依据表型诊断作物氮营养状态,并综合考虑土壤、栽培管理和环境因子等对作物氮吸收的实际影响,适时、适量补充氮素是实现蔬菜栽培精准化管理的基础,有助于降低肥料投入,实现安全生产。本研究以不结球白菜（Brassica campestris ssp.chinensis L.）为对象,基于机器视觉技术和机器学习方法建立了植株氮营养诊断模型,并研究了累积光热、水势、施氮量和栽培系统对不结球白菜氮吸收与产量形成的影响,建立了以作物和环境信息为依据的不结球白菜氮需求模型。基于此,设计了不结球白菜氮素供应决策系统,为不结球白菜水肥精准管理研究提供丰富的理论与技术积累。具体结果如下:1.不结球白菜表型与氮浓度关联模型的构建采用实验室自制的表型平台收集不同氮水平处理和不同生长期的不结球白菜图像,采用OpenCV软件和Python语言处理图像并提取了颜色、纹理和形态学三大类表型指标,分析了植株氮浓度和表型特征间的关系,分别采用随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）和神经网络（NN）三种机器学习算法建立了基于表型的不结球白菜氮浓度预测模型。结果表明,RF、SVR和NN模型的均方根误差（RMSE）值分别为0.542%、0.538%和5.465%,平均绝对误差（MAE）值分别为0.418%、0.398%和5.115%,校正决定系数（R²）分别为0.924、0.922和0.086。可见,仅RF和SVR模型能很好地预测植株氮浓度。其中RF模型的适用性和稳定性更强。幼苗期和收获期RF模型的预测准确度分别为0.995和0.998,预测相对误差（RE）分别为5.52%和4.78%;氮过量和氮不足两种条件下RF模型的预测准确度分别为0.991和1.037,RE分别为4.01%和9.96%。因此,基于不结球白菜表型信息可以有效地诊断植株的氮营养状况。2.不结球白菜氮吸收阈值的研究临界氮浓度(_（8）是指当植株达到最大生物量时的最小氮浓度值,是整个生长期作物被期望的浓度。为了明确不结球白菜的氮吸收特性,研究了其地上部氮浓度随生物量积累的变化规律,获得了其临界氮浓度模型。结果表明,其地上部干重（DW）小于等于1.5 t/ha时,地上部临界氮浓度值为常量,4.78%;DW超过1.5 t/ha时,地上部氮浓度值开始下降,且地上部氮浓度与干重符合函数关系:N₍（8）%=4.78×(2^-0.33。3.不结球白菜氮吸收和生长的累积光热效应为了明确不结球白菜氮吸收、生长随累积光热效应（light and temperature function,LTF）的变化规律,本研究以‘新夏青5号’、‘华王’和‘长征三号’三个品种为试材,于不同光热试验条件下测定了其地上部鲜重、干重和氮吸收量,建立了基于LTF的不结球白菜鲜重、干重和氮吸收模型。结果表明,鲜重、干重和氮吸收均与累积光热效应呈指数函数关系,模型的R²值均大于0.970。以‘华王’品种为例,分析了模型参数随施氮量的变异,结果表明,模型参数受施氮量影响显著,鲜重、干重和氮吸收三个模型的参数值与施氮量均符合一元二次方程,R²值依次为0.965、0.903和0.859。最后,采用独立试验的数据验证了‘华王’品种的三个模型。结果表明,鲜重模型实测值与模拟值间回归方程的斜率（r）为0.946,R²为0.965,RE为15.94%;干重模型实测值与模拟值间r为0.940,R²为0.966,RE为14.74%;氮吸收模型实测值与模拟值间r为0.970,R²为0.965,RE为19.78%。因此,基于累积光热效应、施氮量的生物量和氮吸收模型可以有效预测不结球白菜的鲜重、干重和氮吸收。4.不结球白菜氮吸收的水氮互作效应为了评估水分和氮素共同作用对不结球白菜氮营养状况的影响,本文采用水和氮两因子的随机区组设计,将不结球白菜幼苗置于不同氮浓度（2,9和18 mM NaNO₃）和渗透势（0,60和120 g/L PEG 6000）的改良营养液中,培养7 d,测定其地上部和根部氮化合物含量和氮同化相关酶活性。结果表明,轻度干旱胁迫处理,植株含水量、蒸腾速率和地上部生物量变化不显著,即短期轻度干旱不影响不结球白菜对氮素的需求。中度干旱胁迫导致植株含水量、蒸腾速率、地上部生物量和地上部氮浓度显著下降。并且,中度干旱胁迫条件下氮素供应充分,可促进根系总游离氨基酸和根系生物量积累,诱导硝酸还原酶（NR;EC 1.7.1.1）活性提高,从而降低干旱导致的生长限制。研究表明,干旱和氮供应量对氮代谢相关的物质、酶活存在显著的互作效应,相对较高的植株含氮量有利于增强不结球白菜对干旱的适应性。5.基质、土壤栽培系统不结球白菜氮利用率、产量及品质的差异本文研究了基质栽培系统下施氮水平对不结球白菜生物量、品质和氮利用率的影响,并与实验室前期土壤栽培系统的不结球白菜氮素水平实验结果做了对比。结果表明,基质栽培系统,一定的施氮量（0⁰.2 g/kg）范围内,随着施氮量的增加,不结球白菜生物量和氮积累量增加,氮的吸收率和利用率也随之递增,可溶性蛋白含量和类黄酮含量升高。当施氮量达到0.2 g/kg时,单株氮积累量持续升高,而氮的吸收率和利用率均达到了最高水平,分别为33.19%和41.74%;当氮素施用量为0.2⁰.375 g/kg时,地上部鲜重和干重不再增加,氮吸收率和利用率下降。本研究还发现,基质和土壤两种栽培系统下,氮用量与产量和氮利用率间均呈现了一元二次倒抛物线型的变化趋势。基质栽培系统下当施氮量为129.20 kg/ha时,不结球白菜产量为11096.36 kg/ha,氮利用率达最高值,37.39%;常规土壤栽培系统下当施氮量为140.70 kg/ha时,不结球白菜产量为18729.46 kg/ha,氮利用率达最高值16.75%。6.多信息融合的不结球白菜氮需求模型的构建本章基于不结球白菜表型特征参数、临界氮浓度、生长期的温度、光合有效辐射及施氮量建立了多信息融合的不结球白菜氮需求模型。模型验证结果表明,氮需求量的预测值和实测值具有很好的符合度,R²值为0.948,RMSE值为1.96 mg/株。同时,结合不结球白菜的氮利用效率,提出了基于多参数融合的氮供应决策模型,并设计了基于临界氮浓度曲线和表型监测的不结球白菜氮供应决策系统框架。本研究通过纹理、形态与颜色指标相结合的表型分析,获得了高精度的不结球白菜氮浓度诊断模型,有助于其全生长过程的氮营养监测,为判断是否需要追施氮肥提供依据;研究发现,不结球白菜生物量小于1.5 t/ha时,地上部的临界氮浓度为常量;基于此,融合作物、环境和栽培管理等多参数建立了不结球白菜氮需求模型,模型验证效果良好,可为氮肥的供应量提供决策依据。综上,本研究为不结球白菜氮肥精准管理提供了理论支持和技术借鉴,对农业管理系统设计具有一定价值,并有助于降低肥料投入,实现安全生产。