江西鹰潭地区早稻氮素营养光谱诊断模型的构建与应用

【目的】建立基于水稻冠层归一化植被指数NDVI的早稻氮素诊断模型,并利用模型指导水稻生产实践,实现水稻氮素追肥的精确定量。【方法】基于不同氮肥处理的田间试验数据,建立了水稻冠层NDVI与植株吸氮量之间的定量关系,并利用独立试验数据进行了检验,筛选出最佳的氮素光谱诊断模型。在此基础上,结合水稻高产栽培经验,对早稻的追肥用量进行了实时推荐,并和当地农户施肥模式及氮肥-产量曲线计算出的最佳氮肥用量和产量进行对比。【结果】水稻关键生育时期(苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期)的冠层NDVI与水稻植株吸氮量都呈显著正相关,相关性高于整个生育期,指数函数拟合效果要优于线性函数。独立试验检验结果表明,单生育时期的预测效果高于整个生育期,指数模型优于线性模型;其中,分蘖期和拔节期的光谱诊断模型表现最佳,预测精度分别为0.907和0.941。推荐施肥应用表明,与常规农户施肥模式相比,光谱诊断施肥模式在产量不减少的情况下降低了氮肥用量,提高了氮素利用率,而产量与常规施肥没有显著差异。在低密度和高密度处理下,光谱推荐施肥模式的施氮量与最佳施氮量的误差分别为2.12%、-2.22%;而产量与最高产量的误差分别为-0.75%、-5.04%。【结论】光谱推荐施肥模式可在保证产量的情况下,降低氮肥用量,提高氮肥农学利用率,在水稻生产中有较好的推广利用价值。