《Scientia Horticulturae》：More aeration is not always better: Bayesian construction of critical nitrogen dilution curves and the equivalence of diagnostic indicators for tomatoes under aerated drip irrigation
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本研究探讨了加气滴灌如何影响番茄的氮营养诊断，并系统评估了不同变量在构建临界氮稀释曲线（critical nitrogen dilution curves）中的适用性。试验设置了三个加气水平（5、15、40?mg L?1）和三个施氮水平（
本研究探讨了加气滴灌如何影响番茄的氮营养诊断，并系统评估了不同变量在构建临界氮稀释曲线（critical nitrogen dilution curves）中的适用性。试验设置了三个加气水平（5、15、40?mg L?1）和三个施氮水平（120、180、240?kg ha?1）。采用贝叶斯层次模型（Bayesian hierarchical model），基于地上部生物量（AGB）、叶面积指数（LAI）和叶片干物质（LDM）构建了临界氮稀释曲线。结果表明，加气滴灌对番茄生长和氮吸收具有非线性阈值效应。15?mg L?1处理显著提高了所有指标——LDM提高28.2%–49.3%，氮吸收提高14.7%–32.5%。在40?mg L?1时促进效应减弱，表明15?mg L?1为最佳加气水平。贝叶斯方法有效量化了曲线参数的不确定性；LDM是对加气最敏感的指标，其参数在15?mg L?1时显著高于5?mg L?1。基于AGB、LAI和LDM的氮营养指数（NNI）模拟精度（n-RMSE < 10%）和产量预测能力（R2 > 0.80）相似，差异极小。这表明三者均可作为有效的诊断指标，其中LDM在基于遥感诊断方面具有潜力。加气滴灌显著降低了达到最大相对产量所需的NNI阈值，表明氮利用效率提高。总之，本研究推荐加气滴灌番茄的加气强度为15?mg L?1，NNI诊断阈值为0.97–0.98，为在不降低产量的前提下减少氮投入的精准氮管理提供了科学依据。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
氮素是限制作物生长的关键元素，精准诊断作物氮素状况对优化氮肥管理、提高氮利用效率（NUE）和减少环境氮损失至关重要。在中国保护地蔬菜生产中，过量施氮问题突出，氮利用效率低于30%，大量氮素通过淋溶和气态排放损失，导致水体和空气污染。因此，发展精确高效的氮营养诊断方法对保护地农业的可持续绿色生产具有紧迫性。临界氮稀释曲线（critical nitrogen dilution curve）是诊断作物氮营养的核心工具，但经典方法（Justes et al., 1994）需将数据集预先划分为氮限制和非氮限制子集，存在主观性且无法量化参数不确定性。贝叶斯层次模型（Bayesian hierarchical model）可克服这些局限，无需事先划分数据，同时估计曲线参数及其95%置信区间。此外，传统滴灌易导致根区缺氧，抑制根系呼吸和养分吸收，而加气滴灌（aerated drip irrigation）通过向灌溉水中引入空气可缓解根区缺氧，提升根系活性和氮吸收效率。然而，目前缺乏关于加气强度如何定量影响临界氮稀释曲线参数以及氮营养指数（NNI）阈值是否随加气水平变化的系统研究。地上部生物量（AGB）、叶面积指数（LAI）和叶片干物质（LDM）是常用的驱动变量，但很少有研究在同一实验系统中系统比较它们的诊断性能。因此，研究人员开展了此项研究，以加气滴灌番茄为对象，设置三个加气水平（5、15、40 mg L
?1）和三个施氮水平（120、180、240 kg ha
?1），采用贝叶斯层次模型构建基于AGB、LAI和LDM的临界氮稀释曲线。研究目标包括：评估加气滴灌对番茄生长、氮吸收及临界氮曲线参数的影响，确定最优加气强度；系统比较AGB、LAI和LDM在氮诊断中的等效性和适用场景；阐明加气滴灌如何影响NNI与相对产量的关系并建立诊断阈值；为加气滴灌番茄的精准氮管理提供理论基础。该论文发表在《Scientia Horticulturae》。
**关键技术与方法概述**
试验于2019年3月至7月在河南省郑州市日光温室（34°47′N, 113°47′E）进行，土壤为壤质黏土。采用双因素三水平随机完全区组设计，处理包括三个加气水平（A?: 5、A?: 15、A?: 40 mg L
?1）和三个施氮水平（N?: 120、N?: 180、N?: 240 kg ha
?1）。通过Φ601标准蒸发皿控制灌水量。主要技术方法包括：破坏性采样测定地上部生物量（AGB）、叶片干物质（LDM），用打孔法计算叶面积并得到叶面积指数（LAI）；用凯氏定氮法测定各器官总氮浓度；采用贝叶斯层次模型（R包'rjags'，马尔可夫链蒙特卡洛算法）拟合基于AGB、LAI和LDM的临界氮稀释曲线，估计参数a和b及其95%置信区间；通过线性-平台模型拟合NNI与相对产量（RY）的关系，确定NNI诊断阈值；用均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）进行模型验证。
**研究结果**
**3.1 叶片干物质、地上部生物量、叶面积指数、叶片氮浓度和植株氮浓度的动态变化**
通过测定不同生育期（开花坐果期、果实膨大期和收获期）的LDM、AGB、LAI及氮浓度，发现加气滴灌对番茄生长有非线性阈值效应。与A?（5 mg L
?1）相比，A?（15 mg L
?1）显著提高了LDM（28.2%–49.3%）和氮吸收（14.7%–32.5%），而A?（40 mg L
?1）的促进效应弱于A?，表明15 mg L
?1为最优加气强度。净光合速率、气孔导度和蒸腾速率也呈现类似趋势，但A?与A?之间无显著差异（p > 0.05）。
**3.2 基于贝叶斯方法的临界氮稀释曲线构建**
利用贝叶斯模型，以AGB、LAI和LDM为驱动变量，构建了不同加气水平下的临界氮稀释曲线（N
c = a × W
?b）。所有曲线均呈典型下降模式，且A?水平下的曲线显著高于A?和A?。通过分析参数a和b的95%置信区间发现，LDM曲线的参数a对加气最敏感，在A?下显著高于A?（p < 0.05），而AGB和LAI曲线的参数a在处理间无显著差异。收获期三条曲线趋于收敛但未完全重叠，说明加气效应持续存在但逐渐减弱。
**3.3 基于临界氮曲线的氮营养指数动态及诊断性能**
基于各临界氮曲线计算NNI，发现N?处理NNI显著低于1（氮缺乏），N?处理NNI高于1（氮过量），N?处理NNI最接近1。A?水平下N?的NNI最接近1，再次确认15 mg L
?1为最优加气。模拟NNI与实测NNI的线性拟合表明，AGB（R2=0.76，n-RMSE=4.19%）、LAI（R2=0.91，n-RMSE=7.5%）和LDM（R2=0.92，n-RMSE=6.8%）的n-RMSE均低于10%，说明三者均能有效预测NNI。
**3.4 累积氮亏缺、相对产量与NNI的关系**
通过分析累积氮亏缺（N
and）与NNI的关系，发现两者呈负线性关系：N?处理数据点均处于氮亏缺区，N?处理处于氮积累区，N?处理多数处于亏缺区。利用线性-平台模型拟合NNI与相对产量（RY）的关系，发现AGB（R2=0.87）、LAI（R2=0.80）和LDM（R2=0.81）的拟合效果相似，差异极小。达到最大相对产量所需的NNI阈值分别为：AGB ≥ 0.972、LAI ≥ 0.989、LDM ≥ 0.960，表明加气滴灌显著降低了NNI阈值，反映了氮利用效率的提高。
**讨论与结论**
讨论部分指出，加气滴灌对番茄生长和氮吸收的促进效应呈现非线性阈值响应，15 mg L
?1为最优，而过量加气（40 mg L
?1）可能引发氧化胁迫，抑制根系功能，导致地上部响应减弱。贝叶斯方法有效量化了参数不确定性，且LDM对加气更敏感，这与叶片作为氮代谢活跃器官的特性一致。AGB、LAI和LDM三种指标在氮诊断中表现高度相似，但LDM因与遥感技术天然兼容（叶片干物质与光谱指数相关性高，R2 > 0.85），在精准农业中更具应用潜力。加气滴灌降低了NNI诊断阈值（0.97–0.98），为减少氮投入而不减产提供了定量依据。研究建议采用“中加气（15 mg L
?1）+ NNI 0.97–0.98阈值”作为加气滴灌番茄精准氮管理的关键技术参数。
**研究结论翻译**：本研究采用贝叶斯层次模型，基于AGB、LAI和LDM构建了加气滴灌番茄的临界氮稀释曲线。首次揭示了加气滴灌的非线性阈值效应：适度加气显著促进了LDM、AGB、LAI和氮吸收（LDM提高28.2%–49.3%，氮吸收提高14.7%–32.5%），而高加气（40 mg L
?1）时促进效应减弱，确定15 mg L
?1为最优加气强度。贝叶斯方法有效量化了曲线参数的不确定性，LDM是对加气响应最灵敏的指标，其参数a在A?下显著高于A?。三种指标——AGB、LAI和LDM在氮诊断中表现高度可比，NNI模拟精度（n-RMSE < 10%）和产量预测能力（R2 > 0.80）均表现良好，差异可忽略。其中LDM在与遥感技术集成方面具有独特潜力。加气滴灌显著降低了达到最大相对产量所需的NNI阈值，表明氮利用效率提高。总之，本研究推荐加气滴灌番茄的加气强度为15 mg L
?1，NNI诊断阈值为0.97–0.98，为在不降低产量的前提下减少氮投入的精准氮管理提供了科学依据。
