CN103323404B - 一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法,包括以下步骤:利用红边和近红外波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体氮素含量;结合牧草群体的植株高度,利用近红外、红边和红光波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体鲜草产量;结合牧草群体的植株高度,利用近红外和红边的光谱数据进行拟合,得到牧草群体鲜草含水量;利用牧草群体干物质产量,确定牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量;利用该临界氮素含量和牧草群体氮素含量的差值进行拟合,得到牧草群体需要补充的氮肥量。本发明方法利用光谱数据和株高数据构建牧草群体补充氮肥量,可以实现根据牧草状况的不同有针对性的进行施肥,提高肥料利用效率,使得产量有大幅提高。
Description
技术领域
本发明涉及植物生长领域,具体地,涉及一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法。
背景技术
当前在植物生长的施肥管理过程中,普遍采用的技术为测土配方施肥。即以肥料田间试验、土壤测试为基础,根据植物的需肥规律和土壤供肥能力以及不同肥料效应,提出肥料的施用品种、数量和施肥时期和施用方法。由于我国南方地区土壤很少集中连片,多成阶梯状分布,不同地块由于种植制度以及管理上的差异,导致肥力差异较大,如果全部进行测土分析,测试分析费用很高,不便于推广应用。
冷季型禾本科牧草,如多花黑麦草是我国南方地区冬闲田种植的主要草种,常与水稻轮作,在冬春季为家畜提供优质饲草。多花黑麦草对氮肥非常敏感,氮肥不足生长潜力发挥不出来,氮肥过量则造成土壤面源污染。当前的研究集中在通过光谱数据对冠层的植株含氮量进行反演,对氮素状态进行监测。近年来,国外的科学在氮素状态诊断模拟有了突破性进展,提出了氮素稀释曲线的模型“dilution curve”。但目前为止,利用光谱数据和植株高度数据构建牧草群体补充氮肥量的研究未见报道,若能开发出相关的技术,势必会有巨大的应用前景和经济价值。
发明内容
本发明的目的是提供一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法,该方法利用光谱数据和植株高度数据构建牧草群体补充氮肥量。
为了实现上述目的,本发明提供的一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法,包括以下步骤:
1)对牧草群体进行红外、近红外和红光波段的反射光谱测定,获得相应的光谱数据;
2)利用红边和近红外波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体氮素含量;
3)结合牧草群体的植株高度,利用近红外、红边和红光波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体鲜草产量;
4)结合牧草群体的植株高度,利用近红外和红边的光谱数据进行拟合,得到牧草群体干物质含量;
5)将所述牧草群体鲜草产量和牧草群体干物质含量两者相乘,得到牧草群体干物质产量;
6)利用所述牧草群体干物质产量,确定牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量;
7)利用所述牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量和牧草群体氮素含量的差值进行拟合,得到牧草群体需要补充的氮肥量。
本发明所述的冷季型禾本科牧草,针对亚热带地区秋、冬、春季种植的C3型的禾本科牧草。包括黑麦草属、羊茅属或鸭茅属植物,优选多花黑麦草。用于指导在以收获营养体为目的的生产过程中的氮肥施用。
在本发明方法中,所述冷季型禾本科牧草为多花黑麦草时:所述红边波段为730nm,近红外波段为775nm,红光波段为670nm。
在本发明方法中,所述冷季型禾本科牧草为多花黑麦草时:
其中,步骤2)中,拟合公式为:Na(%)=-50.843+1.644*L1+0.558*L2;其中Na表示牧草群体氮素含量,L1表示红边波段的光谱数据,L2表示近红外波段的光谱数据。
其中,步骤3)中,拟合公式为:Yw(t/hm2)=-360.23+0.45*H+12.3*L1+3.1*L2–1.19*L3;其中Yw表示牧草群体鲜草产量(单位:t/hm2),H表示牧草群体的植株高度,L1表示红边波段的光谱数据,L2表示近红外波段的光谱数据,L3表示红光波段的光谱数据。
其中,步骤4)中,拟合公式为:W=1/(-135.834+0.075*H+4.477*L1+1.385*L2);其中,W表示牧草群体干物质含量,H表示牧草群体的植株高度,L1表示红边波段的光谱数据,L2表示近红外波段的光谱数据。
其中,步骤6)中,确定牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量(利用牧草群体干物质产量的数值进行氮素状态诊断模拟)的公式为:Nc=4.8*POWER(Y,-0.32);其中Nc表示牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量,Y表示步骤5)得到的牧草群体干物质产量。
其中,步骤7)中,拟合公式为:F(kg/hm2)=-98.479+194.688*(Nc-Na)-19.825*(Nc-Na)2;其中F表示牧草群体需要补充的氮肥量(单位:kg/hm2),Nc为牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量,Na为牧草群体氮素含量。
本发明的方法是对生长季的牧草样本进行取样。
本发明中,所述光谱数据为进行红外、近红外和红光波段的反射光谱测定,在红外、近红外和红光波段下入射光的反射率(单位:%)。
本发明在研究过程中,利用试验测定的9个数量指标对多花黑麦草的地上干物质产量进行预测,9个指标包括:株高(cm)、密度(0.25平方米分蘖数)、叶宽(cm)、叶长(cm)、叶面积(cm2)、叶绿素含量(叶绿素仪测定值SPAD502)、红光反射率(670nm)、红边反射率(730nm)、近红外反射率(775nm),研究表明最优的拟合公式为:干物质产量(t/hm2)=-3.83+0.009*密度+0.043*株高+0.061*叶绿素含量(R2=0.945、F=184.2、P<0.001)。
然而,发明目标的实现需要对地上干物质产量数据的实时获取,因此需要将拟合公式进行进一步调整,需将可以实时测定的三个波段的光谱数据引入公式,但是拟合过程中发现,仅利用光谱数据拟合效果精度较差,因此借鉴上面的公式,考虑将群落数量指标引入公式,密度、叶宽、叶长、叶面积等指标通过光谱数据直接获得十分困难,而株高指标可以通过群落阴影与太阳光夹角的数据进行计算,而且其与光谱反射率一起对地上干物质产量拟合精度较高,最终得到本发明中的计算公式。即本发明将群落结构特征指标(群落高度)引入对地上鲜生物量和含水量的测定,显著提高计算的精度;并结合氮素评价的方式,实现本发明的目的。
本发明提供获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法,利用光谱数据和植株高度数据构建牧草,尤其是多花黑麦草群体补充氮肥量,可以实现根据牧草状况的不同有针对性的进行施肥,拟合精度高,对整个生长季都有效;能够提高肥料利用效率,提高生产性能,使得产量有大幅提高;并且,减少环境污染,减少成本,具有很高的经济效益和社会效益。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本发明中使用的是Crop Circle ACS-430传感器,可以提供标准植被指数数据与植物冠层和土壤得到的基本反射信息。不受环境光源条件的限制——利用其自有的光源,不受天气条件的限制。
ACS-430设有三个光谱测量通道分别为红光(670nm)和红边(730nm)和近红外(775nm)。
1)氮素含量测定:
根据文献:“基于光谱信息的作物氮素营养无损检测技术;田永超、朱艳、姚霞、刘小军、曹卫星;生态学杂志,2007年5月;2007,26(9):1454-1463。”的研究表明530~560nm(是叶绿素强反射峰)和680~760nm(与氮素含量密切相关区)波段反射特征光谱与氮素密切相关。文献:“施氮水平对多花黑麦草植株氮含量及反射光谱特征的影响;杨红丽,陈功、吴建付;草业学报,2011年6月;2011,20(3):239-244。”研究发现使用579nm和700nm两个波段可与黑麦草氮素状态建立很好的相关性。而本发明使用的光谱波段是730nm和775nm,位于760nm附近也具有很好的相关性。
2)地上生物量测定:
基于的通用原理是植被在近红外(NIR)和红光(R)的反射差异比较大,原因在于红光(R)对于绿色植物来说是强吸收的,近红外(NIR)则是高反射高透射的;不同植物有自己的适宜区域,需要通过科学试验研究。本发明使用的三个波段不一定是最好的但是已经能够达到预期目标,随着进一步的研究,筛选不同波段,以及植被指数的测算方法经度将进一步提高。不过也会进一步增加设备和计算的难度,发明的初衷是使用过程中的简单易行。
3)含水量测定:
原理同地上生物量测定部分类似。以前研究提出最适宜波段在1374~1534nm。不过也会进一步增加设备和计算的难度,发明的初衷是使用过程中的简单易行。可参考文献:荒漠植物含水量的光谱特征分析;赵钊、李霞、尹业彪、唐金、周生斌;《光谱学与光谱分析》;2010年9月;2010,30(9),2500-2503。
实施例1:四川简阳试验研究
2013年3月6日,在四川简阳市太平镇进行益鸣种鹅场饲料地进行。多花黑麦草的品种为长江2号多花黑麦草(四川省金种燎原种业科技有限责任公司,本地)。
具体种植方式如下:
饲料地原有施肥方案为利用畜禽粪便制作沼气后的沼液作为有机肥灌溉饲料地的多花黑麦草。
将试验区分成3m*3m=9m2的小块,共计18个小块。每个小区测定光谱数据和植株高度两个指标,利用本发明方法计算补充氮肥施肥量。当天对多花黑麦草进行刈割收获,然后各地块分别进行施肥作业。
1)利用光谱仪测定各个试验地小块(9m2)上面的光谱数据。以第一小块(小块1)为例,总计测定76个光谱数据(在红外、近红外和红光波段下入射光的反射率),具体见下表:
2)计算红边(730nm)、近红外(775nm)、红光(670nm)波段下光谱数据的平均值,分别为:18.669,40.721,3.082。同时测定群体植株平均高度52.6cm。
3)公式计算:
公式一:Na(%)=-50.843+1.644*L1+0.558*L2=2.571;Na表示牧草群体氮素含量,L1表示红边波段光谱数据的平均值(18.669),L2表示近红外波段光谱数据的平均值(40.721)。
利用该公式进行拟合时,决定系数R2=0.881,显著性F=122.6,P<0.001,样本数为36。
公式二:Yw(t/hm2)=-360.23+0.45*H+3.1*L2+12.3*L1-1.19*L3=15.636;Yw表示牧草群体鲜草产量(单位:t/hm2),H表示牧草群体的植株高度(平均:52.6cm),L1表示红边波段光谱数据的平均值(18.669),L2表示近红外波段光谱数据的平均值(40.721),L3表示红光波段光谱数据的平均值(3.082)。
利用该公式进行拟合时,决定系数R2=0.789,显著性F=297.6,P<0.001,样本数为324。
公式三:W=1/(-135.834+0.075*H+1.385*L2+4.477*L1)=0.124;W表示牧草群体干物质含量,H表示牧草群体的植株高度(平均:52.6cm),L1表示红边波段光谱数据的平均值(18.669),L2表示近红外波段光谱数据的平均值(40.721)。
利用该公式进行拟合时,决定系数R2=598,显著性F=158.6,P<0.001,样本数为324。
公式四:Y=Yw*W=15.636*0.124=1.939;Y表示牧草群体干物质产量。
公式五:Nc=4.8*POWER(Y,-0.32)=3.883;Nc表示牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量。
公式六:F(kg/hm2)=-98.479+194.688*(Nc-Na)-19.825*(Nc-Na)2=122.826;F表示牧草群体需要补充的氮肥量(单位:kg/hm2)。
利用该公式进行拟合时,决定系数R2=0.977,显著性F=697.236,P<0.001,样本数为36。
上述公式均基于单位面积:公顷进行计算。
即每公顷补充氮素122.826kg。此为全年推荐量,该区域每年刈割四次,每次平均分配。本次施肥推荐补充每公顷30.71kg氮肥,折算小块(9m2)的推荐补充施肥量为含氮46%的尿素约60.08g。
采用以前施肥方案(即上述沼液有机肥)的区域作为对照。上述步骤中所用肥料(普通含氮46%尿素)可市购。
3月26日测产,对照地块的多花黑麦草折算成每公顷干草产量为0.17吨,采用本发明施肥方案的地块(小块1)折算成每公顷干草产量为0.29吨,增产70.6%。
效果评价:多花黑麦草鲜草整体平均产量提高60%以上,小块间长势均匀差异不明显。田间试验的结果受到当地自然条件影响非常大,但总体而言,本项发明涉及的功效均得到完整的实现。
实施例2:四川资阳试验研究
2013年3月,在四川眉山市四川省农业科学院土壤肥料研究所野外试验站进行多花黑麦草氮肥施用试验。多花黑麦草的品种为杰威多花黑麦草(四川省金种燎原种业科技有限责任公司,产地为美国,引进)。
具体种植方式如下:
1、整地
试验前进行耕翻灭茬,然后耙碎土块。土壤测试表明富含有效磷、速效钾因此不施用磷肥和钾肥。
2、播种
播种时间为2012年10月7日,播种方式采用人工撒播,置于地表,播种量每公顷20kg。播种面积0.2公顷。
3、田间管理
出苗以后每公顷追施75kg N(尿素163kg),2013年1月21日进行第一次刈割,刈割以后每公顷追施75kg N(尿素163kg),3月5日将试验区分成3m*3m=9m2的小块,共计28个小块。每个小区测定光谱数据和植株高度两个指标,每个小块利用本发明方法计算补充氮肥量。当天对多花黑麦草进行刈割,然后各地块分别进行施肥作业。
其他条件同实施例1,得到的数据如下:
1)利用光谱仪测定各个试验地小块(9m2)上面的光谱数据。以第一小块(小块1)为例,总计测定15个光谱数据(在红外、近红外和红光波段下入射光的反射率),具体见下表:
小区号 | 重复 | 红边(730nm) | 近红外(775) | 红光(670nm) |
1 | 1 | 18.95 | 40.88 | 2.98 |
1 | 2 | 18.92 | 41.05 | 2.71 |
1 | 3 | 18.98 | 40.65 | 2.94 |
1 | 4 | 19.03 | 40.37 | 2.94 |
1 | 5 | 18.77 | 42.01 | 2.97 |
1 | 6 | 18.88 | 41.26 | 2.92 |
1 | 7 | 18.91 | 41.10 | 3.07 |
1 | 8 | 19.02 | 40.43 | 2.98 |
1 | 9 | 19.06 | 40.19 | 2.94 |
1 | 10 | 19.07 | 40.12 | 3.02 |
1 | 11 | 19.04 | 40.33 | 3.02 |
1 | 12 | 18.86 | 41.40 | 2.95 |
1 | 13 | 19.06 | 40.19 | 2.96 |
1 | 14 | 19.11 | 39.89 | 2.94 |
1 | 15 | 19.06 | 40.18 | 2.93 |
2)计算红边(730nm)、近红外(775nm)、红光(670nm)波段下光谱数据的平均值,分别为:18.981(L1),40.670(L2),2.951(L3)。同时测定群体植株平均高度47.8cm。
3)公式计算后的数据(代入公式同实施例1):
Na(%)=3.056;
Yw(t/hm2)=17.311;
W=0.110;
Y=1.904;
Nc=3.906;
F(kg/hm2)=52.682。
即每公顷补充氮素52.682kg。此为全年推荐量,该区域每年刈割四次,每次平均分配。本次施肥推荐补充每公顷13.17kg,折算小块(9m2)的推荐补充施肥量为含氮46%的尿素25.77g。采用以前的施肥方案(具体为:每公顷施75kg N(尿素163kg))的区域作为对照。
3月26日测产,对照地块的多花黑麦草折算成每公顷干草产量为0.26吨,采用本发明施肥方案的地块(小块1)折算成每公顷干草产量为0.30吨,增产15.4%。
效果评价:多花黑麦草整体平均产量提高15%以上,肥料利用率普遍提高10%;此外,试验区长势均匀。田间试验的结果受到当地自然条件影响非常大,但总体而言,本项发明涉及的功效均得到完整的实现。
对比例
若不引入牧草的植株高度,其他条件同实施例1,所不同的是:Yw(t/hm2)=-43.138+1.568*L2+0.394*L1-0.238*L3(红边730nm、近红外775nm、红光670nm)(R2=0.369,F=62.35,P<0.001,样本数=324)。其中L1表示红边波段的光谱数据,L2表示近红外波段的光谱数据,L3表示红光波段的光谱数据。
根据统计分析结果表明,可以实现部分效果,但是拟合效果不理想。即如果不引入株高,拟合公式的R2=0.369,F=62.35,P<0.001,与引入株高拟合的效果相比(R2=0.789,F=297.6,P<0.001),精度下降较大。
这里面需要提及的一点,本发明的公式是对生长季的样本进行取样,并不是单一时期的,相对于有些研究精度可能有所偏低,但是研究结果对整个生长季都有效。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (5)
1.一种获得冷季型禾本科牧草群体补充氮肥量的方法,包括以下步骤:
1)对牧草群体进行红外、近红外和红光波段的反射光谱测定,获得相应的光谱数据;
2)利用红边和近红外波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体氮素含量;
3)结合牧草群体的植株高度,利用近红外、红边和红光波段的光谱数据进行拟合,得到牧草群体鲜草产量;
4)结合牧草群体的植株高度,利用近红外和红边的光谱数据进行拟合,得到牧草群体干物质含量;
5)将所述牧草群体鲜草产量和牧草群体干物质含量两者相乘,得到牧草群体干物质产量;
6)利用所述牧草群体干物质产量,确定牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量;
7)利用所述牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量和牧草群体氮素含量的差值进行拟合,得到牧草群体需要补充的氮肥量;
所述冷季型禾本科牧草为多花黑麦草。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述冷季型禾本科牧草为多花黑麦草时:
步骤2)中,拟合公式为:Na=-50.843+1.644*L1+0.558*L2;步骤3)中,拟合公式为:Yw=-360.23+0.45*H+12.3*L1+3.1*L2–1.19*L3;步骤4)中,拟合公式为:W=1/(-135.834+0.075*H+4.477*L1+1.385*L2);步骤6)中,确定牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量的公式为:Nc=4.8*POWER(Y,-0.32);步骤7)中,拟合公式为:F=-98.479+194.688*(Nc-Na)-19.825*(Nc-Na)2;
其中,Na表示牧草群体氮素含量,L1表示红边波段的光谱数据,L2表示近红外波段的光谱数据,L3表示红光波段的光谱数据,Yw表示牧草群体鲜草产量,H表示牧草群体的植株高度,W表示牧草群体干物质含量,Nc表示牧草群体实现最大生长速度的临界氮素含量,Y表示步骤5)得到的牧草群体干物质产量,F表示牧草群体需要补充的氮肥量。
3.根据权利要求1~2任意一项所述的方法,其特征在于,该方法是对生长季的牧草样本进行取样。
4.根据权利要求1~2任意一项所述的方法,其特征在于,所述光谱数据为进行红外、近红外和红光波段的反射光谱测定,在红外、近红外和红光波段下入射光的反射率。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述光谱数据为进行红外、近红外和红光波段的反射光谱测定,在红外、近红外和红光波段下入射光的反射率。
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