新疆塔额盆地滴灌甜菜临界氮浓度模型的构建与检验

白如霄 崔 瑜 和海秀 罗静静 徐 巧

（1新疆农垦科学院/农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室，新疆 石河子 832000；2新疆生产建设兵团第九师农业科学研究所（畜牧科学研究所），新疆 塔城 834601；3新疆农业大学资源与环境学院，新疆 乌鲁木齐 830052）

适宜施氮量是作物获得高产的前提［1］，然而实际生产中常存在过量施氮现象。这不仅会增加生产成本、浪费资源，还会导致水体富营养化、氮排放超标、环境污染等问题［2-3］。因此，科学实现作物的合理施肥一直是研究热点。作为氮肥优化管理中的一项关键技术，基于氮营养诊断的作物氮素丰缺状态评估已有较多研究，诊断方法主要包括土壤矿质氮测定法、叶绿素仪快速测定法、植株亚硝酸盐含量测定法、数字图像分析方法、遥感与光谱分析方法、临界氮浓度稀释模型［4］。上述方法的氮素诊断技术均是基于植株临界氮浓度这一指标［5-7］。植株临界氮浓度是指获得作物最大生长所需的最小氮浓度［8］，可用于估算作物对氮肥的需求量，以形成合理的施肥策略［9］。自该模型提出以来，有关水稻［10］、玉米［11-12］、油菜［13］、小麦［14］、番茄［15］、马铃薯［16］等不同作物上的临界氮浓度已有较多研究，且研究方向主要集中在利用植株总生物量、地上部生物量、各器官干物质重、叶面积指数、相对叶绿素含量等农学参数及冠层覆盖度构建作物临界氮浓度稀释模型，结果均表明临界氮浓度模型可以很好地实现作物氮含量监测。

新疆作为我国甜菜（Beta vulgarisL.）的种植地之一，因其优越的地理位置和充足的光热资源，在全国甜菜糖业中占有重要地位［17］。2015年至2021年期间，新疆年甜菜糖产量占全国甜菜糖产量的37.95%～50.87%［18-19］。塔额盆地作为新疆重要的甜菜种植区，甜菜种植过程中一直存在氮肥用量过高现象［20］。研究表明，适宜的施氮量是获得较高甜菜干物质积累、块根产量及含糖率的前提，但当施氮量高出甜菜需求量时，会导致甜菜块根中的杂质显著增加、含糖量下降［1，20］。因此，合理施氮是甜菜获得高产、高质的关键。但目前有关我国甜菜氮临界浓度稀释曲线的研究鲜有报道，仅张加康等［21］研究了内蒙古地区甜菜的临界氮浓度稀释模型，结果表明，相比于地上部生物量，基于植株总生物量的甜菜临界氮浓度稀释模型精度较高。然而临界氮浓度稀释模型参数受气候、品种、区域等因素影响较大［22］。因此，本研究拟构建基于植株总生物量的新疆塔额盆地甜菜临界氮浓度稀释模型，以期为该地区甜菜氮肥精准管理提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

田间试验于2020—2021 年在新疆生产建设兵团第九师163团三连（46°48＇N、84°02＇E，平均海拔545 m）进行。该地属中温带大陆性气候，年均降水量398.4 mm，无霜期126～140 d。试验地土壤质地为沙壤土，2020年0～40 cm 土层土壤中有机质含量为19.50 g·kg-1，碱解氮含量为52.03 mg·kg-1，有效磷含量为25.03 mg·kg-1，速效钾含量为234.79 mg·kg-1，pH 值为7.1；2021 年0～40 cm土层土壤中有机质含量为19.02 g·kg-1，碱解氮含量为51.37 mg·kg-1，有效磷含量为20.14 mg·kg-1，速效钾含量为232.81 mg·kg-1，pH值为7.3。

1.2 试验设计

本研究以塔额垦区主推的甜菜品种Beta468（新疆华夏农业有限公司）为试验材料，共设5个氮素处理：0（N0）、75（N75）、150（N150）、225（N225）、300（N300）kg·hm-2，氮肥为尿素（含46%纯N）。每个处理6 次重复，其中3 次重复用破坏性取样，其他3 次重复用以收获期测产。小区面积40 m2（10 m×4 m），各小区随机排列。播种前，每小区施入288 kg·hm-2硫酸钾（含52% K2O）和1 500 kg·hm-2过磷酸钙（含12% P2O5）。采用地膜覆盖种植模式，一膜两行，株行距为45 cm×19 cm，播种密度为11.6万株·hm-2。2020和2021年甜菜播种期分别为4月10日（4月20日出苗）和4 月15 日（4 月24 日出苗）。施肥时间及其他田间管理措施同当地甜菜生产。

1.3 测定项目与方法

1.3.1 土壤养分含量测定 在基肥施入之前，采用五点取样法采集0～40 cm 土层土壤，待土壤样品在室内自然风干后，经研磨过筛，采用K2Cr2O7-H2SO4外加热法测定有机质含量、碱解氮扩散法测定碱解氮含量、乙酸铵浸提火焰光度法测定速效钾含量、碳酸氢钠浸提分光光度法测定速效磷含量、雷磁pHS-3c型pH计（上海仪电科学仪器股份有限公司）测定pH值［23］。

1.3.2 甜菜干物质、氮浓度及产量测定 于甜菜苗期（V1）、块根形成分化期（V2）、叶丛快速生长期（V3）、块根膨大期（V4）、糖分积累期（V5）、收获期（V6）在每小区选取长势一致的3 株甜菜，分叶片、叶柄、块根在烘箱中105 ℃杀青30 min，之后75 ℃烘干至恒重并称重，记为植株干物质重。

将称重后的叶、叶柄和块根分别粉碎，过100 目网筛后取0.5 g 至消煮管中，通过H2SO4-H2O2联合消煮，使用K9840自动凯氏定氮仪（上海双旭电子有限公司）测定各器官氮含量［12］。植株氮浓度计算公式如下：

各器官氮积累量（kg·hm-2）=各器官氮含量（%）×各器官生物量（kg·hm-2）；

植株氮浓度=植株氮积累量（kg·hm-2）/植株干物质重（kg·hm-2）×100%。

其中，植株氮积累量为各器官氮积累量的总和。

于收获期，对未破坏性取样的3 个小区进行实收。每小区取10 m2，将所有块根拔出，去除青头并清洗根体后，记录收获数量并称重计产。

1.3.3 临界氮浓度稀释曲线的建立 以2020 年试验数据进行建模，依据Justes 等［24］提出的临界氮浓度定义及计算方法，模型构建步骤如下：（1）根据各时期不同处理间干物质积累量的方差分析结果，将5 个氮处理分为氮限制组和非氮限制组，其中氮限制组指植株生物量随施氮量增加而显著增加的氮处理组，非氮限制组指增施氮肥不会显著增加植株生物量的氮处理组。（2）将氮限制组的植株生物量与对应的植株氮浓度进行线性拟合。（3）计算非氮限制组的植株生物量均值，记为最大生物量。（4）线性方程与最大生物量交点的纵坐标即为临界氮浓度值。

根据Lemaire 等［25］提出的临界氮浓度稀释曲线方程对各取样时期的临界氮浓度值进行拟合，方程如下：

Nc= aDM-b

式中，Nc为临界氮浓度值（%）；DM为最大生物量（t·hm-2）；a、b 为模型参数，分别表示植株单位生物量的临界氮浓度和控制该曲线斜率的统计参数。

1.3.4 模型检验 采用均方根误差（root mean square error，RMSE）和标准化均方根误差（normalized root mean square error，n-RMSE）验证模型精度［24］，计算公式如下：

式中，Mi、Si分别为临界氮浓度实测值、模拟值；n为样本数；A 为实测值均值。根据Jamieson 等［26］的模型稳定性标准，当n-RMSE＜10%时，模型稳定性极好；10%≤n-RMSE＜20%时，模型稳定性较好；20%≤n-RMSE＜30%时，模型稳定性一般；n-RMSE≥30%时，模型稳定性较差。

1.3.5 氮营养指数 参考Lemaire 等［25］提出的氮素营养指数（nitrogen nutrition index，NNI）概念，计算公式如下：

式中，Na为植株氮浓度实测值；Nc为根据临界氮浓度稀释曲线计算的临界氮浓度值。当NNI＜1 时，植株缺氮；NNI=1 时，植株体内的氮适量；NNI＞1 时，植株氮过剩。

1.3.6 相对生物量及相对产量 相对生物量指某一时期各处理的生物量与该时期最大生物量的比值；相对产量指收获期各处理的产量与产量最大值的比值。

1.4 数据分析

采用Excel 2020 整理数据；SPSS 20.0 软件对不同氮素处理的植株干物质重进行单因素方差分析，选择Duncan 法进行差异显著性检验（P＜0.05）；采用Origin 2020软件进行甜菜氮素稀释曲线拟合及相对生物量、相对产量与氮营养指数关系拟合，并绘图。本研究以2020年试验数据构建模型，2021年试验数据进行模型验证。

2 结果与分析

2.1 施氮量对甜菜生物量及植株氮浓度的影响

由表1 可知，两年各生育期甜菜植株生物量均随施氮量的增加而增加，当施氮量小于225 kg·hm-2时，两年各生育期不同施氮量处理的生物量整体差异显著，而N225和N300处理的甜菜生物量无显著差异，说明一定范围内增施氮肥会显著增加甜菜生物量，但当施氮量增加到一定量后，甜菜生物量将不受氮素限制。与N0 处理相比，V1、V2、V3、V4、V5、V6 时期N225 处理的生物量分别增加了13.80%、35.05%、63.58%、83.38%、73.73%、82.55%（均为两年均值，下同）；N300 处理的生物量则分别增加了18.59%、37.75%、62.35%、85.26%、81.52%、86.40%。

表1 施氮量对甜菜生物量的影响Table 1 Effects of N application rates on biomass of sugar beet /（t·hm-2）

由表2 可知，两年各生育期植株氮浓度均随施氮量的增加而增加，N0、N75、N150 处理间的植株氮浓度整体无显著差异，N225 和N300 处理的植株氮浓度在全生育期均无显著差异。V1、V2、V3、V4、V5、V6 时期N225 处理的植株氮浓度较N0 处理分别增加了0.81、0.50、0.32、0.26、0.13 和0.11 个百分点；N300 处理的植株氮浓度较N0 处理分别增加了0.96、0.52、0.39、0.18、0.17和0.15个百分点。各施氮量的植株氮浓度随甜菜生育进程的推进均呈逐渐下降趋势，说明存在氮稀释现象。

表2 施氮量对甜菜植株氮浓度的影响Table 2 Effect of N application rates on plant nitrogen concentration of sugar beet /%

2.2 甜菜临界氮浓度稀释曲线的构建及其检验

根据表1 甜菜生物量随施氮量增加的变化规律，分别得到氮限制组（N0、N75、N150）和非限制组（N225、N300）。以2020 年甜菜生物量和氮浓度进行拟合，得到每个生育时期的植株临界氮浓度（图1），结果显示，植株临界氮浓度随甜菜生物量的增加而逐渐降低。根据临界氮浓度稀释曲线方程构建基于甜菜生物量的临界氮浓度稀释曲线，模型表达式为Nc=3.563DM-0.307，模型决定系数R2为0.974，达到极显著水平，表明该模型可以用于表示甜菜生物量与植株氮浓度的关系。

图1 基于植株生物量的甜菜临界氮浓度稀释模型Fig.1 Critical nitrogen concentration model of sugar beet based on plant biomass

为验证构建的临界氮浓度稀释曲线模型的稳定性及可靠性，对2021年各生育时期甜菜生物量和植株氮浓度进行拟合，计算临界氮浓度并构建临界氮浓度稀释曲线。将2021 年不同生育时期的最大生物量分别代入Nc=3.563DM-0.307模型和此模型，得到临界氮浓度模拟值和真实值（表3）。模型拟合的植株临界氮浓度R2为0.86，RMSE为0.24，n-RMSE为16.26%，模型稳定性较好，表明本研究构建的基于生物量的甜菜临界氮浓度稀释曲线可用于计算新疆塔额盆地甜菜临界氮浓度。

表3 临界氮浓度稀释模型的验证Table 3 Validation of critical nitrogen concentration model

2.3 不同施氮量对甜菜氮营养指数的影响

为检验甜菜临界氮浓度稀释曲线估测植株氮素盈亏水平的可行性，本研究分析了2020—2021年不同甜菜生育时期各施氮量的氮营养指数（图2）。结果表明，两年各生育期甜菜氮营养指数均随施氮量的增加而增加。随着甜菜生育进程的推进，各氮肥处理的氮营养指数呈先增加后降低再升高的趋势。甜菜整个生育期内，N0、N75、N150处理的氮营养指数均低于1，表明植株氮浓度偏低，植株缺氮，甜菜生长受氮素限制；N225和N300处理的氮营养指数整体高于1，表明植株氮浓度过高，植株体内氮营养过剩，抑制甜菜生长。综上，在本研究条件下，甜菜适宜施氮量在150～225 kg·hm-2之间。

图2 不同施氮处理的植株氮营养指数动态变化Fig.2 Dynamic of nitrogen nutrition indices under different N application rates

2.4 氮营养指数与相对生物量、相对产量的关系

为具体分析不同生育时期植株氮营养指数与甜菜生长的关系，本研究分别分析了氮营养指数与甜菜相对生物量、相对产量的关系。由图3 可知，甜菜全生育期内，植株氮营养指数与甜菜相对生物量均呈显著正相关关系，说明氮营养指数可以有效反映甜菜生长，其中V4（块根膨大期）和V5（糖分积累期）时期的相关性较强，方程R2分别为0.850、0.835。由图4 可知，各生育期甜菜相对产量均随植株氮营养指数的增加呈先增加后趋于平稳的变化趋势，表明达到适宜氮营养指数后，继续提高各时期的植株氮营养指数并不会增加产量。不同生育时期，植株氮营养指数与相对产量的相关性均达到显著水平，其中在V4 和V5 时期的相关性较显著，方程R2分别为0.941、0.936，说明V4 和V5 两个生育时期是预测甜菜产量的最佳时期。

图3 不同生育时期氮营养指数与相对生物量的关系Fig.3 Relationships between nitrogen nutrition indices and relative biomass at different growth stages

图4 不同生育时期氮营养指数与相对产量的关系Fig.4 Relationships between nitrogen nutrition indices and relative yield at different growth stages

3 讨论

3.1 临界氮浓度稀释曲线模型的适用性

自Greenwood 等［8］提出分别适用于C3、C4 植物的通用临界氮浓度模型以来，多数学者研究发现，因不同作物的器官形态及内在生理生态机制存在差异，该模型并不能适用于所有的作物［27］。而同一作物在不同生态区、不同栽培方式下的临界氮浓度稀释曲线模型参数也存在差异。如安志超等［22］构建的豫中地区玉米临界氮浓度稀释曲线模型参数（a、b 分别为30.80～35.64、0.34～0.37）高于李正鹏等［28］构建的关中地区玉米临界氮浓度稀释曲线模型参数（a、b 分别为22.50～25.30、0.26～0.27）；王新等［27］构建的直播膜下滴灌加工番茄临界氮浓度稀释曲线模型参数（a、b 分别为4.35、0.27）低于Tei 等［29］构建的移栽加工番茄临界氮浓度稀释曲线模型参数（a、b 分别为4.53、0.33）。本研究构建的塔额盆地甜菜临界氮浓度稀释曲线模型参数a、b分别为3.56、0.31，明显低于张加康等［21］构建的内蒙古地区甜菜临界氮浓度稀释曲线模型参数（a、b分别为4.27～6.48、0.51～0.65）。临界氮浓度模型中的参数a 表示植株生物量为1 t·hm-2时的临界氮浓度值，表明形成同等生物量的情况下，内蒙古地区需要较高的临界氮浓度，而新疆塔额盆地需要的临界氮浓度较低，究其原因，这不仅与氮素水平、土壤供氮能力、品种差异有关，还与种植方式密切相关。与内蒙古非滴灌甜菜种植相比，新疆滴灌甜菜的土壤氮素受灌水淋溶，导致该地甜菜临界氮浓度较低。

关于品种对模型参数影响的研究，张娟娟等［14］发现氮高效型品种的临界氮浓度稀释曲线模型参数值均大于氮低效型品种。而吕茹洁等［10］、刘秋霞等［13］、Yao等［30］的研究发现不同品种间水稻临界氮浓度稀释曲线模型参数无统计差异。张加康等［21］认为基于全株生物量和植株氮浓度构建的临界氮浓度稀释曲线模型可以在一定程度上克服品种及地区差异。尽管本研究构建的塔额盆地甜菜临界氮浓度稀释曲线模型精度较高，但该模型是基于同一生态地点和单一品种构建的，且有关新疆地区甜菜的临界氮浓度稀释曲线模型较少，缺少足够的模型验证，因此，仍需其他品种、生态地区的独立试验数据对其进行检验，以进一步提高模型的普适性。

3.2 甜菜氮营养诊断及适宜施氮量

氮营养指数是植株实际氮浓度与临界氮浓度的比值，不仅可以用于评价氮素营养状况，还能量化作物氮胁迫强度［31-32］。基于氮营养指数确定作物适宜施氮量在玉米［11］、小麦［14］、棉花［33］、烤烟［34］、番茄［35］上已有研究，且基于氮营养指数提出的作物适宜施氮量与通过其他方法确定的合理氮肥用量基本一致。本研究基于临界氮浓度稀释曲线计算的不同施氮量甜菜氮营养指数值结果显示，氮营养指数随施氮量的增加而逐渐增加，但不同生育时期，各氮肥处理的氮营养指数变化存在差异。当施氮量为0、75、150 kg·hm-2时，甜菜全生育期内氮营养指数均低于1；而当施氮量为225、300 kg·hm-2时，植株氮营养指数在块根形成分化期、叶丛快速生长期、收获期均高于1，甜菜苗期、糖分积累期约等于1，块根膨大期低于1，由此认为最佳施肥量在150～225 kg·hm-2之间，这与王娟等［36］提出的塔额盆地覆膜滴灌甜菜优质高产的氮肥推荐施用量（210 kg·hm-2）一致。相对产量与氮营养指数的相关分析表明，当相对产量为1时，苗期、块根形成分化期、叶丛快速生长期、块根膨大期、糖分积累期及收获期的氮营养指数分别为0.978、1.112、1.217、0.948、1.007、1.076，说明块根形成分化期和叶丛快速增长期需要较多的氮肥施用量以获得高产，这与甜菜生长需肥规律一致，以上结果表明，采用基于临界氮浓度稀释曲线模型计算的氮营养指数来评价甜菜氮营养状况是可靠的。

4 结论

本研究构建的甜菜临界氮浓度稀释曲线Nc=3.563DM-0.307的决定系数为0.974、模型稳定性高，可作为新疆塔额盆地区域滴灌覆膜甜菜植株总生物量和氮浓度之间的关系模型，较好地预测甜菜临界氮浓度，评估甜菜不同生育时期的植株氮营养状况。依据氮营养指数构建的相对生物量和相对产量预测模型能准确解释氮素限制和非氮素限制条件下的相对生物量及相关产量变化，尤其是块根膨大期和糖分积累期的关系较为密切和稳定。根据本研究建立的氮营养指数模型，得到该地区最佳施氮量为150～225 kg·hm-2。