特异性临界氮（Nc）稀释曲线被广泛认为是作物氮（N）营养诊断、氮管理和作物建模的新方法。Nc稀释曲线可用幂函数（Nc=A1·W^-A2）描述，参数A1和A2控制起点和斜率。本研究旨在探讨不同条件下器官特异性曲线的不确定性和驱动因素。通过使用层次贝叶斯理论，得出了小麦器官特异性氮素稀释曲线的参数A1和A2，并在14个不同的基因型×环境×管理（G×E×M）氮肥试验中进行了评估。结果表明，参数A1和A2高度相关。虽然参数A1的变化小于A2，但这两个参数的值都会随着G×E×M的变化而发生显著变化。利用器官特异性氮含量计算的氮营养指数（NNI）与利用总体芽氮含量估算的氮营养指数（NNI）基本一致，这表明简单的器官特异性氮含量稀释曲线可用于小麦的氮诊断，以帮助进行氮管理。然而，在 G×E×M条件下，器官特异性氮素稀释曲线存在显著差异，这意味着在作物模型中使用一般氮素稀释曲线估算的氮素和作物需氮量可能存在误差，突出表明此类模型中的氮素计算显然需要改进。我们的研究结果为如何改进G×E ×M条件下作物氮-生物量关系建模和氮管理实践提供了新的见解。

图1 本研究实验设计流程图。

图2 不同G×E×M条件下小麦器官曲线参数（A1和A2）的后验分布。显著性差异（p＜0.05）用不同的字母表示。拟合曲线参数（A1和A2）的CV用百分比表示。

图3 不同基因型、环境和管理的小麦不同器官的拟合参数（A1和A2）之间的相关性和显著性矩阵。小组a：叶生物量基础；面板b：树干生物量基础；面板c：叶面积指数基础；面板d：地上部生物量基础。

图4. 不同 G × E × M 条件下小麦不同器官的临界氮稀释曲线。图中 a：以叶片生物量为基础；图中 b：以茎生物量为基础；图中 c：以叶面积指数为基础；图中 d：以芽生物量为基础。

图5. 在不同条件下，根据混合器官特异性Nc曲线和每个器官特异性曲线得出的NNI在不同条件下的比较。

 图6 已公布的曲线和全球估计的器官特异性曲线（后中位数）。图幅 a：以叶片生物量为基础；图幅 b：以茎生物量为基础；图幅 c：以叶面积指数为基础；图幅 d：以嫩枝生物量为基础。

图7 不同小麦器官基质临界氮稀释曲线的可信区间宽度。面板 a：叶生物量基础；面板 b：茎生物量基础；面板 c：叶面积指数基础；面板 d：芽生物量基础。

图8 不同器官和地上部生物量氮营养指数的比较。

 图9 各小麦试验条件下不同器官基数和芽生物量的氮营养指数比较。