基于叶片SPAD值对崇明区水稻产量预测和氮素营养诊断模型的构建

Preliminary construction of the rice yield prediction and nitrogen nutrition diagnosis model based on leaf SPAD value in Chongming District

摘要

为探究崇明区水稻叶片SPAD的最佳诊断时期和叶位，初步预测水稻产量和构建基于SPAD值的氮素营养诊断模型，于2023年在上海市崇明区以杂交稻‘申优26’‘申优28’，常规稻‘南粳46’‘崇尚2022’为材料，从水稻分蘖期到抽穗期进行了不同施氮量（0~375 kg/hm²）的田间试验，获取水稻关键生育期不同叶位SPAD值，探究SPAD值与水稻施氮量、产量之间的关系。结果表明：1）在水稻生长环境和田间管理措施相同的条件下，施氮量是水稻生长发育的主要影响因素，水稻的氮素营养变化由叶片SPAD值实时反映，但氮素变化而引起的水稻SPAD值的变化会因水稻种类、叶位和生育时期的不同而不同。2）分别拟合SPAD值与施氮量、SPAD值和产量之间的关系，发现L1（倒一叶，旗叶）的SPAD值能够指示水稻施氮量和产量的变化。3）利用最佳叶位SPAD值与水稻产量的二次函数关系，得出杂交稻最佳诊断时期为孕穗期，SPAD临界值为37.77；常规稻最佳诊断时期为幼穗分化期，SPAD临界值为40.13。因此，杂交稻孕穗期倒一叶和常规稻幼穗分化期倒一叶可以诊断作物氮素情况，SPAD临界值与实际获取的SPAD实际值比较，若SPAD_实际-SPAD_临界＜0，则表示水稻缺氮，需要追肥；若SPAD_实际-SPAD_临界≥0，则水稻氮素充足，不需要追肥。综上，利用SPAD建立的氮素模型可以为水稻关键生育期氮素诊断提供参考。

Abstract

The study was to explore the optimal diagnosis period and leaf position of rice leaf SPAD in Chongming District， and preliminarily predict the rice yield and construct a nitrogen nutrition diagnosis model based on SPAD values. Field experiments with different nitrogen application rates （0~375 kg/hm²） were carried out from the tillering stage to the heading stage in Chongming District， Shanghai in 2023 using hybrid rice varieties （‘Shenyou 26’ and ‘Shenyou 28’）， and conventional rice varieties （‘Nanjing 46’ and ‘Chongshang 2022’） as materials， and the SPAD values of different leaf positions of rice were obtained during the critical growth period of rice， and explore the relationship between SPAD values and nitrogen application rate， and rice yield， respectively. The results demonstrated that： 1） Under the same conditions of rice growth environment and field management measures， nitrogen application rate was the main influencing factor of rice growth and development. The changes of nitrogen application rate of rice were reflected by the leaf SPAD value in real time， but the changes of rice SPAD values would vary with different rice species， leaf positions and growth periods. 2） The relationship between SPAD value and nitrogen application rate， SPAD value and yield was fitted， and it was found that the SPAD value of L1 （inverted leaf， flag leaf） could indicate the changes of nitrogen application rate and rice yield. 3） The relationship between the optimal leaf position SPAD value and rice yield was fitted by the quadratic function. The optimal diagnostic period for hybrid rice was the booting stage， and the critical SPAD value was 37.77， while the optimal diagnostic period for conventional rice was the spikelet differentiation stage， and the critical SPAD value was 40.13. Therefore， the L1 leaf of hybrid rice at booting stage and the L1 leaf of conventional rice at spikelet differentiation stage can diagnose crop nitrogen nutrition status， and the critical value of SPAD is compared with the actual value of SPAD， if the SPAD（actual value）－SPAD（critical value）＜0， it means that rice is deficient in nitrogen and needs topdressing. If the SPAD（actual value）－SPAD（critical value）≥0， the nitrogen content of rice is sufficient and no topdressing is required. In conclusion， the nitrogen model established by SPAD can provide a reference for the diagnosis of nitrogen during the key growth period of rice.

Graphical abstract

关键词

杂交稻 / 常规稻 / SPAD值 / 叶位 / 氮素营养诊断

Key words

hybrid rice / conventional rice / SPAD value / leaf position / nitrogen nutrition diagnosis

水稻叶色可以反映出其生长代谢状况，SPAD叶绿素测量仪（Soil plant analysis development，简称SPAD仪）可以快速、便捷无损测试水稻叶色情况。利用SPAD仪诊断作物氮营养情况已经在小麦^［1］、玉米^［2］、水稻^［3］上得到应用。因此，分析水稻叶片SPAD值分布特点，构建基于水稻叶片SPAD值的氮素营养诊断模型，对实现水稻实时实地精准氮素调控具有重要意义。

目前，利用不同水稻品种SPAD值在选择水稻最佳诊断叶位和构建水稻氮素诊断模型方面已取得显著进展。李刚华等^［4］和江立庚等^［5］的研究表明，倒三叶是氮素营养诊断的理想叶位，可用来判断其氮素营养情况；王绍华等^［6］、姜继萍等^［7］和何俊俊等^［8］则认为倒四叶受氮素影响较为明显；任红军等^［9］认为倒三叶和倒四叶可以作为共同指示叶；杨虎^［10］则认为不同生育期理想叶位不同，分蘖期为倒一叶和倒二叶，孕穗期和抽穗期为倒三叶和倒四叶。为消除水稻品种和生长环境的影响，研究人员发展了SPAD衍生值。如宋丽娟^［11］研究SPAD衍生指数与氮素指标的相关性，得到归一化NSI4指数，可以作为叶片诊断的指标。

基于SPAD仪，研究人员在氮素营养诊断方面取得了一些研究进展。如任红军等^［9］通过构建倒三叶和倒四叶SPAD值的几何平均数，求得水稻关键生育期SPAD值次级指标（GMSI34）临界值：拔节期48.5、孕穗期44.3和抽穗期42.9，与实际值相比较判断水稻是否缺氮。纪明亮等^［12］通过探究水稻SPAD值与水稻产量的关系，得到水稻关键生育期最适SPAD值，推算出最适关键生育期SPAD临界值分别为：分蘖期41.2、拔节期40.1、孕穗期33.6和乳熟期23.5，进而计算出水稻关键生育期需氮量。已有研究对水稻SPAD最佳诊断叶位的选择及模型的构建上存在很大差异，且水稻生长环境也会影响SPAD诊断，导致不同地区最佳叶位的判断和模型的构建上存在差异。

为此，本研究拟以上海市崇明区杂交稻和常规稻两类水稻作为研究材料，研究当地水稻SPAD值的变化规律，分析SPAD值与施氮量、产量的关系，构建基于SPAD值预测当地水稻产量的模型和基于水稻关键生育期不同叶位SPAD值氮素营养诊断模型，以期为当地水稻氮肥管理提供依据。

1　材料与方法

1.1　研究区域概况

试验于2023年6月10日—2023年11月10日在上海市崇明区庙镇联益村金瓜种植专业合作联社（121.36°E， 31.68°N）进行。该试验区气候温和湿润，四季分明，夏季湿热，冬季干冷，属典型的亚热带季风湿润气候；年平均气温在16~17 ℃，无霜期236 d，年平均降雨量1 129~1 149 mm，降雨呈现明显的季节性，集中在每年6~7月的梅雨季。试验区土壤为夹沙土，耕层土壤（0~20 cm）背景值为：pH 6.2，有机质24.8 g/kg，全氮1.48 g/kg，速效磷12.9 mg/kg，速效钾101 mg/kg。

1.2　试验设计

以当地杂交稻主栽品种‘申优26’‘申优28’，常规稻主栽品种‘南粳46’‘崇尚2022’为试验材料，设0（N0）、105（N1）、135（N2）、150（N3）、225（N4）、300（N5）、337.5（N6）、375 kg/hm² （N7）共8个施氮处理，每个处理重复3次，共96个小区，不同时期施氮量见表1。杂交稻播种量设为37.5 kg/hm²，常规稻播种量设为75.0 kg/hm²，种子均经过催芽后于2023年6月10日播种，播种时保持田间湿润，无明显水层；苗期保持田面湿润；分蘖期保持“浅水勤灌”；孕穗期和抽穗期建立3~5 cm潜水层；灌浆结实期干湿交替，直至收获前7 d，于11月10日收获。氮肥品种为尿素（N 46.4%），为防止尿素烧苗，在水稻达到两叶一心时施基肥（6月25日），在水稻分蘖期开始施分蘖肥（7月21日），在水稻孕穗期施穗肥（8月15日）；磷肥（P₂O₅）用量为90 kg/hm²，钾肥（K₂O）用量为90 kg/hm² ，全部作基肥一次性施入。小区面积100 m²，各小区之间筑田埂并用地膜覆盖，其他田间管理措施按照当地常规管理措施。

1.3　测定指标及方法

SPAD值数据采集时间分别为7月15日（分蘖期）、7月28日（拔节期）、8月19日（幼穗分化期）、8月31日（孕穗期）和9月17日（抽穗期）。

SPAD指标获取：每个小区选择具有代表性的水稻植株6株，利用日本柯尼卡公司的SPAD-502 Plus仪（Soil plant analysis development-502 Plus）测定水稻倒一叶（L1）、倒二叶（L2）、倒三叶（L3）和倒四叶（L4）完全展开叶SPAD值，测定部位为距叶片基部1/2处，测定时要注意避开叶脉和叶片边缘^［13］。

产量及产量构成因素：于水稻成熟期进行样方测产，在每个试验小区，用竹竿和绳子围出长势均匀的1 m²样方，记录样方内水稻穗数。将稻穗脱粒，计穗粒数、空壳数，计算穗粒数、结实率。烘干稻谷至恒重，测定千粒重，最终计算得到水稻产量。

1.4　基于水稻叶片SPAD值的氮营养诊断模型的构建方法

首先，根据不同叶位SPAD值与施氮量、产量的关系得到诊断时期、叶位和关键生育期水稻SPAD临界值（SPAD_临界）；第二步，构建施氮量与SPAD值的函数关系；第三步，监测水稻关键生育期SPAD值（SPAD_实际），若SPAD_实际-SPAD_临界＜0，则表示水稻缺氮，需要追肥；若SPAD_实际－SPAD_临界≥0，则水稻氮素充足，不需要追肥。

2　结果与分析

2.1　不同施氮水平下SPAD的动态变化

杂交稻和常规稻在不同施氮量下水稻不同叶位的动态变化如图1和2所示。施氮量、水稻种类、水稻品种和叶位均会影响SPAD值的变化。施氮量对水稻SPAD值的影响较大，且在水稻生育前期SPAD值相对集中，在生育前期氮素主要来源于土壤氮素，随着生育期的推进，施氮量对SPAD值的影响越来越明显^［14］。施氮量影响水稻不同叶位SPAD的动态变化。杂交稻倒一叶SPAD值呈现出2次黄黑交替，拐点集中在拔节期和孕穗期；常规稻倒一叶SPAD值在拔节期达到最高，随后下降，幼穗分化期和孕穗期均有最低值（图1（a）和图2（a））。杂交稻的倒二叶、倒三叶SPAD值在拔节期达到最高，随着生育期的推进而逐渐减少；常规稻的倒二叶、倒三叶SPAD值在拔节期达到最高值，随后降低，但是在孕穗期部分开始增加（图1（b）~（c）和图2（b）~（c））。杂交稻倒四叶SPAD值在拔节期达到最高值后，随后下降，部分处理幼穗分化期和孕穗期上升；常规稻倒四叶SPAD值在分蘖期到拔节期上升后，无明显变化规律（图1（d）和图2（d））。在施氮量为0 kg/hm²时，杂交稻和常规稻L4的SPAD值比L1分别低0.27、1.59；在施氮量为225 kg/hm²时，杂交稻和常规稻L4的SPAD值比L1分别低0.87、1.49；在施氮量为375 kg/hm²时，杂交稻和常规稻L4的SPAD值比L1分别低3.11、1.68（图1（a）、（d）和图2（a）、（d））。结果表明，不同施氮量影响氮素的转移，且过量施氮导致氮素向水稻上部转移，水稻品种影响SPAD变化趋势。相同水稻品种不同叶位的变化趋势不同，这反应出不同叶位的SPAD值也存在差异，在施氮量为0 kg/hm²时，杂交稻倒一叶和倒二叶呈先增后减再增的趋势，倒三叶和倒四叶则呈先增后减的趋势。

2.2　不同施氮水平下产量及产量构成因素的变化

不同水稻品种施氮量与水稻产量的回归关系如图3所示。常规稻和杂交稻产量在一定施氮量范围内（0~375 kg/hm²）呈现出先增加后降低的趋势，当施氮过多时水稻产量则下降，且均在200~300 kg/hm²时获得最高产量。通过拟合施氮量与产量的函数关系可知，杂交稻和常规稻与施氮量均呈二次函数关系。对于杂交稻，施氮量在249.63 kg/hm²时，水稻产量最高，为7 271.11 kg/hm²；对于常规稻，施氮量在260.86 kg/hm²，水稻产量最高，为7 436.97 kg/hm²。

各处理水稻产量构成因素随施氮量的变化如表2所示。对于杂交稻，有效穗数所有处理均显著高于N0，N1~N7处理分别比N0高出11.09%、16.55%、20.74%、24.79%、22.00%、18.70%和20.50%；N4处理有效穗数最大，且显著高于其他处理有效穗数（P＜0.01）。每穗粒数和结实率随着施氮量的增加呈先升高后降低的趋势，所有处理均显著高于N0（P＜0.01），N1~N7处理分别比N0高出22.26%、27.76%、29.36%、33.59%、30.99%、28.57%和26.51%；各处理结实率之间无显著差异（P＞0.05），均在87%左右。各处理千粒重之间无显著差异（P＞0.05），在27.81~29.21 g变化。

对于常规稻，有效穗数随着施氮量的增加呈先升高后降低的趋势，N1~N7处理分别比N0显著高出17.39%、22.53%、30.83%、33.53%、32.34%、29.88%和29.15%（P＜0.01）。每穗粒数N1~N7处理分别比N0显著高出22.91%、28.96%、33.47%、34.94%、32.62%、34.03%和30.33%（P＜0.01）。结实率随着施氮量的增加呈先升高后降低的趋势，结实率最高时施氮量为225 kg/hm²。千粒重随着施氮量的增加呈先升高后降低的趋势，千粒重最高时施氮量为225 kg/hm²。

在本处理中，杂交稻和常规稻均在施氮量为225 kg/hm²（N4处理）时，有效穗数、每穗粒数、结实率和千粒重达到最大。

2.3　SPAD最佳叶位的选择

水稻叶片SPAD值与施氮量、产量的相关系数越接近1，即该叶片的SPAD值越能反应出施氮量、产量的差异，表明该叶片SPAD值越具有代表性。

叶片SPAD值与施氮量的相关关系如图4（a）所示。不同生育期施氮量与叶片SPAD值的相关系数和显著性均不同，分蘖期、幼穗分化期、孕穗期和抽穗期不同叶位SPAD值均与水稻施氮量呈极显著性相关（P＜0.01）；拔节期倒一叶与水稻施氮量呈显著相关（P＜0.05），拔节期其他叶位与水稻施氮量不相关（P＞0.05）。分蘖期、拔节期、幼穗分化期、孕穗期、抽穗期相关系数排序分别为L1＞L2＞L4＞L3、L1＞L4＞L3＞L2、L1＞L4＞L2＞L3、L1＞L2＞L3＞L4、L1＞L2＞L3＞L4。综上，水稻叶片代表性顺序为L1＞L2＞L4＞L3。

叶片SPAD值与水稻产量的相关关系见图4（b）。随着水稻的生长，不同生育期产量与叶片SPAD值的相关系数呈先增加后减少的趋势。分蘖期倒三叶、分蘖期倒四叶和拔节期倒三叶与水稻产量呈显著相关性（P＜0.05）；拔节期倒二叶和水稻产量无显著相关性（P＞0.05），除此之外均与水稻产量呈极显著相关性（P＜0.01）。分蘖期、拔节期、幼穗分化期、孕穗期、抽穗期相关系数排序分别为L1＞L2＞L3＞L4、L1＞L4＞L3＞L2、L1＞L3＞L4＞L2、L4＞L3＞L1＞L2、L2＞L4＞L1＞L3。综上，水稻叶片代表性顺序为L1＞L4＞L3＞L2。

根据水稻叶片SPAD值与施氮量、产量的相关系数可以得出，L1（倒一叶）对施氮量和水稻产量的变化较为敏感，可以用来作为反映施氮量和判断作物产量的理想叶位。

构建水稻L1叶位SPAD值与产量的二次函数回归方程，发现不同生育期水稻产量随L1叶位SPAD值呈先上升后下降的趋势（表3）。对于杂交稻，孕穗期和抽穗期决定系数较高，分蘖期、拔节期和幼穗分化期决定系数较低，均差异极显著（P＜0.01）。对于常规稻，幼穗分化期和孕穗期决定系数较高，分蘖期、拔节期和抽穗期决定系数较低，除拔节期，常规稻分蘖期、幼穗分化期、孕穗期和抽穗期均差异极显著（P＜0.01）。根据表3中水稻关键生育期倒一叶SPAD值与产量的函数关系，即由R²较高的预测模型得出：杂交稻可以利用孕穗期倒一叶SPAD值预测水稻产量，常规稻可以利用幼穗分化期倒一叶SPAD值预测水稻产量。

根据叶片SPAD值与产量的函数关系，计算出最适SPAD值和临界SPAD值。以最高产量对应的SPAD值为最适值，根据叶片SPAD值与产量的回归方程推知，杂交稻高产条件下孕穗期最适SPAD值为42.29，常规稻高产条件下幼穗分化期最适SPAD值为43.65。以最高产量的90%~95%作为临界值，根据叶片SPAD值与产量的回归方程推知，杂交稻孕穗期临界SPAD值为37.77，常规稻幼穗分化期临界SPAD值为40.13。

2.4　基于水稻SPAD值的氮素营养诊断模型研究

2.4.1　水稻SPAD值与施氮量的函数关系

根据上述结果得到水稻施肥的最佳诊断叶位为倒一叶，杂交稻最佳诊断时期为孕穗期，常规稻最佳诊断时期为幼穗分化期，因此建立水稻最佳诊断时期倒一叶SPAD值与施氮量的函数关系（表4）。

对于杂交稻，线性、二次、指数函数关系R²＞0.500，差异极显著（P＜0.01），且二次函数关系y=-2.147x²+192.414x-3 988.4，R²最大，说明二次函数关系可以反映杂交稻倒一叶SPAD值与施氮量函数拟合关系。根据二次函数模型可知，随着施氮量的增加，杂交稻孕穗期倒一叶SPAD值呈现先增加后饱和，再逐渐减小的变化趋势。

对于常规稻，线性、二次、指数函数关系R²＞0.600，差异极显著（P＜0.01），且二次函数关系y=-0.486x²+79.671x-2 192.513，R²最大，说明二次函数关系可以反映常规稻倒一叶SPAD值与施氮量函数拟合关系。根据二次函数模型可知，随着施氮量的增加常规稻幼穗分化期倒一叶SPAD值呈增加趋势，但增加趋势逐渐变缓。

2.4.2　基于水稻SPAD值的氮素营养诊断模型的构建

根据SPAD值与水稻产量的二次函数关系得到最高产量，并以最高产量90%~95%时对应的最佳诊断时期的倒一叶SPAD值为SPAD临界值。首先，根据杂交稻和常规稻不同叶位SPAD值与产量的关系得到最佳诊断时期倒一叶可以作为判断水稻产量水平的依据，杂交稻最佳诊断时期为孕穗期，常规稻最佳诊断时期为幼穗分化期，并根据此时期的模型计算出杂交稻SPAD临界值（SPAD_临界）为37.77，常规稻SPAD临界值（SPAD_临界）为40.13；第二步，构建最佳诊断时期倒一叶SPAD值与施氮量的关系得到杂交稻与常规稻的函数关系式，例如表4中杂交稻和常规稻各自的模型；第三步，监测水稻最佳诊断时期SPAD实测值（SPAD_实际），若SPAD_实际-SPAD_临界＜0，则表示水稻缺氮，需要追肥；若SPAD_实际-SPAD_临界≥0，则水稻氮素充足，不需要追肥。

3　讨论

水稻叶色可以反映出植株生长代谢情况，本研究中水稻叶色的黑黄交替有利于植株体内氮素的转移，促进水稻穗部成熟，这与Li等^［15］和赵全志等^［16］的研究结果一致，SPAD值具有季节性变化的规律。本研究结果表明，杂交稻倒二叶、倒三叶和倒四叶的变化趋势基本相同，在拔节期SPAD达到最大值；常规稻上位叶（倒一叶、倒二叶）变化趋势相似，下位叶（倒三叶、倒四叶）变化趋势相似。对于杂交稻，倒一叶叶位不同氮处理下均经历2次“黑黄”交替；倒三叶叶位不同氮处理下均经历1次“黑黄”交替。对于常规稻，倒一叶叶位不同氮处理下均经历2次“黑黄”交替。廖亦龙等^［17］研究认为，在不同氮素水平下水稻生育期内出现2次“黑黄”交替变化规律；汪华等^［18］研究认为，在不同氮素水平下水稻生长周期内具有规律性的动态变化，经历3个“上升-下降”阶段。本研究与前人研究结果不一致，可能是因为施氮浓度和测定的叶位不同所致。

本研究不同施氮量下水稻产量结果表明，在一定施氮量范围内，产量随着施氮量的增加而增加，当施氮量增加到一定程度时，产量有下降的趋势，这与张永泽等^［19］研究结果一致。唐清芸等^［20］探究不同氮素水平对根长密度、根表面积密度、平均直径和根体积密度等根系形态学指标，得出随着施氮量的增加，根系形态学指标均呈增加趋势，但施氮量过多时逐渐减少，从而影响根系的形态，进而影响水稻养分的吸收，导致水稻产量下降，这与本研究结果一致。但不同研究之间得出的最佳施氮量存在明显差异，本研究杂交稻最佳施氮量为249.63 kg/hm²、常规稻为260.86 kg/hm²，张继宁等^［21］和李立江等^［22］的研究最佳施氮量分别为250 kg/hm²和180 kg/hm²，造成这种差异的原因可能与当地土壤肥力和水稻品种等因素有关。本研究结果表明，施氮量对水稻产量的影响主要集中在有效穗数和每穗粒数方面，对结实率和千粒重的影响较小，这与张永泽等^［19］研究结果相同。

叶位是水稻SPAD研究中最容易定位的目标之一，如何选择适宜的诊断叶位，是决定研究准确性的基础，对水稻叶位的研究多集中在顶上4叶。但SPAD仪影响因素较多，水稻品种、叶位、土壤环境条件、施氮量水平均会影响理想叶位的判断。本研究在气象条件相同、土壤理化性质均一、灌溉和栽培管理一致的田间试验条件下进行，氮肥施用量是水稻生长发育最主要的调控因素。因此，本研究选择杂交稻（‘申优26’‘申优28’）、常规稻（‘南粳46’‘崇尚2022’）不同品种的SPAD值与施氮量、产量建立相关性分析，得到能够反应水稻产量情况的最佳叶位为倒一叶，这与Balasubramanian等^［23］、Turner等^［24］和Peng等^［14］的研究结果一致。

施肥时期是保证水稻产量和品质的关键，不同生育期施肥对水稻生长的影响不同。本研究通过构建水稻关键生育期SPAD值与施氮量、产量的关系，利用倒一叶SPAD值建立与产量的关系，结果表明杂交稻孕穗期和常规稻幼穗分化期、孕穗期拟合关系均较好（R²＞0.500）。因此孕穗期SPAD值能够反应出施氮量和水稻产量情况，可以作为诊断施肥量和水稻产量的关键时期。任红军等^［9］通过拟合水稻关键生育期叶片氮积累量和产量的关系以及SPAD衍生值（GMSI34）与施氮量的关系，发现孕穗期R²均高于拔节期和抽穗期；姜继萍等^［7］研究表明孕穗期可以作为诊断作物氮素缺乏的关键时期，这均与本研究的结果一致。

采用SPAD阈值的方法诊断水稻氮素营养虽然取得一定的效果，但不同品种、不同地理环境下SPAD值与不同作物农学参数构建模型也会得到不同结果。本研究通过建立倒一叶SPAD与产量的二次函数关系，杂交稻孕穗期、抽穗期和常规稻幼穗分化期、孕穗期R²＞0.500（P＜0.01），说明水稻SPAD值与产量存在极显著正相关，且这种函数关系为二次函数关系，即随着SPAD值的增加水稻产量表现出先增加后降低的趋势。这是由于在一定范围内SPAD值随着水稻产量的增加呈上升趋势，但当SPAD超过某一阈值时，产量不再增加或呈下降趋势。杨海龙等^［25］和杨虎^［10］均发现叶片SPAD值与产量呈二次函数关系，与本研究结论相似。根据SPAD值与施氮量的二次函数模型可以得到杂交稻关键生育期最适SPAD值范围在41.22~47.25，常规稻关键生育期最适SPAD值范围在41.03~45.29。纪明亮等^［12］根据叶片SPAD值与产量的回归关系得到水稻关键生育期最适SPAD值范围在21.6~42.8，存在差异的原因是水稻品种和生育时期所致。

本研究建立最佳诊断生育期倒一叶SPAD值与施氮量的函数关系，对比线性、二次、指数函数之间R²，选择适合的函数关系模型得到杂交稻y=-2.147x²+192.414x-3 988.4（R²=0.640，P＜0.01），常规稻y=-0.486x²+79.671x-2 192.513（R²=0.656，P＜0.01）；在0~375 kg/hm²的田间试验中，杂交稻孕穗期倒一叶SPAD值随着施氮量的增加呈先增加后减小的趋势，常规稻幼穗分化期倒一叶SPAD值随着施氮量的增加而增加，且增加趋势逐渐变缓。不同水稻品种SPAD值随氮肥胁迫水平变化不同，这与徐梅宣等^［26］和李杰等^［27］研究结论相同。

4　结论

本研究通过构建水稻施氮量与产量的函数关系得出不同水稻品种最佳施氮量：杂交稻为249.63 kg/hm²、常规稻为260.86 kg/hm²。通过构建水稻关键生育期SPAD值与施氮量、产量的关系，发现水稻水稻生长后期（幼穗分化期、孕穗期和抽穗期）对水稻施氮量和产量较为敏感，倒一叶可以作为水稻氮素营养诊断的理想叶位；通过构建水稻倒一叶SPAD值与产量的关系得到水稻关键生育期临界值和最适值，进而得到水稻SPAD最佳诊断时期：杂交稻最佳诊断时期为孕穗期，常规稻为幼穗分化期。根据最佳诊断叶位和诊断时期，建立最佳诊断时期水稻SPAD值与施氮量的函数关系，杂交稻和常规稻函数关系R²＞60%，可以用来作为SPAD氮素营养诊断的工具。

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基金资助

崇明区农业科创项目(2021CNKC-05-03)

基于不同应用场景的增效剂配方研发项目(1031-69191060)

巢湖面源污染关键技术研究项目（二期）(1031-69194009)