夏玉米植株临界含水量模型建立及诊断技术研究

Summer maize is one of the most important crops of China, however, it is very sensitive to water stress. For a long time, the lack of efficient water diagnosis technique resulted in the faulty irrigation scheduling and amount of irrigation during the growth period of summer maize, which cause the waste of irrigation water. Therefore,in order to deal with these existent problems, a series of field experiments will be conducted at different eco-sites using different summer maize cultivars, irrigation levels, irrigation methods as well as irrigation stages. The change characteristics of the aboveground dry matter, leaf area index, plant water content of summer maize under different water treatments will be analysised deeply. A deduction is proposed that the critical water content exists in the plant, defined as the minimum water content that is required for maximum crop growth. Based on this deduction, plant critical water content model and plant water diagnosis index model in summer maize will be developed. Furthermore, the hyperspectral remote sensing will be used as a tool for monitoring plant water status. The robust relationships between plant water diagnosis index and hyperspectral indices will be selected. These models will be validated with data acquired from independent experiments. This work will provide a new theoretical basis and serve as vital tool for real-time diagnosis of plant water status in summer maize. This work will significantly improve the irrigation water use efficiency of summer maize, relieve the pressure on water resource and ensure food security in China.

夏玉米是我国重要的粮食作物，也是对水分较为敏感的作物。长期以来，由于缺少有效的水分诊断技术，导致夏玉米生长过程中灌溉时期和灌溉量不合理等问题出现，造成水资源的大量浪费。因此，本项目针对已存在的问题，在多个生态点设置了夏玉米不同品种、灌溉量、灌溉方式和灌溉时期的试验，在深入分析不同水分处理下夏玉米地上部干物质、叶面积指数、植株含水量变化规律的基础上，提出一项推断：在夏玉米体内存在临界含水量，定义为夏玉米生长指标达到最大生长量时所需的最低含水量。基于此项推断，本研究构建了夏玉米植株临界含水量模型和植株水分诊断指数模型，进一步利用高光谱遥感作为工具，筛选出对植株水分诊断指数表现最佳的波段组合和反演模型，并利用独立试验资料进行验证，以期为夏玉米水分状况实时诊断提供一个新的理论基础和关键技术，对于提高夏玉米灌溉水分利用效率、缓解我国水资源压力和保障粮食安全具有重要的意义。

玉米是我国北方夏季最主要的种植作物，也是需水量较大的作物。由于缺少有效的水分诊断技术，导致夏玉米生长过程中水分管理经验性强、灌溉水利用效率偏低等问题长期存在，造成水资源的大量浪费。因此，本研究针对夏玉米灌溉过程中存在的问题，通过设置不同生态点、品种、灌溉量、灌溉时期和灌溉方式的试验，在深入剖析不同水分处理下夏玉米地上部干物质、叶面积指数和植株含水量变化规律的基础上，采用系统建模方法，构建了基于冠层干物质和叶面积指数的夏玉米植株临界含水量模型和植株水分诊断指数模型，并利用高光谱遥感作为工具，建立一项快速无损的植株水分诊断技术，以期为夏玉米水分状况的实时精确诊断提供一条操作性较强的新途径，有助于推动夏玉米水分管理向数字化和定量化方向发展。首先，利用不同水分梯度下的夏玉米干物质和含水量的变化规律，构建了基于冠层干物质和叶面积指数的夏玉米临界含水量模型，分别为冠层干物质：Wc=87.15LDM-0.17 ；叶面积指数：Wc=85.09LAI-0.24。对两个模型进行比较，发现异速生长曲线可以比较好的拟合临界含水量模型，但基于冠层干物质的模型参数a要高于基于叶面积指数的模型参数，而基于冠层干物质的模型参数b要低于基于叶面积指数的模型参数。其次，利用已有的临界含水量模型构建了夏玉米水分诊断指数模型（WDI=Wa/Wc）。WDI 可以定量地反映作物体内水分状况，若 WDI=1，表明作物体内水分状况处于最佳状态，高于 1 为水分过剩，低于 1 则水分不足。在本研究条件下，WDI值的变化范围在0.49到1.16之间，利用独立试验数据进行验证发现此指数可以比较好的诊断夏玉米生长过程中的水分状况。通过系统分析冠层高光谱反射率在不同水分处理下的变化趋势，采用减量精细法构建了基于冠层高光谱的夏玉米水分诊断指数定量估算模型WDI=0.95NDSI（R710，R512）+0.14，利用此模型可以较好的快速无损评估夏玉米的水分状况。此外，利用水分诊断指数定量评估了夏玉米光合作用，结果表明在不同水分梯度下水分诊断指数与光合速率、蒸腾速率和气孔导度都有显著的正相关。