基于叶绿素计SPAD-502的水稻氮素营养诊断开题报告

 2023-02-14 09:30:38

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

课题意义:

氮肥是全世界施用量最大的一类化学肥料,但同时也是推荐施肥中最难于准确定量的一种肥料。究其原因,主要是由于缺乏能够准确、迅速、经济地判断作物氮营养状况及确定氮肥需要量的测试方法。长期以来,作物的氮营养诊断和氮肥的推荐施肥都是以实验室常规测试为基础,而传统的测试手段在取样、测定、数据分析等方面需要耗费大量的人力、物力,且时效性差,不利于推广应用。在这一背景下,无损测试技术近年来在作物氮营养诊断及氮肥推荐中得到了广泛的关注,被认为是极有发展前途的作物营养诊断技术,在研究和实际应用中都已取得了很大的进展。提高水稻养分利用效率尤其是氮素利用效率的研究正在全球兴起。水稻利用氮素的效率包括氮吸收效率和氮利用效率。植物氮吸收量与供氮量之比为氮吸收效率;而籽粒产量与氮吸收之比为氮素利用效率。近些年开始强调氮高效水稻栽培,并不是对水稻育种4余年所取得的栽培成果的否定,而是在节约资源和保护环境背景下对水稻栽培工作提出的新的要求;并不是一味追求氮素利用效率而牺牲对高产要求,而是较高的产量水平下的高氮素利用效率。

一般情况下,稻田土壤氮含量较低,在生产上农民常施用过量的氮肥,结果使水稻氮肥利用率降低,且造成氮肥的大量流失和环境污染。因此,水稻按需适量追施氮肥极其重要。文章着重对利用叶绿素计(spad-502)诊断水稻氮素营养和推荐追肥的研究进展作了阐述, 对影响其诊断精度的外界因素和自身的因素进行了详细的分析,并对有关叶绿素计(spad-502)应用的研究提出了建议和方向。

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2. 研究的基本内容和问题

1.研究目标

本课题为克服spad 值受到作物品种、生育时期、不同叶位、叶片的位点和生态环境等因素的影响,经过学者的深入研究,目前为止找到了一些消除或减轻影响spad 值的方法,为应用叶绿素计进行作物氮肥推荐并实际应用提供了技术支持和保障。如选用叶片spad 值叶位差或者是叶色比进行叶片氮含量的诊断可以有效克服品种、生育时期、叶位等因素的影响;通过采用叶片单位面积的氮含量与spad值建立相应的回归方程, 可以有效地消除叶片厚度对spad 读数产生的影响,从而提高诊断的精度;通过考察氮营养指数与叶片年龄以及作物的发育对叶片spad 值动态变化的影响,建立描述"施氮量氮营养指数冠层叶片spad 垂直分布"动态关系的模型,为作物氮营养状态的诊断提供一个新的指标。

2.研究内容

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3. 研究的方法与方案

不同水稻品种、氮肥水平田间试验

叶片叶绿素

生理、生长指标

产量

水稻生育期生长指标监测诊断指标

水稻最佳生长指标动态模型

基于SPAD仪的氮肥优化诊断指标

不同水稻品种、氮肥水平田间试验

叶片叶绿素

生理、生长指标

产量

水稻生育期生长指标监测诊断指标

水稻最佳生长指标动态模型

基于SPAD仪的氮肥优化诊断指标

技术路线: 见附件

不同水稻品种、氮肥水平田间试验

叶片叶绿素

生理、生长指标

产量

水稻生育期生长指标监测诊断指标

水稻最佳生长指标动态模型

基于SPAD仪的氮肥优化诊断指标

不同水稻品种、氮肥水平田间试验

叶片叶绿素

生理、生长指标

产量

水稻生育期生长指标监测诊断指标

水稻最佳生长指标动态模型

基于SPAD仪的氮肥优化诊断指标

实验方案:

氮梯度:N1 = 0kg/ha,N2= 120kg/ha,N3= 240kg/ha ,N4=360kg/ha。

供试品种:连粳7号(V1)、武运粳24号(V2)、宁粳4号(V3)。

可行性分析:

所在的课题组国家信息农业工程技术中心,以现代信息技术和农业科学为依托,建设具有国际先进水平的国家级信息农业工程技术研发中心及中试基地,重点围绕农情信息监测诊断、农业生产系统模拟、农业精确管理决策、信息产品研制开发等4个科研方向,培育一支多学科交叉的信息农业高素质研发与推广团队,建立一个高水平的信息农业关键技术创新研究与工程开发平台,形成若干高标准信息农业技术与产品集成中试与示范应用基地,组建区域化信息农业产业技术联盟,成为我国积极推进信息农业研究开发与推广应用的中坚力量,促进我国农业信息化建设和现代化进程。中心多年来从事水稻、小麦无损监测方面的研究,拥有先进的试验仪器和一流的试验实验室,为本申请项目如期保质完成提供了强有力的技术支撑。

4. 研究创新点

本研究基于前人研究SPAD 值与作物品种、生育时期、不同叶位、叶片的位点和生态环境等因素关系的基础上,进一步结合水稻生育期生长指标、检测诊断指标,并建立水稻最佳生长指标动态模型,并通过不同栽培品种、氮肥梯度的比较,证实SPAD-502 在水稻氮素营养诊断中的应用的普适性。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展

2015年

6月至7月中旬搜集相关资料,做好文献综述,回顾相关专业知识,拟定实验方案

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