蓄水坑灌氮肥管理方式对果园氮素分布利用及果树生长的影响

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水肥的高效利用是农业生产可持续发展的重要内容,不同灌溉方式下水肥耦合作用会对水肥的利用规律及效率产生影响。随着蓄水坑灌技术的推广应用,探寻蓄水坑灌氮肥管方法下水氮分布规律,揭示蓄水坑灌下苹果树氮肥利用机理,对完善蓄水坑灌水肥管理制度具有重要意义。本研究的田间试验在山西农业大学果树研究所果树节水灌溉示范园进行,试验共设置8个试验处理,蓄水坑灌条件下以不同的施肥总量(300kg N/hm2、600kg N/hm2)和施肥时期(花后期、果实膨大期以及花后期和果实膨大期两次施肥)为变量,采用全面试验法设置6组试验组,同时,以蓄水坑灌未施肥和地面灌溉、低施肥量、两次施肥分别设置2组对照组。研究明确了土壤铵态氮、硝态氮的分布规律;分析了果树根系、冠层叶片、树干茎流、苹果产量品质以及不同尺度下苹果树水氮利用效率对水肥管理方法的响应;利用15N稳定同位素示踪技术,探明了土壤中肥料氮素的分布规律、不同年际下果树对肥料氮素的分配利用规律;建立了基于典型人工神经网络和粒子群算法改进人工神经网络的苹果树根系生长预测模型和叶片光合速率模型,并对不同算法下的模型进行对比研究。主要研究结论如下:(1)不同灌溉施肥方式下土壤矿质氮分布规律存在差异。相较于地面灌溉,蓄水坑灌有效促进了铵态氮和硝态氮累积于土壤中层(20-80cm),减少了土壤表层(0-20cm)铵态氮和100-160cm土层硝态氮的积累,提高尿素的水解速度,减少水解时间。蓄水坑灌下,随着施氮量的增加,土壤剖面(0-160cm)的铵态氮平均值显著增加;而硝态氮平均值则随施氮量的增加先增大后减小,高施氮量并不能持续增加土壤硝态氮含量。施肥时期对土壤铵态氮和硝态氮的绝对含量存在显著影响,果实膨大期施肥显著增加了土壤中铵态氮和硝态氮的全生育期平均含量。与一次施肥相比,两次施肥增加了土壤铵态氮和硝态氮绝对含量。(2)灌溉施肥方式的改变会引起苹果树生理生长的变化。相较于地面灌溉,蓄水坑灌可以促进苹果树根系以及苹果树冠层、叶片的生长,同时蓄水坑灌条件下的茎流量日变化规律存在显著的出峰现象,且峰值较高。随着施肥总量的增加,除叶绿素外,根系和冠层、叶片各项指标,以及树干茎流值均呈现先增大后减小的规律,在本试验中,低施肥量(300kg N/hm2)为最适根系及冠层叶片生长的施肥量。不同施肥时期下,果树生长的侧重略有不同,相对于膨大期施肥,花后期施肥处理的冠层和叶片各指标数值,以及树干茎流量均较大,而根长密度增量(ΔRLD)和根表面积密度增量(ΔRSAD)较小。在保持施肥总量一致的情况下,两次施肥可以促使苹果树冠层和叶片各指标小幅增长,而根长密度、根表面积密度和树干茎流量则出现显著增长。(3)利用15N稳定同位素示踪技术研究不同年份肥料氮素在土壤、果树各器官中的分布利用规律。结果表明,蓄水坑灌可以有效促使肥料氮素深入土壤中层(40-100cm),减少表层和深层肥料氮素的累积;不同施肥量条件下肥料氮素均主要集中于土壤中层(40-100cm),而高施氮量条件下不同土层分布量的差异则相对较小;不同施肥时期条件下肥料氮素的分布规律类似,主要集中于土壤浅层(0-40cm)和中层(40-100cm),而果实膨大期施肥条件下,土壤浅层(0-40cm)和中层(40-100cm)肥料氮素含量相对较高;不同施肥管理方式下,翌年肥料氮素的分布存在显著差异,整体而言,在高施肥量并采用两次施肥的施肥方式下肥料氮素在第二年残留最多,而低施肥量并采用两次施肥和低施肥量花后期施肥的方式下肥料氮素的残留最小。试验条件下,苹果树叶片和果实主要利用上一年的肥料氮素,而苹果树根系主要利用的肥料氮素与施肥时期和施肥量相关,生育初期施肥和低施肥量有利于根系对当年肥料氮素的吸收。叶片对当年肥料的吸收程度是逐月增大的,而对上一年肥料氮素的吸收程度则相反。苹果各器官间对当年肥料氮素的分配为:根系>果实>叶片;而对上年肥料氮素的分配则为:果实>根系>叶片。在全部处理中,两次施肥可以促使肥料氮素相对更平均的分配于各器官中。(4)明确了灌溉施肥管理方式对苹果树水肥利用效率的影响。在相同施肥条件下,蓄水坑灌显著提高了叶片瞬时水分利用效率、产量水平的水分利用效率和氮素农学利用效率;而低施肥量下,叶片瞬时水分利用效率和氮素农学利用效率较高。然而,施肥量的变化对产量水平的水分利用效率影响并不显著。相较于单次施肥,两次施肥的方式可以显著提高叶片瞬时水分利用效率、产量水平的水分利用效率和氮素农学利用效率。(5)建立了基于典型人工神经网络和粒子群算法改进的人工神经网络的苹果树根系生长预测模型和叶片光合速率模型,并对不同算法下的模型进行对比研究。研究发现,相对于典型人工神经网络模型(BP),经过粒子群算法改进的人工神经网络模型(PSO-BP)可以有效提高模拟精度,降低模拟误差。在根系生长模型中,PSO-BP模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低34%和22.51;在叶片光合速率模型中,PSO-BP模型的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低1.6%和0.268。
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