新疆早熟棉花不同水分下臨界氮稀釋曲線的構(gòu)建與驗(yàn)證

摘要： 【目的】基于臨界氮濃度（Nc），構(gòu)建不同水分條件下早熟棉花氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI）、氮吸收量（Nupt） 和累積氮虧缺量（Nand） 模型，為棉花氮素營(yíng)養(yǎng)診斷提供快捷準(zhǔn)確的方法，以提高水肥利用效率?！痉椒ā刻镩g試驗(yàn)于2021 和2022 年在新疆石河子市進(jìn)行，供試棉花品種為當(dāng)?shù)刂髟栽缡炱贩N‘新石K-18’。試驗(yàn)采用完全區(qū)組設(shè)計(jì)，設(shè)置4 個(gè)灌溉水量（W）：中度虧缺（W1，3000 m3/hm2）、輕度虧缺（W2，3750 m3/hm2）、正常水分（W3，4500 m3/hm2）、水分盈余（W4，5250 m3/hm2）； 5 個(gè)氮素（N） 水平：0、225、262.5、300 、337.5 kg/hm2，記為N0、N1、N2、N3 和N4，共20 個(gè)處理。出苗后第60、75、90、105、120 天，取棉株樣品，分為莖、葉和鈴，吐絮后棉鈴又分為鈴殼、棉籽、皮棉，測(cè)定干物質(zhì)量和氮濃度。在吐絮期調(diào)查棉花株數(shù)、單株結(jié)鈴數(shù)、單鈴重，以及皮棉產(chǎn)量和衣分。以植株干重與含氮量構(gòu)建不同水分條件下的臨界氮濃度稀釋曲線（Nc），采用均方根誤差（root mean square error，RMSE） 和標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（n-RMSE） 對(duì)臨界氮濃度稀釋曲線的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證?；贜c，建立棉株氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)、氮吸收量、累積氮虧缺量模型，用于不同水分條件下的棉花氮素最佳用量推薦?！窘Y(jié)果】棉花各生育期地上部干物質(zhì)、棉花產(chǎn)量、氮含量均隨灌水與施氮量的增加而增加，籽棉與皮棉產(chǎn)量均以W3N3 處理最高，分別為5892 與2747 kg/hm2。W1～W4 各水分條件下臨界氮濃度稀釋曲線R2 分別為0.999、0.912、0.952、0.974，RMSE 分別為0.284、0.280、0.243 和0.269，說(shuō)明模型具有較高的精度。基于Nc 的氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)、氮吸收量與累積氮虧缺量模型，對(duì)不同水分條件滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)狀況的診斷結(jié)果均表明N3 （300 kg/hm2） 為最適施氮水平。綜合棉花產(chǎn)量與氮含量，中度水分虧缺條件（W1） 下的最佳施氮量為262.5 kg/hm2，輕度虧缺、正常水分和水分盈余（W2、W3 和W4） 條件下均為300 kg/hm2?！窘Y(jié)論】建立的滴灌棉花臨界氮濃度稀釋曲線和基于該模型建立的氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)、氮吸收量和累積氮虧缺量模型，能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)不同水分條件下滴灌棉花的氮素營(yíng)養(yǎng)狀況，為棉花氮營(yíng)養(yǎng)診斷和高效施氮管理提供支撐。

關(guān)鍵詞： 棉花； 滴灌； 臨界氮濃度稀釋曲線； 氮素診斷

棉花是世界上最重要的天然紡織纖維作物，大約為1 億戶家庭提供經(jīng)濟(jì)收入，其經(jīng)濟(jì)影響力估計(jì)每年約為5000 億美元[1]。目前，中國(guó)是世界上最大的原棉生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)。然而，近年來(lái)棉花產(chǎn)量參差不齊，除品種和氣候變化等因素影響外，作物養(yǎng)分管理不當(dāng)是其中最主要的原因之一。同時(shí)，中國(guó)又是世界上最大的氮肥使用國(guó)，氮肥在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不合理使用也引起了很多環(huán)境問(wèn)題，迫切需要尋找氮肥施用的優(yōu)化方法，以減少氮肥投入并提高利用效率，在可持續(xù)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中保持棉花產(chǎn)量[2]。為此，開發(fā)棉花氮素營(yíng)養(yǎng)狀況診斷工具對(duì)提高氮肥管理水平、提高氮肥利用率、實(shí)現(xiàn)中國(guó)和世界農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)具有極其重要的意義。

氮（N） 是棉花等許多大田作物生長(zhǎng)最常見的限制性養(yǎng)分。目前，有關(guān)棉花氮營(yíng)養(yǎng)診斷和推薦施氮方法有很多，如：土壤礦質(zhì)氮測(cè)定、葉綠素儀速測(cè)定、植株硝酸鹽含量測(cè)定、數(shù)字圖像分析、遙感與光譜分析和臨界氮濃度稀釋模型。其中，基于臨界氮濃度稀釋模型的氮營(yíng)養(yǎng)診斷方法較為簡(jiǎn)單，且結(jié)果較為可靠[3]。同時(shí)，該模型參數(shù)可與遙感NDVI 指數(shù)等相結(jié)合，考慮到數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，在未來(lái)有一定應(yīng)用推廣前景。臨界氮濃度（Nc） 是指植物在一定生長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)獲得最大干物質(zhì)時(shí)對(duì)應(yīng)的最小氮濃度[4]。這一概念基于一個(gè)前提，即氮濃度和干物質(zhì)積累之間通過(guò)稀釋過(guò)程存在異速生長(zhǎng)關(guān)系。臨界氮濃度可用于計(jì)算氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI），即用植物干物質(zhì)中的實(shí)際氮濃度除以臨界氮濃度[5]。前人已經(jīng)以植株干物質(zhì)為基礎(chǔ)建立了一系列作物如辣椒[6]、馬鈴薯[7]、冬小麥[8]、玉米[9]和烤煙[10]的氮臨界稀釋曲線，定義了作物的氮奢侈、充足和虧缺等情況。但這些臨界氮稀釋曲線在基因型、環(huán)境和管理不同組合的物種之間存在差異[11]。此外，氮缺乏還會(huì)改變植物器官間的干物質(zhì)分配，因此稀釋曲線的形狀可能會(huì)因植物器官的不同而不同。

目前，基于作物臨界氮稀釋曲線的氮營(yíng)養(yǎng)診斷方法有多種，如肖蕊[12]和李鑫格等[13]基于臨界氮稀釋曲線構(gòu)建了氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模型，分別用于辣椒和冬小麥的氮營(yíng)養(yǎng)診斷；尹藝璐等[14]與李佳帥等[15]構(gòu)建了基于氮稀釋曲線的氮吸收模型，對(duì)生菜和葡萄氮營(yíng)養(yǎng)診斷也有良好表現(xiàn)；Zhang 等[16]構(gòu)建了以器官為基礎(chǔ)的冬小麥臨界氮濃度稀釋曲線，并建立累積氮虧缺量模型，來(lái)進(jìn)行冬小麥的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷；也有學(xué)者綜合運(yùn)用這幾種模型并探究了不同診斷方法對(duì)南疆滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)診斷的精準(zhǔn)度[17]。研究表明氮營(yíng)養(yǎng)診斷模型的建立對(duì)大田作物的氮營(yíng)養(yǎng)診斷提供了有力依據(jù)。然而，不同區(qū)域的臨界氮濃度稀釋曲線受氣候、品種等諸多因素特別是水分的影響，對(duì)于不同水分條件下該模型的穩(wěn)健性和適用情況仍鮮有研究。Hou 等[18]在南疆棉區(qū)建立了4 種水分條件下（水分虧缺、嚴(yán)重虧缺、正常水分、水分盈余） 的棉花臨界氮濃度稀釋曲線，表明各參數(shù)在不同水分條件下差異較大。水分條件對(duì)氮素吸收和棉株生長(zhǎng)發(fā)育存在較大影響。

作物臨界氮稀釋曲線的應(yīng)用具有一定的地域性，不同地域的氣候條件（光、熱、積溫）、品種（中熟、早熟） 及管理措施等均會(huì)對(duì)臨界氮稀釋曲線造成一定影響。不同水分條件下，棉花的氮肥施用量、運(yùn)籌方式等對(duì)棉花氮素吸收、水氮耦合效率有顯著影響。因此，有必要對(duì)本區(qū)域不同水分條件下滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)診斷模型開展進(jìn)一步研究。本研究建立了本區(qū)域不同水分條件下棉花臨界氮濃度稀釋曲線，并驗(yàn)證該模型的年際穩(wěn)定性及不同水分條件下的穩(wěn)健性。同時(shí)，開展以氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)、氮吸收與累積氮虧缺量為核心的氮營(yíng)養(yǎng)診斷，明確不同水分條件下該模型氮素診斷的可靠性，探究不同水分條件下的最佳施氮量，以期為新疆早熟棉區(qū)滴灌棉花的氮素合理利用提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域概況

田間試驗(yàn)于2021—2022 年在新疆農(nóng)墾科學(xué)院（新疆石河子市，44°18′N，86°03′E） 進(jìn)行。研究區(qū)域?qū)俚湫透珊蛋敫珊荡箨懶詺夂?，降雨稀少、光熱集中、空氣干燥，年均氣?.4℃～7.3℃，年均降雨115 mm、蒸發(fā)量1942 mm 左右。2021 和2022 年棉花生長(zhǎng)季日最高、最低溫度和日降水量如圖1 所示。供試土壤有機(jī)質(zhì)含量11.5 g/kg，全氮0.71 g/kg，速效磷34 mg/kg，速效鉀為212 mg/kg。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

供試棉花品種為‘新石K-18’。采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，設(shè)5 個(gè)氮素水平：N0，0 kg/hm2；N1，225kg/hm2；N2，262.5 kg/hm2；N3，300 kg/hm2；N4，337.5 kg/hm2；4 個(gè)灌水量分別為：中度虧缺W1，3000 m3/hm2、輕度虧缺W2，3750 m3/hm2、正常水分W3，4500 m3/hm2、水分盈余W4，5250 m3/hm2，共計(jì)20 個(gè)處理，具體組合見表1。所有處理均施P2O5 180 kg/hm2、K2O 90 kg/hm2，每個(gè)處理3 次重復(fù)。灌溉和施肥采用膜下滴灌水肥一體化方式，滴灌施肥日期及相應(yīng)的養(yǎng)分、水分用量分配比例見表2。小區(qū)面積100 m2。種植模式為1 膜3 管6 行，膜寬2.05 m，株距10 cm，行距配置10 cm+66 cm，種植密度26.3 萬(wàn)株/hm2，四周設(shè)保護(hù)行。

試驗(yàn)共進(jìn)行兩年，2021 年4 月23 日播種，2022年4 月24 日播種，各小區(qū)栽培技術(shù)措施保持一致，按大田正常標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。2021 年全部數(shù)據(jù)用于模型構(gòu)建，抽取2022 年數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。

1.3 樣品采集與測(cè)定

1.3.1 干物質(zhì)與養(yǎng)分含量測(cè)定

采樣時(shí)間為出苗后第60、75、90、105、120 天。每個(gè)小區(qū)選取具有代表性的棉株5 株，按莖、葉和鈴分為3 類器官（吐絮后棉鈴分為鈴殼、棉籽、皮棉），分樣后105℃ 殺青0.5 h、85℃ 烘干至恒定質(zhì)量，測(cè)定各器官干物質(zhì)量。稱量后的烘干樣品粉碎，全自動(dòng)凱氏定氮儀（BUCHI K-306， BUCHI Labortechnik AG， Switzerland）測(cè)定各器官全氮含量，計(jì)算得出棉株地上部氮濃度。

1.3.2 產(chǎn)量測(cè)定

棉花吐絮期（120 天后）各處理隨機(jī)選取3 個(gè)樣點(diǎn)測(cè)產(chǎn)（1 m×2.28 m），調(diào)查單位面積株數(shù)、單株結(jié)鈴數(shù)；棉鈴直徑≥2 cm 為成鈴、直徑lt;2 cm 為幼鈴、鈴殼裂開≥3 mm 為絮鈴，未裂開及爛鈴不計(jì)；同時(shí)，選取連續(xù)10 株棉花，按上部、中部、下部收取吐絮鈴50 朵，烘干后稱重計(jì)算單鈴重；之后軋出皮棉，繼續(xù)稱重，計(jì)算衣分。

1.4 模型構(gòu)建

1.4.1 滴灌棉花臨界氮濃度稀釋曲線

基于Justes等[19]和薛曉萍等[3]提出的建模方法，分4 步進(jìn)行模型構(gòu)建。

1） 將各水分條件下，不同氮素水平植株地上部干物質(zhì)與氮含量進(jìn)行方差分析，將其分為兩類：有顯著差異的說(shuō)明此時(shí)棉株受氮素水平的限制，為限氮組；無(wú)顯著差異的說(shuō)明此時(shí)棉株不受氮素水平的限制，為非限氮組；

2） 對(duì)于限氮組，將其干物質(zhì)與氮濃度值進(jìn)行線性擬合；

3） 對(duì)于非限氮組，各處理干物質(zhì)平均值作為植株每個(gè)采樣日的最大干物質(zhì)量；

4） 以最大植株干物質(zhì)量為橫坐標(biāo)向X 軸做垂線，其與擬合直線的交點(diǎn)即為臨界氮濃度。

根據(jù)Greenwood 等[4]的定義，臨界氮稀釋曲線應(yīng)為以步驟（3） 中的最大干物質(zhì)量為橫坐標(biāo)，以每個(gè)采樣日相對(duì)應(yīng)的臨界氮濃度值為縱坐標(biāo)擬合而成，臨界氮濃度稀釋曲線為：

Nc = aW-bmax （1）

式中：Nc為臨界氮濃度值 （%），Wmax為地上部最大干物質(zhì)量 （t/hm2），a 和b 為參數(shù)，a 代表當(dāng)?shù)厣喜扛晌镔|(zhì)為1 t/hm2 時(shí)對(duì)應(yīng)的氮濃度值；b 為控制臨界氮稀釋曲線斜率的擬合參數(shù)。

采用均方根誤差（root mean square error，RMSE）和標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（n-RMSE） 對(duì)所得臨界氮濃度稀釋模型進(jìn)行驗(yàn)證，建立實(shí)測(cè)值和模擬值的線性關(guān)系擬合圖來(lái)顯示該模型的可靠程度和擬合度。其中RMSE 值越小，表示模擬值與實(shí)測(cè)值的偏差越小；n-RMSE 小于10％時(shí)，說(shuō)明模型模擬性能極好；n-RMSE 為（10％， 20％），說(shuō)明模型模擬性能較好；n-RMSE 為（20％， 30％），模型模擬性能一般；n-RMSE大于30％，說(shuō)明模擬性能較差。馬露露等[20]、李佳帥等[15]均采用此方法來(lái)對(duì)模型準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

式中，Bi 為實(shí)測(cè)值，F(xiàn)i 為模擬值，n 為樣本數(shù)量。

1.4.2 滴灌棉花氮素吸收模型

滴灌棉花植株氮吸收量（Nupt，kg/hm2） 與地上部最大干物質(zhì)量（Wmax，t/hm2） 之間的關(guān)系為[14]：

Nupt = 10NcWmax （4）

將（1） 式代入（4） 式得到滴灌棉花臨界氮吸收模型，即滴灌棉花氮積累量與地上部干物質(zhì)量之間的異速生長(zhǎng)模型[15]

Nupt = 10aW1-bmax （5）

1.4.3 氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模型

氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（nitrogennutrition index，NNI） 是指作物實(shí)際的氮濃度與臨界氮濃度的比值，能夠用來(lái)更精確地反映滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)情況，Lemaire 等[5]基于臨界氮濃度稀釋模型提出了氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI） 的概念，計(jì)算公式為：

NNI =Ni／Nc（6）

式中，Ni 為滴灌棉花實(shí)測(cè)氮濃度值（%），Nc 為模擬值（%）。當(dāng)NNI=1 時(shí)表示植株體內(nèi)氮營(yíng)養(yǎng)水平處于最適狀態(tài)，NNIgt;1 表示氮營(yíng)養(yǎng)過(guò)剩，NNIlt;1 表示氮營(yíng)養(yǎng)不足。

1.4.4 累計(jì)氮虧缺量模型

由式（4） 可推導(dǎo)出滴灌棉花累積氮虧缺量（Nand） 模型

Nand = Ncand -Niand （7）

式中，Nand 為累積氮虧缺量（kg/hm2）；Ncand 為臨界氮濃度條件下的氮累積量（kg/hm2）；Niand 為棉株實(shí)際氮累積量（kg/hm2）。當(dāng)Nand=0，表示棉株氮營(yíng)養(yǎng)狀況最優(yōu)；Nandgt;0，表示棉株氮累積量不足；Nandlt;0 時(shí)，表示棉株氮累積過(guò)量。

1.5 數(shù)據(jù)分析

采用Excel 2018 進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與分析，用SPSS20.0 進(jìn)行雙因素方差分析和多重比較檢驗(yàn)（LSD， Plt;0.05），用Origin 2022 與Excel 2018 共同繪制圖形。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同水氮組合下滴灌棉花地上部干物質(zhì)量和氮濃度

由表3 可知，灌水與施氮對(duì)滴灌棉花地上部干物質(zhì)量影響顯著，棉花干物質(zhì)隨灌水量的增加顯著增加（Plt;0.05）。在正常水分條件下（W3） 棉花地上部干物質(zhì)量在1.72～21.61 t/hm2；隨灌水減少，W1 和W2 干物質(zhì)量分別降至1.32～17.81 和1.57～19.43t/hm2 ；W4 棉花干物質(zhì)量（2.02～23.27 t/hm2） 有所上升。W2 較W1 干物質(zhì)增加約12.03%，W3 較W2 增加約10.75%，W4 較W3 增加約10.05%。施氮后，棉花N2～N4 干物質(zhì)量顯著高于N0 與N1，而N2、N3 和N4 地上部干物質(zhì)量隨施氮量增加無(wú)顯著提升，適量增加灌水和施氮可使棉株干物質(zhì)顯著增加。

由表4 可知，棉花植株氮濃度受灌水影響最大，隨灌水量增加表現(xiàn)出先升高后降低趨勢(shì)。正常水分條件下，W3 地上部棉株氮濃度最高，為1.45%～3.2%；W2 和W1 棉株氮濃度分別降至1.33%～3.02%、1.3%～2.64%；W4 棉株氮濃度較W3 略低，為1.39%～3.10 %。這說(shuō)明，適當(dāng)增加灌水可提高棉花氮吸收能力，但隨著植株生物量的增大，氮素稀釋作用變得明顯，進(jìn)而導(dǎo)致棉株氮濃度降低。施氮后，棉株地上部氮含量存在顯著差異；N0、N1 顯著低于N2、N3 和N4 水平，而N2、N3 與N4 處理之間差異不顯著，適當(dāng)增加施氮量可顯著增加棉株氮含量。

2.2 不同水氮條件對(duì)滴灌棉花產(chǎn)量及產(chǎn)量構(gòu)成因子的影響

由表5 可知，W1 條件下，籽棉產(chǎn)量在N2 處理達(dá)到最高（3686.6 kg/hm2），再增加施氮量籽棉產(chǎn)量不增反減；W2、W4 條件下，N4 籽棉產(chǎn)量最高，分別為4973.1 和5341.8 kg/hm2，W4 條件下N4 與N3 無(wú)顯著性差異；在W3 條件下，籽棉產(chǎn)量N3 達(dá)到最大（5892.2 kg/hm2），再增加施氮量籽棉產(chǎn)量顯著降低，與皮棉產(chǎn)量變化規(guī)律一致。灌水、施氮量對(duì)棉花單株鈴數(shù)、單鈴重有顯著（Plt;0.05） 或極顯著（Plt;0.01） 影響。其中，不同水分條件下W1 單株鈴數(shù)最低，隨灌水量增加單株鈴數(shù)逐漸增多；不同施氮量下，單株鈴數(shù)、單鈴重在N0 顯著低于N1、N2、N3 與N4；但N1、N2、N3 與N4 間差異不顯著；衣分均無(wú)顯著差異（Plt;0.05），衣分主要與棉花遺傳性狀有關(guān)，對(duì)灌水與施氮不敏感。

2.3 不同水分條件下臨界氮稀釋曲線的構(gòu)建

由臨界氮濃度的確定條件和式（1），將所有水分條件滴灌棉花地上部干物質(zhì)與對(duì)應(yīng)氮濃度進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)棉株氮濃度隨干物質(zhì)增加呈下降趨勢(shì)即存在氮稀釋現(xiàn)象（圖2），二者關(guān)系可表示為 Nc=2.8224 W?0.144，說(shuō)明棉株地上部干物質(zhì)與氮濃度存在冪函數(shù)關(guān)系，但模型模擬效果一般（R2 僅為0.2508），需進(jìn)一步在不同水分條件進(jìn)行下擬合并驗(yàn)證。

在4 個(gè)水分條件下，基于滴灌棉花地上部干物質(zhì)的臨界氮濃度稀釋曲線為W1：Nc=3.294 W?0.234；W2：Nc=3.417 W?0.177；W3：Nc=3.889 W?0.221；W4：Nc=4.027 W?0.237，分別選取最大、最小實(shí)測(cè)值模擬氮濃度稀釋邊界，結(jié)果同樣符合臨界氮濃度稀釋曲線，這與薛曉萍等[21] （南京： Nc=2.858 W?0131；安陽(yáng)：Nc=3.387 W?0131） 和馬露露等[20] （Nc=3.91 W?0.24） 的試驗(yàn)結(jié)果相吻合，且與圖2 相比，各水分條件下分別擬合的臨界氮濃度稀釋曲線精度明顯更高（圖3）。由式（4） 得出臨界氮吸收模型（表6）。

由表6 可知，不同水分條件下滴灌棉花植株臨界、最低和最高氮濃度稀釋曲線參數(shù)a 值差異明顯，表現(xiàn)為Nmaxgt;Ncgt;Nmin，且參數(shù)a 均隨灌水量增加而增加；參數(shù)b 則表現(xiàn)出隨著水分虧缺加重呈先減小后增加的趨勢(shì)。

2.4 模型驗(yàn)證

利用2022 年獨(dú)立數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)于2022 年各采樣日滴灌棉花地上部干物質(zhì)量取5 組重復(fù)數(shù)據(jù)（n=4×20），代入得到基于2021 年模型的模擬值，建立不同水分條件下實(shí)測(cè)值和模擬值相關(guān)關(guān)系圖（圖4）。W1、W2、W3 和W4 水分條件下RMSE 分別為0.284、0.280、0.243 和0.269，n-RMSE 分別為15.13%、12.46%、12.10%、12.13%。綜合RMSE 和n-RMSE值可知，2021 年模型模擬效果較好，說(shuō)明該模型具有較高的精度，可應(yīng)用于不同水分條件下滴灌棉花的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷。

2.5 氮營(yíng)養(yǎng)診斷

2.5.1 不同水分條件下基于氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI） 的氮營(yíng)養(yǎng)診斷

由圖5 可知，不同水分條件下滴灌棉花地上部植株NNI 隨施氮量增加而上升，棉株氮素需求量在后期逐漸增大，W1、W2、W3 和 W4 水平下 NNI 變化區(qū)間分別為 0.76～1.02、0.63～1.03、0.70～1.02 和 0.70～1.03，NNI 隨灌水量變化存在波動(dòng)。W3 水平下的N4 在棉株生育期全程N(yùn)NIgt;1，說(shuō)明N4 條件下滴灌棉花植株氮營(yíng)養(yǎng)過(guò)剩；N3 在出苗后85 天 NNI 大于1，之后維持在NNI=1，表明N3 在生育前期氮營(yíng)養(yǎng)充足，而后期氮素供需達(dá)到平衡；N0、N1 與N2 均表現(xiàn)為NNIlt;1，這表明棉株始終處于氮營(yíng)養(yǎng)不足狀態(tài)，對(duì)干物質(zhì)累積產(chǎn)生抑制。在W1、W2 和W4 下，NNI 值變化規(guī)律與W3 一致，滴灌棉花的植株最適施氮量應(yīng)為N3 水平（300kg/hm2）。

2.5.2 不同水分條件下基于氮吸收量（Nupt） 的氮營(yíng)養(yǎng)診斷

由圖6 可知，不同水分條件下，滴灌棉花植株氮吸收量均隨地上部干物質(zhì)量增加不斷增大，W1 條件下明顯較低，W2、W3 和W4 較高，表明棉株氮吸收量隨灌水量增加而增加。相同水分條件下，N0、N1 和N2 的氮吸收量均低于臨界氮吸收量，施氮不足無(wú)法滿足棉株正常的氮素需求，干物質(zhì)累積放緩，對(duì)植株生長(zhǎng)產(chǎn)生一定抑制作用。臨界氮吸收量曲線（Nupt） 在不同水分條件下均與N3 曲線接近重合，可判斷滴灌棉花最適施氮量為N3 水平，這與基于NNI 模型的診斷結(jié)果一致，Nupt 可用于不同水分條件下滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)狀況的評(píng)價(jià)和診斷。

2.5.3 不同水分條件下基于累積氮虧缺量（Nand） 的氮營(yíng)養(yǎng)診斷

由圖7 可知，不同水氮條件下滴灌棉花Na n d 與NNI 呈相同波動(dòng)狀態(tài)差異。W1 下N0、N1 和N4 水平Nandgt;0，W2、W3 和W4 在N0、N1和N2 下均為Nandgt;0，滴灌棉花此時(shí)處于氮累積量虧缺狀態(tài)，不能滿足其正常生長(zhǎng)所需氮素；W1 下N2水平Nandlt;0，其余均為N4 的Nandlt;0，此時(shí)滴灌棉花氮積累量過(guò)剩。4 種水分條件下N3 的Nand 在各取樣日均近似于Na n d =0，滴灌棉花在施氮300 kg/hm2（N3） 時(shí)氮累積較適宜。這與基于NNI 模型的氮營(yíng)養(yǎng)診斷結(jié)果相一致，表明Nand 可作為不同水分條件下滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)狀況的評(píng)價(jià)和診斷指標(biāo)。

3 討論

3.1 不同水分條件下滴灌棉花臨界氮濃度稀釋曲線特征與比較

水分和氮素是影響作物的兩大因子，共同影響作物的生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量品質(zhì)及氮肥利用效率，尤其是不同生育階段的氮素營(yíng)養(yǎng)狀況[22]。本研究中，不同水分條件下滴灌棉花臨界氮濃度稀釋曲線為W1：Nc=3.294 W?0.234；W2：Nc=3.417 W?0.177；W3：Nc=3.889 W?0.221；W4：Nc=4.027 W?0.237，其中，氮素和水分對(duì)a、b 參數(shù)值影響較大。a 值表示棉株地上部生物量在1 t/hm2 時(shí)所對(duì)應(yīng)的氮濃度值；參數(shù)b 描述的是隨地上部生物量的增加植株氮含量遞減關(guān)系。李佳帥等[15]、楊慧等[23]、趙曉慧等[24]、趙鈺[25]和Hou等[18]分別構(gòu)建了不同水分條件下基于葡萄、番茄、冬小麥地上部干物質(zhì)、冬小麥穗器官的臨界氮濃度稀釋曲線，其模型參數(shù)a 均為隨灌水量的增加而增大，b 值則為先減小后增大。本研究中，參數(shù)a 表現(xiàn)為隨灌水量增加而增加，這是由于水分虧缺（W1、W2） 會(huì)抑制棉株生長(zhǎng)，導(dǎo)致棉花氮素吸收能力降低；而水分正常（W3） 和水分盈余（W4），棉花生長(zhǎng)狀態(tài)正常、氮素吸收能力增強(qiáng)，進(jìn)而提高了棉花臨界氮濃度，棉花“以水促肥”的水肥耦合效應(yīng)明顯。同時(shí)，參數(shù)b 值隨灌水量增加先減少后增加，其原因可能是W1 條件下已為棉花正常生長(zhǎng)水分下限，持續(xù)水分虧缺對(duì)棉花氮素吸收能力造成不可逆?zhèn)?，生育后期（即出苗?0、105、120 天） 棉株氮濃度始終較低（表4），導(dǎo)致棉株氮濃度遞減速率較快；而W4 下參數(shù)b 值較大，與水分盈余下棉株生長(zhǎng)發(fā)育旺盛、干物質(zhì)積累過(guò)快、氮素吸收速率與干物質(zhì)積累并不成正比有關(guān)，氮素稀釋效應(yīng)會(huì)更加明顯，這可能是導(dǎo)致本研究中b 值隨灌水量增加先下降后增加的重要原因。

與前人在全國(guó)各棉區(qū)建立的正常水分條件下棉花臨界氮稀釋曲線：如薛曉萍等[21]黃淮棉區(qū)、長(zhǎng)江中下游棉區(qū)（南京：Nc=2.858 W?0131；安陽(yáng)：Nc=3.387W?0131） 和Hou 等[18]、馬露露等[20]南疆、北疆棉區(qū)（南疆：Nc= 2.9795 W?0.3287；北疆：Nc=3.91 W?0.24） 相比，參數(shù)a、b 明顯大于薛曉萍等[21]在黃淮與長(zhǎng)江中下游棉區(qū)建立的臨界氮稀釋曲線，這是由于長(zhǎng)江中下游棉區(qū)與黃淮棉區(qū)種植密度較低，而新疆棉區(qū)種植密度普遍為17500 株/hm2 有關(guān)。同時(shí)，不同水分條件下參數(shù)a （ W 1：3 . 2 9 4、W 2：3 . 4 1 7、W 3：3.889、W4：4.027） 明顯高于Hou 等[18]模型中的參數(shù)a （W1：2.7423、W2：2.8719、W3：2.9795、W4：3.0077），可能是由于南疆土壤鹽漬化現(xiàn)象較為嚴(yán)重，對(duì)棉花氮素吸收與干物質(zhì)積累有一定影響，在種植密度大致相同的情況下，北疆滴灌棉花臨界氮濃度值會(huì)更高。同時(shí)，在不同水分條件下建立臨界氮稀釋曲線更有助于模型通用性的完善。

3.2 基于NNI、Nupt 與Nand 的不同水分滴灌棉花氮營(yíng)養(yǎng)診斷可行性

NNI、Nupt 與Nand 是衡量作物氮營(yíng)養(yǎng)狀況的重要指標(biāo)，可實(shí)時(shí)診斷滴灌棉花營(yíng)養(yǎng)狀況，量化滴灌棉花氮缺乏和奢侈時(shí)的消耗強(qiáng)度或其受氮素制約的程度[20]。氮吸收量（Nupt） 模型可由臨界氮濃度稀釋曲線推導(dǎo)出，累積氮虧缺量模型（Nand） 又可由氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模型推導(dǎo)出。目前，已有學(xué)者基于NNI、Nu p t 或Nand 進(jìn)行了油菜[26]、玉米[27]、小麥[28]、馬鈴薯[7]、包心菜[29]等作物氮營(yíng)養(yǎng)狀況診斷的報(bào)道，證明了氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)等一系列模型對(duì)于作物氮營(yíng)養(yǎng)診斷的準(zhǔn)確性，但前人研究大多僅限于單一利用氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模型、氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)與氮吸收量或累積氮虧缺量模型之一來(lái)對(duì)作物氮營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)行診斷，診斷方法存在一定的單一性和局限性，本研究對(duì)不同水氮條件下滴灌棉花NNI、Nupt 與Nand 進(jìn)行綜合分析，發(fā)現(xiàn)不同水分條件下NNI 呈現(xiàn)隨灌水量增加而降低的趨勢(shì)，相同水分條件下隨施氮量增加而增大，同時(shí)隨生育期推進(jìn)而不斷減小；Nupt 為隨著灌水量和施氮量的增加均呈增加趨勢(shì)；Nand 則為隨灌水量增加而增加，隨施氮量增加而降低，隨生育進(jìn)程推進(jìn)逐漸增大，這與王新等[17]的結(jié)論一致。

本研究還表明，不同水分條件下基于地上部干物質(zhì)的NNI 結(jié)果，均為N3 水平為最適氮濃度，且氮吸收值接近于臨界氮吸收值，累積氮虧缺量也與0 極為接近，可初步認(rèn)為，滴灌棉花最適施氮量為300 kg/hm2。但當(dāng)?shù)赝度脒^(guò)量導(dǎo)致高于臨界氮吸收量時(shí)，棉花地上部干物質(zhì)積累降低，抑制棉花氮吸收與利用。本研究利用臨界氮濃度結(jié)合氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模型、氮素吸收模型和累積氮虧缺量模型，對(duì)滴灌棉花適宜施氮量進(jìn)行具有明確生物學(xué)意義的精確分析，計(jì)算方法簡(jiǎn)易，模型參數(shù)獲取方便，在滴灌棉花全生育期都可對(duì)植株氮素營(yíng)養(yǎng)狀況進(jìn)行診斷，故對(duì)滴灌棉花適宜施氮量的估計(jì)值較其他方法更為準(zhǔn)確。由此可見，本研究基于臨界氮稀釋曲線推導(dǎo)的NNI、Nupt 與Nand 來(lái)評(píng)價(jià)棉花氮營(yíng)養(yǎng)狀況是可靠的。

4 結(jié)論

1） 不同水分狀況下，基于地上部干物質(zhì)和含氮量建立的棉花臨界氮濃度稀釋曲線為：Nc=3.294W?0.234 （水分中度虧缺），Nc= 3.417 W?0.177 （水分輕度虧缺），Nc= 3.889 W?0.221 （正常水分） 和Nc= 4.027 W?0.237（水分盈余），模型R2 值分別為0.999、0.912、0.952、0.974，RMSE 分別為0.284、0.280、0.243 和0.269，均具有較好的預(yù)測(cè)精度。

2） 基于臨界氮濃度稀釋曲線建立的氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)、氮素吸收量和累積氮素虧損量模型計(jì)算的棉花植株氮營(yíng)養(yǎng)水平，在4 個(gè)水分條件下均在施氮300 kg/hm2 時(shí)處于最適狀態(tài)，綜合產(chǎn)量與氮營(yíng)養(yǎng)水平診斷結(jié)果，棉株在中度水分虧缺條件下的最佳施氮量為262.5 kg/hm2，在輕度虧缺、正常和盈余條件為N3 水平（300 kg/hm2）。

參 考 文 獻(xiàn)：

[ 1 ]Tang S R， Yang W H， Xiong Z W， et al. Analysis on fiber quality ofcotton production field in our country in recent ten years[C]. ChinaFiber Inspection， 2013， （3）： 40?44.

[ 2 ]Reis S， Bekunda M， Howard C M， et al. Synthesis and review：Tackling the nitrogen management challenge： From global to localscales[J]. Environmental Research Letters， 2016， 11（12）： 120205.

[ 3 ]薛曉萍， 周治國(guó)， 張麗娟， 等. 棉花花后臨界氮濃度稀釋模型的建立及在施氮量調(diào)控中的應(yīng)用[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2006， 26（6）： 1781?1791.

Xue X P， Zhou Z G， Zhang L J， et al. Development and application ofcritical nitrogen concentration dilution model for cotton after flowering[J]. Acta Ecologica Sinica， 2006， 26（6）： 1781?1791.

[ 4 ]Greenwood D J， Gastal F， Lemaire G， et al. Growth rate and % N offield grown crops： Theory and experiments[J]. Annals of Botany，1991， 67（2）： 181?190.

[ 5 ]Lemaire G， Jeuffroy M， Gastal F. Diagnosis tool for plant and crop Nstatus in vegetative stage[J]. European Journal of Agronomy， 2008，28（4）： 614?624.

[ 6 ]Rodríguez A， Pe?a-Fleitas M T， Gallardo M， et al. Sweet pepper andnitrogen supply in greenhouse production： Critical nitrogen curve，agronomic responses and risk of nitrogen loss[J]. European Journal ofAgronomy， 2020， 117： 126046.

[ 7 ]Giletto C M， Calvo N I R， Sanda?a P， et al. Shoot-and tuber-basedcritical nitrogen dilution curves for the prediction of the N status inpotato[J]. European Journal of Agronomy， 2020， 119： 126114.

[ 8 ]Yao X， Zhao B， Tian Y C， et al. Using leaf dry matter to quantify thecritical nitrogen dilution curve for winter wheat cultivated in easternChina[J]. Field Crops Research， 2014， 159： 33?42.

[ 9 ]Du L J， Qiang L， Lan L， et al. Construction of a critical nitrogendilution curve for maize in Southwest China[J]. Scientific Reports，2020， 10（1）： 13084.

[10]何仲秋， 王曉琳， 張啟明， 等. 東南煙稻輪作區(qū)烤煙臨界氮濃度稀釋曲線的建立與驗(yàn)證[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)， 2021， 27（11）：2001?2009.

He Z Q， Wang X L， Zhang Q M， et al. Construction and verificationof a critical nitrogen dilution curve for flue-cured tobacco undertobacco-rice rotation systems in southeast China[J]. Journal of PlantNutrition and Fertilizers， 2021， 27（11）： 2001?2009.

[11]Flénet F， Guérif M， Boiffin J， et al. The critical N dilution curve forlinseed （Linum usitatissimum L.） is different from other C3 species[J]. European Journal of Agronomy， 2006， 24（4）： 367?373.

[12]肖蕊. 基于臨界氮濃度稀釋曲線模型的辣椒氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究[J].中國(guó)蔬菜， 2023， （1）： 90?97.

Xiao R. Studies on nutritional diagnosis of capsaicin nitrogenbased on critical nitrogen concentration dilution curve model[J].China Vegetables， 2023， （1）： 90?97.

[13]李鑫格， 項(xiàng)方林， 吳思雨， 等. 基于植被指數(shù)時(shí)序動(dòng)態(tài)的冬小麥氮素營(yíng)養(yǎng)診斷方法[J]. 麥類作物學(xué)報(bào)， 2022， 42（1）： 109?119.

Li X G， Xiang F L， Wu S Y， et al. Diagnosis methods for nitrogenstatus based on the time-series vegetation index in winter wheat[J].Journal of Triticeae Crops， 2022， 42（1）： 109?119.

[14]尹藝璐， 錢婷婷， 李達(dá)仁， 等. 水培生菜臨界氮濃度曲線模型構(gòu)建和氮營(yíng)養(yǎng)診斷[J]. 北方園藝， 2021， （13）： 19?25.

Yin Y L， Qian T T， Li D R. Establishment of critical nitrogenconcentration curve model for hydroponic lettuce and diagnosis ofnitrogen nutrition [J]. Northern Horticulture， 2021， （13）： 19?25.

[15]李佳帥， 楊再?gòu)?qiáng)， 李永秀， 等. 不同水分條件下葡萄臨界氮稀釋曲線模型的建立及氮素營(yíng)養(yǎng)診斷[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象， 2019， 40（8）： 523?533.

Li J S， Yang Z Q， Li Y X， et al. Establishment of a critical nitrogendilution model for grapes and nitrogen nutrition diagnosis underdifferent water conditions[J]. Chinese Journal of Agrometeorology，2019， 40（8）： 523?533.

[16]Zhang K， Wang X， Wang X L， et al. Does the organ-based N dilutioncurve improve the predictions of N status in winter wheat？[J].Agriculture， 2020， 10（11）： 500.

[17]王新， 馬富裕， 刁明， 等. 滴灌番茄臨界氮濃度、氮素吸收和氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2013， 29（18）： 99?108.

Wang X， Ma F Y， Diao M， et al. Simulation of critical nitrogenconcentration， nitrogen uptake and nitrogen nutrition index ofprocessing tomato with drip irrigation[J]. Transactions of the ChineseSociety of Agricultural Engineering， 2013， 29（18）： 99?108.

[18]Hou X H， Xiang Y Z， Fan J L， et al. Evaluation of cotton N nutritionstatus based on critical N dilution curve， N uptake and residual underdifferent drip fertigation regimes in Southern Xinjiang of China[J].Agricultural Water Management， 2021， 256（2）： 107134.

[19]Justes E， Mary B， Meynard J M， et al. Determination of a criticalnitrogen dilution curve for winter wheat crops[J]. Annals of Botany，1994， 74（4）： 397?407.

[20]馬露露， 呂新， 張澤， 等. 基于臨界氮濃度的滴灌棉花氮素營(yíng)養(yǎng)診斷模型研究[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 2018， 49（2）： 277?283.

Ma L L， Lü X， Zhang Z， et al. Establishment of nitrogen nutritiondiagnosis model for drip-irrigation cotton based on critical nitrogenconcentration[J]. Transactions of the Chinese Society for AgriculturalMachinery， 2018， 49（2）： 277?283.

[21]薛曉萍， 沙奕卓， 郭文琦， 等. 棉花蕾花鈴生物量、氮累積特征及臨界氮濃度稀釋模型[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2008， 28（12）： 6204?6211.

Xue X P， Sha Y Z， Guo W Q， et al. Accumulation characteristics ofbiomass and nitrogen and critical nitrogen concentration dilutionmodel of cotton reproductive organ[J]. Acta Ecologica Sinica， 2008，28（12）： 6204?6211.

[22]廖歡， 甘浩天， 劉凱， 等. 機(jī)采棉氮素吸收及產(chǎn)量的最佳水氮組合[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)， 2021， 27（12）： 2229?2242.

Liao H， Gan H T， Liu K， et al. Optimal water scheme and N rate forhigh N uptake and yield of machine-harvested cotton[J]. Journal ofPlant Nutrition and Fertilizers， 2021， 27（12）： 2229?2242.

[23]楊慧， 曹紅霞， 柳美玉， 劉世和. 水氮耦合條件下番茄臨界氮濃度模型的建立及氮素營(yíng)養(yǎng)診斷[J]. 植物營(yíng)養(yǎng)與肥料學(xué)報(bào)， 2015， 21（5）：1234?1242.

Yang H， Cao H X， Liu M Y， Liu S H. Simulation of critical nitrogenconcentration and nitrogen nutrition index of tomato under differentwater and nitrogen conditions[J]. Journal of Plant Nutrition andFertilizers， 2015， 21（5）： 1234?1242.

[24]趙曉慧， 張艷艷， 戎亞思， 等. 不同水氮條件下冬小麥穗器官臨界氮稀釋模型研究[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2022， 55（17）： 3321?3333.

Zhao X H， Zhang Y Y， Rong Y S， et al. Study on the critical nitrogendilution model of ear organ in winter wheat under different water andnitrogen conditions[J]. Scientia Agricultura Sinica， 2022， 55（17）：3321?3333.

[25]趙鈺. 不同灌溉條件下的冬小麥氮素營(yíng)養(yǎng)指數(shù)構(gòu)建[D]： 山西太原：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文， 2019.

Zhao Y. Construction of nitrogen nutrition index of winter wheatunder different irrigation conditions[D]： Taiyuan， Shanxi： MS Thesisof Shanxi Agricultural University， 2019.

[26]Sun D W， Xu H X， Weng H Y， et al. Optimal temporal-spatialfluorescence techniques for phenotyping nitrogen status in oilseedrape[J]. Journal of Experimental Botany， 2020， 71（20）： 6429?6443.

[27]Ranjbar A， Rahimikhoob R， Ebrahimian H， Varavipour M.Simulation of nitrogen uptake and dry matter for estimation ofnitrogen nutrition index during the maize growth period[J]. Journal ofPlant Nutrition， 2022， 45（6）： 920?936.

[28]Song X， Xu D Y， Zhang K K， et al. Developing a critical nitrogenconcentration dilution model and diagnosing nitrogen nutrition ofwheat[J]. Journal of Soil Science and Plant Nutrition， 2022， 22（4）：4972?4982.

[29]Ekbladh G， Witter E. Determination of the critical nitrogenconcentration of white cabbage[J]. European Journal of Agronomy，2010， 33（4）： 276?284.

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2022YFD1900405-3）；兵團(tuán)英才選拔骨干培養(yǎng)項(xiàng)目。