基于叶片生物量的南疆盐碱地棉花临界氮稀释曲线构建.pdf

191中国土壤与肥料2023（7）doi：10.11838/sfsc.1673-6257.22386基于叶片生物量的南疆盐碱地棉花临界氮稀释曲线构建王新1，董承光1*，周小凤1，马晓梅1，田琴1，黄小芳2（1新疆农垦科学院棉花研究所/农业农村部西北内陆区棉花生物学与遗传育种重点实验室，新疆石河子832003；2新疆农垦科学院分析测试中心，新疆石河子832003）摘要：为验证基于叶片生物量的西北内陆区（新疆南疆中熟棉区）盐碱地滴灌棉花临界氮稀释曲线年际间的稳定性和适应性，明确叶氮营养指数（LNNI）模型、叶片氮浓度（LNC）、氮水平（Nlevel）和籽棉产量（Y）间的关系模型对西北内陆区（新疆南疆中熟棉区）盐碱地滴灌棉花氮状况和适宜施氮量诊断、评价结果的一致性，通过 2 年定位 5 个氮水平（0、75、150、300、450kg/hm2）的田间试验，建立了基于叶片生物量（LBM）不同棉花品种的临界氮（LNCc）稀释曲线、LNNI 及 LNC 与 Nlevel和 Y 间的关系模型。结果表明：（1）LNC 与 LBM 符合幂指数关系，模型可分为两部分描述：新陆中 55 号（当 LBM 1.02t/hm2时，LNCc=3.41LBM-0.38；LBM1.02t/hm2时，LNCc=2.18%），新 陆 中 78 号（当 LBM 1.07t/hm2时，LNCc=4.08LBM-0.43；当 LBM1 时，氮过剩；LNNI1 时，氮亏缺。3结果与分析3.1叶片生物量和氮浓度生育期的动态变化由图 1 可知，氮水平对 LBM 具有显著影响。不同氮水平下新陆中 55 号和 78 号 LBM 的动态变化符合“S”形曲线。20182019 年，新陆中 55 号和 78号 LBM 分别在 0.83 3.57 和 0.95 4.07t/hm2间变化。LBM 随氮水平的增加而增加，N300 和 N450 处理下 LBM 显著高于低氮处理（N0、N75、N150），N300 和 N450 处理下 LBM 较为接近，且以 N300 处理的 LBM 最高。当 LBM 达到某一临界值时，LBM随氮水平的增加而下降，这与不同棉花品种的储氮能力和氮素吸收、利用率有关31。由图 2 可知，不同氮水平下，叶片氮浓度（LNC）随氮水平的增加而增加，随生育期的推进而下降。20182019 年，新陆中 55 号和 78 号的 LNC分别在 1.19%3.81%和 1.28%3.97%间变化。0.51.01.52.02.53.03.54.04.5SSASBSOS0.51.01.52.02.53.03.54.04.5SSASBSOS?55?2018?N0 N75 N150 N300 N450?78?2018?55?2019?t/hm2?t/hm2?78?2019?图 1不同氮水平下棉花叶片生物量动态变化注：SS 为现蕾期，AS 为开花期，BS 为结铃期，OS 为吐絮期。图 2、图 5 同。194中国土壤与肥料2023（7）1.01.52.02.53.03.54.0SSASBSOS1.01.52.02.53.03.54.0SSASBSOS N0 N75 N150 N300 N4502018?55?2018?78?55?2019?g/100 g?g/100 g?78?2019?图 2不同氮水平下棉花叶片氮浓度动态变化3.2模型建立由图3可知，棉花临界氮浓度值随LBM的增加而降低。利用2018年试验数据建立基于LBM的新陆中55号和78号临界氮稀释曲线，相关系数均达到显著水平（新陆中55号：LNCc=3.14LBM-0.38，R2=0.872*；新陆中 78 号：LNCc=4.08LBM-0.43，R2=0.925*）。1.53.04.50.00.51.01.52.02.53.03.54.04.50.00.51.01.52.02.53.03.54.04.51.53.04.5?g/100 g?78?55?t/hm2?t/hm2?LNCc=4.08LBM?0.43R2=0.925*LNCc=3.41LBM?0.38R2=0.872*图 3基于棉花叶片生物量的临界氮稀释曲线注：*表示在 0.01 水平显著。下同。棉花在苗期时叶片生物量较小且在营养生长转向生殖生长前均保持相对恒定的 LNC，新陆中55 号 和 78 号 苗 期 的 LBM 分 别 在 0.63 0.89 和0.79 0.90t/hm2间变化，因此，本文新陆中 55 号和 78 号苗期叶片恒定的氮浓度值应以非限氮组的最小氮浓度值（1.02%、1.09%）与限氮组的最大氮浓度值（3.34%、4.13%）的平均值来确定。基于LBM 的新陆中 55 号和 78 号临界氮稀释曲线可分别以公式（5）和（6）表示：（5）（6）3.3模型检验利用 2019 年试验资料对新陆中 55 号和 78 号基于 LBM 的临界氮稀释曲线模型进行检验。由图4 可以看出，新陆中 55 号和 78 号基于 11 直线的R2、RMSE、ME 分别为 0.941*，0.116g/100g、0.944和 0.975、0.008g/100g、0.975*。结果表明，该模型在南疆中熟棉区盐碱地滴灌棉田具有较好的适应性和稳定性，可用于南疆盐碱地滴灌棉花氮状况的诊断。195中国土壤与肥料2023（7）3.4叶氮营养指数动态变化由图 5 可知，氮水平对 LNNI 具有不同程度地影响，不同年份、氮水平下 LNNI 在现蕾期至吐絮期均呈现出一定的波动性，新陆中 55 号和 78 号的 LNNI随氮水平的增加而增加。20182019 年新陆中 55 号和 78 号的 LNNI 分别在在 0.76 1.12 和 0.70 1.09间波动。低氮（N0、N75、N150）处理 LNNI1，表明小区氮素满足棉株生长，甚至超过了棉株对氮素的需求量。N300 处理的 LNNI 始终在1附近波动，表明此时氮水平最为适宜。因此，LNNI 可用于南疆中熟棉区盐碱地滴灌棉花氮状况的评价和诊断。0.60.81.01.2SSASBSOS0.60.81.01.2SSASBSOS?N0 N75 N150 N300 N450?55?55?78?2018?2019?2018?2019?78?图 5不同氮水平下叶片氮营养指数动态变化1.52.02.53.03.54.04.51.52.02.53.03.54.04.51.52.02.53.03.54.04.51.52.02.53.03.54.04.5?55?g/100 g?g/100 g?g/100 g?78?RMSE=0.116 g/100 gME=0.944R2=0.941*1?1?RMSE=0.088 g/100 gME=0.975R2=0.975*1?1?图 4叶片临界氮浓度观测值与模拟值的 11 关系图3.5叶片氮浓度与籽棉产量和氮水平的关系图 6 是新陆中 55 号和 78 号结铃期、吐絮期叶片氮浓度（LNCBS、LNCOS）与最终籽棉产量（YBS、YOS）和氮水平的动态变化。对 2018 和 2019 年两年平均 LNC、Y、Nlevel的试验数据进行曲线拟合，得到新陆中 55 号和 78 号的 LNCBS、LNCOS与 YBS、YOS（公式 7、9）和 Nlevel（公式 8、10）的定量关系模型。（7）（8）196中国土壤与肥料2023（7）（9）（10）根据公式（7）、（9）计算得到新陆中 55 号和78 号的 LNCBS、LNCOS和 YBS、YOS，分别为 2.32%、1.95%和 5850、5860kg/hm2及 2.30%、1.99%和6070、5970kg/hm2。若仅考虑 LNC 与 Y 的关系，将计算得出的 LNCBS、LNCOS值分别代入公式（8）、（10）得到新陆中 55 号、78 号适宜施氮量分别在313.3 380.0、335.0 385.0kg/hm2之间。015030045030003500400045005000550060006500015030045030003500400045005000550060006500?kg/hm2?kg/hm2?55?kg/hm2?78?图 7氮水平对棉花籽棉产量的影响3.03.54.04.55.05.56.06.51.01.52.02.53.01.01.52.02.53.03.03.54.04.55.05.56.06.501503004501.01.52.02.53.0?55?t/hm2?t/hm2?55?78?g/100 g?kg/hm2?g/100 g?g/100 g?78?图 6叶片氮浓度与籽棉产量、氮水平的定量关系3.6氮水平和籽棉产量的关系利用 2018 和 2019 年两年的平均籽棉产量数据对新陆中 55 号和 78 号籽棉产量与氮水平关系进行曲线拟合，得到平均籽棉产量（Y）与氮水平（Nlevel）的定量关系，见公式（11）和（12）。由图 7 可知，氮水平对棉花籽棉产量具有显著影响，随氮水平的增加，籽棉产量显著提高，再增加氮水平，籽棉产量不仅没有提高，反而随氮水平的增加 197中国土壤与肥料2023（7）而降低，说明不同棉花品种存在临界氮吸收量，超过临界氮吸收量的氮素不能被棉花吸收和利用，反而会造成氮素的淋洗和浪费。不同氮水平下，新陆中 55 号和 78 号籽棉产量均以 300kg/hm2处理最高，这一结论与 LNNI 的诊断和评价结果一致。曲线拟合得出新陆中 55 号和 78 号适宜施氮量和最高籽棉产量分别为：322.7、5952.3kg/hm2和 336.4、6172.6kg/hm2，这一结论与 3.5 分析结果一致。（11）（12）4讨论4.1棉花临界氮稀释曲线比较棉花生长发育存在营养生长和生殖生长两个过程32。现蕾至开花和开花至结铃期是棉花营养生长和生殖生长的并进期，随着棉株个体的增大，LBM 显著增加，棉株对水分、光照、氮营养的需求和竞争逐渐加强，茎叶比的不断变化形成了氮稀释现象33（图 2、图 3）。本文新陆中 55 号和 78 号叶片临界氮稀释曲线参数 a 值分别为 3.41%和 4.08%，均高于生长初期的 LNC（2.18%和 2.61%），这与生长发育初期棉株个体对光照、养分需求和竞争较小，LNC 和 LBM相对稳定，氮稀释不明显有关。表 1 描述了基于地上部生物量和叶片生物量的棉花临界氮稀释曲线，其模型形式与前人研究一致，均为幂指数关系30。从品种熟性、类型、生态区和氮浓度来源看，4 种模型参数 a 值与品种特性、氮素吸收利用等生长发育特性、生态区和氮浓度来源具有相关性。研究表明，氮水平设置、土壤氮含量等均会对参数 a 值产生影响34，故参数 a值受多种因素影响，只有在控制变量的情况下才能明确各个因素对参数 a 值的影响机理。研究发现，土壤含盐量会对棉花生长和氮素吸收利用产生不利影响，同等土壤含盐量条件下，耐盐碱能力强的棉花品种叶片氮浓度显著高于耐盐碱能力弱的品种35-36。以本文轻度盐碱条件下熟性相同的 2 个棉花品种来看，新陆中 78 号参数 a 值（4.08%）高于新陆中55 号（3.41%），可能是新陆中 78 号抗盐碱的能力高于新陆中 55 号，这一结论还需试验验证。表 1棉花临界氮稀释曲线比较品种名称熟性品种类型方程氮浓度来源地区文献来源辽棉 19 号新棉 33B早熟型转基因抗虫棉Nc=4.22DW-0.241Nc=4.18DW-0.248地上部生物量东北特早熟棉区王子胜等24新陆早 45 号早熟型常规陆地棉Nc=3.91DW-0.24地上部生物量新疆北疆早熟棉区马露露25美棉 33B早熟型转基因抗虫棉Nc=3.98DW-0.126Nc=3.22DW-0.087果枝叶生物量黄河流域黄淮、长江流域下游棉区薛晓萍等29新陆中 55 号新陆中 78 号中熟型常规陆地棉LNCc=3.41LBM-0.38LNCc=4.08LBM-0.43叶片生物量新疆南疆中熟棉区本文参数 b 是控制曲线斜率的统计学参数，由 LNC与 LBM 的比值决定37。本文新陆中 55 号和 78 号模型参数 b 值（0.38、0.43）均高于其他 3 种模型（0.241、0.248；0.24；0.126、0.087），这与新疆南疆中熟棉区光热资源丰富、日照时数长、中熟型棉花品种具有较强的生长势、叶片光合速率和生物量积累量较高有关。4.2适宜施氮量的确定叶片氮浓度与植株的光合作用、呼吸速率和生物量积累具有显著相关性38。本文明确了新陆中 55 号和 78 号 Y 与 LNC 的定量关系，结果表明，LNC 值并不是越高越好，过高或过低均不利于籽棉产量的形成，棉花每个生育期都存在一个 LNCc值，低于 LNCc值，叶片光合作用、氮素吸收和代谢等生理生态过程都会受到影响，进而影响棉花产量的形成和提高。本文建立基于叶片生物量的不同棉花品种临界氮稀释曲线模型较基于棉花花后果枝叶建立的模型更能精确表征整株叶片氮浓度的动态变化。本模型和适宜氮量范围是在盐碱地条件下建立和得到的，模型和适宜施氮量是否适用于不同土壤类型、棉花 198中国土壤与肥料2023（7）品种和不同盐碱梯度，以及是否会对模型参数 a、b产生影响还需进一步验证。5结论（1）棉花 LNC 值随 LBM 的增加而降低，符合氮浓度稀释理论。建立了基于 LBM 的西北内陆区（新疆南疆中熟棉区）盐碱地滴灌棉花临界氮稀释曲线（新陆中 55 号：LBM 1.02t/hm2，LNCc=3.41LBM-0.38、LBM1.02t/hm2，LNCc=2.18%；新陆中 78号：LBM 1.07t/hm2，LNCc=4.08LBM-0.43、LBM1.07 t/hm2，LNCc=2.61%）。（2）模型检验结果表明，基于 LBM 的临界氮稀释曲线模型在西北内陆区（新疆南疆中熟棉区）盐碱地滴灌棉田具有较好的适应性和稳定性，可用于南疆中熟棉区盐碱地滴灌棉花氮状况诊断与评价，推导出的 LNNI 对新陆中 55 号和 78 号适宜氮水平诊断结果均以 300kg/hm2处理最优。（3）明确LNC与Y和Nlevel的定量关系，得到盐碱地条件下新陆中55号和78号施氮量范围分别在313.3380.0、335.0385.0kg/hm2间变化，这与氮水平和产量拟合结果一致，与当地氮肥用量基本相符。参考文献：1 LemaireG，GastalFNuptakeanddistributioninplantcanopiesM/Lemaire，G（Ed）.DiagnosisofNitrogenstatusinCropsBerlin：Springer-Verlag，1997：3-412 LingQHCroppopulationquality M Shanghai：ShanghaiScienceandTechnologyPress，2000：178-1973 SangeetaVS，SurakodVHAshwathama，etalRelationshipofSPADvalueswithdifferentrowspacingofPearlMilletgrownunderNorthernDryzoneofKarnataka J EnvironmentandEcology，2016，34（3）：879-8814 王娟，雷咏雯，张永帅，等应用数字图像分析技术进行棉花氮素营养诊断的研究J 中国生态农业学报，2008，16（1）：145-1495 石宏刚，王海江，吕新，等基于 Greenseeker 光谱法的棉花氮素营养诊断研究J 中国土壤与肥料，2014（5）：80-866 王晓静，张炎，李磬，等地面数字图像技术在棉花氮素营养诊断中的初步研究J 棉花学报，2007，19（2）：106-1137 贾彪，马富裕基于机器视觉的棉花氮素营养诊断系统设计与试验J 农业机械学报，2016，47（3）：305-3108 李冬梅，吕新，罗宏海，等基于叶绿素荧光参数的滴灌棉花氮素营养估测模型J 棉花学报，2020，32（1）：63-769 UlrichAPhysiologicalbasesforassessingthenutritionalrequirementsofplants J AanualReviewPlantPhysiological，1952，3：207-22810 ZiadiN，BrassardM，B langerG，etalCriticalnitrogencurveandnitrogennutritionindexforcornineasternCanada J AgronomyJournal，2008，100：271-27611 LemaireG，GastalFRelationshipsbetweenplant-N，plantmassandrelativegrowthrateforC3andC4crops C/Paris：ProceedingsfirstESACongress，1990：1-512 JustesE，MaryB，MeynardJM，etalDeterminationofacriticalnitrogendilutioncurveforwinterwheatcropsJ AnnalsofBotany，1994，74：397-40713 ColnenneC，MeynardJM，ReauR，etalDeterminationofacriticalnitrogendilutioncurveforwinteroilseedrapeJ AnnalsofBotany，1998，81：311-31714 GaylerS，WangE，PriesackE，etalModelingbiomassgrowth，N-uptakeandphonologicaldevelopmentofpotatocropJ Gendarme，2002，105：367-38315 DebaekeP，vanOosteromEJ，JustesEAspecies-specificcriticalnitrogendilutioncurveforsunflower（Helianthus annuusL.）J FieldCropsResearch，2012，136：76-8416 VanOosteromEJ，CarberryPSCriticalandminimumNcontentsfordevelopmentandgrowthofgrainsorghum J FieldCropsResearch，2001，70：55-7317 王新，马富裕，刁明，等滴灌番茄临界氮浓度、氮素吸收和氮营养指数模拟J 农业工程学报，2013，29（18）：99-10818 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Pedosphere，2009，19（6）：700-710Critical nitrogen dilution curve based on cotton leaf biomass of alkaline land in southern Xinjiang WANGXin1，DONGCheng-guang1*，ZHOUXiao-feng1，MAXiao-mei1，TIANQin1，HUANGXiao-fang2（1CottonInstituteXinjiangAcademyofAgriculturalandReclamationSciences/NorthwestInlandRegionKeyLaboratoryofCottonBiologyandGeneticBreeding，MinistryofAgricultureandRuralAffairs，ShiheziXinjiang832003；2AnalysisandTestCenterXinjiangAcademyofAgriculturalandReclamationSciences，ShiheziXinjiang832003）Abstract：Theinterannualstabilityandadaptabilityofthecriticalnitrogendilutioncurve（LNCc）ofdrip-irrigatedcottoninalkalinesoilinnorthwestinlandregion（medium-ripecottonregioninSouthernXinjiang）wereverifiedbasedonleafbiomass（LBM）.Theconsistencyofnitrogennutritionstatusandthedosageofnitrogenfertilizerbyleafnitrogennutritionindex（LNNI）model，therelationshipmodelofleafnitrogenconcentration，nitrogenlevels（Nlevel）andseedcottonyield（Y）foralkalinesoildrip-irrigatedcottoninnorthwestinlandregion（medium-ripecottonregioninSouthernXinjiang）wereclarified.Thisstudywasconductedbasedontwo-yearfieldexperimentwithfivenitrogenlevels（0，75，150，300，450kg/hm2）andtwocottoncultivars（Xinluzhong55，Xinluzhong78）.LNCc，LNNI andtherelationshipmodelofleafnitrogenconcentrationandnitrogenlevelswereestablishedbasedonLBM ofdifferentcottonvarieties.The results showed that：（1）TherelationshipbetweenLNCandLBMcouldbedescribedbythepowerequation，andthemodeldescribedastwoparts（forXinluzhong55：ifLBM 1.02t/hm2，LNCc=3.41LBM-0.38，whileifLBM1.02t/hm2，LNCc=2.18%；forXinluzhong78：ifLBM 1.07t/hm2，LNCc=4.08LBM-0.43，whileifLBM1.07t/hm2，LNCc=2.61%）.（2）ModelvalidationwithindependentcropgrowthdatashowedthattheLNCcofalkalinesoildrip-irrigatedcottonwassimulatedsatisfactorily.Rootmeansquareerror（RMSE）andmodellingefficiencyindexes（ME）oftwocottoncultivars（Xinluzhong55，Xinluzhong78）simulatedandobserved LNCcbasedonthe11linewere0.941，0.116g/100g，0.944and0.975，0.088g/100g，0.975，respectively，withfinestabilityandadaptabilityamongyears.（3）TheLNNIofXinluzhong55，Xinluzhong78rangedfrom0.76 1.12，0.70 1.09withdifferentyearsandnitrogenlevels，respectively，andtheLNNImodelresultedinthesuitablelevelsofN300kg/hm2forbothXinluzhong55and78.（4）BasedontherelationalmodelofLNC andNlevelandY，theLNCandYduringthebollsettingperiod（BS）andbollopeningperiod（OS）were2.32%，1.95%，5850，5860kg/hm2，and2.30%，1.99%，6070，5970kg/hm2，respectively.Thesuitablenitrogenapplicationrangewasbetween313.3380.0and335.0385.0kg/hm2.ThiswasbasicallyconsistentwiththeevaluationresultsoftheappropriatenitrogenapplicationratesforXinluzhong55and78usingthenitrogenlevelandseedcottonyieldrelationshipmodel.Theresultscanprovidetheoreticalbasisandmethodreferenceforaccuratediagnosisofnitrogenstatusandappropriatenitrogenapplicationevaluationinalkalinesoilwithdrip-irrigatedcottoninNorthwestinlandregion（medium-ripecottonregioninSouthernXinjiang）.Key words：leafbiomass；alkalineland；cotton；leafnitrogenconcentration；dilutioncurve；leafnitrogennutritionindex