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【目的】 开花后穗部器官成为小麦生长中心,保证穗部充足的氮素营养是籽粒产量和蛋白品质形成的基础,精确诊断穗氮营养对预测评价产量和品质具有重要意义。【方法】 选用周麦27和豫麦49-198为材料,在大田条件下设置3个灌溉条件（W0：雨养、W1：拔节期浇水1次、W2：拔节和开花各浇水1次）和5个施氮水平（0（N0）、90 kg·hm-2（N6）、180 kg·hm-2（N12）、270 kg·hm-2（N18）和360 kg·hm-2（N24））,于小麦开花后不同的灌浆时段采集各处理小麦穗器官干物质及氮素含量数据,构建不同灌溉条件下冬小麦穗器官的临界氮稀释（Nc）曲线,并于成熟期测定籽粒产量和蛋白质含量。【结果】 在同一灌溉条件下,随着施氮量的增加,穗部干物质及氮含量均增加;不同灌溉条件下的穗部临界氮浓度与生物量间均符合幂指数关系,不同灌溉条件的模型间存在差异（W0: Nc=2.58 DM-0.242; W1: Nc=2.92 DM-0.24; W2: Nc=3.10 DM-0.231）。氮营养指数（NNI）在不同灌溉条件下均随着施氮量的增加而增加,适宜施氮量因灌溉条件而异,雨养条件为180—270 kg·hm-2,灌溉条件为270 kg·hm-2左右。相对产量（RY）与NNI之间显著相关,具体表现为线性+平台特征,在雨养条件下NNI为1.01时,RY获得最大值;而在灌溉条件下NNI为0.97时,RY获得最大值。籽粒蛋白含量与NNI之间呈显著的线性定量关系,灌溉导致蛋白质含量有所降低。【结论】 确立的穗器官Nc及NNI模型,能够有效指示不同水氮条件下小麦氮素丰缺变化,实时评价产量状况,准确预测蛋白质含量,为小麦生育后期的田间及收储管理提供参考和依据。 相似文献
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白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,精确监测该病害对精确防控及保障国家粮食安全具有重要意义。在小麦孕穗、开花和灌浆期使用地物高光谱仪获取小麦冠层光谱数据,利用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、对数变换(LOG)、倒数变换(1/R)和连续去除法(CR)对原始光谱(OR)进行光谱变换,基于CARS算法和SPA算法相结合对五种变换的光谱数据和原始光谱进行特征波段提取,进而利用偏最小二乘回归(PLSR)、岭回归(RR)和高斯过程回归(GPR)建模方法确立小麦白粉病病情指数(mDI)监测模型。结果表明,一阶导数在Pearson相关性、两波段优化组合以及机器学习方法建模中,综合表现最好,是一种处理病害光谱数据的较好预处理方法。经过光谱数据变换后,再使用CARS-SPA算法可以更有效的提取特征波段,特征波段为411、450、476、543、561、594、624、671、726、780、835和950 nm。在不同机器学习建模方法对比中,高斯过程回归(GPR)模型表现最佳,其次为岭回归(RR)和偏最小二乘法回归(PLSR)。其中,一阶导数结合GPR模型的估算精度最高,建模集和验证集的平均R~2为... 相似文献
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