CN113239523A - 一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型及其应用 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型，公式为Nc＝5.25DW^‑0.472或Nc＝5.309DW^‑0.47；其中，Nc为小麦地上部干物质量的临界氮浓度值，DW为小麦地上部干物质量积累量的最大值。本发明通过在不同年份设置多个品种的氮素水平试验，以期找出客观、定量的判断小麦植株氮素营养状况的理论根据，建立冬小麦临界氮浓度稀释曲线模型，根据此模型指导该区域氮肥运筹，定量调控，为小麦生产中的精准施肥提供依据。

Description

一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型及其应用

技术领域

本发明涉及农作物种植技术领域，更具体的说是涉及一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型及其应用。

背景技术

氮素是作物生长发育的重要养分之一，影响着作物的产量和品质。氮肥不足会限制作物生长，过量施用氮肥又容易造成资源浪费、环境污染，合理的施用氮肥可以促进作物对氮素的吸收，增加干物质积累量，进而提高作物的产量。

小麦生长过程中对氮素盈亏比较敏感，传统的氮素诊断方法主要靠专家的经验，主要包括叶色、长势、症状等主观诊断，这种方法误差较大，精度低。化学诊断方法提高了诊断精度，但费时费力。这些诊断方法受成本和普及度的影响，推广应用受到限制。因此，要实现合理施肥不仅要求提高产量，还需要找到能够发挥产量潜力的氮肥临界点。

研究表明，作物体内的氮浓度随着生物量的增加而降低，两者之间的关系可以用幂函数方程N＝aDW^-b表示，当作物在生长过程中获得最大生物量时所需要的最少氮营养即为临界氮浓度NC。在临界值附近时，氮素供应刚好满足作物生长需求。因此，临界氮浓度值是评价作物长势和进行氮素营养诊断的一个十分重要的指标。

临界氮浓度是是由Ulrichi提出的概念，它是指作物获得最大生物量所需要的最少氮营养元素。Greenwood等基于干物质研究基础上提出了C3和C4作物的临界氮浓度通用模型N＝5.7DW^-0.5(C3)和N＝4.1DW^-0.5(C4)。Lemaire等对Greenwood所提出的模型进行了修订，C3和C4作物的系数b均为-0.34，a分别为4.8和3.6，此模型是基于多个试验均值构建，供试作物和试验数据有限，因而很难代表所有的C3和C4作物。

近年来，不少学者先后建立了多个作物的参数模型。ILETTO等、马露露、石小虎、HUANG等分别对马铃薯、棉花、番茄、水稻等氮临界浓度进行了研究，建立了临界氮浓度稀释曲线模型。但对冬小麦氮浓度稀释曲线模型的研究较少。由于小麦生育期长，明确小麦生产过程中各阶段合理的氮素需求量，精确施用氮肥，对提高小麦产量、降低环境污染、促进我国生态文明建设至关重要。

因此，如何建立一种适用于小麦的临界氮浓度稀释曲线模型是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型及其应用，通过在不同年份设置多个品种的氮素水平试验，以期找出客观、定量的判断小麦植株氮素营养状况的理论根据，建立冬小麦临界氮浓度稀释曲线模型，根据此模型指导该区域氮肥运筹，定量调控，为小麦生产中的精准施肥提供依据。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型，公式为Nc＝5.25DW^-0.472或Nc＝5.309DW^-0.47；其中，Nc为小麦地上部干物质量的临界氮浓度值，DW为小麦地上部干物质量积累量的最大值。

本发明的有益效果在于，通过分析2018和2019年度不同施氮水平下地上干物质量积累量与植株氮浓度的量化关系，建立了临界氮浓度变化曲线，分别为Nc＝5.25DW^-0.472和Nc＝5.309DW^-0.47，其方程的决定系数为0.96和0.917，拟合精度达到极显著水平，这与Greenwood等的假设一致，说明本发明的结果能够表征地上部干物质量与植株氮浓度与之间的关系。

进一步，上述Nc＝5.25DW^-0.472公式的决定系数为0.96，Nc＝5.309DW^-0.47公式的决定系数为0.917。

本发明还请求保护一种如上述小麦临界氮浓度稀释曲线模型在种植小麦中的应用。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

在大田栽培条件下，连续2年在“全国潮土肥力和肥料效益长期监测试验站”(河南新乡)开展了不同小麦品种的氮素水平试验，设置了4个氮水平(纯氮0、165、247.5和288.75kg·hm^-2)。依据Justes的临界氮浓度稀释曲线确定方法，分别构建了小麦地上部生物量临界氮浓度稀释曲线模型和氮营养指数模型。

结果表明，小麦地上部干物质临界氮浓度稀释曲线模型具有明确的生物学意义，2年度的临界氮浓度与地上最大干物质(DW)间均符合幂函数关系，其中2017-2018年Nc＝5.25DW^-0.472，R^-2＝0.96；2018-2019年为Nc＝5.30DW^-0.47，R^-2＝0.917；年度间稀释模型参数的差异表明，对于相同的地上部生物量，2018-2019年度的氮累积能力稍微高于2017-2018年度；但临界氮稀释曲线斜率相同。另外，小麦最高(Nmax)、最低(Nmin)氮浓度稀释模型也符合幂函数关系。基于临界氮浓度稀释模型，建立了氮素营养指数模型(NNI)，是小麦地上部干物质氮浓度与临界氮浓度的比值，能客观、定量地诊断小麦植株的氮素营养状况。基于临界氮浓度、氮营养指数得到的氮肥调控结果和根据产量指标得到施氮量调控结果一致，最佳施氮水平为N2处理。由于临界氮浓度具有合理的生物学意义，因而所建模型有精确、简单和生物学意义明确等特点，可以直接用于评估作物的需氮量，亦可用于作物氮动态模拟的复杂模型中，为适时精确施肥提供了新的思路。

附图说明

图1为不同施氮水平下小麦地上部干物质氮浓度动态变化；

图2为不同氮素水平下小麦氮浓度与地上干物质的关系；

图3为冬小麦氮浓度稀释最大值和最小值(Nmax，Nmin)曲线；

图4为不同施氮水平下临界氮积累量与实测值1：1对比；

图5为不同施氮水平下小麦氮素营养指数(NNI)的动态变化；

图6为不同施氮水平下小麦氮素营养指数(NNI)与产量的关系；

图7为氮营养指数与相对产量的关系。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

1.1试验设计

本发明连续2年在河南省新乡市原阳县“全国潮土肥力和肥料效益长期监测试验站”(34°47′N，113°40′E)进行，不同的年份开展了不同品种和氮肥水平的小麦试验，结果如表1所示，各试验分布情况及土壤属性如表2所示。

其中，每个试验氮肥分为基肥和追肥2次施入，基追比为5：5，追肥于返青期开沟施入，磷肥(以P₂O₅计，82.5kg/hm)和钾肥(以K₂O计，82.5kg/hm²)在播前作为基肥一次性施入。其中，施用的氮肥为尿素[CO(NH₂)₂]，磷肥为磷酸二氢钙[Ca(H₂PO₄)₂]，钾肥为硫酸钾(K₂SO₄)。小区面积6m×9m＝54m²，重复3次，行距25cm，完全随机排列。试验1-3的播种量均为150kg/hm²，其他管理同一般高产田。

表1在不同地点不同期间实验的基本情况

表2各试验点耕作层土壤基本养分含量

处理	有效磷	有效钾	总氮	有机物	总磷	可水解氮
							单位	(mg·kg<sup>-1</sup>)	(mg·kg<sup>-1</sup>)	(g·kg<sup>-1</sup>)	(g·kg<sup>-1</sup>)	(g·kg<sup>-1</sup>)	(mg·kg<sup>-1</sup>)
N0	2	64.6	0.59	12.64	0.62	60.1
							N1	14.1	88.4	0.8	14.26	0.84	81.4
N2	68	255.2	1.4	21.73	1.18	116.2
							N3	65.1	261.3	1.2	19.53	1.18	137.8

1.2测定项目与方法

在小麦生长各关键时期(越冬期、拔节期、开花期、灌浆期和成熟期)，每小区取代表性植株20株，按器官分离，105℃杀青30min，80℃烘干后称取重量。粉碎后使用半微量凯氏定氮法测定小麦植株不同组织器官(茎、叶、穗)全氮含量(％)。

各器官氮积累量(kg·hm^-2)＝器官含氮量(％)×器官干物质(kg·hm^-2)。

所有器官氮积累量相加得到地上部植株氮积累量。

植株氮含量(％)＝植株氮积累量(kg·hm^-2)/植株干物质(kg·hm^-2)。

产量：成熟后，每小区取1m双行代表样段，人工收割调查穗数，并脱粒，自然晒干称质量，计算产量。

1.3氮素营养有关指标计算方法/临界氮浓度变化曲线及构建方法

临界氮浓度值是基于不同施氮水平下的氮含量监测结果确定的，若地上部分干物质氮浓度值低于临界氮浓度，氮养分供应不足，作物生长收到抑制；若高于氮浓度值，作物生长不受氮养分限制。根据Justes等人提出的临界氮浓度稀释曲线的计算方法，主要包括四个步骤：(1)对比分析不同氮水平试验的每次取样地上干物重及相应的氮浓度值，用方差分析对作物生长受氮素营养限制与否的施氮水平进行分类；(2)对于施氮量不能满足作物最大生长需求的试验监测资料，其地上干物重与氮浓度值间的关系以线性曲线拟合；(3)对于作物生长不受氮素影响的施氮水平，其地上生物量的平均值用以代表最大干物重；(4)每次取样日的理论临界氮浓度由上述线性曲线与以最大生物量为横坐标的垂线的交点的纵坐标决定。

临界氮浓度稀释曲线方程为：Nc＝aDW^–b；其中，Nc为小麦地上部干物质量的临界氮浓度值(％)；DW为小麦地上部干物质量积累量的最大值，a、b均为方程的参数，a代表地上部干物质量为t·hm^-2时的临界氮浓度，b为决定此曲线斜率的统计学上的参数。

1.4小麦氮营养指数

氮素营养指数是Lemaire提出的能够精准的量化反映小麦体内氮素状况的概念，其模型为NNI＝Na/Nc；其中，NNI为氮营养指数，Na为小麦地上部干物质氮浓度实测值，Nc为根据临界氮浓度稀释曲线模型求得的临界氮浓度值。NNI＝1表示小麦地上植株氮浓度实测值与临界值等同，植株体内氮素营养水平为最佳状态；NNI<1表明氮素供应不足；NNI>1表明氮素供应过剩。

1.5数据分析

采用Excel 2010、SPSS 20.0和Origin 9.0进行数据处理和作图。

2结果与分析

2.1小麦临界氮浓度稀释曲线模型的建立

2.1.1不同施氮水平对小麦产量和干物质积累的影响

表3施氮量对小麦地上部干物质积累动态及产量的影响(t·hm^-2)

由表3可知，2018年度小麦生物量在越冬期-开花期随施氮水平的增加而增加，N3处理达到最大值；灌浆期-成熟期内，N2处理的总生物量迅速增加，均显著高于其它处理，达到最大值。2019年度，生育前期小麦生物量随施氮水平的增加表现出与2018年度相同的趋势，在N3处理达到最大值；在灌浆期-成熟期，N2处理显著高于N0和N1处理，N2和N3处理间的生物量为统计意义上的相等，差异不明显。两年度的产量趋势相等，均在N3处理，产量最高，与其它处理达到差异显著。

2.1.2不同施氮水平对小麦植株氮含量的影响

图1为不同施氮水平下小麦地上部干物质氮浓度动态变化；其中，1-越冬期，2-拔节期，3-开花期，4-灌浆期，5-成熟期(下同)。

由图1可知，同一取样日期，随着施氮水平的增加，植株氮浓度均呈增加的趋势，在N3处理达到最大值，2018年度氮浓度变化范围为14.25％-40.38％，2019年度为16.07％-51.06％，随着生育进程推进和地上部干物质量的增加，小麦植株氮浓度逐渐降低，2018年度氮浓度降低幅度为61.64％-67.34％，2019年度降低幅度为58.4％-64.7％。年际间植株氮浓度变化不大。

2.1.3小麦临界氮浓度变化曲线

不同氮素水平下小麦氮浓度与地上干物质的关系如图2所示，各施氮处理间小麦干物质量与植株氮浓度间幂函数关系如表4所示，小麦氮稀释曲线模型参数如表5所示。

表4各施氮处理间小麦干物质量与植株氮浓度间幂函数关系

表5小麦氮稀释曲线模型参数

由图2和表4可知，不同年份、不同施氮水平下小麦地上植株氮浓度与干物质量间的关系符合幂函数关系。地上干物质相同条件下，随着施氮水平的提高，植株氮浓度呈增加趋势。同一生物量下，不同施氮水平的地上干物质氮浓度不同。根据Justes等提出的临界氮浓度计算公式，分别取2018和2019年度的每个取样日的实测氮浓度最大值和最小值构建临界氮浓度稀释曲线模型，即根据不施氮处理N0建立最小氮浓度干物质曲线(N_min)，根据最高施氮水平N3处理建立最大氮浓度干物质曲线(N_max)，结果如图所示。

由表5可知，各拟合方程决定系数均达到0.85以上，达到极显著水平，表明临界氮浓度稀释曲线能够较好的描述小麦地上生物量与地上干物质氮浓度的关系。两年度的小麦地上干物质临界氮浓度稀释曲线模型、最低和最高氮浓度稀释曲线模型的形式一致。2018年度不同氮水平下小麦越冬期、拔节期、开花期、灌浆期、成熟期的小麦氮浓度值分别为1.59％-2.79％、1.39％-2.31％、1.28％-1.856％、0.94％-1.32％和0.69％-0.91％，临界值分别为2.86％、1.82％、1.44％、1.16％、1.04％；2019年度的小麦氮浓度波动范围分别是1.68％-3.20％、1.50％-2.45％、1.29-1.99％、0.97％-1.48％和0.75-1.07％，临界值为2.54％、2.01％、1.55％、1.29％和1.12％。可见由于年度间气候条件不同，小麦地上部干物质氮浓度的临界值、最大值和最小值有所不同。

2.2小麦临界氮浓度模型与施氮量调控

2.2.1基于临界氮浓度的施氮量调控

随着生育进程推进，小麦临界氮浓度与地上干物质均可表达成以时间为自变量的函数，每个生育阶段均对应一个特定的氮积累量，根据临界氮浓度值可得到各取样日的小麦临界氮积累量，将其与不同施氮水平下的氮积累量实测值进行对比，结果如图4所示。

由图4可知，不同施氮水平下，各拟合直线斜率与1的相对误差2018年N0、N1、N2和N3分别为58.9％、14.10％和3.70％、4.200％，2019年为59.20％、19.90％、5.10％和2.80％，说明施氮量以N2或N3处理较为适宜。

2.2.2基于小麦氮营养指数的施氮量调控

根据氮素营养指数模型计算出2018和2019年度不同施氮水平下小麦氮素营养指数(NNI)的动态变化，结果如图5所示。

由图5可知，在整个生育期内，N0和N1处理的NNI值均小于1，且随着小麦的生长呈下降趋势，其中N0处理由于没有施用氮肥，NNI从越冬期到成熟期逐渐下降，表明氮肥施用量不足，氮浓度偏低；N3处理下，NNI值随生育进程呈波状变化，在拔节期追肥后达到最大值，然后持续下降，但NNI值均大于1，表明氮肥充足，氮浓度值偏高；N2处理下NNI值在1附近上下波动，氮肥供应和需求基本平衡。2018和2019年度各施氮处理的氮肥供应情况基本一致。这与2.2.1的结论一致，因此，NNI可作为定量判断小麦氮素营养状况和施肥量的指标之一。

2.2.3基于小麦籽粒产量的施氮量调控

分析2018和2019两年度不同施氮水平下小麦的NNI和产量(表3和图6)，可知，低氮水平下，其NNI值和产量均较低，随着施氮水平的增加，NNI值增加，当施氮量超过一定数量后，其氮素营养出现过剩，但产量并未出现明显的增加，甚至有所下降。2018年度，当到达N3水平后，NNI值和产量均略微下降，不过差异不显著；2019年度，随着施氮水平的增加，NNI和产量均增加，但在N3水平，NNI值大于1，氮素营养过剩，产量下降明显(表3)。说明N2处理是最佳施氮量。

另外，进一步建立了6个小麦相对产量与氮营养指数(NNI)的关系，结果如图7所示。由图7可知，2018年度其关系表达式为:Y＝-7.4X²±13.87-5.56(R²＝0.901)，NNI＝0.937时相对产量达到最大值；2019年度其表达式Y＝-3.124²±6.557-2.477(R²＝0.919)，NNI＝1.049时相对产量最大。可以看出，当氮营养指数NNI约等于1时相对产量最大，进一步验证了NNI可作为定量判断小麦氮素营养状况和施肥量的指标之一，证明N2处理为最佳施氮量。

3.讨论

3.1氮素营养水平对冬小麦干物质、氮积累量和产量的影响

作物吸收氮积累量的多少与干物质累积密切相关，增施氮肥能够显著提高作物干物质最大积累速率和干物质平均积累速率，进而提高干物质积累。但是过量施用氮肥可能会抑制植株的生长发育，从而影响产量形成。同时当氮肥过量供应时，还会导致氮积累量呈下降趋势。本发明研究表明，冬小麦地上部干物量增加和氮素吸收均受施氮水平的影响，且随着生育进程推进呈增加的趋势(如表1和图2所示)。N2处理下生物量和地上部氮积累量较为协调，N3处理下地上生物量继续增加，盈余的氮积累量造成氮的奢侈浪费，并导致产量下降。根据文中植株氮动态变化可以推测不同施氮水平下冬小麦有临界氮浓度的存在，因此，可以判断冬小麦生长过程中存在氮奢侈消费现象。

3.2小麦临界氮稀释曲线模型与其它作物模型的比较

作物地上部干物质含氮量随着干物质量的增加是一个稀释过程。Greenwood等根据这种现象提出了“临界氮浓度稀释”这一概念，定义为当地上部干物质达到最大值时作物体内的最小氮浓度。实际生产中，氮肥过量施用是普遍现象，在增加产量的同时也造成了环境污染。因此，明确小麦在全生育期的临界氮浓度是科学诊断植株氮营养状况及指导合理施肥的理论基础。国内外研究表明，作物生长过程中，地上部分生物量与植株氮浓度存在稳定的幂函数关系，但由于作物栽培条件、品种类别等不同，幂函数方程的参数也存在不同程度的差异。Colnenne等构建了油菜氮浓度模型N％＝4.48W^-0.25，Sheehy等构建了水稻临界氮浓度变化曲线方程(Nc＝5.18DW^–0.52)。Tei等得到的马铃薯模型则为N％＝3.9W-0.27，Justes等构建的小麦地上部Nc模型为(Nc＝5.35DW^-0.44)，本发明研究构建的临界氮吸收曲线模型形式与Greenwood等提出的模型一致，但参数不同。这可能是由于作物类型不同，吸收和同化氮的数量不同。

本发明通过分析2018和2019年度不同施氮水平下地上干物质量积累量与植株氮浓度的量化关系，建立了临界氮浓度变化曲线，分别为Nc＝5.25DW^-0.472和Nc＝5.309DW^-0.47，其方程的决定系数为0.96和0.917，拟合精度达到极显著水平。这与Greenwood等的假设一致，说明本发明的结果能够表征地上部干物质量与植株氮浓度与之间的关系。

本发明结果进一步与JustesE等在法国建立的基于地上部干物质的冬小麦临界氮稀释曲线模型Nc＝5.35DW^-0.44比较，其中模型参数a值略高于本发明a值，但b值稍低。参数a表征的作物生长发育缓慢时期作物的内在需氮特性，本发明参数a值较低，这可能与品种之间在氮素吸收效率方面的差异有关，由于缺本发明中所选品种氮效率特性参数的相关文献，推测的结果是本发明所选冬小麦品种的氮素吸收效率整体偏低，进而降低了a值；年度之间，模型参数a差别较小，参数b值相同，表明年度间的气候、土壤等栽培条件对b的影响较小且稳定，可以认为b是控制模型曲线斜率的统计参数。

3.3基于临界氮浓度稀释曲线的小麦精确氮素管理

研究表明，作物在生长过程中，若地上部分氮浓度在临界氮浓度以下作物的生长将受到氮养分的制约；在临界氮浓度以上，则说明施氮量已超过作物的需求量，作物生长不受氮的限制；只有氮浓度等于临界氮浓度时的施氮量最为适宜。由于临界氮浓度是由不同的氮水平试验计算得出，因而氮水平试验需要包含作物生长受到氮素营养亏缺的制约和不受制约两种情况，若增加施氮量导致作物地上部生物量显著增加(P<0.05)，表明作物生长因氮素供应不足而不能达到最大生产量；反之，若增加施氮量，尽管氮吸收量可能增加，但地上部干物质并未出现显著增加，作物生长将不受氮素制约。

研究表明，根据NNI值可以评估植株体内氮素营养状况，NNI＝1，表明植株体内氮素营养达到最佳水平，若NNI<1表明植株体内氮素供应不足；若NNI>1表明植株氮素含量过高，容易造成植株旺长。通过建立两季6个冬小麦品种的相对产量与氮营养指数(NNI)的关系(图5)可以看出，当NNI在1上下浮动时相对产量最大，2018年度，NNI＝0.937时相对产量达到最大值；2019年度，NNI＝1.049时相对产量最大。进一步验证了2.2.2的结论，证明N2处理为最佳施氮量。

4.结论

本发明依据2个年度6个小麦品种的试验资料，建立了小麦临界氮浓度稀释曲线模型，2年度的模型参数a差别较小，说明在相同的生物量条件下年度间的小麦氮累积能力有差别，这是不同年度条件下不同气候环境下应有的独立的氮稀释曲线；参数b值相同，表明年度间的种植密度、气候、土壤等栽培条件对曲线斜率影响较小，甚至无影响，b值较稳定，可以认为b是控制模型曲线斜率的统计参数。进一步利用临界氮浓度建立了小麦植株地上部氮素营养指数的模拟模型，可以较好地评价小麦植株氮营养状况。由于氮营养指数NNI基于临界氮浓度变化曲线方程，因而利用NNI和临界氮浓度进行适宜施氮量调控的结论基本一致。上述结论结合生产实际，推荐冬小麦最佳施氮量为N2处理，在该施氮水平可获得最高产量。需要指出，本发明结果是仅基于2年的大田试验资料获得，若今后若能通过不同生态点的试验资料广泛检验并不断完善，将有助于实现模型估测精度和普适性的有效统一，更好地应用于不同环境下不同品种类型的小麦氮素营养的精确监测诊断和高效调控管理。

需要说明的是，本发明所得的模型参数是由单一种植区域而得，尽管已有的研究表明小麦、玉米等作物的模型对不同区域均具有较好的广适性，因而小麦氮稀释模型区域间应该有较好的通用性，但这仍需在以后的研究中加以验证。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本发明中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本发明所示的这些实施例，而是要符合与本发明所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型，其特征在于，公式为Nc＝5.25DW^-0.472或Nc＝5.309DW^-0.47；

其中，Nc为小麦地上部干物质量的临界氮浓度值，DW为小麦地上部干物质量积累量的最大值。

2.根据权利要求1所述的一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型，其特征在于，所述Nc＝5.25DW^-0.472公式的决定系数为0.96。

3.根据权利要求1所述的一种小麦临界氮浓度稀释曲线模型，其特征在于，所述Nc＝5.309DW^-0.47公式的决定系数为0.917。

4.一种如权利要求1所述小麦临界氮浓度稀释曲线模型在种植小麦中的应用。

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