丁怡人，李冬梅，馬露露，哈發(fā)都曼，馬金鑫，高俊峰，呂 新，張 澤

(石河子大學農學院，新疆生產建設兵團綠洲生態(tài)農業(yè)重點實驗室，新疆 石河子 832000)

農業(yè)綜合效益低的重要原因之一是水、肥、藥投入不能準確根據作物實際需求定量供給，因此，實時準確獲得作物生長狀況的信息，并依據田間實際狀況進行定量管理十分重要[1]。傳統(tǒng)獲取棉花葉面積指數、葉綠素含量及生物量等生長指標的方法主要是依靠人工測量和室內農化分析，存在著費時費工、實時性差且破壞性大等缺陷，一定程度上限制了棉花關鍵生育時期的長勢調控及精準管理。近年來農業(yè)信息技術的快速發(fā)展使作物生長指標的實時快速監(jiān)測成為可能。

葉綠素熒光信號來源于植物內部，葉片的葉綠素熒光可以反映植物內在生理特性，且熒光技術具有測定快速、簡便、無損傷等特點，可作為測定作物葉片光合能力的探針[2]，已作為主動式遙感技術應用于植物健康和生長狀況監(jiān)測。近年來，葉綠素熒光技術在作物育種栽培[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用，又可用來對作物氮素狀況、產量狀況等[9-10]進行監(jiān)測，在多方面顯示出了廣闊的應用前景。Schachtl等[11]利用激光誘導小麥冠層葉綠素熒光參數的方法監(jiān)測了植株的生物量。孫揚等[12]研究了膜下滴灌條件下不同施肥處理對玉米葉片葉綠素熒光參數的影響，得出葉綠素熒光參數Fv/Fm隨施氮量的增加而上升的結論。陳兵等[13]研究了病害脅迫對棉花葉綠素熒光參數的影響，結果表明，棉花病葉葉綠素熒光參數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熒光參數隨著小麥旗葉衰老及葉綠素含量的下降而變化的趨勢。喬建磊等[15]建立了馬鈴薯光合色素含量與葉綠素熒光動力學參數之間的三元線性回歸模型。李霞等[16]通過水稻盆栽試驗表明，葉綠素熒光參數Fv/Fm與水稻產量的相關性達到極顯著水平。在作物生長諸多條件得到滿足時，作物的生物產量和農業(yè)產量主要取決于作物生長過程中光合產物的形成和積累量，而光合產物積累量又由光合作用的光能轉換效率決定。國內外葉綠素熒光技術的研究中，利用熒光參數建立估算模型來反演作物的生長指標已經得到一定認可，模型的精準度也在逐步提高[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，而對滴灌棉花葉綠素含量、葉面積指數及植株生物量等生長指標的反演研究較少。因此，構建基于葉綠素熒光參數的滴灌棉花生長指標反演模型對干旱區(qū)棉花的精準管理具有一定的指導意義。

本研究在滴灌條件下開展，以新陸早58號為研究對象，通過分析頂二葉熒光參數的變化特征，篩選出與棉花生長指標相關性較好的熒光參數，進而構建基于葉綠素熒光參數的滴灌棉花生長指標反演模型，為快速、無損估測棉花生長狀態(tài)提供新方法。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗在新疆生產建設兵團第八師石河子總場進行，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，年日照時間達2 721～2 818 h，年平均氣溫為5℃，≥10℃有效積溫為3 570℃～3 729℃，無霜期為168～171 d，年降雨量為125.0～207.7 mm。試驗區(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，土壤有機質含量為22.13 g·kg-1，堿解氮51.8 mg·kg-1。

1.2 試驗設計

試驗于2018年4—10月進行，供試棉花品種為新陸早58號，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21萬株·hm-2。試驗設置0(N0)、120(N1)、240(N2)、360(N3) kg·hm-24個施氮量處理，其中N0為對照處理。試驗采用單因素完全隨機區(qū)組設計，重復3次，共計12個小區(qū)，每個小區(qū)面積25 m2，各小區(qū)間設隔離帶。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)。灌水量為當地滴灌棉田一般灌溉量，其他田間管理均按當地高產栽培要求進行。試驗于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 測定內容及方法

1.3.1 葉綠素熒光參數的測定 采用便攜式脈沖調制式葉綠素熒光儀PAM-2100測定不同施氮處理下不同生育時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)，并計算PSII光化學量子產量(Yield)，Yield=(Fm′-Fs)/Fm′。在棉花開花到吐絮期間，每隔10 d測試一次葉綠素熒光參數，采樣時間分別為出苗后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。各氮素處理隨機選取長勢均勻的棉花植株3株，重復測定3次，取其平均值。選擇晴朗無云或少云的天氣，測定光適應下熒光參數F0′、Fm′、Fs，測試時間為北京時間12∶00—16∶00，并于當天夜晚22∶30—24∶00期間植株充分暗適應至少20 min后測定暗適應下熒光參數F0、Fm、Fv。

1.3.2 葉綠素含量的測定 待熒光參數測定完成后，將測定熒光參數的植株破壞性采樣，每個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驗室，采用紫外分光光度計法測定葉綠素含量。測定時從葉片正中部取主葉脈兩邊對稱部位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型紫外分光光度計測吸光值，然后計算葉片葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、類胡蘿卜素含量。計算公式為：

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

1.3.3 葉面積指數和地上部生物量的測定 測定完葉綠素熒光參數后，同步測定群體葉面積指數和地上部生物量。將單株棉花的所有葉片從基部剪下,采用LI-3100C臺式葉面積儀(LI-COR公司，美國)測定單株葉面積(LA)，然后計算葉面積指數(LAI)。同時將采集的植株樣品按莖、葉、蕾、鈴分解,分別裝入信封中，帶回實驗室后放入烘箱內于105℃下殺青，然后調至80℃烘干至恒重，稱量干重(g)。

1.4 數據分析與利用

使用Microsoft Excel 2013對數據進行簡單的處理，采用SPSS 17.0對葉綠素熒光參數、葉綠素含量、植株群體葉面積指數及地上部生物量數據進行分析，利用Duncan法進行樣本間差異顯著性分析，再對葉綠素熒光參數與各生長指標進行相關回歸分析,進一步通過Sigma Plot 12.5和Microsoft Excel 2013作圖，將熒光參數作為自變量(x),各生長指標作為因變量(y)，利用72組樣本數據構建基于葉綠素熒光參數的生長指標反演模型，根據反演對象的不同,選用適當的回歸模型。研究中采用的回歸模型主要有：

單變量線性模型：y=a+bx

單變量對數模型：y=a+b×lnx

單變量指數模型：y=a×ebx

單變量冪函數模型：y=a×xb

利用24組檢驗樣本數據對模型進行擬分析,用擬合方程決定系數(R2)和均方根誤差(RMSE)驗證。

式中,xi為模擬值；yi為實際值；n為可供驗證的樣本數量。

2 結果與分析

2.1 棉花葉片熒光參數變化規(guī)律

經過暗適應的棉花葉片，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Fv/F0、Fv/Fm隨生育進程的變化表現為出苗后70 d至80 d內迅速降低,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光化學效率，從而促進棉花葉片光能的轉化利用，但不同施氮處理間差異未達到顯著水平。總體來看，不同施氮處理的棉花頂二葉熒光參數Fv/F0、Fv/Fm表現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熒光參數Fv/F0、Fv/Fm隨生育進程的動態(tài)變化

初始熒光(F0)與葉片葉綠素濃度有關；最大熒光(Fm)可反映通過光系統(tǒng)II(PSII)的電子傳遞情況[23]。由圖2可知，棉花頂二葉的F0、Fm均隨生育進程的進行而逐漸降低，Fm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。這表明施氮對棉花頂二葉的熒光參數Fm、F0影響不大。

圖2 不同施氮水平下棉花頂二葉葉綠素熒光參數F0、Fm隨生育進程的動態(tài)變化

圖3為棉花頂二葉PSII總的光化學量子產量(Yield)隨生育進程變化的結果，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，施氮量對棉花頂二葉的Yield值沒有顯著影響。

圖3 不同施氮水平下棉花頂二葉光化學量子產量(Yield)隨生育進程的動態(tài)變化

2.2 滴灌棉花生長指標變化規(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含量隨生育進程推進總體表現為下降趨勢，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含量也隨生育進程的推進逐漸下降，且不同施氮處理的表現有差異，表現為N2>N3>N1>N0，除出苗后120 d外，其他時期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處理間差異達到顯著性水平(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含量隨著生育進程的推進表現為下降趨勢，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先升高再下降的趨勢(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，促進光合作用，而過量施氮不利于葉綠素的合成，導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、葉面積指數變化 由圖6可以看出，各處理棉花地上部生物量隨生育進程的推進總體表現為上升趨勢。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?。怀雒绾?0～120 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??；群體葉面積指數總體呈現出先增加后下降的趨勢，在出苗后110 d葉面積指數最大，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有差異，N2處理的葉面積指數最大，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、葉面積指數變化

2.3 基于葉綠素熒光參數的滴灌棉花生長指標反演模型構建

2.3.1 葉面積指數反演 將棉花群體葉面積指數分別與頂二葉不同熒光參數進行相關分析，發(fā)現棉花群體葉面積指數與熒光參數F0、Fm、Fv、Fs、F0′、Fm′之間呈良好的相關關系，如表2所示，相關系數均在0.84以上，而與Fv/Fm、Fv/F0的相關性較差。以葉綠素熒光參數F0、Fm、F0′、Fm′為自變量(x)，植株群體葉面積指數為因變量(y)，構建基于熒光參數的葉面積指數反演模型，并進行回歸分析，結果顯示，模型的決定系數(R2)在0.739～0.817之間，表明F0、Fm、F0′、Fm′反演葉面積指數的模型相對較好。

表2 葉面積指數與熒光參數的反演模型

2.3.2 葉綠素含量反演 對頂二葉葉綠素含量和不同熒光參數進行相關分析(表3)，發(fā)現頂二葉熒光參數與葉片葉綠素(葉綠素a、葉綠素b、葉綠素a+b、類胡蘿卜素)含量相關系數大多達到了極顯著水平，表明頂二葉熒光參數與葉片葉綠素含量之間存在密切的相關關系。進一步分析發(fā)現，與葉片葉綠素a、葉綠素a+b、類胡蘿卜素含量相關性均較好的熒光參數有Fv/Fm、Fv′/Fm′，相關系數在0.710～0.877之間，模型的決定系數均在0.5以上。

表3 葉綠素含量與熒光參數的反演模型

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之間均有一定的相關關系，其中與F0、Fm、Fv、Fs、F0′、Fm′、Fv′的相關性較好，相關系數在0.8以上，與F0的相關系數最高，達0.899。將優(yōu)選的熒光參數與植株地上部生物量構建線性回歸模型，如表4所示，與F0、Fm、Fs、F0′、Fm′擬合模型的決定系數在0.846～0.907之間，說明篩選出的參與模型構建的各熒光參數均顯著包含可估測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的反演模型

2.3.4 生長指標最優(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，形成基于葉綠素熒光的滴灌棉花生長指標反演模型的最優(yōu)表(表5)。其中，葉綠素a含量與熒光參數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 植株生長指標與熒光參數的最優(yōu)反演模型

2.4 生長指標反演模型的精度檢驗

從上述模型中挑選出相關性較好的模型進行驗證(圖7)，利用24組檢驗樣本數據集對以上不同生長指標建立的反演模型預測值與實際值分析擬合，通過擬合方程的決定系數(R2)、均方根誤差(RMSE)檢驗模型的預測精度。結果表明，優(yōu)選出的模型表現出良好的擬合度，其中地上部生物量與Fm構建的模型驗證結果較好，R2和RMSE分別為0.900和1.428，F0反演群體葉面積指數的擬合方程的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′的驗證結果較好，R2分別為0.711、0.873，RMSE分別為0.100、0.209，類胡蘿卜素與Fv構建的模型的RMSE較小，為0.042，R2為0.762。綜上所述，構建基于葉綠素熒光參數的滴灌棉花生長指標反演模型具有一定的可行性，可根據采集棉花葉片的不同熒光參數擇優(yōu)選取模型。

圖7 生長指標預測值與實際值擬合結果

3 討 論

本研究通過不同氮素水平的大田試驗觀測，分析了不同施氮水平對棉花頂二葉熒光參數和葉綠素含量的影響，揭示了棉花頂二葉的不同熒光參數與葉片葉綠素含量、植株群體葉面積指數及地上部生物量的相關關系，篩選出與棉花各生長指標相關性較好的熒光參數，構建出基于葉綠素熒光參數的生長指標反演模型，對實現干旱區(qū)滴灌棉花生長指標快速、動態(tài)的檢測具有一定參考價值。

近年來,葉綠素熒光技術在監(jiān)測作物生長發(fā)育方面得到了廣泛的應用[24-26]。本研究通過分析棉花葉片不同生長指標與葉綠素熒光參數的關系，發(fā)現植株地上部生物量與Fm的模型(y=186.17e-0.001x)決定系數(R2)達0.907，類胡蘿卜素與Fv′的相關性較好，反演模型(y=0.1973lnx-0.3552)的決定系數(R2)為0.823，模型的檢驗中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Fs、Fm、Fv/F0的線性回歸模型有差異，這可能是由于試驗作物的不同而造成的，但總體說明對于不同試驗對象葉綠素熒光參數與葉綠素含量之間均存在相關關系。本研究建立了基于葉綠素熒光參數的棉花生長指標反演模型，檢驗了各模型的預測精度，驗證結果較好，說明利用葉綠素熒光參數監(jiān)測棉花生長指標具有可行性。

研究表明，合理施氮能夠提高棉花頂二葉熒光參數(F0、Fm、Fv、Fv/F0、Fv/Fm)，在0～240 kg·hm-2氮素水平條件下，熒光參數隨施氮量的增加而增大，當施氮量達到360 kg·hm-2時，F0、Fm等熒光參數有所下降，說明合理施氮能夠提高棉花葉片PSII潛在活性和PSII光化學效率，促進葉片光能的轉化利用，過量施氮將抑制棉花植株的光系統(tǒng)活性，這一結論與魯珊等[4]研究得出的葉綠素熒光參數值僅在一定范圍內隨施氮量的增加而增大，而不與施氮量呈正比關系的結論相符。研究還發(fā)現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)現的五指毛桃葉片SPAD值隨施氮量的增加而增加的結論相符；與王建林[29]研究結果，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程的變化總體表現為下降趨勢，隨著生育進程的推進葉片逐漸枯萎，養(yǎng)分降低，葉綠素含量下降，這一結論與趙曉雁等[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論也相符。

葉綠素熒光參數的測定易受測定環(huán)境的影響，且本次研究利用的數據僅涉及同一試驗地點、同一品種及4個氮素水平。因此，下一步研究中還需要結合不同地區(qū)、不同品種及多個氮素水平進行試驗，完善模型，提高模型的可靠性和廣泛適用性。

4 結 論

1)棉花頂二葉葉綠素熒光參數Fv/F0、Fv/Fm、F0、Fm及葉綠素含量均隨生育進程的推進逐漸下降,適量施氮有利于PSII潛在活性和PSII光化學效率的提高，促進葉片轉化利用光能,有助于合成葉綠素,促進葉片光合作用。

2)構建并驗證了基于葉綠素熒光參數的滴灌棉花生長指標反演模型。結果表明，頂二葉葉綠素含量與Fv′/Fm′呈良好的線性關系；植株群體葉面積指數與熒光參數F0、Fm、Fv、F0′、Fv′/Fm′建立的模型決定系數均較高；熒光參數F0、Fm、Fv、F0′、Fm′與植株地上部生物量反演模型的決定系數均在0.85以上，通過對模型的檢驗得出，葉綠素a+b含量與Fv′/Fm′、群體葉面積指數與F0、地上部分生物量與Fm的反演模型決定系數在0.89左右，反演效果較好。因此，葉綠素熒光參數反演滴灌棉花生長指標具有一定的可行性。