本文以10生枳橙砧[Citrus sinensis (L.) Osb×Poncinus trifoliate (L.) Raf.]纽荷尔脐橙(Citrus sinensis Osbeck cv. Newhall)为研究对象,在春梢萌芽期、夏梢萌芽期、秋梢萌芽期和果实成熟期等四个柑橘生长重要物候期,采集各类型枝梢叶片,分析叶片氮(N)、磷(N)、钾(K)营养元素动态变化及其相关性,并采用高光谱图像技术研究分析各类枝梢叶片的光谱特性,筛选柑橘叶片氮、磷、钾、叶绿素含量预测的最适宜叶片类型和光谱预处理方法,并建立相应的预测模型,旨在为建立柑橘叶片营养实时监测和高效合理施肥提供依据。主要研究结果如下：1.纽荷尔脐橙叶片N、P、K含量的变化当年生春梢、夏梢和秋梢完全转绿后,其叶片氮素营养含量以夏梢叶片最高(3.19%),春梢次之(3.13%),秋梢最低(2.73%),且以当年夏梢叶片氮含量的降幅和降速均最大；叶片磷含量以秋梢叶片为最高(0.21%),春梢叶片次之(0.20%),夏梢叶片最低(0.18%),并以当年春梢叶片磷含量降幅较大；夏梢叶片的钾素含量最高(2.03%),春梢次之(1.76%),秋梢最低(1.02%),钾含量降幅和降速均以夏梢叶片最大。20月龄春梢叶片的氮、磷、钾含量仍分别达到叶片营养诊断标准的适量、低量和适量水平,氮、磷含量仍呈继续显著下降趋势。本试验结果说明,纽荷尔脐橙因枝梢抽生时期不同其叶片具有不同的营养富集和输出能力,春梢叶片具有连续两年的氮、磷元素输出和树体营养保障功能。2.不同枝梢类型和不同物候期纽荷尔脐橙叶片中N、P、K元素的相关性(1)同一类型枝梢叶片N、P、K含量的相关性：纽荷尔脐橙当年抽生的各种枝梢叶片其N、P、K营养元素含量具有多重相关性。秋梢萌芽期的夏梢叶片N与P、K含量都呈显著正相关关系,其相关系数分别为0.34*和0.30*。果实成熟期春梢叶片N与P,P与K含量分别呈极显著正相关,其相关系数分别为0.43**和0.50**；而夏梢和秋梢叶片中的N均与其P、K含量极显著正相关、P与K含量显著或极显著正相关。此结果表明,同一类型枝梢叶片的营养元素间具有明显的互促关系。(2)同一物候期不同类型枝梢叶片之间N、P、K含量的相关性：在同一物候期,纽荷尔脐橙不同类型枝梢叶片之间的N、P、K含量存在显著的互促或互抑关系。秋梢萌芽期,春梢叶片K与夏梢叶片N、K元素含量呈极显著正相关,其相关系数分别为0.50**和0.55"；春梢和夏梢叶片的P含量呈显著正相关,相关系数为0.35*。果实成熟期,春梢叶片的K元素与夏梢叶片的N、P、K元素含量呈显著或极显著正相关,其相关系数分别为0.40*、0.32*和0.64**；夏梢叶片P与秋梢叶片N含量呈显著负相关,相关系数为-0.35*；夏梢叶片K与秋梢叶片K呈显著正相关,相关系数为0.40*。表明同一物候期不同季节抽生的新梢叶片,特别是前一时期抽生的枝梢叶片营养可能显著影响以后抽生的新叶营养状况。(3)不同物候期、不同类型枝梢叶片之间N、P、K含量的相关性：秋梢萌芽期的春梢叶片K元素与果实成熟期的春梢、夏梢叶片K含量分别呈极显著和显著正相关,相关系数分别为0.50**和0.37*。秋梢萌芽期的春梢叶片N与果实成熟期夏梢叶片的P呈显著负相关,相关系数为-0.32*。秋梢萌芽期的夏梢叶片N和K含量与果实成熟期春梢叶片K具极显著正相关关系,相关系数为0.46"*和0.52**。可见,在纽荷尔脐橙年生长周期中,不同物候期、不同类型枝梢的叶片表现出N、P、K元素含量的互为影响效应,提示柑橘园的施肥作业应充分考虑营养元素的长效性和互作性。(4)春梢萌芽期上一年春梢叶片N、P含量、夏梢和秋梢萌芽期上一年春梢叶片的N素含量、果实成熟期夏梢叶片N和K素含量,以及果实成熟期秋梢叶片N素含量值,与柑橘营养诊断常规采样时期所采集的6月龄春梢营养枝叶片所测定的数据比较,其差值均处于5%标准偏差范围(0.932-1.073)之内。表明前述物候期各类枝梢叶片的营养状况,在很大程度上可以揭示植株营养的丰缺状况。3.叶片N、P、K营养光谱诊断关键技术(1)氮素营养诊断最佳叶片类型为夏梢萌芽期的当年生春梢叶片,近红外原始光谱Original Spectral, OS)通过标准正态变量(SNV)预处理所建立的偏最小二乘(PLS)回归模型预测效果最好。校正集相关系数(Rc)为0.790,交叉验证均方根误差RMSECV为0.269；预测集相关系数Rp为(0.810),预测均方根误差(RMSEP)为0.166。(2)磷素营养诊断以夏梢萌芽期的当年生春梢叶片为最佳,近红外原始光谱通过SNV预处理所建立偏最小二乘回归模型预测效果最好,Rc为0.864,RMSECV为0.009,Rp为0.798,RMSEP为0.012。(3)钾素营养诊断的最适宜叶片样品为秋梢萌芽期的上一年生春梢叶片,近红外原始光谱通过SNV预处理和偏最小二乘回归模型的预测效果最好,Rc为0.782,RMSECV为0.250,Rp为0.793,RMSEP为0.299。4.叶片SPAD (Soil and Plant Analyzer Development)光谱诊断植物叶片SPAD值反映叶片叶绿素含量水平和光合能力大小,本试验结果表明：脐橙叶片SPAD值的光谱诊断,适宜采用秋梢萌芽期的当年生春梢叶片,近红外原始光谱SNV预处理偏最小二乘回归模型预测的效果最好,Rc为0.965,RMSECV为0.659,Rp为0.924,RMSEP为1.616。5.叶片叶绿素组分的高光谱预测柑橘叶片含有多种叶绿素组分,本文对非常重要的叶绿素a和叶绿素b含量的高光谱诊断技术进行了研究：采用多元散射校正法(MSC)进行近红外光谱预处理,并以基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)所建模型对叶绿素a含量的预测效果更优,其Rp为最大(0.8983),RMSEP为最小(0.1404)；采用标准正态变量(SNV)预处理,同样以LS-SVM所建模型对叶绿素b的预测鲁棒性较好,容错能力较强,Rp达0.9123,RMSEP为0.0426。