基于叶片SPAD值的不同施氮水平下水稻直链淀粉含量预测

摘要：为揭示寒地水稻叶片SPAD值及其衍生值与稻米直链淀粉含量的关系，于2021、2022年在不同施氮水平影响下夹取水稻孕穗期（T1）、齐穗期（T2）、结实期（T3）顶部3张叶片测定SPAD值，2年试验均为二因素完全随机试验且施肥量相同，A因素为前中期（基肥、分蘖肥、调节肥）施氮量共8水平，B因素为后期（穗肥）施氮量共3水平。根据2021年盆栽试验的数据资料建立SPAD值衍生指标与稻米直链淀粉含量之间的关系模型，利用2022年盆栽试验数据资料对建立的模型进行验证。结果表明，在2021年氮肥试验中，A2～A8水平直链淀粉含量较A1水平分别极显著增加2.04%、4.21%、5.72%、7.17%、8.03%、5.92%、5.66%，而A2～A8水平食味值均较A1水平极显著下降，2022年两者趋势与2021年相同。2年稻米直链淀粉含量和食味值评分表现均为线性负相关，拟合优度（r²）分别为0.54^**、0.44^**。施氮量对不同生育时期顶部3张叶片SPAD值均呈线性关系，随着不同生育时期推进水稻冠层出现“黑黄”交替现象，其中单张叶片的SPAD值受不同时期差异的影响，借助指标SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean可有效降低年份及氮肥水平差异对直链淀粉含量预测结果的影响，指标SPAD_{（L1+L2）/2}与直链淀粉含量在T1～T3时期的拟合方程分别为：y=0.135x+0.47，r²=0.52^**；y=0.126x+11.68，r²=0.53^**、y=0.154x+15.65，r²=0.51^**。SPAD_L1×L2/mean拟合方程分别为：y=0.136x+11.46，r²=0.52^**；y=0.126x+11.68，r²=0.53^**；y=0.160x+12.59，r²=0.51^**，x为SPAD值衍生值，y为直链淀粉含量，拟合方程均到达极显著水平。但指标SPAD_L1×L2/mean在不同时期误差均小于SPAD_{（L1+L2）/2}，所以T3时期指标SPAD_L1×L2/mean可以实现快捷、无损和实时预测稻米直链淀粉含量，在一定程度上判定出稻米蒸煮食味品质，达到按质收获以及对品质实时监测的要求，促进优质寒地水稻的可持续发展。

关键词：寒地水稻；SPAD值；直链淀粉含量；食味值；含量预测

中图分类号：S511.06 文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2024）18-0082-09

收稿日期：2023-11-08

基金项目：黑龙江省重点研发计划（编号：GA21B002）；黑龙江省博士后面上基金（编号：LBH-Z21195）；黑龙江八一农垦大学校级科研项目（编号：XYB201810）。

作者简介：林 添（1998—），男，黑龙江哈尔滨人，硕士研究生，从事水稻高产优质栽培研究。E-mail：54_{96e57efc9bcd58857ce06d8056d8f62b}0572001@qq.com。

通信作者：范名宇，博士，讲师，从事寒地粳稻品质改良研究。E-mail：15840511707@163.com。

稻米中直链淀粉对稻米食味品质形成具有重要影响^［1］。直链淀粉含量是影响稻米食味品质的主要因素之一，其含量过低，米饭偏黏；相反，直链淀粉含量过高，米饭偏硬，食味品质较差^［2］，直链淀粉的含量与稻米食味品质之间呈现极显著负相关关系^［3］。稻米中的直链淀粉含量是一个重要的品质指标，它直接影响稻米的食味品质和淀粉的糊化特性^［4］。因此，在稻米生产和加工过程中，需要严格控制直链淀粉的含量，以获得最佳的食味品质和口感。目前针对稻米直链淀粉含量的检测方法主要是分光光度法以及室内光谱预测法等。其中，分光光度法的基本原理是利用碘比色法间接得到直链淀粉的含量；而室内光谱预测法是一种利用光谱分析技术对糙米或米粉进行预测的方法，但在实际应用过程中存在取样困难和工作量大的问题^［5］。以上方法不仅操作相对复杂、耗时长，而且对技术方面的要求较高，不利于水稻直链淀粉含量高效、准确的测定。水稻收获前对稻米直链淀粉含量进行快速无损检测可以满足水稻分级分类收获的要求，在水稻优质生产中具有重大意义。目前SPAD叶绿素仪在植株叶片含氮量的测定方面已取得重大进展，便携式叶绿素仪 SPAD-502 采用光电无损检测方法测定植物叶片的叶绿素含量，而SPAD读数是基于测定特定光谱波段叶绿素对光的吸收而获得的^［6］，SPAD值可以作为衡量作物生长过程中的长势指标之一^［7］。现已有大量研究表明SPAD值与叶片氮含量呈正相关^［8-12］，而植株含氮量与直链淀粉含量具有一定的相关性^［13-14］，由此推测SPAD 值的变化能够反映出叶片和收获籽粒的氮素营养状况。俞敏祎等在SPAD值与水稻氮素营养诊断关系的研究中发现，水稻 SPAD值与水稻冠层叶片氮质量分数存在显著的相关关系，并建立相关模型，且模型不易受环境因素影响，具有较高的稳定性^［15］。赵爽等通过建立水稻籽粒高光谱参数模型预测稻米直链淀粉含量^［16］。陈春燕等利用近红外透射光谱建立糙米和精米直链淀含量的定量分析预测模型^［17］。张北举等利用近红外光谱对高粱籽粒的直链淀粉含量进行检测模型的构建与应用^［18］。李刚华等认为，SPAD 读数受水稻品种、生育时期、测定叶位、测定叶片的位点、生态环境等因素的影响，并干扰其诊断精度^［19］。Hussain等为消除品种、生育期及管理措施的影响，发展了归一化 SPAD 指数、均值 SPAD 指数和差值 SPAD 指数等^［20］。目前已有学者通过SPAD_L4-L3^［21］、SPAD_L3×L4/mean^［22］、SPAD_L1+L3^［23］等指标进行水稻氮素诊断。前人关于水稻SPAD估测稻米品质试验多为通过建立预测模型研究不同施氮水平的水稻叶片含氮量差异导致蛋白质含量的差异。而对于利用SPAD值对稻米直链淀粉含量进行模型建立却鲜有研究。由于水稻在不同年份、不同生育期、不同氮素状态下都会造成叶片SPAD值不同，会使试验研究结果稳定性变差，因此本试验测定了不同氮肥水平与不同生长时期的不同叶位SPAD值次级指标，分析其与稻米直链淀粉含量之间的相关关系，并根据相关性程度筛选出对稻米直链淀粉含量敏感的叶位与衍生指标，从而判定对稻米氮素营养影响最大的叶位；对归一化SPAD 值估算稻米直链淀粉含量与真实值做比较进行指标验证，从而筛选出有效指标无损伤地预测稻米直链淀粉含量，以期为提高稻米品质早期预测和调控提供理论依据和技术支撑。

1 材料与方法

1.1 试验地点

2021、2022年在黑龙江省大庆市黑龙江八一农垦大学校园内进行盆栽试验。该地区年日照时数2 726 h，无霜期143 d，年平均气温4.2 ℃，夏季平均气温23.3 ℃，年降水量427.5 mm，年蒸发量1 635 mm。

1.2 试验材料

供试品种为五优稻4号，叶龄n=14。供试肥料分别为尿素（含N 46%）、过磷酸钙（含P₂O₅ 43%）和硫酸钾（含K₂O 50%）。

1.3 试验设计

2年试验设计均采用2因素完全随机试验。A因素为前中期氮肥施入量（基肥、分蘖肥、调节肥），8水平，氮肥施用量分别为0（A1）、51.72 kg/hm²（A2）、103.45 kg/hm²（A3）、155.17 kg/hm²（A4）、206.90 kg/hm²（A5）、258.62 kg/hm²（A6）、310.35 kg/hm²（A7）、362.07 kg/hm²（A8），按基肥∶蘖肥∶调节肥=4∶3∶1施用；B因素为后期氮肥施入量（穗肥），3水平，氮肥施用量分别为0（B1）、51.72 kg/hm²（B2）、103.45 kg/hm²（B3）。过磷酸钙用量为139.54 kg/hm²，硫酸钾用量为120.00 kg/hm²。盆栽规格：盆高30 cm，上直径30 cm，下直径25 cm，将土混匀后，装土12 kg/盆，土层表面积为0.07 m²。4月19日播种，5月19日移栽，9月19日收获，病、虫、草害防治与大田常规管理方式一致。为排除氮肥水平与不同年份差异对试验结果的影响，利用2021年试验数据建立SPAD值与稻米直链淀粉含量的相关模型，再利用2022年对基于SPAD值模型计算出稻米直链淀粉含量的预测值和真实值进行比较，验证模型在不同年份下的敏感性和稳定性，从而排除不同差异对试验的干扰。

1.4 测定项目及方法

1.4.1 SPAD值测定

分别在孕穗y3z2/IQ9K4PYiQEB3gbeumn1o0yZ5cMuoF2JyZ64sbU=期（T1）、齐穗期（T2）、结实期（T3）采用叶绿素仪SPAD-502（Konica Minolta，日本）测定水稻主茎顶部3张全展叶片SPAD值，由于顶4叶被水侵蚀而造成数据稳定性差，所以利用顶1～顶3叶获得数据。每个处理共测量24穴，每穴测定3个主茎，共计72个主茎。测量部位为主茎叶片上部（近叶尖1/3处）、中部（叶片中间位置）、基部（近叶基1/3处）、叶宽1/4或 3/4 的位置3个部分，3个部分的平均值为所测叶片的SPAD值。测量时叶片置于叶片夹的叶室中，避开主叶脉，然后夹紧叶片，保证叶片水平且被测面积相同，避免背景反射、叶片表面弯曲等造成的光谱波动及叶片内部变异造成的影响。

1.4.2 食味品质测定

每处理标定24穴水稻收获后各自脱粒（与SPAD值相对应），于通风阴干处晾晒3个月，待理化性质稳定后，采用FC-2K型试验砻谷机（山本公司）将稻谷加工成糙米；VP-32型试验碾米机（山本公司）将糙米加工成精米。采用日本佐竹公司生产的米饭食味计STA1A米饭食味计（佐竹公司，日本）测定米饭综合食味值。

1.4.3 直链淀粉含量测定

按国家标准食品直链淀粉含量测定方法（GB 7648—1987《水稻、玉米、谷子籽粒直链淀粉测定法》）测定稻米直链淀粉含量；样品分散、脱脂、测定，在 620 nm处读取吸光度，带入标线y=0.011 5x+0.109 1获得直链淀粉含量。

1.4.4 SPAD值衍生指标

除水稻顶部3张叶片（L₁、L₂、L₃）SPAD 值外，本试验采用5个SPAD 值衍生指标，衍生指标通过如下公式计算得到：

SPAD_n=顶部n张叶片SPAD值的均值；

SPAD_Li-Lj=顶i叶SPAD值-顶j叶SPAD值；

SPAD_{（Li-Lj）/Li}=（顶i叶SPAD值-顶j叶SPAD值）/顶i叶SPAD值；

SPAD_Li×Lj/mean=顶i叶SPAD值×顶j叶SPAD值/i、j张2张叶片平均SPAD值；

INDSPAD_ij∶SPAD_ij＝（SPAD_Li-SPAD_Lj）/（SPAD_Li＋SPAD_Lj）。

其中：SPAD_Li、SPAD_Lj分别代表水稻冠层主茎顶部第i、j叶位的SPAD值；i、n、j≤3；₁、L₂、L₃分别为顶部第1、2、3张全展叶。

1.5 SPAD 数据处理

采用Excel 2019统计软件对数据进行整理及统计分析，利用Origin 2021 64bit进行绘图，利用2021年的数据资料分析SPAD值以及衍生指标与精米直链淀粉含量的相关关系，并建立模型。模型的准确性和适用性采用2022年的数据资料，利用根均方差（RMSE）、对称平均绝对百分比误差（SMAPE）、平均绝对误差（MAE）等指标进行评定。

根均方差：

RMSE=1n∑ni=1（y_i^-y_i）²，RMSE越小，预测精度越高。

对称平均绝对百分比误差：

SMAPE=1n∑ni=12|y_i^-y_i||y_i^|+|y_i|×100%，SMAPE越小，预测精度越高。

平均绝对误差：

MAE=1n∑ni=1|y_i^-y_i|，MAE越小，预测精度越高。

2 结果与分析

2.1 不同施氮水平对直链淀粉含量及食味值的影响

如表1所示，A因素对直链淀粉含量和食味值的影响在2年间均达到极显著水平，均以A1水平直链淀粉含量最低，食味值最高；A8水平下食味值最低。2年直链淀粉含量均随施氮量增加呈先增后降的趋势，2021年以A6水平下直链淀粉含量最高，2022年以A5水平下直链淀粉含量最高，2021年A2～A8水平直链淀粉含量较A1水平分别极显著增加2.04%、4.21%、5.72%、7.17%、8.03%、5.92%、5.66%，呈A6>A5>A7>A4>A8>A3>A2>A1趋势，A2～A8水平食味值均较A1水平极显著下降；2022年A2～A8水平直链淀粉含量较A1水平基本上极显著增加1.63%、2.50%、3.88%、6.76%、5.76%、5.07%、4.51%，呈A5>A6>A7>A8>A4>A3>A2>A1趋势，A2～A8水平食味值较A1水平下降。2年间B因素对稻米直链淀粉含量和食味值均呈极显著影响，均以B1水平直链淀粉含量最低，食味值最高；以B3直链淀粉含量最高，食味值最低。前中期施氮量与穗肥施氮量互作对2021年直链淀粉含量影响极显著，对2022年直链淀粉含量影响不显著（F_A×B=0.27），对2021、2022年食味值影响不显著（F_A×B=0.77、F_A×B=1.22）。

如图1所示，在B1、B2、B3下，均以A1水平直链淀粉含量最低；B1下以A6水平直链淀粉含量最高，B2、B3水平下均以A5水平直链淀粉含量最高。在B1下，与A1直链淀粉含量相比，A2～A8分别提高1.37%、1.89%、4.50%、6.14%、6.59%、5.42%、5.22%；在B2下，与A1直链淀粉含量相比，A2～A8分别提高1.54%、3.78%、4.68%、6.67%、6.54%、6.22%、5.39%，在B3下，与A1直链淀粉含量相比，A2～A8分别提高2.59%、4.22%、5.11%、8.01%、7.42%、4.79%、4.60%。因此在不同穗肥条件下，稻米直链淀粉含量与施氮量呈多项式关系，直链淀粉含量随着施氮量增加呈先增后减的趋势，B1、B2、B3水平下直链淀粉含量与施氮量回归方程的拟合优度（r²）分别为0.71^**、0.88^**、0.80^**。

2.2 直链淀粉含量与食味值的关系

如图2所示，2年间食味值与直链淀粉含量呈现线性递减关系，即稻米直链淀粉含量越高，水稻食味值越低。2021年线性回归方程的拟合优度r²=0.54^**，2022年线性回归方程的拟合优度r²=0.44^**，均达到极显著水平。

2.3 2021年氮肥试验叶片SPAD值的比较

如图3所示，不同穗肥水平下，T1时期顶部3张叶片SPAD值与施氮量呈现线性增加，即叶片SPAD值随着施氮量的增加而增加，其回归方程r²均达到极显著水平。在不同穗肥水平下顶部3张叶片SPAD值均表现出L₂>L₁>L₃，B水平下顶部3张叶片SPAD值呈B3>B2>B1。如图4所示，不同穗肥水平下，T2时期顶部3张叶片SPAD值与施氮量呈现线性增加，其回归方程r²均达到极显著水平。在不同穗肥水平下顶部3张叶片SPAD值大小关系均为L₁>L₂>L₃，B水平下顶部3张叶片SPAD值呈B3>B2>B1。如图5所示，不同穗肥水平下，T3时期顶部3张叶片SPAD值与施氮量呈现线性增加，其回归方程R²均达到极显著水平。在不同穗肥水平下顶部3张叶片SPAD值大小关系均为L₁>L₂>L₃，B水平下顶部3张叶片SPAD值呈B3>B2>B1。在同等施氮量下，T3时期的叶片SPAD值表现出高于T2时期的趋势，在相同施氮量水平下不同时期叶片SPAD值表现T2>T1>T3趋势。

综上，在T1～T2时期水稻顶部叶片SPAD值呈现动态升高，T2～T3时期水稻顶部叶片SPAD值呈下降。由此可知，水稻顶部叶片在T2至T3时期出现经历了“黑-黄”叶片交替现象，且不同时期水稻顶部叶片SPAD值分布规律差异较大，但与施氮量均表现出线性关系；并且提高氮肥投入量，发现叶位之间的SPAD差值会减小，在T2和T3时期表现更为明显，且随着生育时期的变化叶位间SPAD值的差值有明显增加趋势。

2.4 叶片SPAD值及其衍生指标与直链淀粉含量的关系

利用2021年试验数据对顶部3张叶片SPAD值与稻米直链淀粉含量相关性分析进行指标筛选，表2显示，在氮肥试验中，2021年单张叶片SPAD值与直链淀粉含量相关性均达到极显著正相关。由此可知，借助单张叶片SPAD值进行直链淀粉含量预测受氮肥水平的影响较小。由于不同时期下的SPAD值与直链淀粉含量相关系数并无规律性，所以不同时期下单张叶片SPAD值预测直链淀粉具有不稳定性。借助衍生指标筛选的结果显示，在3个生育时期共选出2个指标SPAD_{（L1+L2）/L2}、SPAD_L1×L2/mean，它们在氮肥试验的3个时期的相关系数均为0.73^**、0.73^**、0.72^**，即这2个指标与直链淀粉含量均呈正相关关系。

2.5 SPAD衍生指标与直链淀粉含量的回归分析

如图6、图7所示，不同时期的衍生指标SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean与直链淀粉含量的拟合方程均为线性关系，SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean在3个时期r²均为0.52^**、0.53^**、0.51^**，均达到极显著水平。

2.6 测试与检验

利用2022年的试验数据对2021年SPAD值的衍生指标与直链淀粉含量的回归方程进行检验，采用根均方差（RMSE）、对称平均绝对百分比误差（SMAPE）、平均绝对误差（MAE）进行定量评估。图8表明，SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean3个时期的预测值与真实值呈现一定的线性关系，r²达到极显著水平。由表3可知，T1、T2、T3时期SPAD_{（L1+L2）/2}的RMSE分别为0.71、0.86、0.49，SMAPE分别为3.83%、4.81%、2.36%，MAE分别为0.63、0.78、0.39；SPAD_L1×L2/mean的RMSE分别为0.71、0.86、0.47，SMAPE分别为3.82%、4.80%、2.27%，MAE分别为0.62、0.78、0.38。T3时期的衍生指标SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean与直链淀粉含量基准线（y=x，预测值与真实值相同）偏差较近，利用T3时期衍生指标SPAD_{（L1+L2）/2}、SPAD_L1×L2/mean对预测直链淀粉含量有着一定的优势，但SPAD_L1×L2/mean较SPAD_{（L1+L2）/2}误差较小，因此利用指标T3时期SPAD_L1×L2/mean对直链淀粉含量预测效果最佳。

3 讨论

3.1 施氮量与直链淀粉含量的关系

在一定直链淀粉含量范围内，直链淀粉含量越高，蒸煮的米饭硬度越大、黏性越小、口感越差^［24］。这是因为直链淀粉分子呈直链状，空间障碍小，所以在糊化后重新结晶，回生速度快^［25］。曲红岩等的研究表明，直链淀粉含量与稻米食味值呈显著负相关关系^［26-27］，这与本试验研究结果一致。有研究表明，采取适宜的氮肥运筹方式可以调节淀粉合成相关酶活性，如分蘖期或孕穗期增施氮肥可以增加灌浆中期及后期的腺苷二磷酸葡萄糖焦磷酸化酶（ADPG）、淀粉分支酶（SBE）活性，降低颗粒结合淀粉合成酶（GBSS）活性^［28］。杨阳认为，施氮可促进胚乳细胞中淀粉的积累^［29］。林桂海等认为，不同的氮肥施用量对直链淀粉含量有着显著影响^［30］，吴子帅等认为直链淀粉含量会随施氮量增加而增加^［31-32］，高辉等认为在一定氮肥施用量内，直链淀粉含量会随着施氮量增加呈现先升后降的趋势^［33-35］，本研究结果与高辉等的研究结果^［33-35］相同。因此，在生产实践中可以提高蒸煮食味品质为目的的优质米生产应该适当减少氮肥的施用量。以上试验结果不同是否是因不同品种、氮肥梯度、环境影响造成还有待进一步研究。

3.2 SPAD值动态变化特征

叶绿素含量与叶片光合作用和氮素营养密切相关^［36］。本研究结果表明，施氮量与不同时期、不同叶位的SPAD值均呈线性关系，这与李永梅等的研究结果^［37-39］一致。而这种线性关系之间是有差别的，这种差别取决于作物品种、发育阶段、测定的叶位及叶片上测定点的位置^［40］。赵全志等研究发现，水稻生长过程中群体叶色存在“黑黄”变化规律^［41］，当水稻叶色“黑”时，叶片内含氮化合物较多，光合作用强，对新生器官有促进作用；叶色“黄”时，叶片内含氮化合物较少，对新生器官有一定的抑制作用。“黑黄”交替有利于调节植株碳氮营养供给，实现不同发育阶段的物质分配中心转化^［37］。闫平等研究发现，SPAD 值随着生育时期的推移而下降^［42］，而其他学者研究发现，水稻顶部叶片SPAD值呈现的是一种动态特征，不是简单的线性降低，表现为叶片颜色“黑—黄—黑”交替。本试验结果与姜继萍等的研究结果^［21］一致，即 SPAD 值从幼穗分化期至孕穗期下降，进入齐穗期后开始回升，随着生育期的推进，成熟期SPAD 值开始降低^［21］。水稻下部叶片的SPAD值较上部叶片更适合作为诊断稻株氮素营养的指示叶片，是因为当植株缺氮时氮素作为可移动元素会从老叶转移到新叶，优先满足新叶的生长需求^［43］。蒋阿宁等认为，SPAD值次级指标与氮素营养、产量拟合关系优于单张叶片^［44］。由本试验结果可知，成熟期水稻下部叶片顶1叶、顶2叶的次级指标与稻米直链淀粉含量的拟合关系最优且预测效果较好与以上结果较为符合。

3.3 SPAD值动态变化特征与直链淀粉含量的关系

水稻叶片含氮量的增加可促使光合场所面积和光合色素含量增加，提高叶绿体光合能力^［45］，而水稻籽粒灌浆过程中60%～80%的营养物质来自叶片的光合产物^［46］，叶片功能的持续时间和光合速率对籽粒干物质积累量具有主导作用^［47］。王志东等认为成熟期剑叶 SPAD 值越低，叶片越黄，稻米淀粉峰值黏度、崩解值越低，稻米食味值越低^［48］。而稻米直链淀粉含量与崩解值、峰值粘度呈极显著负相关关系^［49］，与食味值呈负相关^［50］。因此，叶片SPAD值与稻米直链淀粉含量具有相关性，叶绿素计读数可以在一定程度上反映稻米直链淀粉含量。在本研究中，利用单张叶片SPAD值预测直链淀粉含量受不同生长时期影响较大，而受氮肥水平影响较小。衍生指标SPAD_{（L1+L2）/L2}、SPAD_L1×L2/mean均与籽粒直链淀粉含量呈正相关关系，2个指标与直链淀粉含量回归方程的R²均达到极显著水平。通过对指标的进一步检验发现，SPAD_{（L1+L2）/L2}、SPAD_L1×L2/mean在T3时期的敏感性比在T1、T2时期更高。原因可能是因为SPAD测定值的精确度确实会受不同生长时期的影响^［51］，但2个衍生指标与直链淀粉含量的拟合优度略低，可能是因为本试验结果增施氮肥会导致直链淀粉含量下降。以上指标可以实现在特定时期选种或收获前通过顶部叶片的SPAD值预测稻米直链淀粉含量的目的，达到按品质等级收获的要求。

4 结论

本研究通过分析2021、2022年试验处理间直链淀粉含量、食味值及SPAD值的差异，得出以下结论：

（1）增施氮肥使稻米的直链淀粉含量先上升再下降并且降低其食味值；稻米食味值与直链淀粉含量之间存在线性关系。

（2）不同时期、不同叶位的SPAD值与施氮量均呈现线性关系，并且提高氮肥的投入量能够减少叶位间SPAD的差值。冠层“黑黄”交替现象不受施氮量水平影响。

（3）借助T3时期SPAD_L1×L2/mean衍生指标能够快速、无损、实时预测稻米直链淀粉含量，从而判定其蒸煮食味品质。

参考文献：

［1］Benmoussa M，Moldenhauer K A K，Hamaker B R. Rice amylopectin fine structure variability affects starch digestion properties［J］. Journal of Agricultural and Food Chemistry，2007，55（4）：1475-1479.

［2］Xu Y J，Ying Y N，Ouyang S H，et al. Factors affecting sensory quality of cooked japonica rice［J］. Rice Science，2018，25（6）：330-339.

［3］李俊辉，朱智伟，谢黎虹. 我国稻米食味品质的研究现状与发展趋势［J］. 中国稻米，2008，14（2）：8-12.

［4］Martinez C，Prodolliet J. Determination of amylose in cereal and non-cereal starches by a colorimetric assay：collaborative study［J］. Starch，1996，48（3）：81-85.

［5］王君婵，谭昌伟，朱新开，等. 农作物品质遥感反演研究进展［J］. 遥感技术与应用，2012，27（1）：15-22.

［6］周 琦，王建军，霍中洋，等. 不同生育期小麦冠层SPAD值无人机多光谱遥感估算［J］. 光谱学与光谱分析，2023，43（6）：1912-1920.

［7］武旭梅，常庆瑞，落莉莉，等. 水稻冠层叶绿素含量高光谱估算模型［J］. 干旱地区农业研究，2019，37（3）：238-243.

［8］李志宏，刘宏斌，张福锁. 应用叶绿素仪诊断冬小麦氮营养状况的研究［J］. 植物营养与肥料学报，2003，9（4）：401-405.

［9］王 磊，卢艳丽，白由路. 主要粮食作物基于SPAD的氮素营养诊断方法研究进展［J］. 植物营养与肥料学报，2022，28（3）：546-554.

［10］李刚华，薛利红，尤 娟，等. 水稻氮素和叶绿素SPAD叶位分布特点及氮素诊断的叶位选择［J］. 中国农业科学，2007，40（6）：1127-1134.

［11］赵士诚，何 萍，仇少君，等. 相对SPAD值用于不同品种夏玉米氮肥管理的研究［J］. 植物营养与肥料学报，2011，17（5）：1091-1098.

［12］李占成，李 玮，梁秀枝，等. 叶绿素仪在玉米氮营养诊断及推荐施肥中的研究与应用［J］. 作物杂志，2011（4）：58-62.

［13］金 军，徐大勇，蔡一霞，等. 施氮量对水稻主要米质性状及RVA谱特征参数的影响［J］. 作物学报，2004，30（2）：154-158.

［14］张自常，李鸿伟，曹转勤，等. 施氮量和灌溉方式的交互作用对水稻产量和品质影响［J］. 作物学报，2013，39（1）：84-92.

［15］俞敏祎，余凯凯，费 聪，等. 水稻冠层叶片SPAD数值变化特征及氮素营养诊断［J］. 浙江农林大学学报，2019，36（5）：950-956.

［16］赵 爽，宋京燕，陈国兴，等. 基于水稻种粒高光谱的品质性状预测方法［J］. 华中农业大学学报，2023，42（3）：211-219.

［17］陈春燕，凌英华，杨正林，等. 水稻籽粒直链淀粉含量非破坏性活体测定方法研究［J］. 西南大学学报（自然科学版），2007，29（12）：73-76.

［18］张北举，陈松树，李魁印，等. 基于近红外光谱的高粱籽粒直链淀粉、支链淀粉含量检测模型的构建与应用［J］. 中国农业科学，2022，55（1）：26-35.

［19］李刚华，丁艳锋，薛利红，等. 利用叶绿素计（SPAD-502）诊断水稻氮素营养和推荐追肥的研究进展［J］. 植物营养与肥料学报，2005，11（3）：412-416.

［20］Hussain F，Bronson K F，Yadvinder S，et al. Use of chlorophyll meter sufficiency indices for nitrogen management of irrigated rice in Asia［J］. Agronomy Journal，2000，92（5）：875-879.

［21］姜继萍，杨京平，杨正超，等. 不同氮素水平下水稻叶片及相邻叶位SPAD值变化特征［J］. 浙江大学学报（农业与生命科学版），2012，38（2）：166-174.

［22］李 杰，冯跃华，牟桂婷，等. 基于SPAD值的水稻施氮叶值模型构建及应用效果［J］. 中国农业科学，2017，50（24）：4714-4724.

［23］Lin F F，Qiu L F，Deng J S，et al. Investigation of SPAD meter-based indices for estimating rice nitrogen status［J］. Computers and Electronics in Agriculture，2010，71：S60-S65.

［24］刘秋员，陶 钰，程 爽，等. 不同直链淀粉与蛋白质含量类型粳稻稻米品质特征［J］. 食品科技，2022，47（11）：150-158.

［25］Mariotti M，Sinelli N，Catenacci F，et al. Retrogradation behaviour of milled and brown rice pastes during ageing［J］. Journal of Cereal Science，2009，49（2）：171-177.

［26］曲红岩，张 欣，施利利，等. 水稻食味品质主要影响因子分析［J］. 江苏农业科学，2017，45（6）：172-175.

［27］刘 奕，程方民. 稻米中蛋白质和脂类与稻米品质的关系综述［J］. 中国粮油学报，2006，21（4）：6-10，24.

［28］张 军，李运祥，刘 娟，等. 施氮处理对水稻颖果淀粉积累和相关酶活性的影响［J］. 作物学报，2008，34（12）：2168-2175.

［29］杨 阳. 施氮对稻麦胚乳发育及淀粉理化性质的影响［D］. 扬州：扬州大学，2021.

［30］林桂海，隗平华，潘永忠，等. 施氮量对水稻产量和品质的影响［J］. 湖北农业科学，2015，54（3）：590-592.

［31］吴子帅，刘广林，李 虎，等. 施氮量对优质常规籼稻稻米品质的影响［J］. 作物杂志，2023（1）：84-88.

［32］张洪程，王秀芹，戴其根，等. 施氮量对杂交稻两优培九产量、品质及吸氮特性的影响［J］. 中国农业科学，2003，36（7）：800-806.

［33］高 辉，马 群，李国业，等. 氮肥水平对不同生育类型粳稻稻米蒸煮食味品质的影响［J］. 中国农业科学，2010，43（21）：4543-4552.

［34］严 凯，蒋玉兰，肖天晶，等. 不同施氮量对盐碱地水稻产量及品质的影响［J］. 中国稻米，2017，23（3）：35-39，43.

［35］董士琦，葛佳琳，韦还和，等. 施氮量和密度对盐碱滩涂水稻产量和品质的影响［J］. 核农学报，2022，36（4）：820-828.

［36］Ustin S L，Gitelson A A，Jacquemoud S，et al. Retrieval of foliar information about plant pigment systems from high resolution spectroscopy［J］. Remote Sensing of Environment，2009，113：S67-S77.

［37］李永梅，张立根，张学俭. 水稻叶片高光谱响应特征及氮素估算［J］. 江苏农业科学，2017，45（23）：210-213.

［38］王绍华，曹卫星，王强盛，等. 水稻叶色分布特点与氮素营养诊断［J］. 中国农业科学，2002，35（12）：1461-1466.

［39］宋凌麒，刘 欢，田丽云，等. 减氮对小麦孕穗期植株氮素分配及叶片叶绿素含量的影响［J］. 江苏农业科学，2022，50（19）：79-86.

［40］Peng S B，García F V，Laza R C，et al. Adjustment for specific leaf weight improves chlorophyll meter’s estimate of rice leaf nitrogen concentration［J］. Agronomy Journal，1993，85（5）：987-990.

［41］赵全志，丁艳锋，王强盛，等. 水稻叶色变化与氮素吸收的关系［J］. 中国农业科学，2006，39（5）：916-921.

［42］闫 平，张书利，于艳敏，等. 施肥量对2个超级稻品种叶片SPAD值的影响［J］. 中国农学通报，2019，35（7）：7-14.

［43］李 杰，冯跃华，王 旭，等. 水稻叶片SPAD值分布特征及其与施氮量的关系［J］. 南方农业学报，2017，48（1）：38-45.

［44］蒋阿宁，黄文江，刘克礼，等. 利用叶绿素计进行冬小麦变量施肥及其效应研究［J］. 植物营养与肥料学报，2007，13（6）：1092-1097.

［45］吴良欢，陈 峰，方 萍，等. 水稻叶片氮素营养对光合作用的影响［J］. 中国农业科学，1995，28（增刊1）：104-107.

［46］何俊俊，杨京平，杨 虎，等. 光照及氮素水平对水稻冠层叶片SPAD值动态变化的影响［J］. 浙江大学学报（农业与生命科学版），2014，40（5）：495-504.

［47］钱雪娅，景蕊莲，王 辉，等. 不同水分条件下小麦灌浆期功能叶片的遗传特性［J］. 应用生态学报，2009，20（12）：2957-2963.

［48］王志东，陈宜波，龚 蓉，等. 优质籼稻剑叶SPAD值与稻米品质相关性研究［J］. 中国水稻科学，2021，35（1）：89-97.

［49］丁得亮，张 欣，赵 梅，等. 粳稻品质性状间的相关关系研究［J］. 作物杂志，2010（5）：60-63.

［50］殷春渊，王书玉，刘贺梅，等. 水稻食味品质性状间相关性分析及其与叶片光合作用的关系［J］. 中国农业科技导报，2021，23（4）：119-127.

［51］张金恒，王 珂，王人潮. 叶绿素计SPAD-502在水稻氮素营养诊断中的应用［J］. 西北农林科技大学学报（自然科学版），2003，31（2）：177-180.