摘" 要：隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，智慧農(nóng)業(yè)已成為推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。該文闡述小麥氮素需求特點及其影響因素，剖析土壤因素、環(huán)境因素對小麥氮素吸收利用的作用機制，論證氮肥運籌的技術(shù)意義，梳理智能傳感技術(shù)在氮素營養(yǎng)診斷中的應(yīng)用進(jìn)展，最后立足山東臨沂小麥產(chǎn)區(qū)實際，針對性地設(shè)計“精準(zhǔn)診斷-定量優(yōu)化-動態(tài)調(diào)控”三位一體的氮肥精確運籌技術(shù)方案。

關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè);小麥種植;氮肥運籌;施肥優(yōu)化;氮素調(diào)控

中圖分類號：S512.1" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " "文章編號：2096-9902（2025）02-0001-04

Abstract： With the rapid development of modern information technologies such as the Internet of Things and big data， smart agriculture has become an important engine for promoting high-quality agricultural development. This paper elaborated on the characteristics of wheat nitrogen demand and its influencing factors， analyzed the mechanism of soil factors and environmental factors on wheat nitrogen absorption and utilization， demonstrated the technical significance of nitrogen fertilizer management， and sorted out the application of intelligent sensing technology in nitrogen nutrition diagnosis. Finally， based on the actual situation of Linyi wheat production area in Shandong Province， a technical plan for precise nitrogen fertilizer management with the trinity of \"precise diagnosis， quantitative optimization and dynamic control\" was designed in a targeted manner.

Keywords： smart agriculture; wheat planting; nitrogen fertilizer management; fertilization optimization; nitrogen regulation

小麥?zhǔn)俏覈匾募Z食作物之一，也是保障國家糧食安全的基準(zhǔn)性農(nóng)作物。氮素是影響小麥生長發(fā)育和品質(zhì)形成的關(guān)鍵養(yǎng)分元素，所謂氮肥運籌，是指根據(jù)作物需肥規(guī)律、土壤氮素供應(yīng)能力以及農(nóng)藝措施等因素，在時間和空間尺度上對氮肥的施用量、施用時期和施用部位進(jìn)行合理配置，從而達(dá)到協(xié)調(diào)小麥氮素營養(yǎng)、提高氮肥利用率、降低面源污染風(fēng)險的目的。近年來，智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的迅猛發(fā)展為實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了新的途徑。將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)深度融合，將技術(shù)措施與小麥氮肥運籌調(diào)控有機結(jié)合，有望提高氮肥利用率，促進(jìn)小麥高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)和綠色可持續(xù)發(fā)展。

1" 小麥氮素需求特點及影響因素

1.1" 小麥生育進(jìn)程與動態(tài)氮素需求

小麥生育進(jìn)程可劃分為苗期、蘗分化期、拔節(jié)孕穗期、開花期和籽粒灌漿期等關(guān)鍵階段，不同生育時期小麥體內(nèi)各器官對氮素的需求強度和分配比例存在顯著差異：苗期是小麥幼苗形成和分蘗啟動的關(guān)鍵時期，適量供氮有利于促進(jìn)幼苗根系發(fā)育和地上部干物質(zhì)積累;蘗分化期小麥通過分蘗有效成穗數(shù)的形成決定最終產(chǎn)量潛力，充足的氮素供應(yīng)可顯著提高小麥分蘗成穗率;拔節(jié)孕穗期是小麥生長最為旺盛的時期，大量的氮素被同化為氨基酸、核酸等含氮化合物，參與小麥莖稈的快速伸長和穗部的形成分化，適宜的氮素營養(yǎng)可顯著增加穗粒數(shù);開花期至灌漿期氮素營養(yǎng)主要影響籽粒蛋白質(zhì)含量，但氮素過量易引起籽粒蛋白質(zhì)含量升高而淀粉含量下降，導(dǎo)致小麥品質(zhì)下降。

1.2" 影響小麥氮素吸收利用的土壤因素

土壤是小麥生長發(fā)育不可或缺的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是氮素轉(zhuǎn)化和供應(yīng)的重要載體。土壤中氮素主要以有機態(tài)氮和無機態(tài)氮的形式存在，經(jīng)過礦化作用和固定作用不斷發(fā)生轉(zhuǎn)化。土壤氮素供應(yīng)能力主要取決于土壤有機質(zhì)含量、氮素礦化速率和氮素?fù)p失程度。土壤有機質(zhì)含量越高，氮素礦化潛力越大，小麥可吸收利用的氮素就越多。但土壤溫度、濕度、pH、微生物活性等也會顯著影響氮素礦化速率。例如，低溫干旱抑制土壤微生物活性，降低氮素礦化速率;偏酸性土壤更易發(fā)生銨態(tài)氮固定，而堿性土壤則易促進(jìn)氨揮發(fā)損失[1]。

2" 氮肥運籌的技術(shù)意義

氮肥運籌的核心在于“定位、定時、定量“施肥，即根據(jù)小麥品種、土壤類型、生育時期等因素，在合理的時間和部位施用適宜的氮肥用量，其技術(shù)優(yōu)勢主要體現(xiàn)在：①協(xié)調(diào)“源-庫-流“關(guān)系，根據(jù)各生育時期的器官活性和庫容量變化，合理調(diào)控氮素向庫器官的分配比例，使庫容與庫強同步提高;②通過增施控釋肥、緩釋肥等肥料，優(yōu)化施肥時期和施肥方式，降低氨揮發(fā)、反硝化、淋溶等途徑的氮素?fù)p失;③協(xié)調(diào)氮素營養(yǎng)與碳同化的比例關(guān)系，優(yōu)化蛋白質(zhì)合成途徑關(guān)鍵酶活性，最終提高面粉品質(zhì);④降低面源污染風(fēng)險，減少化肥農(nóng)藥使用量和提高肥料利用率，控制農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)氮素富集和流失。

3" 與小麥氮肥運籌相關(guān)的智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)

3.1" 智能傳感技術(shù)

智能傳感技術(shù)是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分，也是小麥氮素營養(yǎng)診斷的重要工具。目前，應(yīng)用于小麥氮素營養(yǎng)診斷的智能傳感器有光譜傳感器、圖像傳感器、電化學(xué)傳感器等。其中，基于葉綠素?zé)晒庹T導(dǎo)、近紅外反射等原理的光譜傳感技術(shù)最為成熟，可無損快速測定小麥葉片氮素含量[2]。圖像傳感技術(shù)主要通過提取葉片或冠層的色度、紋理、形態(tài)等特征，間接診斷小麥氮素營養(yǎng)狀況，如利用計算機視覺技術(shù)分割、提取小麥冠層數(shù)字圖像，構(gòu)建基于圖像特征的氮素營養(yǎng)診斷模型，可有效克服人工目測法主觀性強的缺陷;電化學(xué)傳感技術(shù)可用于測定植株汁液中的硝酸鹽、銨離子濃度，也可用于原位監(jiān)測土壤氮素有效性。

3.2" 遙感技術(shù)

高光譜遙感、多光譜遙感等是小麥氮素營養(yǎng)遙感監(jiān)測的主要技術(shù)手段。高光譜遙感具備高光譜分辨率和連續(xù)光譜等特點，可精細(xì)刻畫作物冠層反射光譜與氮素營養(yǎng)的定量關(guān)系，如利用機載成像光譜儀獲取小麥田間冠層高光譜數(shù)據(jù)，提取敏感波段并構(gòu)建氮素營養(yǎng)估算模型，可宏觀監(jiān)測區(qū)域尺度內(nèi)小麥氮素營養(yǎng)的時空。多光譜遙感數(shù)據(jù)易于獲取，利用植被指數(shù)與小麥冠層氮素含量的相關(guān)性，可快速診斷小麥氮素營養(yǎng)情況，如基于兼顧土壤調(diào)節(jié)的植被指數(shù)TSAVI與冠層全氮含量構(gòu)建回歸模型，可減少土壤背景的干擾，提高氮素營養(yǎng)遙感監(jiān)測精度。

3.3" 大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是智慧農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)層支撐，主要服務(wù)于小麥氮肥的需求預(yù)測。傳感網(wǎng)實時采集到的環(huán)境參數(shù)、土壤信息、作物長勢等數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等人工智能算法，可以構(gòu)建起有效的氮肥需求預(yù)測模型?；跈C器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型已成為小麥氮肥需求預(yù)測的研究熱點，利用小麥產(chǎn)量、氮肥施用量、土壤氮素含量等多年定位試驗數(shù)據(jù)，采用支持向量機、隨機森林等機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建氮肥需求預(yù)測模型，可顯著提高預(yù)測精度。

4" 基于產(chǎn)區(qū)實際情況的小麥氮肥精確運籌調(diào)控技術(shù)方案設(shè)計

4.1" 山東臨沂小麥產(chǎn)區(qū)的氮肥運籌問題分析

筆者所在的山東臨沂地區(qū)，是魯南地區(qū)重要的小麥主產(chǎn)區(qū)，近年來隨著栽培技術(shù)水平的提高和優(yōu)良品種的推廣應(yīng)用，小麥產(chǎn)量持續(xù)增長。然而，部分農(nóng)戶受傳統(tǒng)施肥習(xí)慣影響，存在過量施氮現(xiàn)象。據(jù)筆者調(diào)研，當(dāng)前小麥季氮肥施用量普遍在240～270 kg/hm2。個別地區(qū)高達(dá)300 kg/hm2以上，顯著超過作物需求量，造成肥料資源浪費和環(huán)境負(fù)荷加重，一些農(nóng)戶以“一炮轟“方式集中施入，忽視了不同生育時期小麥對氮素的動態(tài)需求規(guī)律，亟需因地制宜構(gòu)建精準(zhǔn)、高效、環(huán)保的氮肥運籌新模式。

4.2" 精確運籌調(diào)控技術(shù)方案設(shè)計

4.2.1" 方案整體架構(gòu)

從“源-庫-流”系統(tǒng)論視角出發(fā)，結(jié)合作物生理生態(tài)、3S集成、計算機模擬等先進(jìn)技術(shù)手段，提出構(gòu)建“精準(zhǔn)診斷-定量優(yōu)化-動態(tài)調(diào)控”三位一體的小麥氮肥精確運籌調(diào)控技術(shù)方案。

如圖1所示，方案以田間傳感器為起點，利用作物氮素營養(yǎng)快速診斷環(huán)節(jié)作為運籌依據(jù)，分別針對基礎(chǔ)施肥量、追肥量等關(guān)鍵決策環(huán)節(jié)，以提高產(chǎn)量、品質(zhì)、效益為約束目標(biāo)，以降低環(huán)境負(fù)荷為優(yōu)化準(zhǔn)則，形成“診斷-調(diào)控-基施/追施-總量”的調(diào)控思路。氮肥基施量基于土壤氮素診斷的推薦模型確定，側(cè)重農(nóng)藝肥力的維持與培育;氮肥追施量使用葉面診斷的精準(zhǔn)補充技術(shù)作為優(yōu)化手段，與關(guān)鍵生育期需求相匹配;氮肥總量則以復(fù)合調(diào)控模型從區(qū)域尺度系統(tǒng)優(yōu)化。在具體實施過程中，還將根據(jù)不同生育時期小麥氮素需求動態(tài)，制定苗期、拔節(jié)期、開花期等階段性施肥策略，最大限度減少肥藥流失。

4.2.2" 措施一：基于土壤氮素快速診斷的氮肥推薦

現(xiàn)階段選擇棕壤土、褐土2種主要土壤類型，針對當(dāng)前小麥主栽品種太麥198、臨麥9號等開展研究，著重探索基于旱砂田、一年兩熟制等主要耕作制度下的氮基追比優(yōu)化。方案采用基于土壤氮素快速診斷的氮肥推薦技術(shù)，重點包括以下技術(shù)關(guān)鍵點。

1）采樣與測試：采用直徑為3 cm的土鉆，按“S”形或“X”形路線對田塊進(jìn)行多點采樣，每個樣點的土樣用四分法進(jìn)行縮分并混勻，風(fēng)干磨細(xì)過2 mm篩，每個田塊的土樣不少于5份。采用便攜式近紅外光譜儀測定土樣的反射率，波長范圍為900～1 700 nm，光譜分辨率為10 nm，每個樣品重復(fù)掃描3次;同時采用離子選擇性電極法測定速效氮含量，以硝酸鉀標(biāo)準(zhǔn)液配制系列梯度濃度溶液，繪制檢量線，計算速效氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)。

2）診斷模型：選擇土壤速效氮與光譜反射率相關(guān)性最佳的敏感波段，構(gòu)建光譜參數(shù)與速效氮含量的線性回歸模型，通過交叉驗證確定最佳模型參數(shù)。參考河北、山東、安徽等地的研究結(jié)果，設(shè)定土壤速效氮的臨界閾值上限[3]。當(dāng)實測土壤速效氮含量低于下限閾值時，顯示“速效氮嚴(yán)重不足”;當(dāng)實測值高于上限閾值時，顯示“速效氮富足”。

3）施肥推薦：選擇典型試驗點，開展包括不同基追比、施肥時期、施肥方法在內(nèi)的綜合試驗，建立速效氮含量與小麥產(chǎn)量、氮肥利用率的數(shù)學(xué)模型。利用實測的土壤速效氮含量，結(jié)合土壤類型、有機質(zhì)含量、小麥品種、前茬、灌溉條件等要素，預(yù)估目標(biāo)產(chǎn)量下的總施氮量;再根據(jù)不同生育時期小麥需氮特點，采用三元二次多項式擬合基、蘗、穗肥的最佳配比，并結(jié)合適宜的施肥方式（溝施、撒施、葉噴等），形成具體的精準(zhǔn)施肥方案。

4.2.3" 措施二：基于葉面診斷的小麥氮肥精準(zhǔn)管理

通過開展不同類型小麥品種的氮素梯度試驗，系統(tǒng)研究基于遙感-地面監(jiān)測的葉面氮素營養(yǎng)快速診斷方法，聚焦以下3點。

1）構(gòu)建葉面氮素快速診斷指標(biāo)。選擇臨沂地區(qū)種植面積大、增產(chǎn)潛力高的高產(chǎn)中筋及弱筋小麥品種，開展盆栽及大田試驗，在不同施氮水平下獲取冠層反射光譜、葉綠素含量、葉片全氮及硝態(tài)氮含量等數(shù)據(jù)，篩選出敏感波段、特征參數(shù)并構(gòu)建氮素營養(yǎng)評價指標(biāo)。提取冠層多光譜影像的敏感波段反射率、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）等參數(shù)，與實測葉綠素SPAD值、冠層NNI進(jìn)行曲線擬合，獲得決定系數(shù)最高的線性或非線性模型。構(gòu)建冠層反射率一階微分、二階微分指數(shù)與植株氮濃度的回歸模型，實現(xiàn)從反射光譜參數(shù)到植株氮素含量的定量反演。

2）虧缺判別：參考已有試驗數(shù)據(jù)，初步將小麥拔節(jié)期、孕穗期、灌漿期的冠層氮素虧缺閾值分別設(shè)定SPAD值lt;45、lt;50、lt;40，或NNIlt;0.9、lt;0.8、lt;0.7。當(dāng)監(jiān)測值低于相應(yīng)閾值時，作出“該時期追肥”的決策，并基于前期構(gòu)建的“冠層氮素養(yǎng)分指數(shù)-追肥量”的響應(yīng)模型，計算出以尿素（N 46%）表示的追肥用量。當(dāng)監(jiān)測值高于閾值時，則暫不追肥。

4.2.4" 措施三：小麥生育階段氮肥分期調(diào)控

以太麥198、臨麥9號等主栽品種為對象，通過連續(xù)多年田間定位觀測，獲取生育進(jìn)程關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)，同步記錄相應(yīng)積溫，擬合各生育時期與積溫的線性關(guān)系，建立積溫預(yù)測模型。當(dāng)新季作物播種后，根據(jù)溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)計算積溫，代入模型即可預(yù)測關(guān)鍵生育時期[4]如下。

1）苗期“控氮促壯”。結(jié)合不同前茬、播期條件，以提高苗齊度和壯苗指數(shù)為目標(biāo)，優(yōu)化氮磷鉀配比，適度控氮，促進(jìn)苗期生長同步，培育壯秧。分蘗期結(jié)合墑情追施速效氮肥，促進(jìn)分蘗。

2）拔節(jié)期“追氮保肥”。在苗情診斷的基礎(chǔ)上，兼顧高產(chǎn)和品質(zhì)協(xié)調(diào)，采取噴施與撒施相結(jié)合的施肥方式，在拔節(jié)至孕穗階段開展葉齡診斷與氮肥精準(zhǔn)追施，并匹配離子態(tài)氮肥與控釋肥配施，減少氮素流失。結(jié)合葉色葉綠素診斷，當(dāng)葉色呈現(xiàn)淺綠色、葉綠素SPAD值低于45時，及時追施速效氮肥。

3）開花期“補氮強庫”。開花至開花后15天是提高小麥籽粒蛋白含量的關(guān)鍵時期，將采取基于葉綠素儀診斷的葉面噴肥技術(shù)，匹配40%～60%濃度的尿素溶液，在開花期適時適量補施，促進(jìn)庫流協(xié)調(diào)。

4.2.5" 措施四：針對產(chǎn)量目標(biāo)的小麥氮肥總量優(yōu)化

氮肥總量是決定小麥產(chǎn)量、品質(zhì)、效益的關(guān)鍵因子，方案的目標(biāo)是在保障小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)臨沂市域尺度化肥減量5%，氮肥利用率提高10%以上。通過總量調(diào)控，將進(jìn)一步優(yōu)化氮肥投入產(chǎn)出比，構(gòu)建肥料減施提效、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的新格局[5]?？偭績?yōu)化考慮以下3個技術(shù)方面。

1）產(chǎn)量、品質(zhì)與氮肥效應(yīng)研究。針對當(dāng)前小麥主推品種選擇有代表性的試驗樣點，開展氮肥增量與減量試驗，定量評估不同施氮水平下的產(chǎn)量、品質(zhì)、養(yǎng)分吸收利用及環(huán)境風(fēng)險，獲取關(guān)鍵參數(shù)。

2）需求量預(yù)估：采用休閑期土壤硝態(tài)氮含量、小麥目標(biāo)產(chǎn)量、土壤氮素供應(yīng)能力等參數(shù)，構(gòu)建氮肥需求量估算模型。收獲時，測定籽粒產(chǎn)量，秸稈還田量，分析籽粒、秸稈全氮含量，計算氮素積累總量和表觀氮素利用率。

3）多目標(biāo)優(yōu)化：以提高氮肥利用率10%以上為主要目標(biāo)，兼顧降低面源污染、溫室氣體減排等生態(tài)目標(biāo)運用0-1整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃等數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，對不同施氮方案進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)選，獲得綜合效益最優(yōu)的區(qū)域施氮總量配置方案。

5" 結(jié)束語

氮肥對小麥的生長發(fā)育、產(chǎn)量形成和品質(zhì)提升具有關(guān)鍵性影響，傳統(tǒng)的氮肥運籌模式難以適應(yīng)小麥生產(chǎn)高質(zhì)高效發(fā)展的需求，研究提出了“精準(zhǔn)診斷-定量優(yōu)化-動態(tài)調(diào)控”的技術(shù)思路，融合了作物模型、3S集成、人工智能等前沿技術(shù)，構(gòu)建“精準(zhǔn)診斷-定量優(yōu)化-動態(tài)調(diào)控”的小麥氮肥精確運籌調(diào)控技術(shù)體系。在實踐中，必須從作物生理、生態(tài)過程、養(yǎng)分循環(huán)等基礎(chǔ)理論出發(fā)，借力于現(xiàn)代信息技術(shù)手段，因地制宜開發(fā)精準(zhǔn)化、智能化的氮肥管理新策略、新方法，探索適應(yīng)未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的氮肥減施提效增效新路徑。

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第一作者簡介：左利波（1982-），男，農(nóng)藝師。研究方向為農(nóng)作物病蟲害防控及糧油等作物單產(chǎn)提升技術(shù)在實踐中的示范與應(yīng)用推廣。