高天宇 樊明壽 于 靜 王 晶

（內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010019）

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)日益發(fā)展，人民生活水平不斷提高，人們對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的需求不再滿足于解決溫飽，而是品種種植多元化結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)契合度不斷優(yōu)化（盧江，2020；陳惠芬和楊潔，2021）。以內(nèi)蒙古地區(qū)馬鈴薯生產(chǎn)為例，2020 年以往的主栽品種克新1 號(hào)種植面積僅占當(dāng)?shù)伛R鈴薯種植總面積的5%，冀張薯12 號(hào)占到40%，而價(jià)格較高、銷(xiāo)售較好、市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)明顯的希森6 號(hào)、V7 等種植面積趨于增加（李志平和郭景山，2021）。然而，這些品種往往對(duì)水肥較為敏感，水分和肥料的不合理投入限制了產(chǎn)量潛力的充分發(fā)揮。在目前高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)背景下，氮肥的投入仍是關(guān)注的重點(diǎn)。

氮是馬鈴薯產(chǎn)量和品質(zhì)形成的關(guān)鍵因子之一，氮肥的過(guò)量施用或不足均會(huì)造成馬鈴薯產(chǎn)量下降，塊莖淀粉、還原糖含量降低，顯著影響其商品薯率，造成經(jīng)濟(jì)效益低下（陳楊 等，2009；王克秀 等，2019）；且研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)總氮（TN）損失雖總體呈下降趨勢(shì)，但化肥過(guò)量施用的現(xiàn)象依舊普遍（Li et al.，2020），《第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)》（2020）顯示種植業(yè)水污染物排放總氮71.95 萬(wàn)t，農(nóng)戶氮肥施用不足或過(guò)量導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量降低、環(huán)境污染等問(wèn)題依然嚴(yán)峻。何丹丹等（2019）根據(jù)在施氮和不施氮條件下不同馬鈴薯品種的平均產(chǎn)量，把馬鈴薯品種分為4 種氮利用效率類型，不同類型間產(chǎn)量及根系指標(biāo)差異顯著；克新1 號(hào)、費(fèi)烏瑞它、夏波蒂的產(chǎn)量與氮肥用量相關(guān)，不同施氮量處理間產(chǎn)量差異顯著（李瑞，2019）；此外，不同馬鈴薯品種對(duì)氮素的需求規(guī)律及養(yǎng)分需求量差異也較大（于靜 等，2021）。目前生產(chǎn)上普遍存在氮肥管理盲目統(tǒng)一化的現(xiàn)象，即所有品種的施氮方案一致，易造成肥料的不合理利用，引起氮肥利用率降低、生產(chǎn)成本增加、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)提高等問(wèn)題。綜上所述，不同馬鈴薯品種的氮素需求特點(diǎn)和氮肥利用效率不盡相同，因而不同品種的氮肥推薦辦法并不一致，但每個(gè)品種建立一套獨(dú)立的氮肥推薦辦法，不僅費(fèi)工費(fèi)時(shí)，而且容易引起混亂，不便推廣。因此，構(gòu)建不同品種間歸一化的氮肥推薦方案是開(kāi)展合理氮肥管理的關(guān)鍵。本文綜合分析了馬鈴薯品種間氮肥利用率差異產(chǎn)生的原因，并探討品種間歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理方案及其利與弊，以期為馬鈴薯氮肥養(yǎng)分優(yōu)化管理提供可能途徑，助力農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

1 作物不同品種氮素利用能力不同

1.1 不同品種地下部氮素利用差異

根是吸收和運(yùn)輸土壤中營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的重要器官（Siddiques et al.，1990），根系的形態(tài)、分布及生理生化特性對(duì)土壤中氮素的吸收能力影響顯著。通常認(rèn)為，根長(zhǎng)、根表面積、根體積和平均直徑是根系發(fā)育的重要形態(tài)學(xué)指標(biāo)（Shepherd，2003；Zhang et al.，2017）。

同一作物的不同品種產(chǎn)量水平、氮素利用率不同，究其原因?yàn)槠涓L(zhǎng)、根表面積均有顯著差異。往往氮高效品種根系指標(biāo)優(yōu)于氮低效品種，其產(chǎn)量和氮素利用率均高于氮低效品種（Dunbabind et al.，2003）。玉米、小麥、水稻、馬鈴薯均表現(xiàn)出相似的規(guī)律，玉米氮高效品種吉單27、京科968和先玉335 的根長(zhǎng)、根表面積均大于氮低效品種四單19、鄭單335、強(qiáng)勝101（Hammer et al.，2009；程乙 等，2017；Su et al.，2019；Yu et al.，2021）；小麥氮低效品種南大2419 和揚(yáng)麥1 號(hào)的根長(zhǎng)、根表面積均小于氮高效品種揚(yáng)麥16 號(hào)，產(chǎn)量水平也相對(duì)較低（Guo et al.，2019）；水稻氮高效品種水源349 的根長(zhǎng)大于氮低效品種五優(yōu)244、R83-12，氮高效品種bluebell、揚(yáng)稻2 號(hào)的根表面積大于氮低效品種IR74（程建峰 等，2007；董桂春 等，2016）；馬鈴薯氮高效品種Astrid 的根長(zhǎng)、根表面積均大于氮低效品種Bodenkraft（Sattelmacher et al.，1990），高氮高效品種克新1 號(hào)的根長(zhǎng)、根表面積均大于低氮高效品種夏波蒂和低氮低效品種麥肯，且其產(chǎn)量和氮素利用率亦遠(yuǎn)高于這兩個(gè)品種（何丹丹 等，2019）。由此可見(jiàn)，作物的根越長(zhǎng)、根表面積越大，其產(chǎn)量和氮素利用率越高。以根系特征為切入點(diǎn)開(kāi)展作物不同品種間的歸一化氮肥推薦可能是提高產(chǎn)量和肥料利用率的有效途徑。

1.2 不同品種地上部氮素利用差異

作物不同品種株高、葉片大小、葉綠素含量、干物質(zhì)量、光合速率等均存在顯著差異。研究發(fā)現(xiàn)，水稻自交品種黃華占的葉面積指數(shù)在不同氮肥用量下均低于普通雜交品種川油10 號(hào)，其產(chǎn)量及氮素利用率也均低于川油10 號(hào)（Huang et al.，2018）；玉米品種Jalale 的葉面積指數(shù)略高于Azam，其產(chǎn)量水平也高于Azam（Akmal et al.，2010）；馬鈴薯品種克新1 號(hào)的葉面積指數(shù)顯著高于NRCRI、Tukwak，其產(chǎn)量變化與葉面積指數(shù)一致（Sattelmacher et al.，1990；Namo &Opaleye，2018）。還有研究發(fā)現(xiàn)，在同一施氮水平下，由于品種間的差異小麥產(chǎn)量不同，且與籽粒中氮含量呈相關(guān)關(guān)系（秦永林，2013）；與其他玉米品種相比金玉838 號(hào)具有較大的光合面積，更有利于氮素的轉(zhuǎn)化利用，該品種的氮素吸收效率、氮素利用效率、氮肥偏生產(chǎn)力也高于其他品種（葉開(kāi)梅，2020）；不同玉米品種間葉面積、葉面積指數(shù)、SPAD 值具有顯著差異，當(dāng)施氮量為180 kg·hm時(shí)氮高效品種葉面積、葉面積指數(shù)和SPAD 值均顯著高于氮低效品種（張茜，2018）。此外，趙一超（2013）研究表明，不同基因型棉花氮脅迫下的葉綠素含量均低于氮充足條件。陳魏濤（2016）研究表明，油菜在高氮處理下單株總?cè)~數(shù)高于低氮處理，且品種間植株氮素利用效率存在顯著差異。綜上所述，利用不同作物品種地上部與氮素利用的關(guān)系是建立品種間歸一化氮肥營(yíng)養(yǎng)管理方案的可行途徑之一。

2 作物不同品種間歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理

2.1 基于臨界氮濃度稀釋曲線的歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理

Greenwood 等（1990）提出的臨界氮濃度稀釋曲線模型，可用于評(píng)價(jià)作物全生育期氮濃度和地上部生物量的關(guān)系。該模型為Nc=a-b，式中Nc為植株臨界氮濃度，為植株地上部生物量，a、b 為曲線參數(shù)，a 為植株生物量達(dá)到1 000 kg 時(shí)的植株氮濃度，b 為稀釋曲線系數(shù)。此模型將作物氮素營(yíng)養(yǎng)水平分為3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一，值位于曲線下方，表示該氮素水平限制作物生長(zhǎng)；二，值位于曲線上，表示氮素供應(yīng)適宜作物生長(zhǎng)；三，值位于曲線上方，表示作物存在對(duì)氮的富吸收（Marino et al.，2004）。在此基礎(chǔ)上，為方便指導(dǎo)施肥，（Lemaire et al.，2008）繼續(xù)提出了氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI）的概念，其計(jì)算公式為NNI=/，式中為植株地上部氮濃度實(shí)測(cè)值，為相同干物質(zhì)量條件下依據(jù)臨界氮濃度稀釋曲線模型求得的臨界氮濃度值。若NNI=1，則表明植株內(nèi)氮素營(yíng)養(yǎng)水平處于適宜狀態(tài)；NNI ＞ 1，則表明植株氮營(yíng)養(yǎng)過(guò)剩；NNI ＜1，則表明植株氮素營(yíng)養(yǎng)不足。目前小麥（趙犇等，2012）、玉米（李正鵬 等，2015）、水稻（Xia et al.，2014）等作物的多個(gè)臨界氮濃度稀釋曲線模型已構(gòu)建并用于氮肥推薦，但這些模型往往僅適用于某個(gè)品種，不同品種間普適性較差。

正如前文所述，作物品種的多元化發(fā)展迅速，基于臨界氮濃度稀釋曲線的氮素營(yíng)養(yǎng)管理勢(shì)必存在局限性。因此，建立品種間歸一化的氮肥推薦模型成為必然。前人以小麥、玉米、馬鈴薯等作物為研究對(duì)象，利用多種方法消除了品種間差異對(duì)此模型的影響。如，蘇文楠等（2021）構(gòu)建了鄭單12 和陜單609 兩個(gè)玉米品種基于葉干物質(zhì)（leaf dry matter，LDM）、莖干物質(zhì)（stem dry matter，SDM）、植株干物質(zhì)（plant dry matter，PDM）的3 種臨界氮濃度稀釋曲線模型，鄭單12 為：Nc=2.64-0.204、Nc=1.58-0.388、Nc=2.33-0.263；陜 單609 為：Nc=2.61-0.205、Nc=1.83-0.337、Nc=2.47-0.237，通過(guò)驗(yàn)證回歸模型得出基于葉片干物質(zhì)的臨界氮濃度稀釋曲線品種間穩(wěn)定性好，診斷兩個(gè)品種氮素營(yíng)養(yǎng)狀況精度高，利用上述模型開(kāi)展玉米品種間歸一化氮素管理可行。張加康等（2020）通過(guò)比較基于馬鈴薯地上部生物量、全氮濃度和馬鈴薯整株生物量、全氮濃度的兩種臨界氮濃度稀釋曲線，發(fā)現(xiàn)后者能克服由于馬鈴薯品種差異而導(dǎo)致的曲線差別。將氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)與其他參數(shù)結(jié)合建立優(yōu)化模型是實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的另一途徑，如Wang 等（2020）利用氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（NNI）、氮肥回收利用率（REN）和移栽后天數(shù)（DAT）建立了水稻栽培季氮素需求量（NR）估算模型，NR=（2.95-30.80）（1 -）/，該優(yōu)化模型順利通過(guò)了4 個(gè)品種的氮素營(yíng)養(yǎng)推薦評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)了水稻品種間歸一化氮素管理；田興帥等（2019）通過(guò)構(gòu)建小麥拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開(kāi)花期的氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)和氮素需求量（NNI-NR）、相對(duì)產(chǎn)量和氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)（RY-NNI）、相對(duì)產(chǎn)量和氮素需求量（RY-NR）的關(guān)系模型，通過(guò)決定系數(shù)評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度，建立了4 個(gè)小麥品種間歸一化的臨界氮濃度稀釋曲線，基于NNI-NR、RY-NNI、RY-NR 建立的氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)成功用于診斷小麥氮素的盈虧情況。

2.2 基于SPAD 值的歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理

便攜式葉綠素儀可以無(wú)損檢測(cè)的方式得出葉片葉綠素的相對(duì)含量，是評(píng)估植物中氮水平的一種實(shí)用替代方法（Yadavay，1986），而葉綠素含量與植株中氮濃度和作物產(chǎn)量相關(guān)（Silveira &Gonzaga，2017）。

Peterson 等（1993）利用葉綠素儀作為診斷手段檢測(cè)植株氮素是否缺乏并確定追肥量，同時(shí)提出了氮充足指數(shù)（NSI）這一概念，即測(cè)試田塊與充足施氮田塊的葉片葉綠素含量的比值。當(dāng)NSI ＜0.95 時(shí)，表明測(cè)試田塊氮素虧缺，目標(biāo)產(chǎn)量無(wú)法達(dá)到，則需追施氮肥；當(dāng)NSI ＞ 0.95 時(shí)，則表明測(cè)試田塊氮素充足，無(wú)需增施氮肥且氮肥過(guò)量；當(dāng)NSI=0.95 時(shí)，則表明測(cè)試田塊氮素供應(yīng)量可達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量，是最適宜的氮肥用量。Varvel等（2007）在玉米3 個(gè)營(yíng)養(yǎng)階段V8（玉米第8 片葉完全展開(kāi)）、V10（玉米第10 片葉完全展開(kāi)）和V12（玉米第12 片葉完全展開(kāi)，也稱大喇叭口期），結(jié)合收集到的多年的葉綠素儀數(shù)據(jù)及生長(zhǎng)度日數(shù)據(jù)，計(jì)算得到充足指數(shù)（SI），再通過(guò)SI 與氮肥用量建立二次回歸模型進(jìn)行指導(dǎo)施肥，從而減輕品種間差異影響，以實(shí)現(xiàn)最大產(chǎn)量。

此外，基于SPAD 值變型的營(yíng)養(yǎng)診斷是實(shí)現(xiàn)品種間歸一化氮素推薦的有效途徑之一。樊明壽等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，上、下葉位的SPAD 值差值可消除品種間差異，進(jìn)一步篩選出SPAD-/SPAD與施氮量呈顯著負(fù)相關(guān)，SPAD-/SPAD可作為不同馬鈴薯品種間歸一化的氮素診斷指標(biāo)。陳俊輝（2014）根據(jù)SPAD-/SPAD與氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)建立模型如下：Sc=-2 × 10 -5+0.003 3-0.099，式中Sc 為任意時(shí)間馬鈴薯葉片的臨界葉位差異指數(shù)，為出苗后22～25 d 中的任意一天，馬鈴薯出苗22～25 d 內(nèi)若測(cè)得SPAD-/SPAD值Si（在這一段時(shí)間實(shí)際測(cè)定并計(jì)算的SPAD-/SPAD）＞ Sc，則應(yīng)追施氮肥，反之則不需要；李杰等（2017）和Li 等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，由水稻產(chǎn)量與抽穗期田塊表觀供氮量（Nx）的關(guān)系可以確定獲得目標(biāo)產(chǎn)量相應(yīng)的表觀總吸氮量，而施氮量為表觀總吸氮量與土壤表觀供氮量之差，通過(guò)田塊表觀供氮量與SPAD 值衍生指標(biāo)〔采用了4 種SPAD 值衍生指標(biāo)，分別為：SPAD-=頂4 葉SPAD 值-頂3 葉SPAD 值、SPAD（-）/=（頂3 葉SPAD 值-頂4 葉SPAD 值）/ 頂3 葉SPAD 值、SPAD（-）/（+）=（頂2 葉SPAD 值-頂1 葉SPAD 值）/（頂2 葉SPAD 值+頂1 葉SPAD 值）、SPAD×/mean=頂3 葉SPAD 值×頂4 葉SPAD 值/4 片葉片平均SPAD 值〕的關(guān)系，建立了基于SPAD 值的水稻施氮模型Nw=-〔（-b）/k -〕，式中Nw 表示總施氮量，表示水稻品種表觀總吸氮量，表示葉片SPAD 值衍生指標(biāo)，表示追肥之前已經(jīng)施入的氮量，k、b 是田塊表觀供氮量與葉片SPAD 值衍生指標(biāo)線性關(guān)系中的斜率和截距，而田塊表觀供氮量為土壤表觀供氮量（Nt）與已施氮量（Ng）之和。該模型在品種間具有一定的穩(wěn)定性和適用性，在水稻種植施氮決策過(guò)程中值得考慮和推薦。

綜上所述，基于SPAD 值的氮素營(yíng)養(yǎng)管理實(shí)現(xiàn)了品種間的普適性，與臨界氮濃度稀釋曲線模型相比，具有無(wú)損、實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)，但是水分狀況和輻照度對(duì)葉綠素計(jì)值有很大的影響，具有代表性的SPAD 值需要植株群體數(shù)量足夠大（＞ 30 株），獲取過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；l(fā)展的背景下，該技術(shù)的廣泛應(yīng)用仍存在局限性。

2.3 基于光譜信息的歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理

遙感（RS）是精確農(nóng)業(yè)的主要技術(shù)之一。遙感技術(shù)收集的光譜波段與作物植被覆蓋率、葉綠素含量、氮含量等生理指標(biāo)有顯著的相關(guān)關(guān)系（Gianquinto et al.，2004），利用農(nóng)作物冠層光譜的反射率特征估算作物生長(zhǎng)過(guò)程中的植物氮狀況是農(nóng)業(yè)遙感的重要應(yīng)用（Li et al.，2014）。韓康等（2020）和楊海波等（2020a）研究發(fā)現(xiàn)，不同作物對(duì)氮敏感的光譜敏感信息不同，其施肥模型勢(shì)必存在差異。比值植被指數(shù)（RVI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、差值環(huán)境植被指數(shù)（DVI）、綠度植被指數(shù)（GVI）等敏感植被指數(shù)已與作物生長(zhǎng)指數(shù)如作物氮濃度、作物氮積累量、葉面積指數(shù)等建立了模型關(guān)系并成功應(yīng)用在氮素營(yíng)養(yǎng)診斷和推薦施肥方面。然而，不同作物在其關(guān)鍵生育期對(duì)光譜的反射率存在差異，且不同品種在相同生長(zhǎng)條件下反射率亦不同（Li et al.，2018），因此基于光譜信息的作物品種間歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)診斷應(yīng)首先確定特定作物的敏感光譜指數(shù)。

Yang 等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，不同小麥品種間對(duì)氮肥利用率預(yù)測(cè)敏感的指數(shù)為紅光歸一化差值植被指數(shù)（RNDVI）、綠光歸一化差值植被指數(shù)（GNDVI）、歸一化差值紅光指數(shù)（NDRE）和紅邊葉綠素指數(shù)（RECI），其中RNDVI 的預(yù)測(cè)效果最好；不同作物基因型在特定生育階段對(duì)氮肥的需求量是不同的，通過(guò)無(wú)人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)的采集，成功預(yù)測(cè)氮肥供應(yīng)量的變化及其對(duì)生物量發(fā)展、葉綠素水平的影響，有助于不同小麥品種準(zhǔn)確選擇氮肥用量；而曹靜等（2010）以生理發(fā)育時(shí)間（PDT）為生育期預(yù)測(cè)器，計(jì)算不同品種在不同環(huán)境條件下主要生育期所需的生長(zhǎng)度日（GDD），將GDD 和各氮營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)歸一化處理，以相對(duì)生長(zhǎng)度日（相對(duì)GDD）和相對(duì)氮營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)建立適宜稻麥氮管理模型，在一定程度上克服了品種帶來(lái)的影響；楊雪（2015）將各生育時(shí)期的小麥植株冠層NDVI值歸一化處理即可獲得相對(duì)NDVI 值（RNDVI），其計(jì)算公式為各時(shí)期NDVI 值/同處理全生育期內(nèi)最大NDVI 值，RNDVI 值與相對(duì)累積生長(zhǎng)度日（RAGDD）變化趨勢(shì)一致，基于花前RNDVI 和RAGDD 的Logistic 模型可實(shí)現(xiàn)小麥品種間的歸一化氮素營(yíng)養(yǎng)管理；Nigon 等（2014）通過(guò)將光譜指數(shù)歸一化并確定合適的NSI 閾值，不同的NSI 閾值水平應(yīng)根據(jù)：①光譜指數(shù)的內(nèi)在變化率/CV（變異系數(shù)），② 使用的NSI 參考，③生長(zhǎng)時(shí)間來(lái)確定，從而屏蔽因馬鈴薯品種、生育期或其他當(dāng)?shù)貤l件帶來(lái)的差異，確定合適的施肥時(shí)間和施肥量；而馬鈴薯花后的氮肥推薦也是養(yǎng)分管理中的重點(diǎn)，馬鈴薯封壟后不同馬鈴薯品種冠層NDVI 值差異不顯著，且品種混合降低了NDVI 值的敏感度，上述NDVI 值歸一化方法及推薦施肥模型不再適用于此時(shí)期的氮肥推薦，而基于時(shí)間序列歸一化的光譜指數(shù)（TNDVI）的估測(cè)模型=0.003 1+0.000 3可用于品種間的氮肥歸一化推薦（楊海波 等，2020b）。

上述方法均為基于產(chǎn)量與光譜指數(shù)之間的關(guān)系建立的推薦施肥模型，在一定程度上克服了品種差異帶來(lái)的影響，然而不同品種的產(chǎn)量潛力不盡相同，參數(shù)的設(shè)置成為關(guān)鍵，可能限制模型的使用；另外，PDT、GDD 對(duì)于環(huán)境溫度要求很高，不同年限變化差異顯著，適用性仍有待考究。而NDVI、TNDVI 等光譜指數(shù)受生育時(shí)期的影響較大，僅僅歸一化某個(gè)生育時(shí)期可能會(huì)因忽略了其他時(shí)期對(duì)氮肥的需求而造成產(chǎn)量的下降。因此基于光譜信息的品種間氮素歸一化管理仍有待于進(jìn)一步探究。

3 展望

綜述前人研究發(fā)現(xiàn)，基于臨界氮濃度稀釋曲線歸一化馬鈴薯品種間差異最為準(zhǔn)確，但不具有時(shí)效性，且操作繁瑣，是有損測(cè)試；基于SPAD 值的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷快速、簡(jiǎn)便、無(wú)損，且前人研究結(jié)果顯示基于SPAD 值的不同馬鈴薯品種歸一化氮素管理方案是可行的，但其模型具有較強(qiáng)的地域性、時(shí)效性，并且數(shù)據(jù)需求量大，獲取繁瑣；而基于光譜的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷可以實(shí)現(xiàn)品種歸一化管理，降低品種差異帶來(lái)的影響，無(wú)損、快速、便捷地獲取數(shù)據(jù)，但實(shí)際農(nóng)事操作中各種光譜指數(shù)的選擇，模型參數(shù)的設(shè)定還需要繼續(xù)研究。如何真正意義上實(shí)現(xiàn)減輕品種差異帶來(lái)的影響，充分發(fā)揮不同品種的氮素利用特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)馬鈴薯高產(chǎn)、養(yǎng)分高效利用，做到農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是未來(lái)研究的方向。