滴灌棉花葉綠素?zé)晒鈪?shù)與棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型研究

丁怡人，李冬梅，馬露露，哈發(fā)都曼，馬金鑫，高俊峰，呂 新，張 澤

(石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 石河子 832000)

農(nóng)業(yè)綜合效益低的重要原因之一是水、肥、藥投入不能準(zhǔn)確根據(jù)作物實(shí)際需求定量供給，因此，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確獲得作物生長(zhǎng)狀況的信息，并依據(jù)田間實(shí)際狀況進(jìn)行定量管理十分重要[1]。傳統(tǒng)獲取棉花葉面積指數(shù)、葉綠素含量及生物量等生長(zhǎng)指標(biāo)的方法主要是依靠人工測(cè)量和室內(nèi)農(nóng)化分析，存在著費(fèi)時(shí)費(fèi)工、實(shí)時(shí)性差且破壞性大等缺陷，一定程度上限制了棉花關(guān)鍵生育時(shí)期的長(zhǎng)勢(shì)調(diào)控及精準(zhǔn)管理。近年來(lái)農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的快速發(fā)展使作物生長(zhǎng)指標(biāo)的實(shí)時(shí)快速監(jiān)測(cè)成為可能。

葉綠素?zé)晒庑盘?hào)來(lái)源于植物內(nèi)部，葉片的葉綠素?zé)晒饪梢苑从持参飪?nèi)在生理特性，且熒光技術(shù)具有測(cè)定快速、簡(jiǎn)便、無(wú)損傷等特點(diǎn)，可作為測(cè)定作物葉片光合能力的探針[2]，已作為主動(dòng)式遙感技術(shù)應(yīng)用于植物健康和生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)。近年來(lái)，葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)在作物育種栽培[3-4]、作物環(huán)境脅迫[5-6]、作物生理生態(tài)[7-8]等方面得到了不同程度的應(yīng)用，又可用來(lái)對(duì)作物氮素狀況、產(chǎn)量狀況等[9-10]進(jìn)行監(jiān)測(cè)，在多方面顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。Schachtl等[11]利用激光誘導(dǎo)小麥冠層葉綠素?zé)晒鈪?shù)的方法監(jiān)測(cè)了植株的生物量。孫揚(yáng)等[12]研究了膜下滴灌條件下不同施肥處理對(duì)玉米葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響，得出葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm隨施氮量的增加而上升的結(jié)論。陳兵等[13]研究了病害脅迫對(duì)棉花葉綠素?zé)晒鈪?shù)的影響，結(jié)果表明，棉花病葉葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv、Fm、Fv/Fm、Fv/F0等與正常葉相比均減小,而F0增加。Lu等[14]研究了小麥葉片的葉綠素?zé)晒鈪?shù)隨著小麥旗葉衰老及葉綠素含量的下降而變化的趨勢(shì)。喬建磊等[15]建立了馬鈴薯光合色素含量與葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)參數(shù)之間的三元線性回歸模型。李霞等[16]通過(guò)水稻盆栽試驗(yàn)表明，葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/Fm與水稻產(chǎn)量的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平。在作物生長(zhǎng)諸多條件得到滿足時(shí)，作物的生物產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)量主要取決于作物生長(zhǎng)過(guò)程中光合產(chǎn)物的形成和積累量，而光合產(chǎn)物積累量又由光合作用的光能轉(zhuǎn)換效率決定。國(guó)內(nèi)外葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)的研究中，利用熒光參數(shù)建立估算模型來(lái)反演作物的生長(zhǎng)指標(biāo)已經(jīng)得到一定認(rèn)可，模型的精準(zhǔn)度也在逐步提高[17]。但就大田作物而言，前人的研究大部分集中在小麥[18-19]、水稻[16，20]、玉米[8，21]等，而對(duì)滴灌棉花葉綠素含量、葉面積指數(shù)及植株生物量等生長(zhǎng)指標(biāo)的反演研究較少。因此，構(gòu)建基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型對(duì)干旱區(qū)棉花的精準(zhǔn)管理具有一定的指導(dǎo)意義。

本研究在滴灌條件下開展，以新陸早58號(hào)為研究對(duì)象，通過(guò)分析頂二葉熒光參數(shù)的變化特征，篩選出與棉花生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)性較好的熒光參數(shù)，進(jìn)而構(gòu)建基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型，為快速、無(wú)損估測(cè)棉花生長(zhǎng)狀態(tài)提供新方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)在新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第八師石河子總場(chǎng)進(jìn)行，該地位于中緯度區(qū)，氣候類型為溫帶大陸性氣候，日照充沛，年日照時(shí)間達(dá)2 721～2 818 h，年平均氣溫為5℃，≥10℃有效積溫為3 570℃～3 729℃，無(wú)霜期為168～171 d，年降雨量為125.0～207.7 mm。試驗(yàn)區(qū)土壤為壤土，田間持水量為30.6 g·kg-1，土壤容重為1.53 g·kg-1，土壤有機(jī)質(zhì)含量為22.13 g·kg-1，堿解氮51.8 mg·kg-1。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)于2018年4—10月進(jìn)行，供試棉花品種為新陸早58號(hào)，采用膜下滴灌種植，栽培模式為“1膜3管6行”，膜寬2.05 m，株行距配置為10 cm×66 cm，種植密度為21萬(wàn)株·hm-2。試驗(yàn)設(shè)置0(N0)、120(N1)、240(N2)、360(N3) kg·hm-24個(gè)施氮量處理，其中N0為對(duì)照處理。試驗(yàn)采用單因素完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，重復(fù)3次，共計(jì)12個(gè)小區(qū)，每個(gè)小區(qū)面積25 m2，各小區(qū)間設(shè)隔離帶。施肥方式為滴灌隨水施肥，氮肥的30%作為基肥在播種前施入土壤，其余70%分6次追肥(表1)。灌水量為當(dāng)?shù)氐喂嗝尢镆话愎喔攘浚渌镩g管理均按當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)栽培要求進(jìn)行。試驗(yàn)于2018年4月22日覆膜播種，4月30日出苗(全田出苗率為50%)，9月30日收獲。

表1 2018年施氮日期及施氮比例

1.3 測(cè)定內(nèi)容及方法

1.3.1 葉綠素?zé)晒鈪?shù)的測(cè)定 采用便攜式脈沖調(diào)制式葉綠素?zé)晒鈨xPAM-2100測(cè)定不同施氮處理下不同生育時(shí)期棉花頂二葉的光下最小熒光(F0′)、光下最大熒光(Fm′)、光下可變熒光(Fv′)、穩(wěn)態(tài)熒光(Fs)、初始熒光 (F0)、最大熒光(Fm)、可變熒光(Fv)，并計(jì)算PSII光化學(xué)量子產(chǎn)量(Yield)，Yield=(Fm′-Fs)/Fm′。在棉花開花到吐絮期間，每隔10 d測(cè)試一次葉綠素?zé)晒鈪?shù)，采樣時(shí)間分別為出苗后70 d(初花期)、80 d(盛花期)、100 d(盛鈴前期)、110 d(盛鈴期)、115 d(盛鈴后期)、120 d(吐絮期)。測(cè)定部位為棉花主莖上部第二片完全展開葉，即頂二葉。各氮素處理隨機(jī)選取長(zhǎng)勢(shì)均勻的棉花植株3株，重復(fù)測(cè)定3次，取其平均值。選擇晴朗無(wú)云或少云的天氣，測(cè)定光適應(yīng)下熒光參數(shù)F0′、Fm′、Fs，測(cè)試時(shí)間為北京時(shí)間12∶00—16∶00，并于當(dāng)天夜晚22∶30—24∶00期間植株充分暗適應(yīng)至少20 min后測(cè)定暗適應(yīng)下熒光參數(shù)F0、Fm、Fv。

1.3.2 葉綠素含量的測(cè)定 待熒光參數(shù)測(cè)定完成后，將測(cè)定熒光參數(shù)的植株破壞性采樣，每個(gè)樣本采集植株主莖上部第二片完全展開葉，用保鮮袋迅速封存冷藏帶回實(shí)驗(yàn)室，采用紫外分光光度計(jì)法測(cè)定葉綠素含量。測(cè)定時(shí)從葉片正中部取主葉脈兩邊對(duì)稱部位0.10～0.14 g，剪碎放入具塞刻度試管中,葉片加丙酮、乙醇和水(體積比4.5∶4.5∶1)的混合液浸提，于室溫下遮光靜置至樣品完全發(fā)白后,用721型紫外分光光度計(jì)測(cè)吸光值，然后計(jì)算葉片葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、類胡蘿卜素含量。計(jì)算公式為：

式中,Ca、Cb、Ct分別是葉片葉綠素a、葉綠素b含量、總?cè)~綠素含量(mg·g-1)；E663、E645分別為葉綠素浸提液在紫外分光光度計(jì)663 nm、645 nm處吸光度值。

1.3.3 葉面積指數(shù)和地上部生物量的測(cè)定 測(cè)定完葉綠素?zé)晒鈪?shù)后，同步測(cè)定群體葉面積指數(shù)和地上部生物量。將單株棉花的所有葉片從基部剪下,采用LI-3100C臺(tái)式葉面積儀(LI-COR公司，美國(guó))測(cè)定單株葉面積(LA)，然后計(jì)算葉面積指數(shù)(LAI)。同時(shí)將采集的植株樣品按莖、葉、蕾、鈴分解,分別裝入信封中，帶回實(shí)驗(yàn)室后放入烘箱內(nèi)于105℃下殺青，然后調(diào)至80℃烘干至恒重，稱量干重(g)。

1.4 數(shù)據(jù)分析與利用

使用Microsoft Excel 2013對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，采用SPSS 17.0對(duì)葉綠素?zé)晒鈪?shù)、葉綠素含量、植株群體葉面積指數(shù)及地上部生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用Duncan法進(jìn)行樣本間差異顯著性分析，再對(duì)葉綠素?zé)晒鈪?shù)與各生長(zhǎng)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)回歸分析,進(jìn)一步通過(guò)Sigma Plot 12.5和Microsoft Excel 2013作圖，將熒光參數(shù)作為自變量(x),各生長(zhǎng)指標(biāo)作為因變量(y)，利用72組樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型，根據(jù)反演對(duì)象的不同,選用適當(dāng)?shù)幕貧w模型。研究中采用的回歸模型主要有：

單變量線性模型：y=a+bx

單變量對(duì)數(shù)模型：y=a+b×lnx

單變量指數(shù)模型：y=a×ebx

單變量?jī)绾瘮?shù)模型：y=a×xb

利用24組檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行擬分析,用擬合方程決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)驗(yàn)證。

式中,xi為模擬值；yi為實(shí)際值；n為可供驗(yàn)證的樣本數(shù)量。

2 結(jié)果與分析

2.1 棉花葉片熒光參數(shù)變化規(guī)律

經(jīng)過(guò)暗適應(yīng)的棉花葉片，其可變熒光(Fv)與最大熒光(Fm)的比值(Fv/Fm)可反映光系統(tǒng)II (PSII)的原始光能轉(zhuǎn)化效率；可變熒光(Fv)與初始熒光(F0)的比值(Fv/F0)可反映光系統(tǒng)II(PSII)的潛在活性[22]。由圖1可以看出，棉花頂二葉熒光參數(shù)Fv/F0、Fv/Fm隨生育進(jìn)程的變化表現(xiàn)為出苗后70 d至80 d內(nèi)迅速降低,Fv/F0降幅在18.24%～24.28%之間，之后緩慢下降，其中在出苗后80 d至115 d降幅最小。結(jié)果表明，施氮一定程度上能增加頂二葉的Fv/F0、Fv/Fm，其中N2處理的植株頂二葉Fv/F0、Fv/Fm最大，表明適量施氮有利于提高棉花頂二葉PSII潛在活性和PSII光化學(xué)效率，從而促進(jìn)棉花葉片光能的轉(zhuǎn)化利用，但不同施氮處理間差異未達(dá)到顯著水平。總體來(lái)看，不同施氮處理的棉花頂二葉熒光參數(shù)Fv/F0、Fv/Fm表現(xiàn)出基本一致的變化規(guī)律。

圖1 不同施氮水平下棉花頂二葉葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/F0、Fv/Fm隨生育進(jìn)程的動(dòng)態(tài)變化

初始熒光(F0)與葉片葉綠素濃度有關(guān)；最大熒光(Fm)可反映通過(guò)光系統(tǒng)II(PSII)的電子傳遞情況[23]。由圖2可知，棉花頂二葉的F0、Fm均隨生育進(jìn)程的進(jìn)行而逐漸降低，F(xiàn)m在生育前期下降較快，生育后期下降緩慢，各施氮處理之間F0、Fm差異不顯著。這表明施氮對(duì)棉花頂二葉的熒光參數(shù)Fm、F0影響不大。

圖2 不同施氮水平下棉花頂二葉葉綠素?zé)晒鈪?shù)F0、Fm隨生育進(jìn)程的動(dòng)態(tài)變化

圖3為棉花頂二葉PSII總的光化學(xué)量子產(chǎn)量(Yield)隨生育進(jìn)程變化的結(jié)果，由圖3可知，棉花頂二葉Yield值隨著棉花葉片的衰老逐漸下降，各施氮量之間Yield值的差異不明顯。由此表明，施氮量對(duì)棉花頂二葉的Yield值沒(méi)有顯著影響。

圖3 不同施氮水平下棉花頂二葉光化學(xué)量子產(chǎn)量(Yield)隨生育進(jìn)程的動(dòng)態(tài)變化

2.2 滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)變化規(guī)律

2.2.1 葉綠素含量變化 由圖4可以看出，棉花頂二葉葉綠素a含量隨生育進(jìn)程推進(jìn)總體表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，N1、N2、N3處理下棉花葉片在出苗后70～115 d下降不明顯，在115～120 d下降明顯，N0～N3在115～120 d的降幅分別為7.17%、17.80%、18.71%、24.04%。不同施氮處理之間葉綠素a含量差異明顯，具體表現(xiàn)為N2最高，N3其次，N0最低，其中N0與N1差異不顯著，與N2、N3差異顯著。葉綠素b含量也隨生育進(jìn)程的推進(jìn)逐漸下降，且不同施氮處理的表現(xiàn)有差異，表現(xiàn)為N2>N3>N1>N0，除出苗后120 d外，其他時(shí)期N2和N3處理間葉綠素b含量差異不顯著，N2與N0、N1處理差異顯著，說(shuō)明施氮有助于提高棉花頂二葉葉綠素含量。

注：圖中不同字母表示同一天內(nèi)處理間差異達(dá)到顯著性水平(P<0.05)，下同。Note: Different letters in the figure indicate that the difference between treatments within the same day reach significant level (P<0.05). The same below.

棉花葉片葉綠素a+b含量可以反映植株氮素狀況。由圖5可知，不同施氮處理下頂二葉葉綠素a+b含量隨著生育進(jìn)程的推進(jìn)表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，出苗后115～120 d下降明顯，降幅在10.39%～22.87%之間。葉綠素a+b含量在不同生育期隨施氮量的增加呈現(xiàn)先升高再下降的趨勢(shì)(N2>N3>N1>N0)，且N2與其他施氮處理間有顯著差異，表明合理施氮有助于提高葉片葉綠素含量，促進(jìn)光合作用，而過(guò)量施氮不利于葉綠素的合成，導(dǎo)致葉片的光合作用受到一定程度的抑制。在出苗后70～80 d棉花頂二葉類胡蘿卜素含量下降不大，且降幅隨施氮量的增加而減小，表明增加施氮量有利于延緩葉綠素的降解；出苗后80～120 d類胡蘿卜素含量逐漸下降，說(shuō)明葉綠素不斷降解，葉片逐漸衰老。不同施氮處理之間類胡蘿卜素含量存在差異，表現(xiàn)為N2最高，在0.51～0.82 mg·g-1之間，其次是N3處理，N0處理含量最低，在0.38～0.75 mg·g-1之間，除出苗后100 d外，其他時(shí)期N2處理與其他處理有顯著性差異，這一規(guī)律與葉綠素含量的變化規(guī)律大致相同。

圖5 不同施氮處理下棉花頂二葉葉綠素a+b含量、類胡蘿卜素含量變化

2.2.2 地上部生物量、葉面積指數(shù)變化 由圖6可以看出，各處理棉花地上部生物量隨生育進(jìn)程的推進(jìn)總體表現(xiàn)為上升趨勢(shì)。出苗后110～115 d增幅較大，在26.43%～37.41%之間，而120 d較115 d稍有下降或增量較小；出苗后80～120 d，不同氮素處理下棉花地上部生物量均差異顯著。N2處理下生物量最大，N3其次，N0最?。蝗后w葉面積指數(shù)總體呈現(xiàn)出先增加后下降的趨勢(shì)，在出苗后110 d葉面積指數(shù)最大，在2 017.07～3 047.48 m2·hm-2之間，不同氮素水平之間的群體葉面積指數(shù)有差異，N2處理的葉面積指數(shù)最大，且與其他氮素處理的差異顯著，N1與N3處理間差異不顯著，N0處理的值最小。

圖6 不同施氮處理下棉花頂二葉地上部生物量、葉面積指數(shù)變化

2.3 基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型構(gòu)建

2.3.1 葉面積指數(shù)反演 將棉花群體葉面積指數(shù)分別與頂二葉不同熒光參數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)棉花群體葉面積指數(shù)與熒光參數(shù)F0、Fm、Fv、Fs、F0′、Fm′之間呈良好的相關(guān)關(guān)系，如表2所示，相關(guān)系數(shù)均在0.84以上，而與Fv/Fm、Fv/F0的相關(guān)性較差。以葉綠素?zé)晒鈪?shù)F0、Fm、F0′、Fm′為自變量(x)，植株群體葉面積指數(shù)為因變量(y)，構(gòu)建基于熒光參數(shù)的葉面積指數(shù)反演模型，并進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示，模型的決定系數(shù)(R2)在0.739～0.817之間，表明F0、Fm、F0′、Fm′反演葉面積指數(shù)的模型相對(duì)較好。

表2 葉面積指數(shù)與熒光參數(shù)的反演模型

2.3.2 葉綠素含量反演 對(duì)頂二葉葉綠素含量和不同熒光參數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析(表3)，發(fā)現(xiàn)頂二葉熒光參數(shù)與葉片葉綠素(葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、類胡蘿卜素)含量相關(guān)系數(shù)大多達(dá)到了極顯著水平，表明頂二葉熒光參數(shù)與葉片葉綠素含量之間存在密切的相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，與葉片葉綠素a、葉綠素a+b、類胡蘿卜素含量相關(guān)性均較好的熒光參數(shù)有Fv/Fm、Fv′/Fm′，相關(guān)系數(shù)在0.710～0.877之間，模型的決定系數(shù)均在0.5以上。

表3 葉綠素含量與熒光參數(shù)的反演模型

2.3.3 植株地上部生物量反演 由表4可知，植株地上部生物量與頂二葉不同熒光參數(shù)之間均有一定的相關(guān)關(guān)系，其中與F0、Fm、Fv、Fs、F0′、Fm′、Fv′的相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)在0.8以上，與F0的相關(guān)系數(shù)最高，達(dá)0.899。將優(yōu)選的熒光參數(shù)與植株地上部生物量構(gòu)建線性回歸模型，如表4所示，與F0、Fm、Fs、F0′、Fm′擬合模型的決定系數(shù)在0.846～0.907之間，說(shuō)明篩選出的參與模型構(gòu)建的各熒光參數(shù)均顯著包含可估測(cè)植株地上部生物量的信息。

表4 植株地上部生物量與熒光參數(shù)的反演模型

2.3.4 生長(zhǎng)指標(biāo)最優(yōu)反演模型 基于上述研究，從中挑選出精度較好的反演模型作圖，形成基于葉綠素?zé)晒獾牡喂嗝藁ㄉL(zhǎng)指標(biāo)反演模型的最優(yōu)表(表5)。其中，葉綠素a含量與熒光參數(shù)Fv′/Fm′的模型(y=0.7104lnx+2.0588)精度最好(R2=0.681)，葉綠素a+b含量與Fv′/Fm′的模型(y=0.9915e1.4231x)精度最好(R2=0.676)，類胡蘿卜素含量與Fv′的模型(y=0.1973lnx-0.3552)精度最好(R2=0.823)，植株群體葉面積指數(shù)與F0′的模型(y=4007.9e-0.002x)精度最好(R2=0.817)，地上部生物量與Fm的模型(y=186.17e-0.001x)精度最好(R2=0.907)。

表5 植株生長(zhǎng)指標(biāo)與熒光參數(shù)的最優(yōu)反演模型

2.4 生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型的精度檢驗(yàn)

從上述模型中挑選出相關(guān)性較好的模型進(jìn)行驗(yàn)證(圖7)，利用24組檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)集對(duì)以上不同生長(zhǎng)指標(biāo)建立的反演模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值分析擬合，通過(guò)擬合方程的決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明，優(yōu)選出的模型表現(xiàn)出良好的擬合度，其中地上部生物量與Fm構(gòu)建的模型驗(yàn)證結(jié)果較好，R2和RMSE分別為0.900和1.428，F(xiàn)0反演群體葉面積指數(shù)的擬合方程的R2和RMSE分別為0.894和0.021，葉綠素a、葉綠素a+b含量與Fv′/Fm′的驗(yàn)證結(jié)果較好，R2分別為0.711、0.873，RMSE分別為0.100、0.209，類胡蘿卜素與Fv構(gòu)建的模型的RMSE較小，為0.042，R2為0.762。綜上所述，構(gòu)建基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型具有一定的可行性，可根據(jù)采集棉花葉片的不同熒光參數(shù)擇優(yōu)選取模型。

圖7 生長(zhǎng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值擬合結(jié)果

3 討 論

本研究通過(guò)不同氮素水平的大田試驗(yàn)觀測(cè)，分析了不同施氮水平對(duì)棉花頂二葉熒光參數(shù)和葉綠素含量的影響，揭示了棉花頂二葉的不同熒光參數(shù)與葉片葉綠素含量、植株群體葉面積指數(shù)及地上部生物量的相關(guān)關(guān)系，篩選出與棉花各生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)性較好的熒光參數(shù)，構(gòu)建出基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型，對(duì)實(shí)現(xiàn)干旱區(qū)滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)快速、動(dòng)態(tài)的檢測(cè)具有一定參考價(jià)值。

近年來(lái),葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)在監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)發(fā)育方面得到了廣泛的應(yīng)用[24-26]。本研究通過(guò)分析棉花葉片不同生長(zhǎng)指標(biāo)與葉綠素?zé)晒鈪?shù)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)植株地上部生物量與Fm的模型(y=186.17e-0.001x)決定系數(shù)(R2)達(dá)0.907，類胡蘿卜素與Fv′的相關(guān)性較好，反演模型(y=0.1973lnx-0.3552)的決定系數(shù)(R2)為0.823，模型的檢驗(yàn)中Fm與地上部生物量的反演模型的精度較好，R2為0.900。但本研究建立的模型與馬吉峰[27]建立的麥稻葉片色素含量與熒光參數(shù)Fs、Fm、Fv/F0的線性回歸模型有差異，這可能是由于試驗(yàn)作物的不同而造成的，但總體說(shuō)明對(duì)于不同試驗(yàn)對(duì)象葉綠素?zé)晒鈪?shù)與葉綠素含量之間均存在相關(guān)關(guān)系。本研究建立了基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型，檢驗(yàn)了各模型的預(yù)測(cè)精度，驗(yàn)證結(jié)果較好，說(shuō)明利用葉綠素?zé)晒鈪?shù)監(jiān)測(cè)棉花生長(zhǎng)指標(biāo)具有可行性。

研究表明，合理施氮能夠提高棉花頂二葉熒光參數(shù)(F0、Fm、Fv、Fv/F0、Fv/Fm)，在0～240 kg·hm-2氮素水平條件下，熒光參數(shù)隨施氮量的增加而增大，當(dāng)施氮量達(dá)到360 kg·hm-2時(shí)，F(xiàn)0、Fm等熒光參數(shù)有所下降，說(shuō)明合理施氮能夠提高棉花葉片PSII潛在活性和PSII光化學(xué)效率，促進(jìn)葉片光能的轉(zhuǎn)化利用，過(guò)量施氮將抑制棉花植株的光系統(tǒng)活性，這一結(jié)論與魯珊等[4]研究得出的葉綠素?zé)晒鈪?shù)值僅在一定范圍內(nèi)隨施氮量的增加而增大，而不與施氮量呈正比關(guān)系的結(jié)論相符。研究還發(fā)現(xiàn)適量施氮能夠提高葉片葉綠素(葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、類胡蘿卜素)含量，在240 kg·hm-2施氮水平內(nèi)葉綠素含量隨施氮量的增加而增加，這與李娟等[28]研究發(fā)現(xiàn)的五指毛桃葉片SPAD值隨施氮量的增加而增加的結(jié)論相符；與王建林[29]研究結(jié)果，即隨著氮肥用量的增加冬小麥和夏玉米葉片葉綠素含量均增大也基本一致。本研究還揭示了葉綠素含量隨生育進(jìn)程的變化總體表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，隨著生育進(jìn)程的推進(jìn)葉片逐漸枯萎，養(yǎng)分降低，葉綠素含量下降，這一結(jié)論與趙曉雁等[30]研究的棉花葉片SPAD值隨著葉齡的增加而減小的結(jié)論一致,與彭小峰等[31]研究得出的棉花葉片葉綠素含量苗期較高、中后期逐漸下降的結(jié)論也相符。

葉綠素?zé)晒鈪?shù)的測(cè)定易受測(cè)定環(huán)境的影響，且本次研究利用的數(shù)據(jù)僅涉及同一試驗(yàn)地點(diǎn)、同一品種及4個(gè)氮素水平。因此，下一步研究中還需要結(jié)合不同地區(qū)、不同品種及多個(gè)氮素水平進(jìn)行試驗(yàn)，完善模型，提高模型的可靠性和廣泛適用性。

4 結(jié) 論

1)棉花頂二葉葉綠素?zé)晒鈪?shù)Fv/F0、Fv/Fm、F0、Fm及葉綠素含量均隨生育進(jìn)程的推進(jìn)逐漸下降,適量施氮有利于PSII潛在活性和PSII光化學(xué)效率的提高，促進(jìn)葉片轉(zhuǎn)化利用光能,有助于合成葉綠素,促進(jìn)葉片光合作用。

2)構(gòu)建并驗(yàn)證了基于葉綠素?zé)晒鈪?shù)的滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)反演模型。結(jié)果表明，頂二葉葉綠素含量與Fv′/Fm′呈良好的線性關(guān)系；植株群體葉面積指數(shù)與熒光參數(shù)F0、Fm、Fv、F0′、Fv′/Fm′建立的模型決定系數(shù)均較高；熒光參數(shù)F0、Fm、Fv、F0′、Fm′與植株地上部生物量反演模型的決定系數(shù)均在0.85以上，通過(guò)對(duì)模型的檢驗(yàn)得出，葉綠素a+b含量與Fv′/Fm′、群體葉面積指數(shù)與F0、地上部分生物量與Fm的反演模型決定系數(shù)在0.89左右，反演效果較好。因此，葉綠素?zé)晒鈪?shù)反演滴灌棉花生長(zhǎng)指標(biāo)具有一定的可行性。