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江西双季稻氮素监测诊断模型的建立与应用

文献类型: 中文期刊

作者: 李艳大 1 ; 曹中盛 1 ; 孙滨峰 1 ; 叶春 1 ; 舒时富 1 ; 黄俊宝 1 ; 王康军 1 ; 田永超 1 ;

作者机构: 1.江西省农业科学院农业工程研究所/江西省智能农机装备工程研究中心/江西省农业信息化工程技术研究中心;南京农业大学/国家信息农业工程技术中心

关键词: 光谱仪;双季稻;植被指数;监测诊断;植株氮积累量;模型

期刊名称: 应用生态学报

ISSN: 1001-9332

年卷期: 2020 年 02 期

页码: 433-440

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 建立基于光谱仪的江西双季稻氮素监测诊断模型,可指导氮肥精确施用,达到双季稻丰产、提质、增效的目的。本研究开展了不同早、晚稻品种与氮素水平的小区试验,采用GreenSeeker光谱仪和作物生长监测诊断仪(CGMD)于分蘖期和拔节期测定了早、晚稻冠层光谱植被指数和植株氮积累量,建立了双季稻植株氮积累量光谱监测模型,并采用独立的田间试验数据对模型进行检验。利用双季稻丰产栽培经验及建立的氮素光谱诊断模型,对双季稻分蘖肥和穗肥施氮量进行定量推荐。结果表明:双季稻氮肥施用关键期(分蘖期和拔节期)基于两种光谱仪的光谱植被指数与植株氮积累量均呈显著正相关,分蘖期和拔节期的模型预测效果比生长前期模型好。基于GreenSeeker光谱仪的归一化差值植被指数(NDVI_((780,660)))的指数方程可较好地预测植株氮积累量,模型决定系数(R~2)为0.92~0.94,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为3.09~5.96 kg·hm~(-2)、5.8%~18.5%和0.92~0.98;基于CGMD光谱仪的差值植被指数(DVI_((810,720)))的线性方程可较好地预测植株氮积累量,R~2为0.90~0.93,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为3.71~6.33 kg·hm~(-2)、11.7%~14.3%和0.93~0.96。基于CGMD光谱仪的模型推荐的施氮量高于基于GreenSeeker光谱仪的模型推荐的施氮量;模型生成的精确施氮方案较传统农户方案减少施氮量5.5 kg·hm~(-2),氮肥农学利用率提高0.8%,纯收益提高128元·hm~(-2)。用双季稻氮素光谱诊断方法指导施肥能在增产的同时,降低成本,增加纯收益,对科学指导双季稻生产具有重要意义。

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