氮肥和土壤质地对滴灌棉花根系分布及产量的影响

通过大田二因素随机区组试验,研究了滴灌条件下不同质地棉田土壤棉花根长密度和根表面积的垂直分布特征及其对产量的影响。结果表明:(1)施肥、灌水都可以显著降低棉花根长密度和根表面积,其关系表现为显著负相关;(2)花期之前棉花在0~20 cm土层根长密度表现为砂土>黏土>壤土,花期之后表现为砂土>壤土>黏土;在20~40 cm土层表现为壤土>黏土>砂土,且深层土壤砂土中棉花根长密度下降势显著高于壤土、黏土;在不同质地土壤中,粗根表面积均表现为N2(施氮量360 kg/hm^2)>N3(施氮量480 kg/hm^2)>N1(施氮量240 kg/hm^2)>CK(不施氮处理);(3)根系分布特征参数与籽棉产量相关性分析结果显示,根长密度、根表面积对籽棉产量的形成均有显著影响,棉花籽棉产量的有效提高手段之一是在某些特定生育期适度地降低根系特征参数。

氮肥和土壤质地对滴灌棉花氮素利用率及产量的影响

为了探究氮肥和土壤质地对滴灌棉花氮素利用率及产量的影响,采用大田二因素随机区组试验方法,研究了滴灌条件下不同质地土壤棉花全氮含量以及氮素在各器官中的分布积累特征。结果表明:(1)不同施氮处理对各质地土壤棉花平均全氮含量表现为N2(施氮量340 kg·hm^(-2))>N1(施氮量240 kg·hm^(-2))>N3(施氮量480 kg·hm^(-2))>CK(不施氮处理);(2)同种质地下棉花各器官全氮含量在铃期之前表现为叶>花蕾>茎;铃期之后表现为叶>铃>茎,不同质地条件下叶、花蕾、花铃、茎中全氮含量均表现为砂土>壤土>黏土;(3)相同灌水条件时,N2处理下棉花单株铃数壤土与黏土差异不显著;N1处理下棉花单铃重砂土与壤土、N3处理下壤土与黏土差异不显著,其余处理间均达到极显著水平,并且砂土、壤土、黏土分别以256.00 kg·hm^(-2)、287.34 kg·hm^(-2)、369.25 kg·hm^(-2)的施氮量能够达到最高目标产量。建议在新疆干旱区滴灌砂、壤棉田采用以上研究结果,黏土氮肥投入可酌情降低并无机-有机肥料配施,以达到节肥和高产的统一。

不同灌溉方式对棉花细根动态变化的影响研究

为了探明不同灌溉方式(滴灌、漫灌)对棉花细根动态变化的影响,利用CI-600植物根系生长监测系统,对2016年生长季内不同灌溉方式处理的棉花细根实施精准监测,获取了棉花细根根长、直径等相关数据,得到了现存量、生长速率(A)、死亡速率(D)及生死之比(RAD)等参数,研究了滴灌和漫灌条件下棉花细根生长、死亡及周转的差异。结果表明,不同灌溉方式下棉花细根现存量均呈"单峰"型变化曲线;在棉花生育期的前期,漫灌抑制了细根的生长,而在后期,滴灌促进了细根的死亡;滴灌棉花细根的A和D的最大值和平均值均高于漫灌棉花的;分析RAD发现,棉花生育期内细根动态表现为生死同步,且生长处于优势地位;滴灌棉花细根周转(0.88/0.67)高于漫灌棉花(0.77/0.61),与漫灌相比,滴灌使棉花根系的生命活动更加旺盛。

基于临界氮浓度的滴灌棉花氮素营养诊断模型研究

在新疆滴灌棉田,选择新陆早45号作为试验材料,设置5个施氮水平(0、120、240、360、480 kg/hm2),研究滴灌棉花各器官氮素吸收分配规律及生物量和氮浓度的动态变化,并建立滴灌棉花的临界氮浓度稀释模型,确定临界氮营养指数,实现对滴灌棉花氮素营养丰缺程度的诊断。结果表明,滴灌棉花生物量随施氮量的增加而增加,氮浓度随滴灌棉花的生长进程而降低;滴灌棉花临界氮浓度与地上部生物量间符合幂函数关系,其相关系数为0.906。通过均方根误差RMSE对模型进行验证,验证结果表明,所得模型的模拟性能较好。基于临界氮浓度建立的氮素营养指数模型(NNI)可作为滴灌棉花氮素营养状况的判别指标,由氮营养指数得到滴灌棉花的适宜施氮量为240~360 kg/hm2。

滴灌棉花不同生育时期冠层叶片叶绿素含量的高光谱估测模型

【目的】利用高光谱数据对新疆北方地区不同生育时期滴灌棉花冠层叶片叶绿素含量进行估测,建立生长时序的叶绿素含量估算模型。【方法】以新陆早45号为试验材料,测定不同施氮水平和生育时期棉花冠层叶片叶绿素含量及对应的光谱反射率,分析了12种指数与叶绿素含量的关系,构建了滴灌棉花冠层叶片叶绿素含量的估测模型。【结果】棉花的4个生育时期(现蕾期、盛蕾期、花铃期和吐絮期)中冠层叶片叶绿素含量与Vogelmann红边指数1的相关系数都高,分别是0.944、0.907、0.895、0.930;采用多元回归方法建立的模型精度高于单指数线性模型,其决定系数都大于0.8,且均方根误差(RMSE)都较小。现蕾期模型(y=82.509x_1+89.937x_2-94.438)精度最好。【结论】针对不同生育时期建立的模型均可对棉花冠层叶片叶绿素含量进行估测,其中现蕾期模型监测效果最好。