【摘要】：设施栽培经常出现氮、钾等主要营养元素比例失调的症状。营养失调会引起植株体内营养元素发生显著的变化，且不同营养元素之间存在交互作用。因此，迫切需要在作物生长过程中对养分进行精确检测和诊断，定量了解温室无土栽培作物对营养元素的需求，建立营养精确管理模型。本文以黄瓜为研究对象，对黄瓜不同叶位及不同位点的光谱反射率进行分析，确定氮钾诊断的最佳叶位和位点，通过氮钾对形态参数、光合、荧光参数和电特性参数的影响分析，提出基于膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应的电特性参数作为合适的早期诊断方法，并对氮素和钾素营养下的黄瓜叶片膜电位、膜电容及光激励的膜电位响应的变化情况进行研究，分别建立了氮、钾单一因素影响下的生物电特性模型，并建立了氮钾交互下的生物电特性模型。本研究主要完成了以下工作：


(1)构建能够检测植物膜电位、膜电容及光激励的膜电位响应等生物电信息的试验系统，设置系统参数，选择合适型号的玻璃单管毛胚，分析拉力1、拉力2、热值、时间等拉制参数对电极尖端的影响，拉制出理想的电极尖部；介绍膜电位、膜电阻和膜电容等生物电信息的测量方法及测量步骤。对植物营养的生物电参数进行优�。≡衲さ缥缓湍さ缛莶问唇凶魑镉锒系牟饬�。


(2)探索黄瓜叶片不同叶位和不同位点光谱反射率的变化规律，确定黄瓜叶片氮、钾素营养诊断的叶片敏感叶位和位点，为黄瓜氮钾素的营养诊断提供最佳的测定叶位和位点。选择550nm作为黄瓜氮素营养的敏感波长，选择940nm作为黄瓜钾素营养的敏感波长；幼苗期和开花期选择正三叶，结果期选择正七叶叶片作为氮素和钾素诊断的最佳叶位；幼苗期、开花期和结果期均选择叶片边缘Ⅰ处作为氮素和钾素诊断的最佳区域；幼苗期、开花期和结果期均选择叶片边缘Ⅰ处的尖部作为氮素和钾素诊断的最佳区域；因此，在幼苗期和开花期选择正三叶边缘Ⅰ处的尖部；在结果期选择正七叶边缘Ⅰ处的尖部作为氮钾诊断的最佳部位。


(3)研究了不同氮钾营养下的植物形态、光合、荧光、生物电等参数的变化特征，分析比较氮钾营养对形态、光合、荧光、生物电等参数的影响，确定植物氮钾营养早期诊断的合适参数。黄瓜的株高、茎粗、叶长、叶宽等形态参数都不能在可见症状出现之前把不同的氮钾营养情况区分开；净光合速率、气孔导度等光合参数，最大光化学量子产量、实际光化学量子产量等荧光参数都不能把不同的氮钾胁迫情况很好的区分开；分析黄瓜叶片的表面特性，确定微电极尖端在叶片中所处的位置，确定光激励所用的合适光强为800μmol·m2·s-1，光质为蓝光；黄瓜叶片膜电位的测量方法至少能在肉眼可见胁迫症状出现的8d前就可实现钾缺乏或过量的营养诊断，表明用膜电位对黄瓜钾胁迫叶片进行早期诊断的方法是可行的。对膜电容变化的研究发现黄瓜叶片膜电容可在肉眼可见胁迫症状出现的2d前实现严重和中等氮缺乏的营养诊断，对光激励的膜电位响应的研究发现氮过量处理植物光激励的膜电位响应幅值在第3天就有显著的减少，至少可在胁迫症状出现的9d前实现氮过量的营养诊断，表明可用微电极技术测量膜电位、膜电容、光激励的膜电位响应等一起实现氮钾营养的早期诊断。


(4)分析了黄瓜不同叶位和位点膜电位的分布特征，结果发现关键生育期内黄瓜不同叶位叶片和叶片不同位点的膜电位都有显著的差异；同时分析了不同氮、钾处理下黄瓜叶片的膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应幅值的分布特征，结果显示不同氮素处理下的叶片膜电位数值随着施氮浓度的增加有轻微上升的趋势；不同钾素处理下的叶片膜电位数值随着施氮浓度的增加有显著下降的趋势；不同氮素处理下的叶片膜电容随着施氮浓度的增加而增加，当施氮水平达到一定程度时，叶片膜电容随着施氮水平的增加不再增加或增加的幅度很�。徊煌厮卮硐碌囊镀さ缛菟孀攀┑ǘ鹊脑黾佑猩仙那魇疲徊煌卮硐碌囊镀饧だ哪さ缥幌煊Ψ邓孀攀┑�、钾浓度的增加而增加，当施氮、钾水平达到一定程度时，叶片光激励的膜电位响应幅值随着施氮、钾浓度的增加而减小。分析了施氮、钾量与叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应的关系，相关分析结果显示膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应与植株叶片含氮、钾量之间都有很好的相关关系，并用直线方程、指数方程或二次方程进行拟合，比较模型精度，分别建立基于叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应幅值的黄瓜氮、钾单因素营养诊断模型。比较各个关键生长期的基于叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应幅值的黄瓜氮、钾单因素营养预测模型的Rp和RMSEP，钾素选择基于膜电位的预测模型，建立基于叶片膜电容和光激励的膜电位响应幅值的双因素黄瓜氮营养检测模型，氮素的基于膜电容和光激励的膜电位响应幅值的双因素预测模型相较于膜电容、光激励的膜电位响应幅值的单因素预测模型的精度更高。


(5)分析了氮钾交互下黄瓜叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应幅值的分布特征，结果显示氮、钾营养对膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应均表现出一定的交互作用，并分析了氮钾交互与叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应的关系，用权重系数矩阵和交互影响系数矩阵对模型进行修正，建立了氮钾交互下的黄瓜营养诊断模型。比较发现氮素的基于叶片膜电位、膜电容和光激励的膜电位响应幅值的黄瓜氮钾交互预测模型的预测精度要高于氮素的基于膜电容和光激励的膜电位响应幅值的双因素预测模型，氮素的基于膜电容和光激励的膜电位响应幅值的双因素预测模型相较于膜电容、光激励的膜电位响应幅值的单因素预测模型的精度更高。