摘要
小麦是世界主要粮食作物之一，快速、无损、实时监测小麦长势、诊断其氮素营养状况对田间精确管理具有重要意义。本研究通过在兴化地区开展两年播期、播量及施氮量冬小麦田间试验，解析了三因素对叶面积指数（LAI，leaf area index）、植株氮积累量（PNA，plant nitrogen accumulation）、归一化红边植被指数（NDRE，normalized difference red edge）时序曲线的影响规律，并对不同时间驱动因子及时序植被指数重构方法的曲线拟合效果进行了比较。另外利用品种、氮肥试验数据探究如何利用NDRE在关键生育时期进行产量水平预测，及利用时序NDRE进行实时氮素营养诊断，以期为不同播期下冬小麦长势监测、产量水平预测及氮素营养状况诊断提供有效技术支撑。 利用播期、播量及施氮量试验数据，解析三因素对冬小麦关键生育时期生长指标、植被指数、产量及指标时序曲线的影响。结果表明，2018-2019年冬小麦LAI、PNA、NDRE、产量随播期推迟均下降，随施氮量增加而上升，随播量增加无显著变化。2019-2020年晚播冬小麦LAI、PNA、NDRE、产量显著最高，随施氮量、播量的变化同2018-2019年。过晚播条件下，增加一定播量和施氮量有利于植株群体生长发育，但对过晚播造成的损失其补偿能力有限。播期显著影响冬小麦LAI、NDRE时序曲线；随播期推迟时序曲线下降部分均向左平移。施氮量显著影响冬小麦 PNA 时序曲线；随施氮量增加，冬小麦 PNA 时序曲线被纵向拉长，同时峰值上升。播量对冬小麦各指标时序曲线均无显著影响。因此去除N0数据后按照播期建立了冬小麦LAI、NDRE适宜时序曲线，按照施氮量建立了冬小麦PNA适宜时序曲线。比较了一年中天数（DOY， day of year）和累积生长度日（AGDD, accumulated growing degree days）两种时间驱动因子及4种时序植被指数重构方法（高斯函数、非对称高斯函数、双Logistic函数、Savitzky-Golay滤波）的拟合效果，发现以AGDD为时间驱动因子，利用非对称高斯函数、双Logistic函数及Savitzky-Golay滤波能很好地拟合冬小麦冠层NDRE时序值。 利用品种、氮肥试验数据，通过不同生育时期冬小麦冠层NDRE与产量的相关性及逐步多元回归分析发现拔节后期、孕穗期、灌浆期冬小麦冠层NDRE能够共同解释84%的产量变异。以95%~100%相对产量为标准，利用NDRE与产量的二次函数关系确定了三个生育时期的NDRE适宜值，依次为0.401~0.500、0.415~0.500、0.344~0.479。以90%相对产量为标准，利用判别式函数确定了三个生育时期的NDRE临界值，依次为：0.380、0.380、0.339。经独立试验数据验证，发现孕穗期NDRE临界值的诊断精度最高；整体上利用冬小麦冠层NDRE临界值能够在特定关键生育时期准确估测产量水平。 利用两年品种、氮肥试验数据，通过氮营养指数（NNI，nitrogen nutrition index）与相对产量的线性加平台关系确定NNI临界值，并利用NNI与NDRE的定量关系确定NDRE临界值，进一步构建冬小麦冠层临界NDRE时序诊断模型。通过Kappa一致性分析，发现适期播种冬小麦冠层NDRE临界时序曲线在拔节后期、孕穗期、开花期的诊断精度最高，达到高度甚至几乎完全一致性水平；通过曲线积分值比较诊断法，发现180 kg N/hm2水平冬小麦全生育时期最接近氮适宜状态，为最优施氮量。基于时序诊断模型能够为冬小麦氮素营养状况的实时、无损诊断及调控提供技术支撑。
NETL