圍為0.806～ 1.068、0.800～0.928，除灌漿期外與前人研究中NNI臨界值在0.90以上的結(jié)論基本是一致的；由于不同生育時(shí)期作物長勢存在差異，因而不同生育時(shí)期NNI臨界值不同，但均在一個(gè)合理的范圍內(nèi)。

3.2 植被指數(shù)與氮營養(yǎng)指數(shù)間的相關(guān)關(guān)系

NNI是氮素營養(yǎng)診斷的關(guān)鍵指標(biāo)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于水稻、小麥、春玉米、棉花、甘薯等作物的氮素營養(yǎng)狀況診斷及進(jìn)一步的施肥指導(dǎo)。NNI的獲取有兩種方式：一是破壞性取樣，二是遙感估測。遙感估測一方面是用傳感器獲取的光譜指標(biāo)來代替植株干物重和植株氮濃度來建立臨界氮濃度稀釋模型，實(shí)現(xiàn)間接估測NNI；另一方面是用傳感器獲取的光譜指標(biāo)直接估測NNI。研究者針對不同傳感器采用不同指標(biāo)來估測NNI，如Zhang等利用葉綠素儀讀數(shù)估測NNI；Cao等發(fā)現(xiàn)，通過冠層傳感器獲取的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)與NNI呈二次函數(shù)關(guān)系，而NDRE與NNI呈冪函數(shù)關(guān)系。但不同的植被指數(shù)監(jiān)測作物長勢和氮素營養(yǎng)狀況的效果存在差異，Zhang等指出，NDVI本身帶有紅光波段的特性，使其在植被群體或者覆蓋度達(dá)到某一水平時(shí)會出現(xiàn)嚴(yán)重的飽和現(xiàn)象。因此，本研究選用相對穩(wěn)定的NDRE與各生育時(shí)期NNI建立指數(shù)函數(shù)關(guān)系，除拔節(jié)前期為0.76以外，其余時(shí)期均在0.84以上，因此可利用兩者在不同生育時(shí)期穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系及NNI臨界值確定冬小麥冠層NDRE臨界值，即冬小麥處于氮適宜狀態(tài)時(shí)所對應(yīng)的NDRE值。

3.3 臨界NDRE時(shí)序曲線的構(gòu)建

從時(shí)序角度出發(fā)，研究作物生長指標(biāo)和植被指數(shù)的動態(tài)變化能夠監(jiān)測冬小麥全生育期的長勢及氮素營養(yǎng)狀況。有國外學(xué)者以一年中的天數(shù)(day of year，DOY)為時(shí)間因子，建立了增強(qiáng)型植被指數(shù)的動態(tài)曲線。張 勇等研究發(fā)現(xiàn)，玉米株高隨播種后天數(shù)的變化(day after seeding，DAS)符合Logistic生長模型。Zhou等研究認(rèn)為，AGDD相較于DAS和累積光熱時(shí)間(accumulated photothermal time，APTT)建立的形狀模型，監(jiān)測關(guān)鍵物候期的準(zhǔn)確性更高。以DAS、DOY為時(shí)間因子建立時(shí)序曲線更加簡單直觀，但作物的生長發(fā)育往往受溫度的影響，因而AGDD、APTT更適于描述作物的生長發(fā)育過程。但APTT的計(jì)算過于復(fù)雜，因而以AGDD為時(shí)間因子建立生長模型更適用。本研究選用AGDD來明確量化溫度和時(shí)間，并利用雙Logistic函數(shù)構(gòu)建冬小麥冠層臨界NDRE時(shí)序曲線，其曲線擬合在0.90左右；進(jìn)一步將各處理時(shí)序曲線積分值與臨界NDRE時(shí)序曲線積分值的大小作比較來對冬小麥全生育期的氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行整體 診斷。

3.4 基于臨界NDRE時(shí)序曲線的氮素營養(yǎng)診斷

本研究通過臨界時(shí)序模型對不同生育時(shí)期氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行診斷，發(fā)現(xiàn)整體上拔節(jié)后期、孕穗期、開花期診斷精度較高，與前人研究結(jié)果基本一致。如趙滿興等發(fā)現(xiàn)，拔節(jié)期是西北旱地冬小麥氮素營養(yǎng)診斷的適宜時(shí)期；田興帥等研究表明，開花期氮素診斷精度最高。本研究2018-2019年冬小麥拔節(jié)前期Kappa系數(shù)為0.10，診斷精度較差，這主要是2018-2019年冬小麥生長發(fā)育較慢，對應(yīng)的冠層NDRE值偏低，造成在利用臨界NDRE時(shí)序曲線進(jìn)行診斷時(shí)出現(xiàn)了誤判。

本研究通過臨界時(shí)序模型對不同氮肥處理冬小麥全生育期氮素營養(yǎng)狀況進(jìn)行診斷，結(jié)果表明，當(dāng)施氮量為180 kg·hm時(shí)冬小麥全生育期均處于氮適宜或輕微氮虧缺狀態(tài)，該施氮量為最優(yōu)施氮量，與前人研究結(jié)果基本一致。如趙 犇等表明，施氮量為150、225 kg·hm時(shí)小麥整個(gè)生育進(jìn)程氮虧缺值均在0附近波動，處于氮適宜狀態(tài)；田興帥等研究表明，江蘇地區(qū)平均最優(yōu)施氮量為150 kg·hm；也有研究認(rèn)為，施氮量為180 kg·hm時(shí)，小麥能保持穩(wěn)產(chǎn)，且有較高的氮肥利用率。適宜播期下冬小麥氮素營養(yǎng)狀況主要受施肥水平影響，過晚播冬小麥的長勢及氮素營養(yǎng)狀況則受到播期的嚴(yán)重制約。綜上所述，在冬小麥實(shí)際生產(chǎn)中，由于影響小麥生長發(fā)育的因素很多，諸如年份、品種、播期、播量、栽培條件、土壤背景、氣候因素和生態(tài)點(diǎn)等，在未來研究中，建立本地化時(shí)序植被指數(shù)模型應(yīng)考慮這些因素對模型的影響，對模型進(jìn)一步修正以提高其準(zhǔn)確性和精度。

4 結(jié) 論

本研究通過構(gòu)建不同生育時(shí)期NNI與RY的線性加平臺關(guān)系確定NNI臨界值，并利用NNI與NDRE的定量關(guān)系確定不同生育時(shí)期NDRE的臨界值，從而構(gòu)建臨界NDRE時(shí)序曲線。發(fā)現(xiàn)在拔節(jié)后期、孕穗期、開花期利用臨界NDRE時(shí)序曲線診斷精度較高，180 kg·hm施氮水平下冬小麥時(shí)序曲線積分值最接近臨界時(shí)序積分值，小麥均處于輕微氮虧缺或氮適宜狀態(tài)，為最優(yōu)施氮量。本研究所構(gòu)建的臨界NDRE時(shí)序模型能夠用于實(shí)時(shí)、無損、快速診斷冬小麥的氮素營養(yǎng)狀況，為精確氮肥管理提供技術(shù)方法。