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        基于臨界氮濃度和作物模型的甜瓜氮素診斷與控制

        2024-12-31 00:00:00王招高旭春高繪蘇遠平
        江蘇農(nóng)業(yè)科學 2024年13期
        關(guān)鍵詞:甜瓜模糊控制

        摘要:臨界氮濃度稀釋曲線作為診斷作物氮素水平的重要方法之一,由于缺乏對干物質(zhì)量和養(yǎng)分含量等數(shù)據(jù)進行測量的簡便方法,還未廣泛應用。根據(jù)臨界氮濃度稀釋曲線的概念,提出一種將作物生長模型和作物氮濃度模型相結(jié)合的方法以估算作物生長所需的施氮量。該方法的主要思想是首先使用基于葉面積指數(shù)的甜瓜干物質(zhì)量累積模型來模擬各個時期甜瓜的干物質(zhì)量,再根據(jù)不同施氮水平對甜瓜不同時期含氮量的影響建立甜瓜氮素吸收模型,最后利用甜瓜栽培試驗驗證甜瓜干物質(zhì)量與養(yǎng)分需求量之間的定量關(guān)系。結(jié)果表明,甜瓜干物質(zhì)量模型與氮素吸收模型均與試驗測量結(jié)果接近,模擬效果較好,決定系數(shù)(r2)分別為0.998 9、0.960 5;均方根誤差(RMSE)分別為44.821 3 kg/hm2、0.268 0 g/株。說明本研究提出的方法可較準確地計算出甜瓜的干物質(zhì)和氮含量。基于所獲得的甜瓜干物質(zhì)量與氮需求量之間的定量關(guān)系,設計了一個氮肥施加模糊控制系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)能有效地對甜瓜氮濃度進行控制,將各個生育期的甜瓜氮濃度穩(wěn)定在臨界氮濃度附近。本研究提出的將臨界氮濃度和甜瓜生長模型結(jié)合的方法可行,能夠根據(jù)作物不同的發(fā)育狀態(tài)來提供合適的氮素,為作物精準施肥提供了新思路。

        關(guān)鍵詞:臨界氮濃度;氮素診斷;作物模型;模糊控制;甜瓜

        中圖分類號:S652.06" 文獻標志碼:A

        文章編號:1002-1302(2024)13-0223-07

        氮素作為各種植物生長發(fā)育所需的最為重要的元素之一,對作物的產(chǎn)量和品質(zhì)有著巨大的影響。施氮不足會抑制作物生長,從而影響產(chǎn)量,而氮素施加過量又會對作物產(chǎn)生傷害,也會對環(huán)境造成污染。因此,獲知作物不同生長階段對的養(yǎng)分需求,并對養(yǎng)分進行精準調(diào)控尤為重要。目前在大多數(shù)生產(chǎn)實踐中,人們主要通過長期生產(chǎn)管理經(jīng)驗來確定所需的養(yǎng)分水平,養(yǎng)分施肥通常不夠精準,難以提高施肥的效率和作物的經(jīng)濟收益。

        Ulrich在1952年提出了臨界氮濃度的概念,來表示作物在某個生長時期要想獲得最大的地上干物質(zhì)增長所需要的最小氮濃度[1]。經(jīng)過幾十年的發(fā)展,目前國內(nèi)外學者對包括甜菜[2]、小麥[3]、玉米[4]等多種作物的臨界氮濃度稀釋曲線進行了大量研究。利用該方法進行氮素診斷需要實時了解作物的地上部分干物質(zhì)和整株的氮濃度,所需數(shù)據(jù)的測量需要在多個發(fā)育階段對作物進行破壞性取樣,不僅費時費力,還會對作物本身發(fā)育產(chǎn)生負面影響。

        隨著20世紀60年代作物生長模型的出現(xiàn)與興起,直至今天,作物生長模型經(jīng)過不斷的補充完善,已經(jīng)可以準確地對地上部分干物質(zhì)量、葉面積等作物生長狀態(tài)進行模擬。國內(nèi)外學者也建立了多種經(jīng)過驗證的準確性較高的模型,Jones等在20世紀90年代發(fā)表了用于番茄生長動態(tài)模擬的TOMGRO模型[5]。施澤平等結(jié)合國外已有的通用作物生長模型,建立了甜瓜干物質(zhì)積累和分配模型[6]。

        對作物模型和臨界氮濃度的研究多是相互分離的,未見將二者結(jié)合對作物進行養(yǎng)分診斷的研究。本研究基于甜瓜養(yǎng)分吸收規(guī)律栽培試驗,分析不同氮水平下甜瓜各個生育期植株內(nèi)氮含量與施氮水平的關(guān)系,并結(jié)合臨界氮濃度描述了作物干物質(zhì)量與植株含氮量之間的定量關(guān)系,從而利用甜瓜生長模型估計的干物質(zhì)量來精確估計甜瓜各個生長時期的氮濃度,并根據(jù)所獲得的需氮量實現(xiàn)甜瓜生長氮肥精準調(diào)控模糊控制系統(tǒng)。為檢驗所提出方法的有效性,本研究利用甜瓜栽培試驗數(shù)據(jù)對對干物質(zhì)和氮吸收量之間的定量關(guān)系進行了驗證。

        1 材料與方法

        1.1 試驗與數(shù)據(jù)采集

        1.1.1 試驗材料與環(huán)境

        甜瓜栽培試驗的品種為美濃薄皮甜瓜,為早熟綠肉型品種,生育期60~70 d,由臺灣農(nóng)友種苗公司選育。

        試驗于2022年在江西省南昌市農(nóng)業(yè)科學院塑料溫室大棚中進行。溫室中設有營養(yǎng)液灌溉系統(tǒng)、通風系統(tǒng)以及簾幕系統(tǒng)等。

        1.1.2 樣本測量與環(huán)境數(shù)據(jù)采集

        試驗共有320株植株,平均分為4行,每行隨機選定10株樣本。分別于9月16日(苗期)、9月26日(伸蔓期)、10月21日(開花結(jié)果期)、11月2日(采收期)對樣本進行采樣,分別測量樣本植株葉面積、干物質(zhì)量和氮含量以及基質(zhì)內(nèi)堿解氮含量(由于在采收期試驗期間甜瓜遭受病蟲害,所以僅對前3個發(fā)育階段的干物質(zhì)量和養(yǎng)分含量進行驗證)。溫室內(nèi)溫度和輻射數(shù)據(jù)均采用傳感器自動采集,光合有效輻射由采集的太陽輻射值乘以轉(zhuǎn)換因子0.4得到。

        1.2 臨界氮濃度稀釋曲線模型

        大量研究表明,在同一生長時期,作物的地上部分干物質(zhì)增長率在一定范圍內(nèi)隨植株氮濃度的增加而增加,但過高的氮濃度也會對地上部分生物量的增長起負面作用。所以,當作物體內(nèi)的氮濃度處于一個合適值(臨界氮濃度)時,可以有效地促進作物的生長發(fā)育。

        根據(jù)Justes等提出的方法[7],作物的氮濃度稀釋模型通??梢杂墒剑?)表示:

        Nc=a×W-b。(1)

        式中:W表示作物當前的干物質(zhì)量;Nc表示當前干物質(zhì)量下的作物臨界氮濃度;a、b均為模型參數(shù)。根據(jù)李達仁等建立的甜瓜氮濃度稀釋曲線模型[8],a、b分別取值3.679、0.377。利用該模型對作物氮營養(yǎng)水平進行診斷,需要計算作物的干物質(zhì)量和實際的氮濃度。

        1.3 作物干物質(zhì)量的計算

        1.3.1 甜瓜葉面積指數(shù)模擬

        作物的發(fā)育速率受溫度和光照的影響,其中溫度對作物生長的影響可以用相對熱效應(RTE)來表示,公式采用三段線函數(shù),分別確定作物生長最適的溫度區(qū)間、普通生長溫度區(qū)間和暫停發(fā)育的溫度區(qū)間。不同的溫度區(qū)間對應不同的發(fā)育速率,具體計算公式為:

        RTE(T)=0,"""" (Tlt;Tb)

        T-TbTob-Tb,Tb≤Tlt;Tob

        1,Tob≤T≤Tou

        Tm-TTm-Tb,Toult;T≤Tm

        0,(Tgt;Tm)。(2)

        式中:Tb為能夠滿足作物生長所需的最小溫度;Tob、Tou分別為作物生長最適溫度區(qū)間的下限和上限;Tm為作物可以維持繼續(xù)生長的最大溫度;T為實際的溫度。白天和夜晚對各個參數(shù)的取值不同,其中白天的最低、最適、最高溫度分別為13、25~30、40 ℃;夜間的最低、最適、最高溫度分別為13、15~18、25 ℃。

        光照對作物發(fā)育速率的影響用光合有效輻射(PAR)來表示,其定義為太陽輻射中對光合作用有效的光譜成分。光照與溫度共同對作物發(fā)育的影響用輻熱積(RTEP,MJ/m2)表示,即相對熱效應和光合有效輻射的乘積。以天為步長,將白天和夜間分開進行計算,第i天第j時的輻熱積的計算公式為:

        RTEP(i)=∑hourj=1RTE(j)×PAR(j)×3 600106hour。(3)

        式中:RTE(j)和PAR(j)分別為該天內(nèi)第j時的相對熱效應和光合有效輻射,[J/(m2·s)];hour為白天或夜間的時長。則自定植至第i天的累計輻熱積計算方法為:

        TEP=RTEP(i)+TEP(i-1)。(4)

        葉面積指數(shù)是描述作物生物變化和冠層結(jié)構(gòu)的重要變量,能夠直接影響植物的蒸騰作用、光合作用和能量平衡狀態(tài)。大量的種植試驗研究表明,甜瓜葉面積的增長速率隨著生長時間的增加呈現(xiàn)“慢-快-慢”的趨勢,用logistic方程擬合甜瓜單株葉面積隨著累積輻熱積的變化,結(jié)果為:

        LA(i)=4 4461+188.7×exp(-0.037×RTEP)。(5)

        式中:LA(i)為第i天甜瓜的單株葉面積,cm2。根據(jù)定植密度ρ(株/m2)可以計算出第i天的葉面積指數(shù)LAI(i)為:

        LAI(i)=LA(i)×ρ×10-4。(6)

        1.3.2 光合速率模擬

        1.3.2.1 單葉光合速率

        光合作用是植物將光能轉(zhuǎn)化為化學能,并生成有機物和氧氣的過程,是植物獲取能量生成干物質(zhì)的主要手段。前人對光合作用的模擬模型已經(jīng)進行了大量研究[9],本研究使用負指數(shù)模型來描述作物單葉光合速率與光合有效輻射的關(guān)系:

        Pg=Pgmax×1-exp-ε×PARPgmax。(7)

        式中:Pg為單葉光合速率,[kg/(hm2·h)];Pgmax為最大光合速率,[kg/(hm2·h)];根據(jù)袁昌梅等的研究取40 kg/(hm2·h)[10];ε為吸收光的初始利用率,取值為0.48[kg/(hm2·h)]/[J/(m2·s)];PAR為吸收的光合有效輻射,[J/(m2·s)]。

        1.3.2.2 群體光合速率

        為減少冠層分布不均對光合速率模擬產(chǎn)生的影響,將作物冠層分為5層來計算,首先分別根據(jù)負指數(shù)模型求出每層的光合速率,將它們加權(quán)求和得出整個冠層的瞬時光合速率。再選取從中午到日落期間的3個時間點,分別求取在3個時間點上的冠層同化速率并加權(quán)求和,從而得到每日冠層的總同化速率。Goudriaan研究發(fā)現(xiàn),使用Gaussian積分法對冠層進行分層后再進行光合速率的計算,對模型的準確性有所改善[11]。

        根據(jù)Gaussian積分法分別計算每層的葉面積指數(shù):

        LAI(s)=DIS(s)×LAI(i)。(8)

        式中:LAI(s)為第s層的葉面積指數(shù);s取1、2、3、4、5;DIS(s)為Gaussian積分法每一層的距離系數(shù)。

        冠層中第s層接收到的光合有效輻射 PAR(s) 為:

        PAR(s)=PAR(i)×(1-α)×exp[-k×LAI(s)]。(9)

        式中:PAR(i)為整個冠層第i天接收到的有效光合輻射;α為冠層對光合有效輻射的反射率;k為消光系數(shù),取值為0.8。

        根據(jù)單葉光合速率的計算方法,冠層中第s層的光合速率Pg(s)為:

        Pg(s)=Pgmax×1-exp-ε×PAR(s)Pgmax。(10)

        整個冠層的瞬時光合速率Pgg通過將各分層的光合速率進行加權(quán)求和得到:

        Pgg=[∑Pg(s)×WT(s)×LAI(i)]。(11)

        式中:WT(s)為Gaussian 五點積分法的加權(quán)系數(shù);LAI(i) 為第i天的作物的葉面積指數(shù)。

        1.3.2.3 光合同化量

        甜瓜冠層的每日光合生產(chǎn)量[PrdtPg(i),kg/(hm2·d)]的計算方法:在計算出瞬時光合速率的基礎上,選取當天中午之后3個時間點,分別求出各時間點整個冠層的瞬時光合速率,根據(jù)加權(quán)系數(shù)加權(quán)求和后乘上當天的日長得出:

        PrdtPg(i)=[∑Pgg×WT(t)×DL(i)]。(12)

        式中:DL(i)為第i天的日長;WT(t)為選取的從中午到日落3個時間點的加權(quán)系數(shù)。

        根據(jù)日長DL(i)和Gaussian三點積分法的距離系數(shù)DIS(t),每天時間點選取的計算方法為:

        th(t)=12+0.5×DL(i)×DIS(t)。(13)

        Gaussian五點法和三點法對距離系數(shù)和權(quán)重系數(shù)WT的取值見表1[6]。

        1.3.3 呼吸作用

        植物的呼吸作用是將體內(nèi)的有機物轉(zhuǎn)化為能量、二氧化碳和水等的過程,在為植物提供能量的同時消耗體內(nèi)的有機物,和光合作用相反。

        呼吸作用主要分為光呼吸和暗呼吸。光呼吸是光合作用過程中損耗能量的副反應,是在光照、高氧、低二氧化碳條件下發(fā)生的生化過程。暗呼吸是植物不需要光照條件即可進行的有氧呼吸,包括維持呼吸和生長呼吸。對于甜瓜這類C3作物來說,光呼吸作用較為明顯,其對作物生長的影響可以通過式(9)中最大光合作用的取值來體現(xiàn)。

        1.3.3.1 維持呼吸

        維持呼吸過程產(chǎn)生的能量除了用于維持細胞本身的能量,大部分都以熱量的形式散失掉,它與作物本身的干物質(zhì)量正相關(guān),并隨著溫度等因素的改變而變化:

        RM=RmTo×W(i)×QTaverage-To1010。(14)

        式中:RmTo表示維持呼吸系數(shù);To表示甜瓜呼吸作用的最適溫度,取值為25 ℃[12];Q10表示甜瓜呼吸作用的溫度系數(shù),取值為2;Taverage表示日平均溫度;W(i)為植株干重。

        1.3.3.2 生長呼吸

        生長呼吸是作物把光合產(chǎn)物進一步轉(zhuǎn)換為蛋白質(zhì)、纖維素等結(jié)構(gòu)性物質(zhì),并釋放出CO2的過程,即生長呼吸和作物每天的光合同化量相關(guān)。根據(jù)CH2O和CO2的分子式,轉(zhuǎn)換系數(shù)取30/44。則甜瓜第i天單天積累的干物質(zhì)計算方法為:

        Wdm(i)=PrdtPg(i)×3044-RM/φ。(15)

        式中:Wdm表示甜瓜每天的干物質(zhì)積累,kg/hm2;φ表示轉(zhuǎn)化系數(shù),取值為1.45 kg/(hm2·d)。

        2.3.3.3 總干物質(zhì)計算第i天的群體干物質(zhì)(kg/hm2)為:

        Wdm=Wdm+Wdm(i)。(16)

        1.4 植株氮含量計算

        植株體內(nèi)養(yǎng)分的積累量隨著發(fā)育時間的變化同樣符合“S”形曲線的變化規(guī)律,在此基礎上,同時還受到生長環(huán)境中養(yǎng)分濃度的影響。根據(jù)胡國智等對不同施氮量對甜瓜養(yǎng)分吸收和分配的影響的研究,甜瓜植株中的氮含量隨著生育期的增長而增長,隨著施加氮水平的增加先增加后減少,且在不同的生長時期,各個氮濃度處理組受到的影響程度也不相同[13]。

        用圖像數(shù)字化工具提取公開發(fā)表的關(guān)于不同氮水平對甜瓜不同生育期氮含量的影響的數(shù)據(jù),分別獲取在0、112.5、225.0、337.5 kg/hm2的施氮水平下,不同生長時期氮施加量的增加與甜瓜氮含量增加的關(guān)系[14],對氮素水平進行歸一化處理,不同的施氮水平分別除以試驗中的最大施氮水平 337.5 kg/hm2 即可得到氮水平的歸一化值。

        對不加氮素組的甜瓜氮含量進行分析發(fā)現(xiàn),隨著種植天數(shù)的增加,甜瓜的最低氮含量增加率呈“慢-快-慢”的趨勢。因此選用logistic方程將不施氮組的甜瓜氮含量與歸一化的種植天數(shù)進行擬合(圖1)。得到了甜瓜最低氮含量的變化規(guī)律。

        根據(jù)不同生育期甜瓜植株的氮素含量變化對不同施氮水平的響應,在不同的生育期,隨著氮水平的增加,甜瓜植株氮含量的變化趨勢不變,都呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢,但在不同生育期內(nèi),變化速率有所區(qū)別,各個生育期不同施氮水平下植株氮含量變化率的多項式擬合結(jié)果如圖2所示。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 甜瓜干物質(zhì)量模擬結(jié)果

        2.1.1 單株葉面積模擬結(jié)果

        葉面積的準確計算是本研究中甜瓜光合生產(chǎn)模型和干物質(zhì)積累模型的前提。根據(jù)試驗期間采集的氣候數(shù)據(jù)計算試驗期間每天的累積輻熱積,用“S”形曲線對單株葉面積進行擬合(圖3)。結(jié)果表明,在整個生育期中,葉面積的大小隨著發(fā)育時間的增加而增加,在生長前期和后期(苗期和收獲期),增加的速度較慢;在生長中期(伸蔓期和開花結(jié)果期),葉面積增長速率較快,呈現(xiàn)“慢—快—慢”的“S”形生長趨勢,用logistic方程的擬合效果良好(r2=0.992 0,RMSE=180.446 3 cm2)。

        2.1.2 干物質(zhì)量模擬結(jié)果

        通過單株葉面積和實際的種植密度計算出葉面積指數(shù),從而可以計算出冠層吸收的有效光合輻射,進一步計算出干物質(zhì)積累量。使用PyCharm軟件進行程序編寫,以d為步長,用上述甜瓜干物質(zhì)模型模擬試驗條件下甜瓜每天的群體干物質(zhì)量隨TEP的變化。將甜瓜各個生育期模擬值與實際生產(chǎn)結(jié)果測量值用y=x線性擬合,由圖4可知,該模型對甜瓜干物質(zhì)的模擬效果良好,r2為0.998 9,RMSE為44.821 3 kg/hm2。

        2.2 氮含量的模擬結(jié)果

        根據(jù)本研究提出的養(yǎng)分模擬方法,根據(jù)基質(zhì)中堿解氮的測量數(shù)據(jù),分別計算苗期、伸蔓期、開花結(jié)果期的植株模擬氮含量??赡苡捎隍炞C試驗的甜瓜與數(shù)據(jù)獲取試驗的品種不同,模擬數(shù)據(jù)與實際測量數(shù)據(jù)相比較發(fā)現(xiàn),各個時期的氮含量實際值與模擬計算值存在一定誤差,但總體的變化趨勢不變。在不同生育期,氮含量計算公式中乘以修正系數(shù) θ=0.74,所得結(jié)果用y=x線性擬合(圖5)。結(jié)果顯示,甜瓜的各個生長階段養(yǎng)分模擬結(jié)果較為準確,r2為0.960 5,RMSE為0.268 03 g/株。

        3 模糊控制系統(tǒng)的設計與仿真

        3.1 建立被控對象模型

        根據(jù)第二章的數(shù)學公式,使用simulink工具分別建立甜瓜在不同發(fā)育階段氮濃度變化規(guī)律的仿真系統(tǒng)框圖??驁D中各子系統(tǒng)依照各自的數(shù)學模型進行運算函數(shù)的編制。

        3.2 模糊控制器設計

        選擇甜瓜臨界氮濃度和模型計算氮濃度之差(E)以及該差值的變化率(EC)作為模糊控制器的輸入,施加的氮水平(U,kg/hm2)作為模糊控制器的輸出,為雙輸入單輸出的二維模糊控制器。根據(jù)已有研究,將初始氮濃度設置為最適氮水平(225 kg/hm2)對氮素計算模型進行初步仿真,確定氮濃度差和氮濃度差變化率的基本論域均為(-1,1)。在MATLAB的FIS編輯器進行模糊控制器的設計,E的模糊語言值設定為9個,即{NB(負大),NM(負中),NS(負?。?,NW(負微),O(零),PW(正微),PS(正?。?,PM(正中),PB(正大) },量化論域為{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4}。EC的模糊語言設定值為7個,即{NB(負大),NM(負中),NS(負?。?,O(零),PS(正?。?,PM(正中),PB(正大)},量化論域為{-3,-2,-1,0,1,2,3}。U的模糊語言設定值為6個,即{O(零),PW(正微),PS(正?。?,PM(正?。?,PMB(正較大),PB(正大),量化論域為{0,1,2,3,4,5}。根據(jù)作物氮含量隨施氮量先增加后減少的趨勢,輸出U的基本論域?。?,250)。則E、EC、U的量化因子K1=4/1=4,K2=3/1=3,K3=5/250=0.02。根據(jù)專家施肥經(jīng)驗制定模糊控制規(guī)則表(表2)。隸屬度函數(shù)均選擇計算簡便、易于實現(xiàn)的三角形隸屬度函數(shù)(圖6)。

        根據(jù)臨界氮濃度和模型計算氮濃度的差值(E)和該差值變化率(EC)來使甜瓜氮濃度達到臨界值,規(guī)則采用IF-THEN語句,根據(jù)模糊控制規(guī)則表的內(nèi)容在MATLAB的fuzzy工具箱中編寫完成。

        3.3 控制系統(tǒng)模型建立及仿真

        整個系統(tǒng)的輸入為甜瓜在種植周期內(nèi)用模型模擬的每天的干物質(zhì)量和天氣采集到的溫度和光照數(shù)據(jù)計算的累積輻熱積(在臨界氮濃度子系統(tǒng)中),通過歸一化的累積輻熱積來劃分甜瓜的生長階段,從而選擇不同的公式來計算施加氮水平對氮含量的影響。利用simulink工具箱,構(gòu)造圖形化控制系統(tǒng)模型(圖7),經(jīng)過仿真得到控制結(jié)果(圖8)。

        由圖8可知,在整個生育期內(nèi),甜瓜植株內(nèi)的模擬氮濃度與最適的臨界氮濃度之差在逐漸減小,最終趨于重合。表明該控制系統(tǒng)可以很好地將植株體內(nèi)的氮濃度控制在臨界氮濃度附近,使氮素施加的效益最大化。

        4 討論與結(jié)論

        合理的氮肥管理是影響作物生長發(fā)育和提高經(jīng)濟效益的重要因素。作物所需養(yǎng)分的精準供應作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化領(lǐng)域的重要研究方向,目前已在不同層面提出了多種方法。徐海霞分析了氮素脅迫對油菜葉片生長特性的影響,進而通過快速葉綠素熒光誘導動力學來評估不同生育時期、不同垂直葉片空間下氮素對作物光合狀態(tài)的影響,從而實現(xiàn)作物的氮素評估[14];王囡囡等研究了不同施肥處理下玉米SPAD值氮素飽和指數(shù)的變化規(guī)律,建立了多個數(shù)學模型來對寒地玉米中后期氮素進行診斷[15];王樹文等利用高光譜成像技術(shù),根據(jù)葉片氮素含量與植被指數(shù)的相關(guān)性,建立了玉米冠層氮素含量預測模型,準確性達0.8[16]。臨界氮濃度稀釋曲線作為氮素診斷的重要方法之一,常通過氮營養(yǎng)指數(shù)(NNI表示實際氮濃度與臨界氮濃度的比值)來對作物氮素進行診斷,若NNIlt;1,表明氮素不足;若NNI =1,表明氮素適量;若NNIgt;1,表明氮素過量。Ata-Ul-Karim等通過大田試驗建立了粳稻、秈稻在不同生育期氮營養(yǎng)指數(shù)和氮需求量、相對產(chǎn)量之間的關(guān)系模型,決定系數(shù)都在0.88以上[17]。陸軍勝等建立了基于葉面積指數(shù)的夏玉米葉片臨界氮濃度稀釋曲線,并分析了NNI與相對產(chǎn)量的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)當NNI在1以下時,相對產(chǎn)量隨NNI的增加線性增加[18]。作物生長模型和臨界氮濃度稀釋曲線一般都是以生育期為基礎[19]。本研究將二者結(jié)合,以作物生長模型的干物質(zhì)量作為計算臨界氮濃度的自變量,比較甜瓜實際氮濃度和臨界氮濃度的差值,從而達到對作物的實時氮含量進行診斷的目的。

        本研究分析了甜瓜在不同生育期的環(huán)境氮濃度對植株氮素積累的影響。與前人的研究結(jié)果相似,在不同的發(fā)育時期,甜瓜的氮素積累速度不同[20]。在苗期和開花結(jié)果期,最適的氮素施加水平相比于不額外施加氮素組提高了10%和40%,而在伸蔓期和采收期氮素積累最大都提高了70%以上。本研究使用多項式模型對環(huán)境氮濃度和植株氮素積累進行了擬合,在不同生育期定量地模擬植株氮素含量,并與甜瓜干物質(zhì)積累模型相結(jié)合,基于臨界氮濃度的方法實現(xiàn)對甜瓜植株精確的氮素診斷,并設計了模糊控制系統(tǒng)對養(yǎng)分實際應用效果進行模擬。為提高農(nóng)業(yè)種植中氮素利用率和經(jīng)濟效益提供了新的思路。

        根據(jù)模型模擬數(shù)據(jù)與甜瓜種植試驗的數(shù)據(jù)對比,甜瓜干物質(zhì)量模型和氮素積累模型均能較好地模擬不同生長時期甜瓜的干物質(zhì)量和植物體內(nèi)氮素的積累量。r2分別為0.998 9、0.960 5,RMSE分別為44.821 3 kg/hm2、0.268 03 g/株,能夠滿足將臨界氮濃度用于作物氮素診斷的需求。根據(jù)上述模型設計的甜瓜氮素施加模糊控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果,表明該控制系統(tǒng)在甜瓜生育期內(nèi),能夠?qū)⒅仓牦w內(nèi)的氮濃度調(diào)節(jié)至臨界氮濃度附近,滿足甜瓜氮素供應效率最大化的需求。

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