Q1：今年如何减少我的N费用？

2020年，内布拉斯加州大部分地区比正常情况下更干旱，土壤水分下降、硝态氮淋失、作物氮素吸收和作物产量减少，尤其是对雨养作物。从2020年起，残留的硝态氮可能高于正常水平，从而有可能在2021年降低肥料氮水平。为了确定残留的硝态氮积分，今年春天在2或4英尺深的土壤取样，并将该积分代入确定氮速率的方程中。计算N率根据玉米的营养管理建议或内布拉斯加州农艺作物的养分管理或者使用玉米氮计算器。

Q2:如何减少农田氮的损失?

当干燥尿素或液体尿素中的尿素氮没有被注入或吸收，且在施用后的几天内没有发生超过1 / 2英寸的降水或灌溉时，就有可能由于氨挥发而损失氮。尿素基肥料可以用脲酶抑制剂处理，以延缓尿素向铵的转化，为降雨或灌溉事件的发生提供更多的时间。

通常情况下,大多数nitrate-N向下运动发生在5月和6月初有很多土壤水分时,氮肥已经应用,作物还没有使用太多的水或N分裂N应用< 80磅/ ac播前和其他应用当令可以减少N损失,尤其是对砂质壤土和砂质土壤。

Q3:什么是更好的氮肥投资策略:季节氮肥还是种植前氮肥?

施氮时机对作物产量、氮素利用效率、经济效益和氮素对环境的损失至关重要。N使用效率由于更少的损失可能发生如果N是播前应用时几乎没有作物吸收的水和N自春季降水无法预测,有高潜在N损失沉重的降水在春末或夏初加上播前N个应用程序。

全施氮肥的另一个缺点是我们不能调整实际氮素有效性的差异和产量潜力的变化。在同一块土地上，作物对肥料氮的反应在一年内与其他年份相比有很大的不同。产量对氮素的响应变异性随肥料氮素有效性、覆盖作物对氮素动态的影响以及作物秸秆对氮素的固定作用的变化而增加。为了解释这种变异性并减少氮损失，可以考虑在季节中施用一些氮肥，以更好地确定氮需求，并使氮供应与氮需求同步。

Q4:我可以使用哪些工具来做出季N管理决策?

可以估计季节施用的肥料-N的量可以用晚春季土壤硝酸盐试验（LSNT，也称为前侧面的土壤硝酸盐试验或PSNT），作物冠层反射感测，或者通过使用作物模型n工具，结合施肥。这些工具下面简要解释。

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:使用Led-Spring土壤硝酸盐试验（LSNT）在爱荷华玉米生产中(相当于LSNT的是前置硝酸盐测试)。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. 当从地面到玉米厂螺纹顶部的高度为6至12英寸时，从0-12英寸深度收集代表性的土壤样品。由样品表示的区域不应超过40英亩，根据可能影响N可用性或损失的土壤性质定义的采样区。在过去的粪便注射的情况下，每个样品至少应至少15个核心和更多。避免在肥料-N频段中抽样。应以玉米行的不同距离收集样品。例如，可以在管理区的五个站点上对来自行的三个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. 实验室分析只需要硝酸盐氮。
4. 在内布拉斯加州略高于正常沉淀的2021簧突出的临界值是25ppm硝酸盐-N。
   • 如果硝酸盐-N高于临界水平，例如2021年的27ppm，则不适用于季节肥料-N。
   • 如果硝酸盐氮低于临界水平，每低于临界水平1 ppm施8磅氮。

例如，如果LSNT结果为15ppm硝酸盐-N，则n速率=（25-15）×8 = 80LB / 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“有关LSNT注意事项的更多讨论，例如对具有粪便应用程序的字段。

传感器引导在季节N应用

遥感作物冠层的反射率是最佳选择，如果植物足够大量，则量化季节n的需要。遥感可以是：

• 使用手持式传感器，如制造林肯快速扫描
• 通过航空传感(无人机、飞机、卫星)
• 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);而对于叶面积大的玉米，则采用归一化差红边指数。

通过将NDRE与来自字段的高NDRE读数相关联的NDRE来确定该字段的任何给定部分的作物N状态。高的NDRE读数通常来自建立的“高分参考”区域或场中的条带。这些区域可以很小，例如20x20英尺，用手施用额外的肥料-N，例如每100平方英尺的1磅尿素的速率。然后与该字段的其他部分的传感器读数数据进行比较高n参考，传感器从场读取的比率除以来自高N引用的传感器读数等于“充足指数”。

足以指数（SI）=（目标区域NDRE /参考NDRE）

用于内布拉斯加州的玉米开发的数学算法用于将SI值转换为N速率。

1. 这Solari算法相对简单，只需要SI值：

在季节n速率= 317 x平方根（0.97 - Si）。

1. 这荷兰 - 什叶区算法需要额外的信息和假设。它从典型产量响应函数的形状和生产者所建立的产量目标的最优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。

基于作物模型的N工具

基于作物模型的工具，如maiz -N, Adapt-N, climatefieldview™，Granular®，FarmersEdge™N- manager，等等，现在已经被广泛使用，并越来越多地用于氮管理决策。这些模型中有几个是在大学或与大学合作开发的，特别适合季节性氮应用。

基于作物模型的工具有能力评估早期施用氮肥的氮素损失，以及是否需要额外侧向施氮来补偿这些损失。这些模型考虑了实时、高分辨率的降雨和温度数据、管理和土壤特征。这些模型的成功依赖于准确的输入，包括土壤特征、以前的氮管理措施以及能够正确解释输出。因此，在某些情况下，基于作物模型的N服务可能只能通过训练有素的专业人员提供，这些专业人员可以帮助确保数据输入和输出的解释。

内布拉斯加州农场研究网络通过农田氮素精确管理研究项目可以通过农场实验支持种植者实施和测试这些工具。试验这些和其他氮管理工具是适应性管理过程的重要组成部分，通过这些方法，我们可以在氮管理决策中共同建立更大的信心。

灌溉施肥

灌溉是内布拉斯加州季节施肥的常见且经济效益。如上所述，使用LSNT，用手持式传感器的现场点检查或使用作物模型的使用可以帮助确定是否应该通过辐射应用n。如果需要，可以均匀地施加30至40LB / AC n。在两周后可以使用作物模型或传感器信息来重新评估N需要，以确定是否需要额外的应用30至40LB / AC n。该过程可以随后申请重复于r3（牛奶）生长阶段。