内布拉斯加州的大部分地区，春季降水略低于正常水平(图1)，这为近年来播种前施用氮肥提供了一些最好的田间条件。天气好是值得赞赏的，但仍有一些考虑，证明了将更多的氮肥施用于当季而不是种植前。

一个问题是没有加入氮肥时氮的损失。含有尿素的肥料(如干尿素和液体尿素)需要注入土壤，或者通过½英寸的降水或灌溉将它们移入土壤，以阻止氨挥发。虽然尿素酶抑制剂可以帮助提供防止挥发的保护，但最终需要水来阻止表面施氮的损失。

你可能想知道，表面施氮会造成多少氨挥发损失？不幸的是，氨挥发造成的氮损失很难预测或很容易量化，但在以下条件下损失更大：土壤pH值高、阳离子交换能力低、地表作物残留量多、土壤潮湿、降雨量不足、温度高和氮速率高。

除了挥发之外，氮的损失也可能是由于强降水中的硝酸盐淋失和土壤水涝中的反硝化作用造成的，这可能在今年春季局部发生。全氮预处理的另一个缺点是，我们无法调整实际氮可用性的差异。例如，如果肥料氮的释放低于预期，或者如果覆盖作物对氮的吸收和覆盖作物残留物对氮的固定高于预期，则实际氮可用性可能低于预期。

为了解释这种可变性并减少氮的损失，考虑在季节中施用更多的氮肥。通过晚春土壤硝态氮试验(LSNT，也称为前置土壤硝态氮试验或PSNT)或作物冠层反射传感，可以估算出该季节的施氮量。本文讨论了这些选项以及施肥和可变速率的应用。除了LSNT和作物冠层反射率传感之外，还有预测氮需求的模型，但本文没有讨论这些。

晚春土壤硝酸盐试验

LSNT已经使用了30多年，并用于玉米生产，以评估当季施氮需求。内布拉斯加州对它的研究和使用少于爱荷华州我们建议使用爱荷华州立大学的指导方针:爱荷华州玉米生产中晚春土壤硝态氮试验的应用．LSNT在中、细质地土中得到了较好的验证，但在沙土中应用效果不理想。按如下方式使用此测试。

1. 当从地面到玉米植株螺纹顶部的高度为6到12英寸时，从0-12英寸深度采集代表性土壤样本。样本代表的面积不应超过40英亩，并根据可能影响氮有效性或损失的土壤性质确定采样区。每个样品应至少由15个芯样制成，如果以前注射过肥料，则应至少由15个芯样制成。避免在氮肥施用带中取样。应在距玉米行不同距离处采集样本。例如，可能在管理区的五个地点对与该行不同距离的三个样本进行采样。
2. 将样品放入冰箱冷藏，或在纸上薄薄一层风干，或借助风扇。或者，提交样品，这样分析可以在三天内完成。
3. 实验室分析只需针对硝酸盐氮。
4. 在2020年，一个正常春季的临界值是25ppm硝酸盐氮。
   • 如果硝态氮高于临界水平，例如2020年为27 ppm，则不要在季节中施用硝态氮
   • 如果硝酸盐氮低于临界水平，则对低于临界水平的每ppm施用8 lb氮。

例如，如果LSNT结果是15ppm的硝酸盐-N, N率= (25 - 15)× 8 = 80 lb/ac N。

参见ISU出版物"爱荷华州玉米生产中晚春土壤硝态氮试验的应用“以进一步讨论LSNT的考虑因素，例如施用肥料的田地。

传感器在季节N中的应用

如果作物足够大，遥感作物冠层反射率是量化当季氮需求的最佳选择。遥感可以

• 手持传感器，就像林肯制造快速扫描,
• 通过航空感应（无人机、飞机、卫星），或
• 在高清晰度N应用设备上安装传感器。

这种遥感需要良好的冠层发展，如8^th叶阶段(V8;或有10个水平/下垂的叶子)或稍后。遥感最好使用反射率指数，如NDVI(归一化植被指数);然而，对于玉米，NDRE指数(归一化差红边)是首选。

田间任何给定部分的作物N状态通过将该部分田间的NDRE与田间的高NDRE读数关联来确定。NDR高读数通常来自现场确定的“高N参考”区域或条带。这些区域可能很小，例如20 x 20英尺，用手施用额外的肥料-N，例如，以每100平方英尺1磅尿素的速率。然后将现场其他部分传感器读数的数据与高N参考值进行比较，现场传感器读数除以高N参考值传感器读数的比率等于“充分性指数”

充分性指数(SI) =(目标区域NDRE /参考NDRE)

内布拉斯加州为玉米开发的数学算法被用来将SI值转换为氮速率。

1. 的Solari算法相对简单，只需要SI值:
   在季节中，N率=317 x平方根（0.97–SI）。
2. 的Holland-Schepers算法需要额外的信息，并根据典型产量响应函数的形状和生产者建立的产量目标的最佳氮产量来确定氮产量。除非有经济上的最优氮量，否则生产者提供这个“最优氮量”。Holland-Schepers算法还计算了由于以前的作物、肥料施用和灌溉水中施用硝态氮等原因造成的氮积分。

传感器定向施氮通常在玉米的12叶期(V12或13.5水平或下垂叶片)附近进行，以对应较高的氮吸收率。季节氮素计算算法在此生长阶段的校正效果最好。早期使用更有可能低估N的需要。

灌溉施肥

在内布拉斯加州，施肥是一种常见的、经济的季节性氮肥施肥方法。如上所述，使用LSNT、用手持传感器对农田进行抽查或使用图像(来自无人机、飞机或卫星)可以帮助确定是否应通过施肥施用氮肥，也就是说，如果充分性指数(SI)小于0.95。如果需要，可以统一施加30至40磅/ac N。两周后，可以利用传感器信息重新评估氮需求，以确定是否需要额外添加30至40 lb/ac的氮。这个过程可以在R3(牛奶)生长阶段之前的最后一次应用中重复。

应季氮肥应用是否合理?可变费率应用是否合理?

如上所述，LSNT或冠层传感和SI计算用于确定是否需要在季节施氮以及施氮量。如果结果表明整个农田的氮需求变化很大，则氮的速率可能会有所不同。可变利率应用可考虑三种选择。

1. 这是最容易做到的管理区的基础上使用LSNT或遥感。
2. 航空图像可用于开发高清晰度可变速率设备的处方地图。
3. 通过配备适当的高间隙设备，可以感知作物冠层的反射，并在行进中确定氮量，不断调整氮量。

总结

考虑到略低于正常今年春季降水,内布拉斯加州的大部分地区很可能没有显著的N损失已经应用N .然而,损失可能如果土壤条件不利的N时应用程序或极端降水事件如果发生在接下来的几周。如果可能，如果预期氮损失显著或正在进行分施氮，可以使用季氮。利用LSNT土壤样品分析可以确定年轻玉米的当季肥料氮含量。一旦作物的冠层足够大，就可以利用冠层反射率遥感来确定氮需求。遥感信息也可用于可变速率应用。周期遥感还可以用来确定是否需要额外施氮。

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