不同微肥處理下油菜產量與高光譜反射率關系分析

常 濤，謝 鑫，官 梅，張秋平，張振乾，官春云

湖南農業大學農學院/中國南方糧油作物協同創新中心，湖南 長沙 410128

引 言

在油菜種植中存在多施氮磷鉀復合肥、放棄施用微肥或微肥施用不足的問題，導致微肥達到臨界值[1]。與均衡施肥相比，土壤中缺少鎂、鉬、鋅、錳、鈣的油菜會導致光合作用減弱分別呈現出葉片發黃、植株倒伏嚴重、角果不結實、病害嚴重等癥狀[2-4]，嚴重影響產量。為了彌補氮磷鉀復合肥肥力不足的狀況，開展了不少相關研究，發現在油菜生長期間適當施加葉面微肥對提高油菜最終產量性狀有重要作用[5-6]，但篩選合適的微肥需要經過繁瑣的大田試驗和后續測定，費時費力。因此，構建一種能快速篩選微肥的方法十分重要。

近年來，如何篩選可以促進油菜產量的微肥成為了栽培研究的一個熱點[7]。有研究表明，油菜的產量和葉片葉綠素含量關系密切[8]，可通過對葉片葉綠素含量檢測以選擇產量較高的微肥材料。但傳統測定葉綠素含量的方法比較復雜，不僅需要經過繁瑣的實驗室實驗，還要對植物造成破壞性取樣，影響作物后續生長，無法投入實際應用。本工作前期研究表明[9]，利用高光譜技術進行植被光譜監測，可監測油菜生長中葉綠素含量的變化以預測產量。以常規油菜“帆鳴1號”為試驗材料，利用高光譜技術分析不同微肥處理下油菜生長情況，以期篩選出可促進產量增加的微肥。

1 實驗部分

1.1 材料

試驗材料為“帆鳴1號”，由湖南農業大學油料所提供。

本試驗于2018年—2019年度，在湖南農業大學耘園基地進行。試驗地位于東經113°4′、北緯28°10′，四季分明，年均氣溫17 ℃，是典型的亞熱帶季風性氣候。試驗田為土壤黑色壤土，種植制度為稻油輪做。

試驗采用隨機區組設計。于2018年12月20日在油菜幼苗期時對油菜噴施葉面肥，噴施量為0.3 L·m-2。設置鎂、鉬、鋅、錳、鈣5種微肥分別為A，B，C，D和E，各三個梯度分別為1，2和3。鎂、鉬、鋅、錳、鈣肥分別使用氯化鎂、氯化錳、氯化鋅、錳酸鈉、氯化鈣溶于蒸餾水中。鎂、鉬肥選擇濃度為0.1%，0.3%和0.5%，鋅肥濃度為0.3%，0.5%和0.7%，錳肥濃度為0.2%，0.4%和0.6%，鈣肥濃度為1%，2%和3%，設不施肥對照小區CK。每個處理3次重復，共48個小區，小區面積為2×3 m2，單株面積為25 cm×30 cm，2018年9月30日播種，2019年5月10日收獲，按大田管理方式進行管理。

1.2 數據采集與處理

分別于幼苗期(10月15日)、5～6葉期(11月15日)、蕾薹期(12月15日)和花期(3月15日)時采用美國ASD FieldSpec Pro FR 2500型背掛式野外地物波譜儀進行高光譜測定。幼苗期、5～6葉期、蕾薹期選擇從上往下第3 片功能葉，花期取花和功能葉，每小區共隨機采集5次重復，取其平均值，作為該處理下的最終光譜曲線。將經過光譜數據采集的葉片，采摘下來用超純水清洗，用吸濕紙吸去植株表面水分，在烘箱中80 ℃烘至恒重。采用蕭浪濤等主編植物生理實驗中乙醇法[10]測定葉綠素含量。含油量測定采取殘余法(國標GB/T 3554—2008)。

1.3 方法

產量性狀分析差異分析采用新復極差法(shortest significant ranges，SSR)法，相關性分析采用Excel 2010中Correcl函數分析。

2 結果與討論

2.1 微肥處理對產量與產量構成要素的影響

不同微肥條件下油菜產量與產量構成要素變化結果見表1。由表1可知，不同微肥改變油菜產量與產油量，對含油量和千粒重影響不顯著。施加鎂肥時，A3產量和產油量顯著高于A1和A2，比對照增加2.2%。施加鉬肥時，B3產量和產油量顯著高于B1和B2，比對照增加2.0%。施加鋅肥時，C3產量顯著高于C1和C2，比對照增加1.8%。施加錳肥時，D1產量和產油量顯著高于D2和D3，比對照增加1.0%。施加鈣肥時，E1產量和產油量顯著高于E2和E3比對照增加1.6%。A3，B3，C3，D1和E1條件適用于幼苗期噴施增加產量。

表1 微肥處理對產量與產量構成要素的影響Table 1 Effect of micro fertilizer treatment on Yield and yield components

Note:Different letters in the same column are significantly different at 0.05 level

2.2 產量和葉綠素含量的關系

對15種施肥條件的產量和葉綠素含量進行相關性分析結果見表2。由表2可知，蕾薹期時，相同施肥條件下的產量和葉綠素含量的相關性普遍高于其他生育期。同時A3，B3，C3，D1和E1條件下相關性均高于其他生育期。說明蕾薹期時產量與葉綠素相關性更高?？蛇x擇該生育期進行后續分析。

表2 不同生育期產量與葉綠素含量的相關性檢驗結果Table 2 Correlation test results of yield and chlorophyll in different growth periods

2.3 蕾薹期高光譜特性

采用高光譜測定方法蕾薹期油菜冠層光譜，不同葉面肥條件下光譜反射率有明顯差異，如圖1—圖5所示。整體曲線呈現出綠色植物典型的“兩峰三谷”，與以往報道研究[13]一致。波長為520～600 nm(綠光)處，存在一個明顯的反射峰，其原因是一小部分綠光被反射，導致葉片呈綠色。550 nm附近的綠色吸收峰隨葉綠素和產量的相關性變化而變化。

圖1 蕾薹期鎂肥條件下高光譜反射率曲線Fig.1 The hyperspectral reflectance curve of magnesium fertilizer at bolting stage

2.4 葉綠素涵量和光譜的關系

按照相關報道命名確定的油菜高光譜反射峰的特征波段，“紅邊”、“綠峰”與葉綠素含量相關性分析見表3。由表3可知，五種施肥條件下，葉綠素含量與光譜參數負相關性均超過了0.8。說明在這些條件下光譜響應較為敏感，結果可靠。

圖2 蕾薹期鉬肥條件下高光譜反射率曲線Fig.2 The hyperspectral reflectance curve of molybdenum fertilizer at bolting stage

圖3 蕾薹期鋅肥條件下高光譜反射率曲線Fig.3 The hyperspectral reflectance curve of zinc fertilizer at bolting stage

圖4 蕾薹期錳肥條件下高光譜反射率曲線Fig.4 The hyperspectral reflectance curve of manganese fertilizer at bolting stage

圖5 蕾薹期鈣肥條件下高光譜反射率曲線Fig.5 The hyperspectral reflectance curve of calcium fertilizer at bolting stage

表3 蕾薹期時葉綠素含量與光譜參數相關性分析Table 3 Correlation analysis of chlorophyll content and spectral parameters in bolting stage

2.5 光譜反射率與產量的關系

5種條件下油菜“紅邊”、“綠峰”的峰值與產量進行相關分析結果見表4。由表4可知，蕾薹期時光譜參數與產量負相關程度均達到0.6以上，產量隨著蕾薹期“紅邊”反射率降低或“綠峰”反射率的增加而增加。這說明蕾薹期葉片進行光合作用吸收的綠色光越多，對后期產量的影響作用越大。 對相關系數達到0.6以上的光譜參數和產量進行回歸模擬結果見表5和表6。由表5和表6可知，蕾薹期“紅邊”、“綠峰”和的回歸方程決定系數系數R2均在0.6以上，可用于產量的預測。

表4 蕾薹期時光譜參數與產量相關性分析Table 4 Correlation analysis of time spectrum parameters and yield in bolting stage

表5 “紅邊”與產量相關性擬合模型Table 5 “Red edge” and yield correlation fitting model

表6 “綠峰”與產量相關性擬合模型Table 6 “Green peak” and yield correlation fitting model

本研究基于光譜變量篩選出來的特征參數將數據隨機分為兩組，總樣本的2/3(約110株)用于建模，剩余1/3(50株)用于模型驗證。驗證結果表明，光譜參數和產量相關系數R2為0.686。50株單株中，有39株產量大于不施肥的原產量。即用蕾薹期時光譜參數“紅邊”和“綠峰”與產量相關系數模擬的線性方程R2≥0.6時進行肥料篩選，結果有78%的準確性。

有研究表明，光譜反射率可以用于預測葉綠素含量進而預測產量[11]。龔龑等[12]綜合油菜角果期和開花期建立的了二元估產模型，可以較為準確地對油菜產量進行估算。李嵐濤等[13]綜合了油菜不同試驗年份、地點、種植方式和氮素水平下的油菜冠層光譜反射率、產量及其構成因子，篩選出了與角果數相關性較大的特征波段，也構建了較為理想的模型。這些研究為高光譜遙感預測油菜產量提供了理論依據，并減少了高光譜數據處理的工作量。本研究表明，光譜參數、葉綠素和產量兩兩間相關性均達到顯著，與前人研究一致[9]，證明光譜參數可通過對預測葉綠素的含量進而預測產量，為優良材料的篩選提供參考。

本研究構建了不同微肥條件下，產量和特征光譜波段之間的聯系。結果表明：“紅邊”、“綠峰”與產量間的線性擬合系數均大于0.6，說明相關性較高，可用與產量預測。即當“紅邊”、“綠峰”和產量間線性擬合系數R2≥0.6的微肥條件時，可增加產量。本研究中，低濃度鎂、錳、鋅肥以及高濃度鉬、鈣肥條件下光譜參數與產量間的相關性較低，其原因可能有以下兩點：(1)低濃度葉面肥的局限性。鎂、錳、鋅肥含量較少，噴施液在葉面迅速干燥，易被雨水或露水淋失，導致葉面吸收養分穿透率低、吸收量少，難以從吸收部位向其他部位轉移，需多次噴施。(2)高濃度葉面肥會抑制油菜生長，鉬、鈣肥含量過高不僅沒有起到增產的作用，反而抑制了生產。研究發現蕾薹期時噴施微肥以提高產量的條件可通過光譜參數快速識別，相關性高，適用于篩選可提高油菜產量的微肥。

3 結 論

研究結果表明，施加微肥可以提高油菜產量和蕾薹期時葉綠素的含量，蕾薹期時葉綠素含量與光譜參數550和720 nm相關性較高，表明蕾薹期光譜參數可用于預測產量進而篩選出能提高油菜產量的微肥，可增加樣本量進一步檢測相關性并開展后續驗證。光譜參數與產量相關分析表明，550和720 nm的反射率與產量之間均呈顯著負相關性。綜合分析施肥量、光譜參數、產量和葉綠素變化可知，蕾薹時光譜參數550和720 nm與產量相關系數模擬的線性方程可用微肥的篩選，即線性方程R2≥0.6時可以提高產量。本研究結果為篩選油菜微肥和促進油菜產量研究提供了理論基礎。