葡萄叶片荧光动力学参数对钾营养的响应特性

发布时间：2020-11-20 01:30

　　 钾是植物光合作用中多种酶的活化剂,与植物的光合特性密切相关。本研究以碧香无核葡萄为试验材。重点研究不同钾营养水平下葡萄叶片叶绿素荧光动力学参数的响应机制,并分析了叶片钾含量与叶绿素荧光动力学参数之间的相关性,为葡萄钾营养的丰缺诊断提供参考依据及相关检测仪器的研发提供技术支持。主要研究结果如下:1.在0~210kg/hm~2施钾范围内,随着施钾量的提高,叶片的叶绿素荧光动力学参数F_v/F_m、F_v/F_0、Y(Ⅱ)、qP明显提高,qN明显降低;超过210kg/hm~2后,随着钾肥量的提高,叶片的F_v/F_m、F_v/F_0、Y(Ⅱ)、qP降低,qN升高。荧光参数Y(Ⅱ)、qP对钾营养反应灵敏。2.葡萄果实进入膨大期后,结果枝、营养枝叶片的F_v/F_m、F_v/F_0、Y(Ⅱ)、qP呈先上升后下降的趋势,但是结果枝叶片的F_v/F_m、F_v/F_0上升的趋势不如营养枝叶片的F_v/F_m、F_v/F_0上升明显;而结果枝叶片的Y(Ⅱ)、qP下降的趋势比营养枝叶片的Y(Ⅱ)、qP下降明显。3.不同叶位(取结果枝果穗以上,包括果穗叶片,从下至上第1、第2、第3叶片依次记为L1、L2、L3,营养枝选取相同叶位叶片,标记方法相同)的荧光参数差异分析结果表明,结果枝L1叶的F_v/F_m、F_v/F_0、Y(Ⅱ)、qP高于结果枝L2、L3,qN值低于结果枝L2、L3叶;营养枝L1叶的F_v/F_m、F_v/F_0、Y(Ⅱ)、qP低于营养枝L2、L3叶,qN值高于营养枝L2、L3。并且结果枝L1叶片对钾营养的反应比营养枝L1叶片荧光参数更灵敏。4.对结果枝L1叶片的叶绿素荧光动力学参数与叶片钾含量进行相关性分析,发现叶片的F_v/F_0、F_v/F_m、Y(Ⅱ)、qP、qN与叶片钾含量相关性较高,而叶片的Y(Ⅱ)、qP与叶片钾含量的相关性最高,分别为0.664和0.596。5.分别采用BP神经网络、ELM网络、SVR(支持向量机)3种模型构建方法,建立了基于葡萄叶片叶绿素荧光动力学参数(F_v/F_0、F_v/F_m、Y(Ⅱ)、qP、qN)的葡萄叶片钾含量回归预测模型,并对相应模型进行了精度检验和评价,结果表明,采用SVR算法训练荧光参数预测叶片钾含量效果最佳,R~2的平均值达到0.839。该模型的核函数为RBF,最佳参数c和g的选取应用交叉验证法。
【学位单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S663.1
【部分图文】：

技术流程图

试验于 2017 年在吉林农业大学设施农业园区日光温室内进行（如图 2.1 所示），供试品种为碧香无核葡萄，3 年生，株行距 0.8 m×3 m，长势一致。供试土质及肥力：试验土壤为黑壤土，土壤基本理化性状：土层深度：0~30 cm，土壤容重 1.16 g/cm3，有机质含量为 13.6 g/kg，碱解氮为 60.2mg/kg，速效磷为36.8 mg/kg，速效钾为 140.6 mg/kg，pH 为 6.5。供试肥料：氮肥用尿素（N：46%）；磷肥用过磷酸钙（P2O5：16%）；钾肥用硫酸钾（K2O：50%）。2.2 试验设计试验共设计 5 个钾水平，钾肥施用量分别为 0kg/hm2、70 kg/hm2、140 kg/hm2、210 kg/hm2、280 kg/hm2，依次记为 CK、K1、K2、K3、K4。随机区组排列，3 次重复。钾肥分两次施入，第一次在葡萄新梢生长期施入，时间为 2017 年 5 月 6日，施入量 40%，第二次在果实膨大期施入，时间为 2017 年 6 月 10 日，施入量为 60%。各处理施入相同的氮肥和磷肥，施入量分别为 225 kg/hm2和 120 kg/hm2。按照常规方法进行田间管理。

11（e）非光化学淬灭系数 （f）光化学淬灭系数图 2.4 采集葡萄叶片叶绿素荧光图像示例Fig.2.4 chlorophyll fluorescence images of grape.2 叶片钾含量测定葡萄叶片采集之后，将叶片烘干、称重、粉碎。对叶片进行消化处理后，焰光度计测定葡萄叶片钾元素含量（如图 2.5 和 2.6 所示）。图 2.5 葡萄叶片消化处理图 2.6 葡萄叶片钾元素含量测定
【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 安东升;魏长斌;曹娟;窦美安;;甘蔗苗期不同叶位叶绿素荧光特性研究[J];热带作物学报;2015年11期

2 许晓龙;李宗泰;张美玲;姬红;李金埔;王双磊;宋宪亮;孙学振;;钾素营养对不同棉花品种苗期生长和叶片生理特性的影响[J];华北农学报;2013年S1期

3 陆宇振;杜罗文;余常兵;周健民;;红外光声光谱技术结合区间、组合区间偏最小二乘测定油菜籽含氮量和含油量[J];分析试验室;2013年09期

4 黄双萍;岳学军;洪添胜;蔡坤;林诗伦;;基于小波变换与LS-SVR的柑橘叶片磷含量高光谱监测模型[J];广东农业科学;2013年13期

5 张瑶;郑立华;李民赞;邓小蕾;王诗丛;张锋;冀荣华;;基于光谱特征分析的苹果树叶片营养素预测模型构建[J];农业工程学报;2013年08期

6 林郑和;钟秋生;陈常颂;游小妹;陈志辉;;缺钾对茶树幼苗叶片叶绿素荧光特性的影响[J];植物营养与肥料学报;2012年04期

7 李井会;朱丽丽;宋述尧;;应用数字图像技术进行马铃薯氮素营养诊断的研究[J];安徽农业科学;2012年06期

8 石吉勇;邹小波;赵杰文;毛罕平;王开亮;陈正伟;黄晓玮;;基于近红外光谱的设施栽培水果黄瓜磷元素亏缺初期快速诊断[J];光谱学与光谱分析;2011年12期

9 杨军;马振峰;刘桂华;;钾营养对柰李叶片光合作用及叶绿素荧光的影响[J];中国农学通报;2010年20期

10 王连君;邢宇;;数字图像技术在草莓氮素营养诊断中的应用研究[J];华南农业大学学报;2010年02期

相关博士学位论文 前3条

1 胡静;基于微电极技术的黄瓜氮钾营养诊断研究[D];江苏大学;2015年

2 石媛媛;基于数字图像的水稻氮磷钾营养诊断与建模研究[D];浙江大学;2011年

3 汪晓丽;小麦幼苗根系对NO_3~-的吸收及细胞内NO_3~-的分布与调节机制研究[D];扬州大学;2010年

相关硕士学位论文 前3条

1 徐爱娣;昌邑地区葡萄丰产栽培技术研究[D];山东农业大学;2014年

2 李方一;基于数字图像处理技术的油菜叶片氮素营养检测研究[D];湖南农业大学;2009年

3 马吉锋;基于叶片叶绿素荧光参数的麦稻氮素营养监测研究[D];南京农业大学;2006年

本文编号：2890732