基于临界氮浓度稀释曲线的小麦氮肥需求量估测研究

田兴帅，李松阳，张 羽，刘小军，田永超，朱 艳，曹卫星，曹 强

(南京农业大学国家信息农业工程技术中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/江苏省物联网技术与应用协同创新中心，江苏南京 210095)

氮肥对粮食增产的贡献率达到30%～50%，是小麦生长发育所必需的营养元素之一，其对于小麦产量的提高和品质的调控起着至关重要的作用[1]。中国小麦生产过程中施用的氮素占到了中国氮素消费的14%[2]。然而，小麦产量并非一直随施氮量的增加而提高，氮素的过量施用及施用时期的不合理还可能造成减产的后果[3-4]，同时带来一系列的环境问题[5-6]。因此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。

临界氮浓度是实现作物最大生物量所需要的最低氮浓度，临界氮浓度曲线(Nc=aW-b)能够反映作物体内氮素浓度和地上部生物量之间关系(Nc代表地上部植株的临界氮浓度(%)，W代表植株地上部生物量(t·hm-2)，a代表地上部生物量为1 t·hm-2时的氮浓度，b代表曲线的稀释系数)[7-8]。国内学者针对中国不同类型的生态区域结合当地推广的小麦品种，建立了适应于各种生态条件的临界氮浓度稀释曲线[9-13]，通过临界氮浓度曲线计算得到氮营养指数(nitrogen nutrient index，NNI)，并用来诊断作物的氮素营养状况，NNI<1表明植株氮素不足，NNI>1表明植株氮素过量，NNI=1则代表植株氮素状况处在最佳状态。然而，由于用NNI较难确定作物的氮素需求量，因而不能基于其来优化氮素的施用，尤其是不适用于氮素不足状况下适宜施氮量的确定。前人的研究已经建立了基于临界氮浓度稀释曲线计算氮素需求量(nitrogen requirement，NR)的方法[14]，并通过估测相对产量(不同氮设置下的产量与当地最高产量的比值)来纠正作物生育时期的氮素需求量，当NR>0 kg·hm-2时表明作物氮素不足，施氮量过少；当NR<0 kg·hm-2时代表作物对氮素奢侈吸收，施氮过量；当NR=0 kg·hm-2时表明氮素施用量最接近作物的最佳施氮量。该方法在马铃薯[14]、水稻[15]等作物上已有相关应用。前人针对小麦相对产量(relativeyield,RY)与NR的关系已进行了系统研究[16]，但是基于临界氮浓度曲线估测NR，并通过RY调整不同生育阶段的NR，从而实现小麦氮素的精确管理的研究在国内还少有报道。

鉴于此，本研究拟开展不同年份、地点、氮素施用量的小麦试验，建立NNI-NR、RY-NNI以及RY-NR之间的关系，并确立小麦氮素需求量的估测方法，明确该方法应用于小麦氮素管理上的可行性，以期为小麦氮素精确管理提供理论指导和技术支持。

1 材料与方法

1.1 试验实施情况

本研究于4个不同年份及地点(表1)，开展了不同品种和氮肥水平的小麦试验，各试验点分布情况及土壤属性见表2。

各试验氮肥施用基追比均为5∶5，基施氮肥于播种前施入，追施氮肥在拔节期施入。采用人工条播的播种方式，品种为主区，氮肥为副区，小区面积30 m2(5 m×6 m)，行距25 cm，重复3次。试验1～3的基本苗为2.25×106株·hm-2，试验4的基本苗为1.8×106株·hm-2。结合整地，试验1～3基施P2O5105 kg·hm-2和K2O 120 kg·hm-2，试验4基施P2O5和K2O 150和210 kg·hm-2，其他管理同一般高产田。

1.2 生物量、植株氮含量、相对产量的测定

在小麦生长的关键时期，各小区取代表性植株20株，将样品按照茎、叶、穗分离，于105 ℃杀青30 min，再经80 ℃烘干后称重。样品粉碎后使用半微量凯氏定氮法测定植株全氮量。

成熟期每小区收取1 m2样方进行测产，并根据实际产量计算同一品种下不同氮水平的相对产量(RY，小区实际产量与最高产量的比值)。

表1 不同年份、地点小麦小区试验实施情况Table 1 Basic information of experiments at different locations during different years

在各试验点4个不同取样时间，小麦分别处于拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期。

Wheat samples were collected at jointing,booting,heading and anthesis stagesat the four sampling dates at each experiment location.

表2 各试验田块耕层土壤基础养分Table 2 Basic nutrient content in tillage layer of soil in each experimental spot g·kg-1

1.3 小麦临界氮浓度稀释曲线和氮参数计算

本研究选择王晓玲[9]所建立的小麦临界氮浓度曲线(Nc= 4.16W-0.41,W≥1 t·hm-2)进行相关分析。NR=(Ncna-Nna)/NUE，NR、Ncna、Nna、NUE分别代表氮素需求量、临界氮浓度曲线下的氮积累量、不同氮水平下的氮积累量和氮素利用率，其中NUE采用王桂良[17]对南方冬小麦(含江苏省)的研究结果，定为38%。氮营养指数(NNI)是基于Nc提出的，NNI=Na/Nc,Na为小麦地上部实际测得的氮浓度，Nc为基于临界氮浓度稀释曲线获得的临界氮浓度值。

1.4 模型的构建和验证

本研究以试验1和试验2的数据构建小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期NNI-NR，RY-NNI和RY-NR的关系模型，采用决定系数R2对所构建模型的拟合优度进行评价。同时，运用独立试验数据(试验3、试验4)对所构建模型进行验证，采用相对均方根误差RRMSE对验证结果进行 评价。

其中，Pi代表模型模拟值，Qi代表真实观测值，n代表样本数量，计算所得RRMSE值越小，模型精度越高。

采用SPSS 25.0进行模型的构建与验证，使用Sigmaplot 12.0进行绘图。

2 结果与分析

2.1 基于氮积累量估算小麦氮素需求量

基于试验1和试验2数据计算得到的不同小麦品种拔节期至开花期的当季氮素需求量(NR)为-220.02～169.61 kg·hm-2(图2)。对于试验1，当总施氮量在N1(120 kg·hm-2)水平时，各品种NR值最接近于0 kg·hm-2，说明N1最接近于最佳施氮量。N2(225 kg·hm-2)、N3(330 kg·hm-2)水平下NR为负值，说明氮素施用过量。

试验2中N3(270 kg·hm-2)水平下，两品种在拔节期时NR值最接近于0 kg·hm-2，而在其他生育阶段，当施氮量在N2(180 kg·hm-2)水平时NR值最接近最佳施氮量。对于各试验中不同的小麦品种，虽然最佳的氮素需求量表现一致，但是品种间仍然存在差异，淮麦20相较于其他品种差异最明显，在两试验的最佳施氮量水平下(试验1中N1水平，试验2中N2水平)，淮麦20在各生育阶段的NR值始终大于0 kg·hm-2，说明对于淮麦20而言，最佳施氮量要高于其他品种。在两试验的最佳施氮水平下，小麦拔节期NR值分布在-28.22～36.21 kg·hm-2，平均值为0.17 kg·hm-2，孕穗期、抽穗期和开花期的NR平均值分别为11.63、6.77、42.40 kg·hm-2。

GS31：拔节期；GS45：孕穗期；GS55：抽穗期；GS65：开花期。

GS31：Jointing;GS45:Booting;GS55:Heading;GS65:Anthesis.

图1 小麦不同生育时期氮素需求量

Fig.1 Nitrogen requirement of wheat at different growth stages

2.2 小麦NNI-NR关系的拟合性

在各个生育时期中，NNI与NR均表现出极强的相关性(图3)，二者之间呈负相关。当NR=0 kg·hm-2时，NNI接近于1，代表最优的氮素供应；氮素不足时NR>0 kg·hm-2，NNI<1；反之，NR<0 kg·hm-2，NNI>1。其中，拔节期二者的相关性最强，R2值达0.97；其次为孕穗期，R2值为0.95；抽穗期与开花期决定系数R2值均为0.93。因此，在拔节期至开花期，可以利用所构建的NNI-NR模型估测小麦实时氮素需求量。

2.3 小麦RY-NNI关系的拟合性

从图4看，RY-NNI数据点呈较为明显的线性加平台的分布，即当NNI小于某个临界值时，RY随NNI数值增大而升高，当NNI到达该临界值并继续增大时，RY保持不变即达到最大值。通过4个生育时期建立的模型进行计算，NNI临界值在拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期分别为 0.919、0.984、1.102和0.992。虽然抽穗期的NNI临界值最大，但RY值最小，模型拟合性最差；开花期的RY-NNI模型拟合效果最好，R2值达到0.86。

图2 小麦不同生育时期氮营养指数与氮素需求量之间的关系(NNI-NR) Fig.2 Relationships between nitrogen nutrition index and nitrogen requirement (NNI-NR)of wheat at different growth stages

图3 小麦不同生育时期相对产量与氮营养指数之间的关系(RY-NNI)Fig.3 Relationships between relative yield and nitrogen nutrient(RY-NNI) of wheat at different growth stages

2.4 小麦RY-NR关系的拟合性

从图5来看，在小麦主要生育阶段内，RY和NR均表现为线性加平台的关系。当NR小于或等于某一临界值时，RY达到最大值并保持稳定；当NR大于该临界值时，RY随NR的增大而下降，二者呈负相关。当NR最接近于0 kg·hm-2时，RY最接近于1，小麦产量达到最高。在拔节期、孕穗期、抽穗期和开花期，NR临界值分别为33.60、11.25、-20.50和-24.00 kg·hm-2。其中，孕穗期NR的临界值最接近于0 kg·hm-2，模型拟合性最好，R2值为0.81；开花期的模型拟合性最差，R2值为0.70。因此，在通过RY-NNI模型预测产量目标的基础上，可以使用RY-NR模型校正小麦不同生育阶段的氮素需求量。

2.5 模型检验

使用试验3和4数据集对所建立的小麦4个生育时期的三种模型(NNI-NR、RY-NNI、RY-NR)进行验证。结果(表3)表明，对于NNI-NR模型预测效果，综合R2和RRMSE的表现，拔节期的模型最优；孕穗期R2值高于抽穗期，RRMSE值略低于抽穗期，总体上孕穗期预测效果优于抽穗期；开花期的R2值和RRMSE值分别为0.86和14.82%，模型表现最差。对于RY-NNI模型预测效果，开花期最好，R2值和RRMSE值分别为0.96和7.84%；抽穗期的R2值和RRMSE值均优于孕穗期；拔节期模型最差，R2值和RRMSE值分别为0.67和18.64%。对于RY-NR预测效果，抽穗期具有最高的R2值和最低的RRMSE值，模型表现最好；其次为开花期模型；孕穗期具有最小的R2值，但是拔节期具有更大的RRMSE值，综合来看拔节期的模型表现最差。总的来看，建立的三种模型中NNI-NR模型预测精度最好，RY-NR模型表现最差。

3 讨 论

3.1 不同小麦临界氮浓度稀释曲线和氮素需求量估测方法比较分析

Justes等[8]最先建立了小麦临界氮浓度曲线(Nc=5.35W-0.442)，表征小麦地上部生物量与植株氮浓度之间的关系，成为小麦氮素管理的有效工具，并被证明了Nc在不同生态区域以及小麦品种间存在差异[13,18]。如本研究所采用的临界氮浓度曲线(Nc=4.16W-0.41)[9]与法国冬小麦模型(Nc=5.35W-0.442)[8]相比，参数a相差较大，而参数b比较接近；与华北平原冬小麦模型(Nc=4.15W-0.38)[13]以及长江中下游稻麦两熟区模型(Nc=4.33W-0.44、Nc=4.65W-0.45)及(Nc=4.29W-0.425)[11-12]相比，参数a差异较大，参数b相近；同时，中国冬小麦临界氮浓度稀释曲线与法国冬小麦临界氮浓度稀释曲线存在明显差异，这一定程度上反映了模型参数会受到品种和环境条件的影响。参数a的差异主要是由于品种因素导致的，而参数b受到品种和环境的影响较小[10,19]，因此针对不同地区及不同品种需建立不同的曲线加以利用，满足实际生产和氮肥推荐需求。

综合考虑试验点的区域和特性及小麦品种因素，本研究选用了小麦临界氮浓度稀释曲线(Nc=4.16W-0.41)，并计算得到江苏地区的小麦氮素需求量，结果表明，小麦最佳氮肥施用量为120～180 kg·hm-2，平均值为150 kg·hm-2。赵 犇等[19]基于临界氮浓度构建了小麦氮亏缺值模型，将江苏省小麦的适宜施氮量确定在150～225 kg·hm-2范围；Yao等[20]基于小麦叶片临界氮浓度模型方法得到了相似的结果。在针对江苏省小麦的其他研究中，有人认为，当施氮量达到180 kg·hm-2时，小麦能保持产量稳定，并获得较高的氮素利用率[21]，通过区域最大收益施氮量方法(maximum return to N，MRTN)计算出江苏地区小麦氮肥推荐用量为165 kg·hm-2[22]，结果均与本研究的结果接近，表明在江苏省地区可以使用本研究所选的曲线推荐小麦氮肥用量。在河南和关中地区，通过使用相应地区适宜的小麦临界氮浓度稀释曲线估测方法和其他方法得到的小麦氮肥推荐用量也均较为接近[10,22-27]，说明使用临界氮浓度稀释曲线估测小麦氮素需求量的方法较可靠。综上，使用临界氮浓度曲线得到的各个地区小麦推荐施氮量与其他研究方法较为一致，说明通过临界氮浓度曲线能够很好地估测小麦的氮素需求量，本研究提出的方法适用于氮素的快速诊断和施肥决策。

图4 小麦不同生育时期相对产量与氮素需求量之间的关系(RY-NR)Fig.4 Relationships between relative yield and nitrogen requirement(RY-NR) of wheat at different growth stages表3 小麦不同生育期NNI-NR、RY-NNI、RY-NR模型验证结果Table 3 Validation of NNI-NR,RY-NNI and RY-NR models for wheat at different growth stages

生育时期Growth stageNNI-NRR2RRMSE/%RY-NNIR2RRMSE/%RY-NRR2RRMSE/%拔节期Jointing0.939.940.6718.640.6030.05孕穗期Booting0.9011.820.7618.090.5823.97抽穗期Heading0.8911.290.8511.630.6518.93开花期Anthesis0.8614.820.967.840.6419.43

3.2 小麦追肥时期以及品种需肥特性差异分析

小麦拔节期至开花期是其生长调控和决定产量的关键阶段[28]。前人研究认为，在拔节期之前施用更多的氮肥对于提高产量最为重要[29]，而近年来的研究表明小麦拔节后，氮素需求量增加，是氮素管理的关键阶段[30]，该阶段与小麦的穗分化和籽粒灌浆密不可分。在该研究中，小麦四个主要的生育时期(拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期)最佳施氮量水平(RY最接近于1)下NR均为正值，说明小麦中后期的氮素供应还可以进一步优化，但未到达试验设计中所设置的下一施氮量水平。开花期的NR值相较于其他三个时期较高，并非意味着开花期需要进一步施肥，可能是由小麦在拔节期到抽穗期生长过快而导致植株体内氮浓度下降及作物氮素需求与土壤氮素供应之间存在时间差异而造成的结果[31]。各品种对适宜施氮量的具有相似的响应趋势，但是不同品种间仍然表现出特异性，可能与品种因素有关[32]。

3.3 建模与验证结果及差异分析

在RY-NNI模型中，从拔节期到抽穗期，NNI临界值逐渐增大，在抽穗期达到最大并开始下降，开花期NNI临界值小于抽穗期，大于拔节期和孕穗期；在RY-NR模型中的表现基本一致，拔节期至开花期NR值逐渐减小。上述两种模型临界值的表现主要与小麦吸肥特性和追肥时期有关，小麦在拔节期至开花期吸收的追施氮肥占到全生育期吸收追施氮肥的80%～90%[3]，拔节期追施氮肥可以提高小麦开花期的氮素含量[4]。

RY-NNI和RY-NR模型验证结果显示，两模型均在拔节期表现最差，其次为孕穗期最差，这与建模结果存在差异，与前人研究也有所不同[11]，这可能是由于不同年份和品种间的差异造成的。尽管模型最佳的时期存在差异，但是各时期模型关系均比较稳定，能够用于小麦生长期间的追氮调控；并且RY-NNI模型NNI临界值和RY-NR模型NR临界值变化基本一致，验证结果也表明两模型表现最好的两个时期均为抽穗期和开花期，说明通过临界氮浓度稀释曲线计算作物氮素需求量的方法是可靠的。

3.4 基于临界氮浓度稀释曲线的小麦精确氮素管理

通过临界氮浓度求得的NNI可以准确地判断植株的氮素营养状况[13]，从而对植株是否缺乏氮素进行判断。随着现代科技的发展，叶绿素仪和冠层传感器等广泛应用于作物NNI的快速获取计算[33,34]，这将更有利于估测NR。然而，NR的确定与产量目标密不可分，过高或过低的产量目标都会影响氮肥施用决策。在RY-NNI和RY-NR模型中，NNI>1或NR<0 kg·hm-2代表植株氮素过剩，此时部分RY值低于NNI=1或NR=0 kg·hm-2时的RY临界值，说明过多的氮素投入并不代表一定能获得高产；然而，在中国农民的传统农事操作中，往往倾向于投入大量的氮肥，以期作为高产的一种保证，同时为了减少劳动成本，农户将过高比例甚至全部的氮肥作为基肥的使用，这种做法一方面难以满足作物氮素需求与氮素供应同步的潜在要求，亦增加了成本和对环境的影响，却并不能保证获得高产[35]。精确氮素管理的关键，是实现植株氮素需求与土壤氮素供应同步，这表现在肥料施用与肥料作用于植物存在时间差，因此在小麦需肥的生育阶段前准确地估计氮素需求量显得至关重要。模型的检验结果表明，本研究所建立的拔节期至开花期的三种模型(NNI-NR、RY-NNI、RY-NR)具有非常好的稳定性，能够比较准确地进行小麦当季产量目标和氮素需求的预测，进而指导氮肥施肥。

由此可见，在小麦各关键生育阶段，首先根据RY-NNI模型确定产量目标，是给出合理的追肥建议的关键，通过产量目标即RY-NR模型得到作物总的氮素需求量，最后根据NNI-NR之间可靠的线性关系确定施肥建议。