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    能源草莖葉生物量·干鮮比及產(chǎn)氣量預(yù)測模型構(gòu)建

    2016-10-18 05:52:08李曉明劉學(xué)忠張曉琳
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年25期
    關(guān)鍵詞:模型

    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,海南海口 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)測模型W=2.338d1.735、莖葉干鮮比的預(yù)測模型V=20.79-4 174 726Exp(-0.158 2d)及莖葉產(chǎn)氣量的預(yù)測模型G=2.209d1.73;生長后期莖葉干鮮比增速緩慢并逐步趨于穩(wěn)定,預(yù)測曲線顯示其最終穩(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,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態(tài)變化規(guī)律對于研究干物質(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間、次數(shù),因此建立非破壞性的估測方法非常必要。

    應(yīng)用異速生長關(guān)系間接估測植物的生物量具有非破壞性、節(jié)省勞動力和提高效率等優(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)測莖葉生物量、干鮮比及產(chǎn)氣量的報道。該研究探討了能源草植后90 d至首次刈割時期莖葉生物量、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)氣量的估算提供簡便、快捷、準(zhǔn)確的非破壞性方法。

    1 材料與方法

    1.1試驗概況試驗于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號王草和巨菌草2個能源草品種,1月7日定植,5月12日首次刈割。能源草定植時將每條種莖截斷為若干段,每段2個芽眼,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個中心點(diǎn)之間的距離),種莖芽眼總數(shù)為66 690個/hm2,每個芽眼的種植面積為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個樣本,在由2個種植品種、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個樣本。采樣時隨機(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個芽眼的種植面積)作為1個樣本,5次采樣共獲得數(shù)據(jù)完整的樣本25個。

    1.3測定項目

    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。

    2 結(jié)果與分析

    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)測模型采用多種直線和曲線方程對植后天數(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,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)測模型采用多種直線和曲線方程對植后天數(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,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?;貧w曲線顯示,生長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)測模型采用多種直線和曲線方程對植后天數(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,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)氣速度的動態(tài)變化莖葉產(chǎn)氣速度的動態(tài)變化如圖4所示,能源草生長后期莖葉產(chǎn)氣速度隨著植后天數(shù)的增加呈現(xiàn)出下降趨勢,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)氣速度的動態(tài)變化Fig.4 The dynamic change of stem and leaf gas production rate

    3 結(jié)論與討論

    (1)該研究在由2個種植品種、多個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)測模型是在能源草種莖定植后90 d至首次刈割時期構(gòu)建的,首茬能源草的生長前期由于干物質(zhì)積累速度較快,莖葉生物量和產(chǎn)氣量的動態(tài)變化有可能與生長后期產(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其產(chǎn)量的影響不顯著。也有報道指出,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]。適時進(jìn)行刈割,合理確定年刈割次數(shù),對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%時不再增加,此時進(jìn)入適宜刈割期。

    (3)該研究發(fā)現(xiàn),能源草生長后期莖葉產(chǎn)氣速度隨著植后天數(shù)的增加呈現(xiàn)下降趨勢,二者之間呈顯著的負(fù)相關(guān),表

    明能源草刈割時間推遲會減少產(chǎn)氣數(shù)量。該研究受試驗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,可以克服刈割實測受樣本數(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、簡便,工作量少的特點(diǎn)。該研究構(gòu)建的預(yù)測模型是在該試驗栽培條件下獲得的實測數(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)行適合性檢驗并確定校正值。

    [1]李曉明,楊重法,左應(yīng)梅,等.估測木薯莖葉生物量的一數(shù)學(xué)模型[J].熱帶作物學(xué)報,2009,30(4):440-444.

    [2]韓文軒,方精云.冪指數(shù)異速生長機(jī)制模型綜述[J].植物生態(tài)學(xué)報,2008,32(4):951-960.

    [3]陸霞梅,周長芳,安樹青,等.植物的表型可塑性、異速生長及其入侵能力[J].生態(tài)學(xué)雜志,2007,26(9):1438-1444.

    [4]李春萍,李剛,肖春旺.異速生長關(guān)系在陸地生態(tài)系統(tǒng)生物量估測中的應(yīng)用[J].世界科技研究與發(fā)展,2007,29(2):51-57.

    [5]曾慧卿,劉琪璟,馬澤清,等.千煙洲灌木生物量模型研究[J].浙江林業(yè)科技,2006,26(1):13-17.

    [6]涂旭川,劉國道,白昌軍,等.熱研4號王草栽培技術(shù)初探[J].中國農(nóng)學(xué)通報,2008(10):533-535.

    [7]張進(jìn)國,雷荷仙,黎紀(jì)鳳,等.3個牧草品種在銅仁市不同海拔區(qū)的生長表現(xiàn)[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué),2014(4):86-89,93.

    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

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