CottonXL模型模擬研究延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響

王 森，王雪姣，吉春容，江遠(yuǎn)安，楊明鳳，季 芬

CottonXL模型模擬研究延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響

王 森1,2，王雪姣1,2※，吉春容2，江遠(yuǎn)安2，楊明鳳3，季 芬3

（1. 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，烏魯木齊 830002； 2. 新疆農(nóng)業(yè)氣象臺，烏魯木齊 830002；3. 烏蘭烏蘇農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，石河子 832000）

為了明確不同程度、不同時段低溫對棉花纖維品質(zhì)的影響，該研究利用棉花延遲型低溫冷害指標(biāo)和災(zāi)情資料，篩選出1961－2018年間不同程度延遲型低溫冷害的典型年份，在實(shí)現(xiàn)棉花功能結(jié)構(gòu)模型CottonXL模型本地化應(yīng)用的基礎(chǔ)上，利用CottonXL模型模擬不同程度冷害對纖維品質(zhì)的影響。結(jié)果表明：CottonXL模型能夠較準(zhǔn)確地模擬延遲型冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響，不同熱量條件下纖維長度、纖維比強(qiáng)度、馬克隆值模擬結(jié)果與實(shí)測值間的RMSE分別為0.7 mm、0.9 cN/tex、0.1。冷害對棉花纖維馬克隆值影響最大、纖維比強(qiáng)度次之，對纖維長度影響最小。隨冷害程度的加重纖維長度較長、纖維比強(qiáng)度較大且馬克隆值適中的棉鈴數(shù)量顯著減少（＜0.01），纖維品質(zhì)整體下降。發(fā)生輕度、中度和重度冷害時，纖維長度分別下降0.8、1.4和1.5 mm，纖維比強(qiáng)度分別降低3.9、4.5和5.1 cN/tex，馬克隆值分別降低1.0、1.2和1.4。同等程度延遲型低溫冷害情況下，夏秋季低溫冷害對纖維品質(zhì)的影響大于春季低溫冷害。輕度夏秋季型低溫冷害對纖維品質(zhì)的影響較中度春季型低溫冷害更大。

作物；模型；纖維；低溫冷害；纖維長度；纖維比強(qiáng)度；馬克隆值

0 引 言

棉花是全球栽培最廣泛的纖維作物，中國是世界主棉國之一，棉花產(chǎn)量占全球總量的1/4左右。近年來，受種植效益和種植結(jié)構(gòu)的影響，黃河流域和長江流域棉花種植面積持續(xù)減少，而新疆憑借獨(dú)特的氣候資源和先進(jìn)栽培管理技術(shù)，棉花單產(chǎn)接近全國平均單產(chǎn)水平的兩倍，已成為全國最大的優(yōu)質(zhì)棉生產(chǎn)基地[1]。至2017年，新疆棉花種植面積占全國棉花種植面積的70%、總產(chǎn)占全國總量的80%[2]。延遲型冷害是指較長時間的低溫削弱植株生理活性引起作物生育期顯著延遲，使其在生長季內(nèi)不能正常成熟，從而導(dǎo)致產(chǎn)量和品質(zhì)降低的一種災(zāi)害。北疆（天山以北）棉區(qū)地處棉花生產(chǎn)的北界，春、秋兩季強(qiáng)冷空氣活動頻繁，即使盛夏也會受到北方冷空氣的影響，由于熱量條件不穩(wěn)定造成的延遲型低溫冷害是影響該區(qū)棉花產(chǎn)量和品質(zhì)提升的最大限制因素[3]。針對棉花低溫冷害問題，中國學(xué)者通過田間試驗(yàn)[4-5]、作物模型模擬[6-7]、遙感[8]等方法開展了大量研究，在棉花低溫冷害指標(biāo)[9-11]、監(jiān)測預(yù)測[12]等方面取得了豐富的研究成果。纖維品質(zhì)是決定植棉效益的關(guān)鍵因素，其形成過程是由品種特性[13]、栽培管理方式[14-16]和環(huán)境條件[17-19]（如光、溫、水等）共同作用的結(jié)果，其中溫度是影響纖維品質(zhì)優(yōu)劣最主要的環(huán)境因子[20]。研究表明：≥12 ℃有效積溫是影響西北內(nèi)陸棉區(qū)棉花纖維比強(qiáng)度的關(guān)鍵氣象因子[21]，纖維發(fā)育期間低溫影響棉纖維伸長[22-23]和細(xì)胞次生壁增厚[22,24]，同時低溫對乙烯利的催熟效果也有顯著影響，進(jìn)而影響棉鈴成熟時間和纖維品質(zhì)[25-26]。綜上所述，溫度是影響棉花纖維品質(zhì)的關(guān)鍵氣象因素，低溫冷害是限制棉花纖維品質(zhì)提高的重要?dú)庀鬄?zāi)害。目前針對低溫對棉花纖維品質(zhì)的影響研究多集中在單一棉鈴的評估，而棉鈴因結(jié)鈴部位不同、成鈴時間不同，受冷害的影響也不盡相同。不同程度、不同時段低溫冷害對田塊水平、區(qū)域水平纖維品質(zhì)的影響尚不明確。鑒于此，本文以北疆石河子地區(qū)為代表，利用CottonXL棉花功能結(jié)構(gòu)模型，模擬纖維品質(zhì)形成過程，分析不同時期、不同程度低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響，以期為新疆棉花生產(chǎn)趨利避害、實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本研究選取石河子作為北疆代表區(qū)域，該區(qū)位于天山北麓中段，地理坐標(biāo)為84′58″～86′24″E、43′26″～45′20″N，屬于溫帶大陸性氣候，海拔300～500 m，無霜期170 d、≥10 ℃積溫3 670℃·d、日照時數(shù)1 970 h、棉花生長季（4－10月）降水量140 mm。

2003年分期播種試驗(yàn)于石河子烏蘭烏蘇農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站（44°17′ N，85°49′ E）進(jìn)行，當(dāng)年該站穩(wěn)定通過10 ℃的積溫、日照時數(shù)和降水量分別為：3 453.7 ℃·d、2 939.1 h和190.6 mm。試驗(yàn)區(qū)土壤為黏壤土，土壤容重為1.41 g/cm3、田間持水率42%（體積含水率）、土壤有機(jī)質(zhì)17 g/kg、全氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.91%、堿解氮54 mg/kg、速效磷5 mg/kg、速效鉀280 mg/kg、pH值7.8。供試品種為當(dāng)?shù)刂髟云贩N中棉所36號。2004、2007年分期播種試驗(yàn)于石河子莫索灣氣象站（45°01′ N，86°06′ E）進(jìn)行，2004、2007年該站穩(wěn)定通過10 ℃的積溫、日照時數(shù)和降水量分別為：3 911.0和3 948.6 ℃·d，2 994.7和2 857.0 h，202.7和163.7 mm。試驗(yàn)區(qū)土壤為黏壤土，土壤容重為1.38 g/cm3、田間持水率40%（體積含水率）、土壤有機(jī)質(zhì)12 g/kg、全氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)0.64%、堿解氮36 mg/kg、速效磷5 mg/kg、速效鉀229 mg/kg、pH值7.6。供試品種分別為當(dāng)?shù)刂髟云贩N297-5和新陸早13號。

試驗(yàn)設(shè)置5個播期處理（表1），每個播期設(shè)置3個重復(fù)，采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。小區(qū)面積40 m2(10 m×4 m)，南北行向。采用播種覆膜滴灌帶鋪設(shè)一次完成的種植模式，一膜種植4行棉花，行距依次為30、45和30 cm，播種密度為13 000株/667m2。播種后灌出苗水40 mm，此后，6月上旬開始灌水，8月下旬結(jié)束灌水，灌水間隔約為9 d，遇降雨天氣灌水日期順延，兩地3 a5個播期處理平均累計(jì)灌水量分別為370、360、345、310和290 mm。肥料施用量參考當(dāng)?shù)爻Ｒ?guī)用量，尿素為680 kg/hm2、磷酸二銨為270 kg/hm2、硫酸鉀為80 kg/hm2，除出苗水和末次灌溉水外，每次灌水均隨水滴肥。

表1 分期播種試驗(yàn)設(shè)置

1.2 作物模型

CottonXL棉花功能結(jié)構(gòu)模型[27]是在棉花生理生態(tài)模型SUCROS-Cotton[28]的基礎(chǔ)上，遵循功能結(jié)構(gòu)模型建模理論[29]構(gòu)建的形態(tài)可視化模型。該模型以生理發(fā)育時間計(jì)算每個器官發(fā)育速率，可在器官水平上模擬光合生產(chǎn)和干物質(zhì)的分配和運(yùn)輸，在群體水平上模擬葉面積、光截獲、干物質(zhì)生產(chǎn)與分配及產(chǎn)量、品質(zhì)形成等過程[30]。模型根據(jù)模擬站點(diǎn)的天氣數(shù)據(jù)（日最高氣溫、日最低氣溫、日平均氣溫等）、管理數(shù)據(jù)（播種時間、種植密度、打頂時間、打邊心時間、地膜覆蓋等）、品種特性等，模擬輸出發(fā)育期出現(xiàn)時間、葉面積、干物質(zhì)質(zhì)量、株高、產(chǎn)量、纖維品質(zhì)（纖維長度、比強(qiáng)度和馬克隆值）等。本文模型輸入取值來源于田間試驗(yàn)和大田調(diào)查。

對單鈴而言纖維品質(zhì)取決于溫度條件，如日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫和氣溫日較差；對整個植株而言纖維品質(zhì)不僅取決于溫度條件，同時也受播種時間、整枝時間和地膜覆蓋的影響。CottonXL模型的輸出結(jié)果包括棉鈴生長發(fā)育動態(tài)及其在植株上的分布，并以不同顏色展示所有單鈴的纖維長度、比強(qiáng)度和馬克隆值，其中顏色越亮則表示品質(zhì)越好，顏色越暗則品質(zhì)越差[31]（圖1）。

圖1 CottonXL模型纖維品質(zhì)模塊圖解

1.3 數(shù)據(jù)來源

本研究中氣象數(shù)據(jù)包括烏蘭烏蘇2003年、莫索灣2004年和2007年、石河子1961－2018年地面氣象觀測資料，由新疆氣象信息中心提供，模型模擬所需的土壤、管理措施和棉花品種信息由田間試驗(yàn)和大田調(diào)查獲得。2003、2004、2007分期播種試驗(yàn)取棉花3、4果枝上的棉纖維進(jìn)行品質(zhì)檢驗(yàn)，由農(nóng)業(yè)部棉花品質(zhì)監(jiān)督檢驗(yàn)測試中心完成品質(zhì)檢測。2006－2011年石河子地區(qū)棉花纖維樣品的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)由中國纖維檢驗(yàn)局提供。纖維品質(zhì)數(shù)據(jù)包括纖維長度、纖維比強(qiáng)度和馬克隆值。

本研究采用均方根誤差（root mean square error，RMSE）和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差（normalized root mean square error，NRMSE）對實(shí)測值和模擬值的吻合程度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

1.4 低溫冷害指標(biāo)及典型冷害年的選取

延遲型冷害是低溫對作物生長發(fā)育影響的累積效應(yīng)，因此大多延遲型冷害以積溫為指標(biāo)，但受高溫彌補(bǔ)效應(yīng)的影響，積溫不能夠完全反映冷害程度。氣溫偏低程度和低溫持續(xù)日數(shù)是判斷冷害對作物生長影響程度的重要指標(biāo)。因此本文基于前人研究成果[4-5,10]，同時結(jié)合歷史災(zāi)情資料，選取≥10 ℃積溫距平、4～9月平均氣溫距平和4～9月低溫最大持續(xù)日數(shù)3個因子，從致災(zāi)強(qiáng)度和指標(biāo)數(shù)量2個方面定義災(zāi)害等級（表2）：當(dāng)3個指標(biāo)同時滿足某一致災(zāi)強(qiáng)度時，定義當(dāng)年為該延遲型冷害等級；當(dāng)3個指標(biāo)滿足不同致災(zāi)強(qiáng)度時，定義當(dāng)年為冷害等級最小的指標(biāo)所對應(yīng)的冷害等級。并依此篩選出1961－2018年石河子地區(qū)典型棉花延遲型低溫冷害年（表3）。經(jīng)驗(yàn)證，根據(jù)該指標(biāo)篩選出的典型冷害年包含所有嚴(yán)重氣候減產(chǎn)年[32]，與前人研究結(jié)果[4,32]一致。

表2 石河子地區(qū)棉花延遲型低溫冷害指標(biāo)

表3 1961－2018年石河子地區(qū)典型棉花延遲型低溫冷害年

石河子地區(qū)棉花苗期、花鈴期歷年均值分別為4月中旬至6月上旬、7月上旬至9月上旬，計(jì)算歷年4－9月各月月平均氣溫距平值，再分別將4－5月（春季苗期）、7－9月（夏秋季花鈴期）平均氣溫距平值再平均，得到歷年春季、夏秋季平均氣溫距平值（圖2）。1972、1992春季為正距平、夏秋季為負(fù)距平，1975、1988春季為負(fù)距平、夏秋季為正距平，因此選擇1972、1992為典型春季低溫冷害年，選擇1975、1988為典型夏秋季低溫冷害年。

圖2 1961－2018年石河子棉區(qū)延遲型冷害年春季、夏秋季平均氣溫距平值

2 結(jié)果與分析

2.1 模型參數(shù)調(diào)校與驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谘舆t型冷害下的適用性，本研究選取2003、2004和2007年分期播種試驗(yàn)4月10日、4月5日播種的品質(zhì)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)校，選取其余播期品質(zhì)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證（表1）。由于分期播種試驗(yàn)品質(zhì)數(shù)據(jù)為第3、4果枝上的棉纖維，因此在模型模擬結(jié)果中取第3、4果枝上的棉鈴纖維品質(zhì)平均值與實(shí)測值進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型模擬的準(zhǔn)確性。依據(jù)試驗(yàn)方案模型中打頂時間、打邊心時間、播種密度分別設(shè)置為7月15日、7月25日、20株/m2。由圖3可知，棉花纖維長度、比強(qiáng)度和馬克隆值觀測值與模擬值間的RMSE分別為0.7 mm，0.9 cN/tex，0.1；NRMSE分別為2.6%，3.2%，3.0%。結(jié)果表明CottonXL模型對不同熱量條件下棉花纖維品質(zhì)的模擬結(jié)果與實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)果有很好的一致性，因此CottonXL能夠較準(zhǔn)確地模擬延遲型冷害對該地區(qū)棉花纖維品質(zhì)的影響。

圖3 分期播種試驗(yàn)棉花纖維品質(zhì)觀測值與模擬值的比較

為研究延遲型冷害對石河子地區(qū)棉花纖維品質(zhì)整體狀況的影響，利用2006－2011年石河子地區(qū)棉花纖維樣品的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)對模型模擬效果進(jìn)行檢驗(yàn)，由于抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為區(qū)域纖維品質(zhì)的平均狀況，因此在模型模擬結(jié)果中取整株所有棉鈴的纖維品質(zhì)平均值與實(shí)測值比較，驗(yàn)證模型模擬的準(zhǔn)確性。依據(jù)石河子地區(qū)棉花發(fā)育期歷年均值將模型中播種時間、打頂時間、打邊心時間、播種密度分別設(shè)置為4月20日、7月10日、7月25日、20株/m2。由圖4可知，棉花纖維長度、比強(qiáng)度和馬克隆值觀測值與模擬值間的RMSE分別為0.4 mm，0.9 cN/tex，0.1；NRMSE分別為1.5%，3.1%，1.3%。結(jié)果表明CottonXL對石河子地區(qū)棉花纖維品質(zhì)的模擬結(jié)果與實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)果有很好的一致性，因此CottonXL能夠較準(zhǔn)確的模擬該地區(qū)棉花纖維品質(zhì)平均狀況。2006－2011年均為無冷害年，以此6 a纖維長度、比強(qiáng)度和馬克隆值模擬值的平均值（29.5 mm、27.1 cN/tex和3.82）作為下文分析中無冷害年纖維品質(zhì)狀況。

圖4 石河子棉區(qū)棉花纖維品質(zhì)觀測值與模擬值的比較

2.2 延遲型低溫冷害對棉花纖維長度的影響分析

從模擬結(jié)果來看（圖5），隨冷害程度的加重，棉花纖維長度顯著降低（＜0.01）；冷害對高纖維長度（30～35 mm）棉鈴的百分率有顯著影響（＜0.01），但不同冷害程度的影響差異性不顯著。與無冷害年份相比，發(fā)生輕度、中度和重度延遲型冷害時纖維長度分別下降0.8、1.4和1.5 mm，即分別下降3%、5%和5%。發(fā)生冷害后纖維長度較長（30～35 mm）的棉鈴數(shù)量顯著減少（<0.01），纖維長度較短（25～30 mm）的棉鈴數(shù)顯著增加（＜0.05）。

圖5 不同等級延遲型低溫冷害對纖維長度的影響

2.3 延遲型低溫冷害對棉花纖維比強(qiáng)度的影響分析

從模擬結(jié)果來看（圖6），隨冷害程度的加重，棉花纖維比強(qiáng)度顯著降低（＜0.01）；冷害對高纖維比強(qiáng)度棉鈴的百分率有顯著影響（＜0.05）。與無冷害年份相比，發(fā)生輕度、中度和重度延遲型冷害時纖維比強(qiáng)度分別下降3.9、4.5和5.1 cN/tex，即分別下降14%、17%和19%。發(fā)生冷害后纖維比強(qiáng)度較大（30～35 cN/tex）的棉鈴數(shù)量顯著減少（<0.01），纖維比強(qiáng)度較?。?0～25 cN/tex）的棉鈴數(shù)增加最多。重度冷害發(fā)生時，纖維比強(qiáng)度最?。?5～20 cN/tex）的棉鈴數(shù)是輕度和中度冷害時的兩倍。

圖6 不同等級延遲型低溫冷害對纖維比強(qiáng)度的影響

2.4 延遲型低溫冷害對棉花纖維馬克隆值的影響分析

從模擬結(jié)果來看（圖7），隨冷害程度的加重，棉花纖維馬克隆值顯著降低（＜0.01）；冷害對馬克隆值較高的棉鈴百分率有顯著影響（＜0.05）。與無冷害年份相比，發(fā)生輕度、中度和重度延遲型冷害時馬克隆值分別下降1.0、1.2和1.4，即分別下降27%、32%和36%。發(fā)生冷害后馬克隆值較高（3.75～4.5）的棉鈴數(shù)量顯著減少（<0.01），輕度冷害時，馬克隆值為2.25～3.75的棉鈴數(shù)占棉鈴總數(shù)的70%。中度和重度冷害時，馬克隆值為1.5～2.25的棉鈴占比最多，且發(fā)生重度冷害時所有棉鈴馬克隆值均低于3.75。

圖7 不同等級延遲型低溫冷害對馬克隆值的影響

2.5 不同時段延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響

從模擬結(jié)果來看（圖8），同為輕度低溫冷害，夏秋季型低溫冷害情況下，纖維長度、纖維比強(qiáng)度和馬克隆值分別比春季型低溫冷害情況下下降1.2 mm、2.8 cN/tex、0.7；同為中度低溫冷害，夏秋季型低溫冷害情況下，纖維長度、纖維比強(qiáng)度和馬克隆值分別比春季型低溫冷害情況下下降1.6 mm、2.6 cN/tex、0.6。同時可以看出，輕度夏秋季型低溫冷害情況下，纖維長度、纖維比強(qiáng)度和馬克隆值比中度春季型低溫冷害情況下分別偏低0.7 mm、1.5 cN/tex、0.4。

圖8 不同時段延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響

3 討 論

棉花具有無限生長的習(xí)性，生長發(fā)育過程中不斷開花結(jié)鈴，遇非致命災(zāi)害具有可恢復(fù)性。生長前期發(fā)生低溫時，若后期熱量持續(xù)偏少，則形成延遲型冷害，使得棉鈴不能完全成熟，造成產(chǎn)量和品質(zhì)降低；若后期熱量充足，作物生長發(fā)育進(jìn)程加快，可彌補(bǔ)前期熱量不足對棉花生長發(fā)育造成的影響，降低延遲型冷害等級。當(dāng)生長后期發(fā)生低溫時，棉鈴?fù)滦跹舆t，部分成鈴較晚的棉鈴不能夠完全成熟，使得霜前花減少，產(chǎn)量和品質(zhì)均降低。因此生長后期低溫冷害較生長前期低溫冷害影響更大。分期播種試驗(yàn)，因播種時間不同，造成棉花生長過程中氣象條件存在差異。本文以2地3 a每年5個播期的試驗(yàn)數(shù)據(jù)（即15個熱量年型）驗(yàn)證模型，說明模型能夠準(zhǔn)確模擬不同熱量條件下棉花纖維品質(zhì)狀況，即模型可以模擬延遲型冷害對纖維品質(zhì)的影響。從模擬結(jié)果來看，當(dāng)發(fā)生延遲型冷害時，外圍鈴（即成鈴時間較晚的棉鈴）的纖維品質(zhì)顯著降低（＜0.01），從而影響了纖維品質(zhì)整體水平和收益。因此，在延遲型冷害較嚴(yán)重的年份，建議分批采收以保證獲得一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)纖維，從而降低損失。新疆棉區(qū)光照充足且灌溉植棉，熱量條件的穩(wěn)定性是該地區(qū)棉花優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)最大的限制因素。前人以減產(chǎn)率為評價指標(biāo)，從全年累計(jì)積溫、氣溫距平等方面確定延遲型冷害指標(biāo)，反映的是全年熱量條件水平，對階段性低溫表征性不強(qiáng)，本文結(jié)合前人研究成果得出綜合性的棉花延遲型冷害指標(biāo)，并根據(jù)低溫程度和持續(xù)時間劃分出不同冷害年型，定量評估不同時段不同程度延遲型冷害對纖維品質(zhì)的影響。

此外，棉花纖維品質(zhì)是遺傳因素和環(huán)境因素相互作用的結(jié)果，在不同的環(huán)境條件下（例如溫度、光照、降水等），同一品種的棉花纖維品質(zhì)并不相同。溫度是決定棉花纖維品質(zhì)的最主要的因子，干旱和土壤氮素供應(yīng)不足也會導(dǎo)致棉花纖維品質(zhì)降低。本研究不考慮品種因素，模擬參數(shù)設(shè)定水分及氮素供應(yīng)充足，單從熱量方面分析氣象條件對纖維品質(zhì)的影響。對標(biāo)具體品種時，纖維品質(zhì)因冷害影響而下降的量值會有差異，但不同程度、不同時期延遲型冷害對纖維品質(zhì)影響的基本觀點(diǎn)具有普適性。

4 結(jié) 論

本文利用作物模型模擬的方法分析了不同程度、不同時段延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響。結(jié)果表明CottonXL模型能夠較準(zhǔn)確地模擬延遲型冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響，不同熱量條件下纖維長度、纖維比強(qiáng)度、馬克隆值模擬結(jié)果與實(shí)測值間的RMSE分別為0.7 mm、0.9 cN/tex、0.1。與無冷害年份相比，發(fā)生輕度、中度、重度冷害時，纖維長度分別下降3%、5%和5%，纖維比強(qiáng)度分別下降14%、17%和19%，馬克隆值分別下降27%、32%和36%，因此冷害對棉花纖維馬克隆值影響最大、纖維比強(qiáng)度次之，對纖維長度影響最小。隨冷害程度的加重纖維長度較長、纖維比強(qiáng)度較大且馬克隆值適中的棉鈴數(shù)量顯著減少（<0.01），纖維品質(zhì)整體下降。發(fā)生輕度、中度和重度冷害時，纖維長度分別下降0.8、1.4和1.5 mm，纖維比強(qiáng)度分別降低3.9、4.5和5.1 cN/tex，馬克隆值分別降低1.0、1.2和1.4。同等程度延遲型低溫冷害情況下，夏秋季低溫冷害對纖維品質(zhì)的影響大于春季低溫冷害。輕度夏秋季型低溫冷害對纖維品質(zhì)的影響較中度春季型低溫冷害更大。

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Impact of delayed-type chilling damage on cotton fiber quality based on CottonXL

Wang Sen1,2, Wang Xuejiao1,2※, Ji Chunrong2, Jiang Yuanan2, Yang Mingfeng3, Ji Fen3

(1.,830002,; 2.,830002,; 3.,832000,)

Cotton (Gossypium hirsutum) fiber quality is the key factor that determines the price of cotton and its textiles. Fiber length, strength, strength and micronaire are the main indicators of cotton fiber quality. Temperature is the most important meteorological factor that determines the fiber quality. Delayed-type chilling damage is the main meteorological disaster in cotton production in Xinjiang. And it is also the meteorological disaster that has the greatest impact on fiber quality. Quantitative evaluation of the effect of chilling damage on cotton fiber quality is of great significance for disaster assessment and formulating countermeasures. Functional-structural model of cotton (CottonXL) is a visual model that developed on GroIMP platform. It can vividly simulate the three-dimensional growth process and spatial distribution of fiber quality of cotton under different scenarios. So, the model is a powerful tool for studying the effect of climate on fiber quality. In this study, the parameters of the model were calibrated and validated by the experimental data of staged sowing. Because the quality data of stage sowing experiment were the cotton fiber on fruit branches 3 and 4, the simulated value of fiber quality of bolls on fruit braches 3 and 4 were averaged to compared with the observed data. The root mean square error (RMSE) and normalized root mean square error (NRMSE) of observed and simulated fiber length, strength and micronaire were 0.7 mm, 0.9 cN/tex, 0.1 and 2.6%, 3.2%, 3.0%, respectively. The results showed that CottonXL can accurately simulate the effects of different heat conditions on fiber quality. In order to study the effect of delayed chilling injury on cotton fiber quality in Shihezi area, the model were validated by the sample survey data of cotton fiber quality in Shihezi area from 2006 to 2011. Because the sampled data were the average value of Shihezi area, the simulated value of fiber quality of all cotton bolls in the whole plant were averaged to compared with sampled data. The RMSE and NRMSE of observed and simulated fiber length, strength and micronaire were 0.4 mm, 0.9 cN/tex, 0.1 and 1.5%, 3.1%, 1.3%, respectively. The results showed that CottonXL can accurately simulate the average value of fiber quality in Shihezi area. The typical years of delayed-type chilling damage in different degrees were selected from 1961 to 2017 by using the index of delayed chilling damage and disaster data. Based on calibration and validation of functional-structural plant model CottonXL, we simulated the effects of different degrees of chilling damage on fiber quality. The results showed chilling damage had the greatest effect on micronaire, followed by fiber strength, and had the least effect on fiber length. With the aggravation of chilling damage, the number of cotton bolls with longer fiber length, lager fiber strength and moderate micronaire decreased significantly, and the fiber quality decreased as a whole. The fiber length, strength and micronaire decreased by 0.8, 1.4 and 1.5 mm, 3.9, 4.5 and 5.1 cN/tex, 1.0, 1.2 and 1.4, respectively when mild, moderate and severe chilling damage occurred. Under the same degree of delayed chilling damage, the effect of chilling damage in summer and autumn on fiber quality was greater than that in spring. Under condition with insufficient heat, changing sowing time, cut top time and planting density could reduce losses.

crops; models; fibers; chilling damage; fiber length; fiber strength; micronaire

王 森，王雪姣，吉春容，江遠(yuǎn)安，楊明鳳，季 芬. CottonXL模型模擬研究延遲型低溫冷害對棉花纖維品質(zhì)的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(20)：171－177.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.021 http://www.tcsae.org

Wang Sen, Wang Xuejiao, Ji Chunrong, Jiang Yuanan, Yang Mingfeng, Ji Fen. Impact of delayed-type chilling damage on cotton fiber quality based on CottonXL[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(20): 171－177. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.021 http://www.tcsae.org

2019-06-15

2019-09-28

中國沙漠氣象科學(xué)研究基金（Sqj2016013）；新疆氣象局科學(xué)技術(shù)研究與應(yīng)用技術(shù)開發(fā)項(xiàng)目（MS201707）；中亞大氣科學(xué)研究基金（CAAS201817）；新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金（2019D01B48）

王 森，工程師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及風(fēng)險區(qū)劃研究。Email：wang_sen90@126.com

王雪姣，高級工程師，主要從事作物模型和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究。Email：wxjby@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.20.021

S165+.27

A

1002-6819(2019)-20-0171-07