[发明专利]一种利用菌渣提高水稻产量和/或米质的管理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用菌渣提高水稻产量和/或米质的管理方法。

背景技术

水稻节水灌溉的量化指标一直是困扰科研和生产的重要难题。近几年的研究使人们越来越认识到：明确水稻不同生育期需水特性和需水指标是进行高产高效灌溉的基础。自上个世纪50年代土壤水分研究的能量观点得到发展，60年代Philip提出土壤-植物-大气连续体(SPAC)概念后，土水势被认为是有效的进行灌溉水所需的最重要也是最基本的土壤水分方面的标志。在美国、巴基斯坦、比利时等许多国家，以土水势作为土壤水分指标用于指导小麦、玉米和番茄等多种旱作物的灌溉己相当普及。1993年邱泽森等首次以土水势作为水稻间歇灌溉指标，但水稻节水灌溉技术仍缺乏可靠的有关土壤水分的量化指标，这是因为土壤水分的变化活跃，土壤含水率、水层深度等指标的观测手续繁琐，反应慢。随着研究的深入，朱庭芸等利用土壤水分张力（基质势）作为灌溉的水分指标，优化稻田灌溉的水量平衡。王绍华等综合考虑间歇灌溉缺水期土壤水分含量变化与持续时间长短对水稻的胁迫作用，提出了水分胁迫指数(WSI)的定义，认为WSI与水稻生育指标和产量的相关程度较土水势和土壤含水量显著提高，但水分胁迫指数仅给出水稻某生育阶段水分胁迫的总量，不能及时指导灌水，而土水势等只能反映土壤瞬间的水分状况，却能及时指导灌水，两者各有利弊。另外，胡继超等用水稻在凌晨的叶片临界水势值作为水稻优质灌溉的指标；田永超等提出用遥感技术和冠层的光谱特性来监测水稻植株的水分状况，从而在更大规模上对水稻进行节水灌溉的指导。

作物氮素营养诊断是精确施氮的一个重要组成部分，为了解作物的氮素营养状况，一直沿用基于破坏性取样的化学诊断方法，如：植株全氮诊断，植株硝酸盐快速诊断，土壤化学诊断等。叶色是植物氮素营养状况的外在表现，从300多年前的《沈氏农书》关于对水稻进行叶色诊断追肥到现在，叶色诊断氮素营养的方法已逐渐发展成熟。陶勤南等在计算机控制下用电子分色仪研制出水稻标准叶色卡(Color card)，并利用它通过田间比色来诊断水稻氮素营养的丰缺状况和确定合理的施氮量。此外，由于叶片含氮量和叶绿素含量密切相关，研究发现，550nm和675nm附近的反射率对叶绿素含量比较敏感。据此原理，日本MINOLTA公司于20世纪80年代设计和制造了SPAD叶绿素仪(Chlorophyll meter)，用来进行田间作物氮素诊断及施肥推荐。但赵镛洛等和Fen等认为，应根据地点、品种、发育阶段等分别建立SPAD值与稻株含氮量的关系。Peng则利用叶比重对SPAD值进行校正，以此来提高叶片氮素浓度的预测精度。李志宏试图寻找与植株全氮含量、施氮量以及产量相关性最好的测定叶位。此外，反射光谱测试技术，特别是近地面遥感技术结合变量施肥系统近年来发展迅速。通过计算机图像数据处理技术把遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)、土壤、植株长势分析和产量分析相结合的新一代推荐施肥技术能使未来的推荐施肥更加准确、方便；目前，已经应用于水稻、小麦、大麦等作物的氮素实时监测和营养诊断；但是，冠层光谱反射特征受到植株叶片水分含量、冠层几何结构、大气对光谱的吸收等因素的影响，大大限制了利用遥感技术进行不同作物氮素诊断的可靠性和普及性。

水稻植株体内不同氮素状况会影响水分吸收，不同的土壤水分的状况也会影响氮素的吸收，从而引起作物一系列的生理生化变化，如田永超等研究表明在同一水分处理下，高氮处理的冠层含水率高于低氮处理；高氮处理的水稻冠层光谱反射率在可见光区低于低氮处理，近红外波段高于低氮处理，在短波红外波段则低于低氮处理，证实了不同的水肥处理会导致冠层光谱发生变化，最终会影响预测结果。又如在利用SPAD阀值作为氮素诊断指标时，土壤水分亏缺或氮肥不足，均会导致SPAD值的降低，是灌溉还是施氮？会给决策者带来决策误差，等等。然而目前，氮素诊断体系的建立大都是以水稻充分供水为前提，没有考虑水分因素，且极少涉及土壤－植物系统中氮素运移规律以及水分与氮素综合运移特性和二者交互影响。另一方面，对于水稻节水、乃至非充分灌溉的研究主要集中在国内，而且在水稻节水高产灌溉模式及节水灌溉指标等研究方面有较多的研究，但这类研究又没有过多的考虑肥料因素，更未考虑水肥互作的影响。

食用菌生产后所剩下的固体废弃物统称为菌渣，或菌糠、菇渣、或者下脚料。