小白菜器官生長動態(tài)與環(huán)境溫度關(guān)系的模擬

蔡淑芳,劉 現(xiàn),吳寶意,王 濤,廖水蘭,鄭鴻藝,雷錦桂

(福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院數(shù)字農(nóng)業(yè)研究所,福州350003)

小白菜亦稱不結(jié)球白菜,是我國常見的蔬菜種類,擁有較大的栽培面積和市場銷量。 小白菜生長周期較短、管理較為簡單,是設(shè)施水培蔬菜生產(chǎn)的良好作物選擇。

作物生長模型是設(shè)施作物生長的重要研究內(nèi)容,也是實現(xiàn)溫室環(huán)境自動控制的有效工具。 目前,成熟的作物生長模型大多是以番茄、黃瓜、甜瓜等果類作物為研究對象,如以色列的Tomgro 番茄模型和Hortisim 系統(tǒng),開展了溫度、太陽輻射、CO2等環(huán)境因素與番茄、黃瓜、甜椒等作物生長發(fā)育模擬的研究[1-2]。 我國的相關(guān)研究也取得了一定進(jìn)展,如蘇春杰[3]研究了溫室環(huán)境因子對苗期、開花坐果期、結(jié)果期番茄生長的調(diào)控模型;唐衛(wèi)東等[4]以溫室黃瓜為例,研究了基于植株-環(huán)境交互的作物生長模型;雷波[5]、嚴(yán)妍[6]對水培生菜生長發(fā)育、生育期、干物質(zhì)積累等模型進(jìn)行了探討;韓嫻博等[7]開展了土壤栽培小白菜采收期與產(chǎn)量預(yù)測研究;譚文等[8]建立了土壤栽培小白菜營養(yǎng)品質(zhì)模擬模型。

在小白菜生長發(fā)育方面,已有的研究主要是通過栽培對比試驗對小白菜生長進(jìn)行分析[9-12],關(guān)于小白菜特別是水培小白菜生長發(fā)育模型的研究比較少見。 溫度特別是積溫是影響作物生長的關(guān)鍵因素之一,基于積溫的作物生長模型可以較好地反映實際情況[5-6]。 因此,分析小白菜器官生長與環(huán)境溫度關(guān)系具有重要意義。 據(jù)此,本研究擬設(shè)計分期試驗,分析環(huán)境溫度對小白菜器官生長的影響,初步構(gòu)建水培小白菜生長模型,以期為小白菜生長預(yù)測及環(huán)境調(diào)控提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗于2019 年3 月4 日—4 月2 日(試驗1)和3 月9 日—4 月7 日(試驗2)在福州的中以示范農(nóng)場薄膜溫室內(nèi)進(jìn)行,試驗期均為30 d。 以當(dāng)?shù)匦“撞酥髟云贩N‘春油5 號’為試驗材料,在溫室育苗區(qū)進(jìn)行育苗。 待幼苗長至4 葉1 心時,選取長勢良好、株形一致的植株移栽至營養(yǎng)液膜技術(shù)栽培區(qū)并開始試驗,栽培密度為32 株∕m2。 試驗期間營養(yǎng)液EC 值控制在1.4—1.9 mS∕cm,pH 控制在6.0—6.3。 溫室內(nèi)配備有水肥控制系統(tǒng),對營養(yǎng)液循環(huán)進(jìn)行自動控制。 試驗期間無加溫處理措施,積溫與輻射較同步,可應(yīng)用積溫法進(jìn)行分析[6]。

1.2 測定項目

(1)氣象數(shù)據(jù)采集:溫度數(shù)據(jù)資料通過數(shù)據(jù)采集器自動采集,采集頻率為每30 s 一次。 2 日平均溫度為2 日內(nèi)所采集所有溫度數(shù)據(jù)的平均值。

(2)植株生長測定:每2 d 調(diào)查1 次株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長和鮮重等生長指標(biāo),每次選取5 株樣本。 試驗1 和試驗2 測定的數(shù)據(jù)分別用于相關(guān)模型的建立和驗證。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

溫度數(shù)據(jù)的處理方法如下:

式中,ΔTn為第n個2 日平均有效溫度;T為第n個2 日平均溫度;T0為小白菜生長的生物學(xué)下限溫度,一般認(rèn)為溫室環(huán)境下為7 ℃[8];Tn為第n個2 日平均有效積溫;n為定植后測定次數(shù)。

采用SPSS 16.0 軟件對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析和作圖。

1.4 建模及模型檢驗方法

利用溫室環(huán)境數(shù)據(jù)以及試驗1 的小白菜生長指標(biāo),建立平均有效積溫及生長指標(biāo)的動態(tài)關(guān)系,模擬4葉1 心后的小白菜生長情況,決定系統(tǒng)R2以趨近于1 為佳。 利用試驗2 的小白菜生長指標(biāo)對模型預(yù)測效果進(jìn)行檢驗。 一般認(rèn)為,可利用均方根誤差(root mean squared error,RMSE)及相對預(yù)測誤差(relative prediction error,RE)對模擬值與實測值之間的吻合程度進(jìn)行統(tǒng)計分析,RMSE以趨近于0 為佳,15 以內(nèi)較好;RE為RMSE與實測樣本平均值的比值,以10%以內(nèi)為佳。 同時應(yīng)用模擬值與實測值之間的相關(guān)系數(shù)r表示模型的擬合度和可靠性,r以大于0.9 為佳[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 小白菜生長指標(biāo)與平均有效積溫關(guān)系模型的建立

從圖1 可以看出,試驗期間,溫室內(nèi)平均氣溫波動較大。 溫室內(nèi)平均氣溫在升溫后共出現(xiàn)3 次明顯降溫,分別出現(xiàn)在第5 天、第13 天和第19 天,其中第19 天降溫幅度最大,達(dá)到9 ℃。 試驗期間的日平均氣溫在14.12—24.95 ℃,總體平均氣溫為19.14 ℃,較適合小白菜的生長。

利用溫室溫度數(shù)據(jù)計算小白菜生長期間的平均有效積溫,并將試驗1 的小白菜株高、葉數(shù)、莖粗、根長、鮮重平均值與之進(jìn)行擬合。 由圖2 可知,小白菜株高、葉數(shù)、莖粗、根長、鮮重與生長期間平均有效積溫間為非線性關(guān)系,均隨平均有效積溫的增加而增加。 小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗的增加趨勢可用二次函數(shù)擬合,根長、鮮重的增加趨勢可用三次函數(shù)擬合,擬合函數(shù)的R2均達(dá)到0.950 以上。

從圖2 可以看出,小白菜株高的增長趨勢呈拋物線形,總體增長較平穩(wěn),前期增長速度快于后期增長速度。 在平均有效積溫小于100 ℃時,株高增長相對較快;在平均有效積溫大于100 ℃時,株高增長相對較慢。

相對于平穩(wěn)的小白菜株高的變化曲線,小白菜葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長的變化趨勢較明顯,且三者的變化趨勢較一致。 首先表現(xiàn)為隨著平均有效積溫的增加而增加,其次表現(xiàn)為前期增長較慢和后期增長加快的速度差異。 平均有效積溫為100 ℃是葉數(shù)、葉面積、莖粗和根長增長速度的分界點,小于該值時增長較緩,高于該值時增長加快。

與葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長變化趨勢相比較,小白菜鮮重的變化趨勢既類似又有所不同。 類似的是,以100 ℃的平均有效積溫為分隔點,小白菜鮮重的增加也表現(xiàn)為前期緩慢、后期加快的特征;不同的是小白菜鮮重后期增加更迅速,曲線呈急劇發(fā)展態(tài)勢,后期鮮重較早期和分隔點時鮮重增長明顯。

試驗早期至平均有效積溫達(dá)到100 ℃時,小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長、鮮重分別增長8 cm、2 片、274 cm2、2.74 mm、7 cm 和24 g 左右;平均有效積溫100 ℃至試驗結(jié)束時,小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長、鮮重分別增長6 cm、5 片、728 cm2、6 mm 、15 cm 和110 g 左右。 前者與后者的比值分別為1.33、0.40、0.37、0.46、0.47、0.22。

2.2 小白菜生長指標(biāo)與平均有效積溫關(guān)系模型的檢驗

利用試驗2 的溫室溫度數(shù)據(jù)和建立的擬合模型計算出4 葉1 心后每2 d 的單株株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長和鮮重,并與實測值進(jìn)行比較。 由圖3 和表1 可知,基于平均有效積溫構(gòu)建的模型模擬值與實測值吻合結(jié)果較好。 總體上,小白菜生長指標(biāo)擬合模型的回歸估計標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE較小,均在4 以內(nèi);小白菜葉面積由于數(shù)值較大,其擬合模型的回歸估計標(biāo)準(zhǔn)誤差RMSE相應(yīng)較大,為33.862。 結(jié)合相對預(yù)測誤差RE分析結(jié)果來看,所有模型的RE均在10%以內(nèi),其中葉面積模擬模型的RE為7.66%,預(yù)測誤差也較小。 模擬值與實測值的相關(guān)系數(shù)r分別為0.983、0.992、0.993、0.986、0.997 和0.994,進(jìn)一步表明基于平均有效積溫構(gòu)建的各項生長指標(biāo)模型的模擬值和實測值符合度較高,建立的擬合模型對小白菜生長指標(biāo)的模擬較為準(zhǔn)確。

表1 小白菜生長指標(biāo)擬合模型的模擬精度Table 1 Simulation accuracy of the model for growth index of non-heading Chinese cabbage

3 結(jié)論與討論

本研究的2 個試驗期均為30 d,試驗1 結(jié)束時,小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長和鮮重分別為21 cm、11 片、1 028 cm2、9 mm、30 cm 和135 g 左右,此時小白菜的采收質(zhì)量較佳,是商品化采收的較佳時期[8]。 試驗采收的小白菜還處于苗期,仍保持著旺盛的生長潛力,在采收后的一段時間,除株高外,小白菜仍具有較強的生長傾向。

本研究選擇的小白菜品種是南方地區(qū)越冬主栽品種,采用主流的NFT 生產(chǎn)方式,且生產(chǎn)過程由有經(jīng)驗的農(nóng)民負(fù)責(zé),能在一定程度上代表小白菜設(shè)施水培生產(chǎn)的普遍水平,所建立的模型具有一定的適用性。研究表明,小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗與平均有效積溫表現(xiàn)為二項式關(guān)系,根長、鮮重與平均有效積溫表現(xiàn)為三項式關(guān)系。 模擬模型的發(fā)展呈拋物線形態(tài),這與一般作物生長趨勢一致[5]。 小白菜株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長和鮮重均隨有效積溫增加而不斷增加,葉數(shù)、葉面積、莖粗、根長和鮮重等在試驗后期均有較快增長,其中鮮重的增長明顯;株高在試驗后期增速放緩。 平均有效積溫100 ℃可作為植株增長速度相對快慢的分界點,此時所對應(yīng)的小白菜株高、葉數(shù)、莖粗、根長和鮮重分別為15 cm、6 片、300 cm2、3 mm、15 cm 和25 g 左右。

小白菜的生長發(fā)育是一個復(fù)雜的過程,本研究僅選取一個小白菜品種作為試驗材料,且只應(yīng)用2 期試驗數(shù)據(jù)分別用于構(gòu)建和檢驗基于有效積溫的模擬模型。 而實際上蔬菜品種、光照、空氣濕度、CO2濃度、營養(yǎng)和管理措施等因素均會影響小白菜的生長發(fā)育,且上述因素之間是互相作用、相互關(guān)聯(lián)的。 因此,后期研究中需要綜合考慮多方面因素,并開展多個播期和多品種試驗,持續(xù)采集不同時間段和不同品種的小白菜生長特征,建立基于較多數(shù)據(jù)量的擬合模型,以提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確度和精度,擴(kuò)展模型的應(yīng)用范圍。