李曉明,劉學(xué)忠,閆 亮,張曉琳
(海南神州新能源建設(shè)開發(fā)有限公司,海南???571100)
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能源草莖葉生物量·干鮮比及產(chǎn)氣量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
李曉明,劉學(xué)忠*,閆 亮,張曉琳
(海南神州新能源建設(shè)開發(fā)有限公司,海南???571100)
[目的]為能源草莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量的估算提供簡(jiǎn)便、快捷、準(zhǔn)確的非破壞性方法。[方法]研究能源草植后90 d至首次刈割時(shí)期,莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量與植后天數(shù)的關(guān)系。[結(jié)果]通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉生物量的預(yù)測(cè)模型W=2.338d1.735、莖葉干鮮比的預(yù)測(cè)模型V=20.79-4 174 726Exp(-0.158 2d)及莖葉產(chǎn)氣量的預(yù)測(cè)模型G=2.209d1.73;生長(zhǎng)后期莖葉干鮮比增速緩慢并逐步趨于穩(wěn)定,預(yù)測(cè)曲線顯示其最終穩(wěn)定在20.77%;莖葉產(chǎn)氣速度隨著植后天數(shù)的增加呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),二者之間呈顯著的負(fù)相關(guān)。[結(jié)論]該研究通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉生物量、干鮮比和產(chǎn)氣量的預(yù)測(cè)模型,擬合優(yōu)度很高。
能源草;莖葉生物量;干鮮比;產(chǎn)氣量;預(yù)測(cè)模型
作物生物量是光合作用和呼吸作用的共同結(jié)果,調(diào)查作物生物量及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律對(duì)于研究干物質(zhì)積累分配、產(chǎn)量形成、光合與呼吸特性等具有重要意義。能源草莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量指標(biāo)是利用能源草作為原料進(jìn)行沼氣生產(chǎn)的重要指標(biāo),它影響著沼氣生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和能源草的刈割時(shí)間、次數(shù),因此建立非破壞性的估測(cè)方法非常必要。
應(yīng)用異速生長(zhǎng)關(guān)系間接估測(cè)植物的生物量具有非破壞性、節(jié)省勞動(dòng)力和提高效率等優(yōu)點(diǎn),已在木薯、苗木及灌木等方面得到了較為廣泛的應(yīng)用[1-5],但迄今為止尚未見有利用能源草植后天數(shù)預(yù)測(cè)莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量的報(bào)道。該研究探討了能源草植后90 d至首次刈割時(shí)期莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量與植后天數(shù)的關(guān)系,構(gòu)建能源草的回歸模型,旨在為能源草莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量的估算提供簡(jiǎn)便、快捷、準(zhǔn)確的非破壞性方法。
1.1試驗(yàn)概況試驗(yàn)于2016年在海南神州新能源建設(shè)開發(fā)有限公司澄邁羅驛村能源草種植基地進(jìn)行。供試材料為熱研4號(hào)王草和巨菌草2個(gè)能源草品種,1月7日定植,5月12日首次刈割。能源草定植時(shí)將每條種莖截?cái)酁槿舾啥?,每?個(gè)芽眼,水平擺放于溝內(nèi),用溝土覆蓋。能源草種植密度為株距50 cm、行距60 cm(株距是指相鄰2段種莖的2個(gè)中心點(diǎn)之間的距離),種莖芽眼總數(shù)為66 690個(gè)/hm2,每個(gè)芽眼的種植面積為0.15 m2。
1.2樣株選取能源草種莖定植后90 d進(jìn)行第1次采樣,以后每間隔8 d采樣1次,首次刈割前共采樣5次,每次隨機(jī)選取5個(gè)樣本,在由2個(gè)種植品種、施用過磷酸鈣及追施沼液形成的5種不同栽培條件下各取1個(gè)樣本。采樣時(shí)隨機(jī)選擇采樣行,然后沿著采樣行隨機(jī)連續(xù)收割能源草植株0.9 m2(6個(gè)芽眼的種植面積)作為1個(gè)樣本,5次采樣共獲得數(shù)據(jù)完整的樣本25個(gè)。
1.3測(cè)定項(xiàng)目
1.3.1莖葉生物量及干鮮比。每次采樣后將能源草投入機(jī)器里切碎,混合均勻后稱量樣本鮮重,選取適量莖葉樣品,稱量樣品鮮重,將莖葉樣品置入80 ℃電熱鼓風(fēng)干燥箱內(nèi)通風(fēng)干燥72 h,冷卻至恒重,稱量莖、葉樣品的干物質(zhì)重量,即莖葉生物量。莖葉樣品的干物質(zhì)重與其鮮重的百分比即為莖葉干鮮比。
1.3.2莖葉產(chǎn)氣量。將莖葉樣品的干物質(zhì)置入箱式電阻爐內(nèi)580 ℃加熱2 h,充分燃燒后冷卻至恒重,稱量莖葉樣品的灰分重量,并計(jì)算莖葉干物質(zhì)的產(chǎn)氣率和產(chǎn)氣量,即莖葉產(chǎn)氣量。
1.3.3莖葉產(chǎn)氣速度。前、后2次采樣莖葉干物質(zhì)的產(chǎn)氣量之差,除以采樣的間隔天數(shù),可以得到莖葉干物質(zhì)的產(chǎn)氣速度,即莖葉產(chǎn)氣速度。
1.4數(shù)據(jù)處理該研究采用SAS JMP 10.0.0軟件及Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型擬合。
圖1 莖葉生物量與植后天數(shù)的關(guān)系Fig.1 The relationship between stem and leaf biomass and days after planting
2.1莖葉生物量的預(yù)測(cè)模型采用多種直線和曲線方程對(duì)植后天數(shù)與莖葉生物量的關(guān)系進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明乘冪函數(shù)關(guān)系式的擬合效果最好(圖1)。通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉生物量的預(yù)測(cè)模型:W=2.338d1.735,式中W表示莖葉生物量(kg/hm2),d表示植后天數(shù)(d)。經(jīng)檢驗(yàn),均方根誤差RMSE為915.870 0,決定系數(shù)R為0.856 7*,擬合優(yōu)度很高。
2.2莖葉干鮮比的預(yù)測(cè)模型采用多種直線和曲線方程對(duì)植后天數(shù)與莖葉干鮮比的關(guān)系進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明三參數(shù)指數(shù)關(guān)系式的擬合效果最好,其回歸曲線呈“廠”字形(圖2)。通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉干鮮比的預(yù)測(cè)模型:V=20.79-4 174 726Exp(-0.158 2d),式中V表示莖葉干鮮比(%),d表示植后天數(shù)(d)。經(jīng)檢驗(yàn),均方根誤差RMSE為0.717 4,決定系數(shù)R為0.834 5*,擬合優(yōu)度很高。回歸曲線顯示,生長(zhǎng)后期能源草莖葉干鮮比的增速緩慢并逐步趨于穩(wěn)定。將植后天數(shù)代入預(yù)測(cè)模型,顯示干鮮比最終穩(wěn)定在20.77%。
圖2 莖葉干鮮比與植后天數(shù)的關(guān)系Fig.2 The relationship between dry and fresh ratio of stem and leaf and days after planting
2.3莖葉產(chǎn)氣量的預(yù)測(cè)模型采用多種直線和曲線方程對(duì)植后天數(shù)與莖葉產(chǎn)氣量的關(guān)系進(jìn)行了模擬,結(jié)果表明乘冪函數(shù)關(guān)系式的擬合效果最好(圖3)。通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉產(chǎn)氣量的預(yù)測(cè)模型:G=2.209d1.73,式中G表示莖葉產(chǎn)氣量(kg/hm2),d表示植后天數(shù)(d)。經(jīng)檢驗(yàn),均方根誤差RMSE為868.41,決定系數(shù)R為0.847 9*,擬合優(yōu)度很高。
圖3 莖葉產(chǎn)氣量與植后天數(shù)的關(guān)系Fig.3 The relationship between stem and leaf gas production and days after planting
2.4莖葉產(chǎn)氣速度的動(dòng)態(tài)變化莖葉產(chǎn)氣速度的動(dòng)態(tài)變化如圖4所示,能源草生長(zhǎng)后期莖葉產(chǎn)氣速度隨著植后天數(shù)的增加呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),相關(guān)系數(shù)r=-0.460 7,P=0.040 9,二者之間呈顯著負(fù)相關(guān)。
圖4 莖葉產(chǎn)氣速度的動(dòng)態(tài)變化Fig.4 The dynamic change of stem and leaf gas production rate
(1)該研究在由2個(gè)種植品種、多個(gè)施磷和沼液水平形成的不同栽培條件下取得樣本,每次采樣數(shù)量以及不同種植品種之間、不同施磷和沼液水平之間的采樣數(shù)量相同,通過模型擬合和擇優(yōu)得到莖葉生物量和產(chǎn)氣量的預(yù)測(cè)模型,決定系數(shù)R分別為0.856 7和0.847 9,擬合優(yōu)度很高。該預(yù)測(cè)模型是在能源草種莖定植后90 d至首次刈割時(shí)期構(gòu)建的,首茬能源草的生長(zhǎng)前期由于干物質(zhì)積累速度較快,莖葉生物量和產(chǎn)氣量的動(dòng)態(tài)變化有可能與生長(zhǎng)后期產(chǎn)生差異;第2茬能源草由于分蘗數(shù)的持續(xù)增加,其莖葉生物量和產(chǎn)氣量的動(dòng)態(tài)變化也有可能與第1茬不同,這些都有待后續(xù)進(jìn)一步探討。
(2)有研究表明,對(duì)王草生物產(chǎn)量影響最大的是刈割頻率[6],而種植密度和施肥水平對(duì)其產(chǎn)量的影響不顯著。也有報(bào)道指出,各牧草品種低海拔區(qū)的刈割次數(shù)為6次,中、高海拔區(qū)的刈割次數(shù)分別為5次和4次[7]。適時(shí)進(jìn)行刈割,合理確定年刈割次數(shù),對(duì)提高能源草莖葉生物產(chǎn)量及產(chǎn)氣量具有積極的意義。該研究結(jié)果顯示,首茬能源草莖葉干鮮比的回歸曲線呈“廠”字形,生長(zhǎng)后期干鮮比增速緩慢并逐步趨于穩(wěn)定。將植后天數(shù)代入莖葉干鮮比的預(yù)測(cè)模型,顯示干鮮比最終穩(wěn)定在20.77%的水平,表明能源草干鮮比達(dá)20.77%時(shí)不再增加,此時(shí)進(jìn)入適宜刈割期。
(3)該研究發(fā)現(xiàn),能源草生長(zhǎng)后期莖葉產(chǎn)氣速度隨著植后天數(shù)的增加呈現(xiàn)下降趨勢(shì),二者之間呈顯著的負(fù)相關(guān),表
明能源草刈割時(shí)間推遲會(huì)減少產(chǎn)氣數(shù)量。該研究受試驗(yàn)條件的限制并沒有確定能源草產(chǎn)氣速度從上升轉(zhuǎn)為下降時(shí)的拐點(diǎn),有待后續(xù)進(jìn)一步研究。
(4)通過植后天數(shù)預(yù)測(cè)能源草的莖葉生物量、干鮮比和產(chǎn)氣量具有非破壞性,可以克服刈割實(shí)測(cè)受樣本數(shù)量限制的矛盾,提高了調(diào)查數(shù)據(jù)的精確度,還具有調(diào)查快捷、簡(jiǎn)便,工作量少的特點(diǎn)。該研究構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型是在該試驗(yàn)栽培條件下獲得的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的,在此范圍內(nèi)進(jìn)行能源草莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量的估算,結(jié)果精確,若超出該范圍應(yīng)進(jìn)行適合性檢驗(yàn)并確定校正值。
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Construction of Prediction Model of Stem and Leaf Biomass,Dry-Fresh Ratio and Gas Production of Energy Grass
LI Xiao-ming,LIU Xue-zhong*,YAN Liang et al
(Hainan Shenzhou New Energy Construction and Development Co.Ltd.,Haikou,Hainan 571100)
[Objective]The aim was to provide a simple,rapid,accurate non-constructive method for estimation of stem and leaf biomass,dry-fresh ratio and gas production of energy grass.[Method]This study explored the relationships after planting 90 days to first harvest period between the biomass of stem and leaf,dry-fresh ratio,gas production of energy grass and the number of days after planting.[Result]Through the model fitting and preferred to get the prediction model of stem and leaf biomass W=2.338d1.735,the prediction model of dry-fresh ratio V = 20.79-4 174 726Exp(-0.158 2d) and the prediction model of gas production G=2.209d1.73;The dry-fresh ratio of the stem and leaf growing late grows at a snail’s pace and gradually tends to be stable.The prediction curve shows the final stability is at the level of 20.77%;The gas production rate of stem and leaf shows a downward trend with the increase of the number of days after planting,the significant negative correlation is presented between them.[Conclusion]Through model fitting and preferring,prediction model of stem and leaf biomass,dry-fresh ratio and gas production was obtained with high fitting degree.
Energy grass;Biomass of stem and leaf;Dry-fresh ratio;Gas production;Prediction model
海南省科技廳資助項(xiàng)目(CXY20130052)。
李曉明(1974- ),男,安徽霍邱人,農(nóng)藝師,碩士,從事作物栽培研究。*通訊作者,工程師,從事新能源研究與開發(fā)工作。
2016-06-22
S 543+.9
A
0517-6611(2016)25-010-02