用植物多酚葉綠素儀夾持傳感器預測玉米氮素狀況

瀏覽次數：1245　發布日期：2022-4-27　來源：本站　僅供參考，謝絕轉載，否則責任自負

Dualex是一款源自于法國國家科學院 (CNRS)及巴黎第十一大學技術，由奧地利PESSL公司生產（原法國Force-A公司）開發的新型多功能葉片測量儀。它可同時準確測量葉片的葉綠素含量、葉片表層的類黃酮和花青素含量，適用于植物生理學和農學（如水稻葉綠素濃度，玉米氮素狀況，葡萄藤等）相關研究。

其測量對象可以是單子葉植物，雙子葉植物或多年生植物。這款設備簡單易用，可進a行實時和非破壞性測量。由于不需要校準標定和事先的樣品制備，測量工作可在實驗室或現場完成。此外，該設備在各種溫度的和環境光照條件下均可正常使用。系統采用專利設計，光學傳感器可進行簡單、快速、無損測量葉片中的葉綠素、多酚以及花青素。

Dualex便攜式智能氣象-葉綠素-花青素-黃酮醇測量儀

摘要

農業系統中的氮（N）損失增加了空氣和水污染，這些損失和過度施肥高度相關。因此，調整施氮量是提高氮肥效率的關鍵因素，而葉夾傳感器有助于提高氮肥效率。本研究（結合西班牙中部的五個不同田間試驗）試圖確定clip傳感器在玉米氮素狀況識別和產量預測中的能力，比較兩種不同的設備（SPAD-502®和Dualex®），并確定玉米葉片取樣的最佳方案。因此，該研究表明，不同的葉夾葉綠素傳感器呈現出相似的結果，盡管在較高的氮濃度下出現了一些差異。補充多酚信息（如黃酮）可以改善玉米缺氮預測。此外，本研究還為正確的采樣方案提供了有價值的信息。這證明了采樣位置（在葉片和植株中）和采樣時間對于更好地估計玉米氮素狀況至關重要。根據clip葉綠素傳感器測量結果，可以獲得適當的施肥建議。

關鍵詞：葉綠素；多酚；營養缺乏；受精；精準農業

Predicting N Status in Maize with Clip Sensors: Choosing Sensor, Leaf Sampling Point, and Timing

Abstract

Nitrogen (N) losses from agricultural systems increase air and water pollution, and these losses are highly correlated with the excessive fertilization. An adjusted N fertilization is then a key factor in increasing the N fertilizer efficiency, and leaf clip sensors can help to improve it. This study (combining five different field experiments in Central Spain) tried to identify the ability of the clip sensors in maize N status identification and yield prediction, comparing two different devices (SPAD-502® and Dualex®) and identifying the best protocol for maize leaf sampling. As a result, the study demonstrated that different leaf clip chlorophyll sensors presented similar results, although some differences appeared at larger N concentrations. Complementary polyphenol information (as flavonol) can improve the maize N deficiency prediction. Moreover, valuable information for a proper sampling protocol was obtained with this study. It proved that the sampling position (in the leaf and in the plant) and sampling time were crucial for a better estimation of the maize N status. Proper fertilization recommendations could be achieved based on clip chlorophyll sensor measurements.

Keywords: chlorophyll; polyphenol; nutrient deficiency; fertilization; precision agriculture

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