基于光溫效應(yīng)的大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)動(dòng)態(tài)模擬效果*

蔡淑芳，吳寶意，雷錦桂

基于光溫效應(yīng)的大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)動(dòng)態(tài)模擬效果*

蔡淑芳，吳寶意，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）

在溫室環(huán)境下，研究大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)與氣溫、光合有效輻射的動(dòng)態(tài)模擬關(guān)系，以期為溫室大白菜生長管理與環(huán)境優(yōu)化調(diào)控提供參考。2020年6?9月，以“新早熟5號(hào)”大白菜為試材開展前后三期實(shí)驗(yàn)，自動(dòng)采集溫室氣溫和光合有效輻射數(shù)據(jù)，每3d進(jìn)行1次大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)測(cè)定。計(jì)算實(shí)驗(yàn)期間各處理大白菜光溫效應(yīng)LTF以及輻熱積TEP、積溫GDD值，利用一期實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)動(dòng)態(tài)模擬模型；利用獨(dú)立兩期實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)開展模型檢驗(yàn)，比較動(dòng)態(tài)模擬模型的預(yù)測(cè)效果。檢驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)大白菜各項(xiàng)生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)的模擬，以LTF模型效果較佳，R2＞0.956，RMSE＜46.752，RE＜11.99%，LTF模型擬合度和模擬精度優(yōu)于GDD和TEP模型。其中，大白菜葉片可溶性糖、可溶性蛋白和維生素C含量呈單峰曲線變化規(guī)律，其LTF模型可用Extreme函數(shù)表達(dá)；硝酸鹽含量呈“N”字形變化規(guī)律，其LTF模型可用Poly5函數(shù)表達(dá)；纖維素、根系活力、葉綠素（a、b、a+b）和類胡蘿卜素呈“S”型變化規(guī)律，纖維素LTF模型可用Gompertz函數(shù)表達(dá)，其余指標(biāo)LTF模型可用Logistic函數(shù)表達(dá)。LTF法能根據(jù)氣溫和光合有效輻射數(shù)據(jù)較精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)溫室大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)，為建立更具普適性的溫室大白菜生長模型提供參考。

溫室；大白菜；生理特性；營養(yǎng)品質(zhì)；光溫效應(yīng)

大白菜營養(yǎng)豐富，深受消費(fèi)者喜愛。以往大白菜主要是秋季栽培，為滿足市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)其周年市場(chǎng)供應(yīng)，早熟、耐熱型大白菜的溫室栽培已成為目前發(fā)展趨勢(shì)[1]。然而，大白菜設(shè)施栽培及管理技術(shù)等多依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)，量化及精細(xì)操作手段相對(duì)比較缺乏，大白菜設(shè)施栽培生產(chǎn)效益提升空間較大。鑒于可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C、纖維素、硝酸鹽含量是評(píng)價(jià)植物營養(yǎng)品質(zhì)的主要指標(biāo)；葉綠素(a、b、a+b)、類胡蘿卜素反映植物光合作用的強(qiáng)弱，根系活力則指征根系的生長情況和活力水平[2?3]，研究大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，有助于了解和調(diào)控大白菜生長態(tài)勢(shì)與品質(zhì)形成，對(duì)提高溫室大白菜生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)具有重要的科研和現(xiàn)實(shí)意義。

大白菜生長發(fā)育受到基因型和環(huán)境型因素的影響，其中光、溫作用較大。在光、溫對(duì)大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)影響方面，雖然前人進(jìn)行了大量的研究，但研究?jī)?nèi)容主要集中于大白菜耐熱性與耐寒性鑒定[4?5]，大白菜對(duì)光、溫脅迫的生理響應(yīng)[6?7]，以及溫室環(huán)境調(diào)控下的大白菜生長等[3,8]；研究方法主要是以比較分析為主，方法相對(duì)單一。而將光、溫指標(biāo)結(jié)合考慮，并對(duì)大白菜生理指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬的研究還未見報(bào)道。前人研究表明[9?11]，作物生長模擬模型是進(jìn)行溫室作物生長管理和環(huán)境優(yōu)化調(diào)控的有力工具，光溫效應(yīng)（Light and Temperature Function，LTF）、輻熱積（Thermal Effectiveness and Photosynthetically Active Radiation，TEP）、積溫（Growing Degree Days，GDD）等結(jié)合光、溫指標(biāo)的方法已在番茄、黃瓜、草莓、生菜、小白菜等作物模擬上得到應(yīng)用。其中，在三種方法的模擬效果比較上，譚文等[9]發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的TEP和GDD模型相比，LTF模型在對(duì)小白菜“四月慢”的營養(yǎng)品質(zhì)模擬上顯著提高了模擬精度。

本研究以LTF模型為基礎(chǔ)，基于耐熱大白菜生長發(fā)育的三基點(diǎn)溫度，構(gòu)建福州主栽大白菜品種“新早熟5號(hào)”的主要生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)的動(dòng)態(tài)模擬模型，并通過不同播期大白菜的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以期準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同光、溫環(huán)境下大白菜主要生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)，為大白菜生長管理及環(huán)境優(yōu)化調(diào)控提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2020年6?9月在福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院示范農(nóng)場(chǎng)薄膜溫室內(nèi)，以福州主栽大白菜品種“新早熟5號(hào)”為試材，進(jìn)行分期播種實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)分三期進(jìn)行，第一期（T1）為2020年6月16日（移栽）?7月16日（收獲），第二期（T2）為7月2日（移栽）?8月1日（收獲），第三期（T3）為8月2日（移栽）?9月1日（收獲）。每期實(shí)驗(yàn)設(shè)3次重復(fù)，每個(gè)重復(fù)250株，每期共計(jì)750株。T1、T2、T3的播種時(shí)間分別為2020年5月27日、6月12日、7月13日。

采用主要成分為草炭和蛭石的基質(zhì)育苗，穴盤規(guī)格為17×26穴；經(jīng)人工基質(zhì)裝盤和壓穴澆水后，利用“URBINATI”高速穴盤播種機(jī)播種，每穴播種1粒。播種后將穴盤置于薄膜溫室內(nèi)育苗區(qū)進(jìn)行正常育苗操作。當(dāng)苗長至4葉1心時(shí)進(jìn)行移栽，并采取營養(yǎng)液膜技術(shù)(Nutrient Film Technique，NFT)栽培，栽培密度為32株·m?2。實(shí)驗(yàn)期間，氣溫和光合有效輻射由“新農(nóng)云”環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)自動(dòng)采集，數(shù)據(jù)采集頻率為每30s采集一次。溫度和光合有效輻射傳感器位于薄膜溫室內(nèi)NFT栽培區(qū)域上方1m處。T1處理的氣象數(shù)據(jù)用于模型建立，T2、T3處理的氣象數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。在模型計(jì)算中氣象數(shù)據(jù)以0.5h為單位，取每0.5h的平均值。水肥管理由水肥機(jī)自動(dòng)控制，EC和pH分別為1.7～2.2mS·cm?1、5.5～6.0。

1.2 主要生理特性和營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)觀測(cè)

從第4片真葉出現(xiàn)后移栽時(shí)即開始觀測(cè)，每3d選取5棵植株，持續(xù)取樣30d；共計(jì)每期觀測(cè)11次，共55棵植株。經(jīng)破壞性取樣，測(cè)定植株葉片的可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C、纖維素、硝酸鹽、光合色素(葉綠素a、b和a+b、類胡蘿卜素)含量和根部的根系活力。測(cè)定方法分別為蒽酮-硫酸比色法[12]、考馬斯亮藍(lán)G-250法[13]、紫外分光光度法[14]、蒽酮比色法[13]、水楊酸比色法[13]、丙酮乙醇混合液法[15]、TTC法[13]。

1.3 計(jì)算模型

分別用LTF（光溫效應(yīng)）、TEP（輻熱積）和GDD（積溫）[9?10,16]三種方法建立大白菜主要生理特性和營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)動(dòng)態(tài)模擬方程，并對(duì)三種方法的模擬結(jié)果進(jìn)行比較，分析光溫效應(yīng)模型的模擬效果。

光溫效應(yīng)（LTF）模型

TEP模型

GDD模型

1.4 模型評(píng)價(jià)

采用決定系數(shù)R2、回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）、相對(duì)誤差（Relative Error，RE）對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)[9?11]。R2越大，表明模型的擬合效果越好；RMSE和RE越小，表明模型預(yù)測(cè)精度越高。

1.5 數(shù)據(jù)處理

采用Origin8.5軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 光溫效應(yīng)（LTF）模型的建立

2.1.1 溫度和光合有效輻射

由圖1a可見，2020年6?9月，各處理大白菜生長期間（30d）的日平均氣溫均較高，在33.1～38.3℃，且主要集中在34.0～37.0℃區(qū)間。在三期實(shí)驗(yàn)中，溫度的逐日變化過程略有差別，日平均氣溫分別在34.2～38.3、33.1～38.3、33.4～36.3℃，平均分別為36.0、36.0和35.1℃。由圖1b可見，各處理大白菜生長期間（30d）實(shí)驗(yàn)溫室內(nèi)日光合有效輻射在3.8～19.4mol·m?2·d?1。在3期實(shí)驗(yàn)中，光合有效輻射的逐日變化過程差異較明顯，日光合有效輻射區(qū)間分別為3.84～19.37、3.84～17.71、8.03～19.05mol·m?2·d?1，平均值分別為13.87、13.22、14.96mol·m?2·d?1。

分析圖1a和圖1b可知，T1處理日平均氣溫、日光合有效輻射變化相對(duì)平穩(wěn)，后期變化幅度加大；T2處理日平均氣溫、日光合有效輻射變幅相對(duì)較大；而T3處理日平均氣溫、日光合有效輻射變化較平穩(wěn)但日平均氣溫總體相對(duì)較低，日光合有效輻射總體相對(duì)較高。各處理大白菜生育期內(nèi)日平均氣溫與日光合有效輻射的升降趨勢(shì)基本一致。以T2為例，T2處理日平均氣溫與日光合有效輻射的階段性極大值均出現(xiàn)在第3、12、22天，階段性極小值均出現(xiàn)在第8、16、24天；T1、T3處理日平均氣溫與日光合有效輻射的變化也呈現(xiàn)類似特征，即各期實(shí)驗(yàn)期間的日平均氣溫與日光合有效輻射的變化方向較同步。

圖1 溫室大白菜生長期日平均氣溫和日光合有效輻射的變化過程

注：實(shí)驗(yàn)分三期進(jìn)行，第一期（T1）為2020年6月16日（移栽）?7月16日（收獲），第二期（T2）為7月2日（移栽）?8月1日（收獲），第三期（T3）為8月2日（移栽）?9月1日（收獲）。下同。

Note: The experiments were conducted in three phases. The first phase (T1) was from June 16, 2020 (transplanting) to July 16, 2020 (harvest), the second phase (T2) was from July 2 (transplanting) to August 1, 2020 (harvest), and the third phase (T3) was from August 2 (transplanting) to September 1, 2020 (harvest).The same as below.

2.1.2 光溫效應(yīng)

利用三期實(shí)驗(yàn)的氣象數(shù)據(jù)和式（1）?式（6）分別計(jì)算各處理下大白菜生長期間的日光溫效應(yīng)。經(jīng)式（1）、（2）計(jì)算，T1、T2和T3處理中的每日溫度熱效應(yīng)分別為0.24～0.68、0.24～0.73和0.35～0.72。經(jīng)式（3）、（4）計(jì)算，T1、T2和T3處理的每日光效應(yīng)分別為0.98～1.00、0.98～1.00和1.00。經(jīng)式（5）、（6）計(jì)算，T1、T2和T3處理每日光溫效應(yīng)分別為0.24～0.66、0.24～0.73和0.35～0.72，各處理平均每日光溫效應(yīng)分別為0.41、0.42和0.47，累積光溫效應(yīng)LTF分別為12.35、12.48和14.14。

由圖2可見，在三期實(shí)驗(yàn)中，光溫效應(yīng)的逐日變化過程稍有差異。總體上看，T1處理日光溫效應(yīng)變化較平穩(wěn)，后期變化幅度增大，T2處理變幅相對(duì)較大，T3處理變化較平穩(wěn)。結(jié)合可知，T1、T2和T3每日光溫效應(yīng)的變化幅度與日平均氣溫和日光合有效輻射的變化幅度較一致，但變化方向有差別。以T2為例，T2處理中日光溫效應(yīng)的階段性極大值出現(xiàn)在第8、16、24天，階段性極小值出現(xiàn)在第3、12、23天，這與T2處理中日平均氣溫和日光合有效輻射階段性極大值和極小值出現(xiàn)的時(shí)間基本相反；T1、T3處理中日光溫效應(yīng)的變化也具有類似特征，說明LTF對(duì)氣溫和光合有效輻射原值的修正作用較明顯。

圖 2 溫室大白菜生長期實(shí)驗(yàn)日光溫效應(yīng)的變化過程

2.1.3 主要生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)光溫效應(yīng)（LTF）模型的建立

對(duì)T1處理累積光溫效應(yīng)與各生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行擬合，結(jié)果見圖3和表1。同理，根據(jù)式（7）?式（11），應(yīng)用T1處理氣象數(shù)據(jù)計(jì)算TEP、GDD，將其分別與大白菜各生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系進(jìn)行擬合，結(jié)果見表1。

由圖3可見，大白菜各生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)主要表現(xiàn)為隨LTF的增加而呈單峰曲線和“S”曲線、“N”曲線型的發(fā)展趨勢(shì)。具體來看，在營養(yǎng)品質(zhì)方面，可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C、硝酸鹽含量呈現(xiàn)隨LTF的增加先上升而后下降的趨勢(shì)；其中，前三者的變化表現(xiàn)為單峰曲線型，硝酸鹽含量在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)略微升高，表現(xiàn)為“N”曲線型。纖維素的變化表現(xiàn)為隨LTF的增加而持續(xù)平穩(wěn)增長的“S”曲線。在生理特性方面，根系活力、葉綠素（a、b、a+b）、類胡蘿卜素呈現(xiàn)出隨LTF的增加而增長的“S”曲線型變化，其中，葉綠素（a、b、a+b）和類胡蘿卜素的增長速度表現(xiàn)為明顯的由慢至快再變慢的態(tài)勢(shì)，而根系活力在實(shí)驗(yàn)后期的減慢程度較弱。

注：DW干重，F(xiàn)W鮮重，下同。

Note: DW is dry weight, FW is fresh weight. The same as below.

表1 大白菜生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)與光溫效應(yīng)（LTF）、輻熱積（TEP）和積溫（GDD）的擬合結(jié)果

由表1可見，在營養(yǎng)品質(zhì)方面，可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C隨LTF的增長趨勢(shì)可用Extreme函數(shù)擬合，纖維素的增長趨勢(shì)可用Gompertz函數(shù)擬合，硝酸鹽的增長趨勢(shì)可用Poly5函數(shù)擬合；在生理特性方面，根系活力、葉綠素（a、b、a+b）和類胡蘿卜素的增長趨勢(shì)可用Logistic函數(shù)擬合。LTF擬合模型的R2為0.980～0.992，模型擬合度較佳。在各項(xiàng)生理特性和營養(yǎng)品質(zhì)的擬合上，基于TEP、GDD的擬合函數(shù)與對(duì)應(yīng)的基于LTF的擬合函數(shù)類似，但具體參數(shù)不同。TEP、GDD擬合模型的R2為0.929～0.993，模型擬合度也較好。

2.2 光溫效應(yīng)（LTF）模型的檢驗(yàn)

利用T2、T3處理累積光溫效應(yīng)，根據(jù)表1的各項(xiàng)LTF擬合函數(shù)計(jì)算不同處理下大白菜生理特性與營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)模擬值，并觀測(cè)不同處理下的生理特性與營養(yǎng)品質(zhì)的實(shí)測(cè)值。模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比結(jié)果見圖4和表2。同時(shí)，與TEP、GDD模型的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較。

由圖4可見，LTF模型模擬值與實(shí)測(cè)值較吻合，其模擬值貼近1﹕1直線；TEP模型的模擬值則較明顯地偏離1﹕1直線；GDD模型介于LTF和TEP之間。即，從模擬值與1﹕1直線的貼近程度來看，LTF模型優(yōu)于GDD模型，GDD模型優(yōu)于TEP模型。其中，相對(duì)地，在TEP模型上，T3處理模擬值與實(shí)測(cè)值較接近；T2處理的可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C、硝酸鹽的模擬值滯后于實(shí)測(cè)值的先上升后下降趨勢(shì)，表現(xiàn)為先低于后高于實(shí)測(cè)值；T2的纖維素、根系活力、葉綠素（a、b、a+b）、類胡蘿卜素的模擬值低于實(shí)測(cè)值，這可能是因?yàn)門2的光合有效輻射較弱，TEP積累較少導(dǎo)致。

表2 三種模型的檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可見，LTF模型模擬值與實(shí)測(cè)值之間的R2為0.956～0.986，RMSE為0.012～46.752，RE為3.59%～11.99%，說明LTF模型模擬值對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合度和預(yù)測(cè)精度均較佳。LTF模型模擬值與實(shí)測(cè)值之間的R2、RMSE、RE分別為TEP模型的107.19%～2031.25%，8.21%～55.93%，8.20%～55.90%，為GDD模型的100.21%～109.99%，56.83%～100.00%，56.82%～96.22%。每項(xiàng)生理特性和營養(yǎng)品質(zhì)的R2表現(xiàn)為LTF模型＞GDD模型＞TEP模型，RMSE和RE則表現(xiàn)為LTF模型＜GDD模型＜TEP模型。從模擬值對(duì)實(shí)測(cè)值的擬合度和預(yù)測(cè)精度來看，LTF模型優(yōu)于GDD模型，GDD模型優(yōu)于TEP模型。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

LTF模型能較精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)大白菜的主要生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)，對(duì)各項(xiàng)生理特性、營養(yǎng)品質(zhì)的模擬值與實(shí)測(cè)值的R2＞0.956，RMSE＜46.752，RE＜11.99%。對(duì)各項(xiàng)生理特性和營養(yǎng)品質(zhì)的模擬模型的R2表現(xiàn)為LTF＞GDD＞TEP，RMSE和RE表現(xiàn)為LTF＜GDD＜TEP。在模型擬合度和模擬精度上，LTF模型優(yōu)于GDD和TEP模型，且GDD模型優(yōu)于TEP模型。

3.2 討論

本研究發(fā)現(xiàn)，大白菜葉片可溶性糖、可溶性蛋白、維生素C表現(xiàn)為隨LTF的增加呈先上升后下降的Extreme函數(shù)的單峰曲線規(guī)律。在第5次取樣時(shí)，該3項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到最大值，此時(shí)，大白菜仍處苗期，大白菜營養(yǎng)品質(zhì)較佳。這與原讓花等[18]的大白菜苗期營養(yǎng)價(jià)值較高的研究結(jié)果相類似。硝酸鹽含量呈現(xiàn)隨LTF的增加而積累、降低、再積累的Poly5函數(shù)的“N”字形變化規(guī)律，這與王景安等[19]在葉菜中的研究結(jié)果類似。硝酸鹽在第6次取樣時(shí)達(dá)到最大值，低于中國無公害葉菜類蔬菜的硝酸鹽含量標(biāo)準(zhǔn)[20]。纖維素則表現(xiàn)為隨LTF的增加而不斷增長的Gompertz函數(shù)的“S”型變化規(guī)律。前人研究表明，大白菜風(fēng)味與可溶性糖、可溶性蛋白呈正相關(guān)，與纖維素呈負(fù)相關(guān)[21]，表明大白菜苗期既有較高的營養(yǎng)，又有不錯(cuò)的風(fēng)味。

本研究同時(shí)表明，根系活力、葉綠素（a、b、a+b）和類胡蘿卜素表現(xiàn)為隨LTF的增加而增長，且速度由慢至快的Logistic函數(shù)的“S”型變化規(guī)律，這與經(jīng)典的植物“S”型生長模式一致[16]。相對(duì)地，實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，根系活力仍保持較強(qiáng)勁的增長速度，葉綠素（a、b、a+b）和類胡蘿卜素則進(jìn)入緩慢增長階段。光合色素是反映葉片光合強(qiáng)度的重要指標(biāo)[2]，根系活力是根的生長情況和活力水平的指征[22]。實(shí)驗(yàn)后期大白菜根系活力和光合色素進(jìn)入緩慢增長階段的時(shí)間先后，表明了實(shí)驗(yàn)大白菜葉片老化速度快于根系老化速度。同時(shí)，葉綠素含量的穩(wěn)定性是植物抗熱性的一項(xiàng)重要生理指標(biāo)[2]，實(shí)驗(yàn)期間葉綠素含量始終保持增長趨勢(shì)，說明實(shí)驗(yàn)氣溫未對(duì)大白菜產(chǎn)生明顯的熱脅迫。

LTF模型綜合考慮了氣溫和光合有效輻射的影響，避免了GDD模型中單因素的不足，且將氣溫和光合有效輻射轉(zhuǎn)化為溫度熱效應(yīng)和光效應(yīng)，并將取值確定在0～1之間，降低了TEP模型中光合有效輻射原值的作用；構(gòu)建了溫度和光合有效輻射與作物生長的非線性關(guān)系，比TEP和GDD法機(jī)理性更強(qiáng)，對(duì)作物生長模擬也較為準(zhǔn)確[10]。前人研究表明[11]，GDD模型主要應(yīng)用于大田作物模擬，TEP模型在番茄、黃瓜等作物模擬上效果良好。本研究發(fā)現(xiàn)，溫室環(huán)境下大白菜生長GDD模型預(yù)測(cè)精度優(yōu)于TEP模型。這可能是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)溫室中氣溫和光合有效輻射的變化方向較同步，TEP模型中未考慮兩者的疊加效應(yīng)，且溫度對(duì)葉菜類蔬菜生長的影響更大[16]。

本研究?jī)H選取“新早熟5號(hào)”作為實(shí)驗(yàn)材料，在適宜的水肥條件下進(jìn)行研究，并應(yīng)用1期的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建基于光溫效應(yīng)的模擬模型。今后可進(jìn)一步研究光溫條件對(duì)其它大白菜品種生理指標(biāo)的影響，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)充和完善。

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Dynamic Simulation Effect of Physiological Characteristics and Nutritional Quality of Chinese Cabbage Based on Light and Temperature Function

CAI Shu-fang, WU Bao-yi, LEI Jin-gui

（Institute of Digital Agriculture, FAAS, Fuzhou 350003, China）

Studying the relationship among ambient temperature, photosynthetically active radiation and physiological characteristics, nutritional quality of Chinese cabbage in greenhouse can provide reference for growth management and environmental optimization of facility cultivating Chinese cabbage. From June to September 2020, the ＂New Zaoshu No.5＂ Chinese cabbage was used as the test material for carrying out 3 experiments. Ambient temperature and photosynthetically active radiation data in greenhouse were collected automatically by automatic acquisition system, and physiological characteristics, nutritional quality of Chinese cabbage were measured once every 3 days. Light and temperature function, thermal effectiveness and photosynthetically active radiation, growing degree days of experiment days were calculated. One period experiment data was used to establish dynamic simulation models of physiological characteristics and nutritional quality. The prediction effect of the dynamic simulation models was verified and compared with the data of another 2 period experiments. The results showed that the average daily ambient temperature during the experiments was 33.06?38.31℃, and the daily photosynthetically active radiation was 3.84?19.37mol·m?2·d?1. The simulation effect of LTF models on physiological characteristics and nutritional quality of Chinese cabbage was good, which R2was > 0.956, RMSE was < 46.752 and RE was < 11.99%. The degree of fit and simulation accuracy of LTF models were better than that of GDD and TEP models. Among them, soluble sugar, soluble protein and vitamin C showed the change of single peak curve, which LTF model could be expressed as extreme function. Nitrate showed the change of N-shaped curve, which LTF model could be expressed as Poly5 function. Cellulose, root activity, chlorophyll (a, b, a+b) and carotenoids showed the change of S-type curve, among them, Cellulose LTF model could be expressed as Gompertz function, and the other indexes LTF model could be expressed as Logistic function. LTF method can accurately predict physiological characteristics and nutritional quality of Chinese cabbage in greenhouse based on ambient temperature and photosynthetically active radiation. LTF method can provide a reference for the establishment of a more general growth model of Chinese cabbage in greenhouse.

Greenhouse; Chinese cabbage; Physiological characteristics; Nutritional quality; Light and temperature function

10.3969/j.issn.1000-6362.2021.01.004

蔡淑芳,吳寶意,雷錦桂.基于光溫效應(yīng)的大白菜生理特性及營養(yǎng)品質(zhì)動(dòng)態(tài)模擬效果[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2021,42(1):34-43

2020?09?09

福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2017J01045）；福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院項(xiàng)目(A2018-4；YDXM2019006；STIT2017-2-12）

雷錦桂，研究員，研究方向?yàn)閿?shù)字農(nóng)業(yè)，E-mail: 71906244@qq.com

蔡淑芳，E-mail: csf2019@qq.com