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    一年生黑麥草葉面積測定與不同施肥量葉面積的初步研究

    2021-11-09 10:09:36蘇茂
    山東畜牧獸醫(yī) 2021年9期
    關(guān)鍵詞:葉長數(shù)組黑麥草

    蘇茂

    一年生黑麥草葉面積測定與不同施肥量葉面積的初步研究

    蘇茂

    (四川省涼山州畜牧獸醫(yī)科學(xué)研究所,四川 西昌 615042)

    利用在安寧河流域的一年生黑麥草施肥試驗,采集葉片測定葉長與寬,制作數(shù)碼圖片,通過繪圖法測定葉面積作依據(jù),用葉長寬組成數(shù)組與葉面積進行相關(guān)回歸擬合,篩選出一年生黑麥草計算葉面積簡便快捷的回歸方程,y=-26.0185+186.0849x1+211.0069x2-185.1390x3,并通過不同施肥水平葉面積指數(shù)分析評價LAI與生物產(chǎn)量的關(guān)系, 為進一步提高種植產(chǎn)量提供了依據(jù)。

    一年生黑麥草;葉長寬數(shù)組;回歸方程;葉面積指數(shù)

    四川西南部的安寧河流域,屬亞熱帶暖溫生態(tài)區(qū),一年生黑麥草在該區(qū)冬春生長良好,刈割再生萌發(fā)快產(chǎn)量高,是當(dāng)?shù)啬翗I(yè)發(fā)展的優(yōu)質(zhì)飼料來源,從深層次評價和了解不同品種,不同種植模式的生產(chǎn)潛力,研究作物生長的重要器官葉片是什分必要的,葉面積是作物光合作用,生理生化和生產(chǎn)力的重要評價參數(shù)[1-3],筆者結(jié)合生產(chǎn)試驗過程,擬用數(shù)碼圖像繪圖法可較準(zhǔn)確測定物體面積為依據(jù),結(jié)合回歸相關(guān)法,尋求簡便快捷的黑麥草葉面積測定方法,為生產(chǎn)科研服務(wù)。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    在安寧河流域中段的西昌市市郊涼山州畜牧獸醫(yī)科學(xué)研究所一年生黑麥草種植地,于牧草刈割期,隨機按分蘗枝取樣,保鮮條件送到室內(nèi),作為分析研究材料。

    1.2 方法

    1.2.1 葉片數(shù)碼圖片制作與葉面積、葉片長、寬的測定 將田間取樣采集的葉片,分別隨機取完整葉片編號,先用標(biāo)準(zhǔn)尺逐片測定葉片的長、寬,為了較準(zhǔn)確估測到代表長柳葉葉形的綜合寬度,分別從葉尖向下的4 cm處,8 cm處,15 cm處,葉下部5 cm處和15 cm處的逢中各點測一葉寬,計算綜合平均葉寬度;然后將葉片按10 cm左右長度剪為節(jié),移放在兩塊玻璃板中(并標(biāo)上標(biāo)尺)壓平,利用數(shù)碼相機垂直對焦制作清晰圖片,轉(zhuǎn)入電腦中備用,用電腦安裝的 autoACD繪圖軟件,用繪圖法準(zhǔn)確測定每片葉的葉面積。

    1.2.2 計算葉面積指數(shù) 按不同施肥量試區(qū)與所測葉面積,按公式LAI=總?cè)~面積/土地面積,計算出葉面積指數(shù),用于評價與生物產(chǎn)量的相關(guān)性。

    1.2.3 數(shù)據(jù)處理與分析 將所測每片葉的長、寬與葉面積相對應(yīng),組成分析數(shù)組,數(shù)組設(shè): 長(x1)、寬(x2)、長寬和(x3)、長寬積(x4)、長與寬(x5)、長與寬和長寬和(x6)、長與寬和長寬積(x7)、長寬和與長寬積(x8)、長與寬與長寬和與長寬積(x9)數(shù)組為自變量,設(shè)葉面積(y)為依變量,利用Excel和SPSS軟件完成變量參數(shù),數(shù)組相關(guān),數(shù)組回歸等分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 樣本葉片性狀情況

    研究樣本性狀列表1,看出葉長、綜合葉均寬度、數(shù)碼圖像實測葉面積,平均值分別為30.13 cm、0.785 cm和22.80 cm2,看出參數(shù)離散度均較大,葉面積大小值之比為1:2.34,表明一年生黑麥草葉片性狀之間差異較大。

    2.2 葉片長寬數(shù)組與葉面積相關(guān)系數(shù)

    葉片數(shù)組相關(guān)分析列表2,看出除葉長與葉寬,葉寬與長寬和為負相關(guān)外,其余數(shù)組相關(guān)系數(shù)均達到顯著和極顯著水平,其中葉長,長和寬,長寬積與葉面積相關(guān)系數(shù)達到極顯著;自變量間的葉長與長寬和,長寬積數(shù)組,長寬和與長寬積數(shù)組R值也達到極顯著水平,可見涉及葉長、長寬和、長寬積與葉面積數(shù)組相關(guān)性強,可見組成數(shù)組采用回歸擬合計算葉面枳方程存在可能性大。

    表1 樣本葉片性狀統(tǒng)計

    表2 葉片長寬各數(shù)組與葉面積相關(guān)系數(shù)

    2.3 葉面積與長寬數(shù)組間回歸方程建立與回歸擬合分析

    利用測定出葉片長和綜合平均寬度組成各數(shù)組與葉面積的線性回歸擬合結(jié)果列表3,從表3可看出所建9個一元到多元回歸方程,其中長、寬、長寬和數(shù)組一元方程擬合度較差,相關(guān)系數(shù)在0.3774~0.8566之間,決定系數(shù)(擬合優(yōu)度)僅在0.1424~0.7338之間,回歸誤差在2.1682~ 3.8918之間,均大于其它擬合方程誤差值;其它6個方程,擬合相關(guān)系數(shù)在0.9525~0.9694之間,決定擬合優(yōu)度在0.9073~0.9397之間,擬合標(biāo)準(zhǔn)誤僅在1.0520~1.2791之間,各方程F值均達到極顯著水平,表明這些方程擬合可靠程度較高,用于計算葉面積是可行的;比較可看出其中長、寬、長寬和數(shù)組,回歸誤差最小(1.0520),擬合方程相對準(zhǔn)確度更高,擬合優(yōu)度達到0.9397,綜合比較分析結(jié)果,長與寬與長寬和數(shù)組擬合方程,y=-26.0185+186.0849x1+211.0069x2-185.1390 x3,擬合度相對最優(yōu)。

    表3 各數(shù)組與葉面積的回歸分析

    2.4 回歸方程的預(yù)測面積與數(shù)碼圖像實測面積的比較分析

    為了證實數(shù)組所建方程計算面積的準(zhǔn)確性,將所建方程的預(yù)測面積與實測面積列表4,看出所建9個方程預(yù)測面積的殘差值,分布在-3.6E-11至-5.3E-15之間,表明預(yù)測值與實測值差異達到極小差異水平,結(jié)合擬合優(yōu)度程度相對更高的長、寬、長寬和數(shù)組方程(回歸誤差最小1.0520,擬合優(yōu)度最大0.9397),其預(yù)測面積與實測面積擬合散點圖一致性好,因此選擇長、寬、長寬和數(shù)組方程,Y=-26.0185+186.0849x1+ 211.0096x2-185.1390x3,本例擬合值22.7899,與實測平均值22.80相接近,作為黑麥草通式計算葉面積的方程。

    表4 所建回歸方程預(yù)測面積與實測平均面積比較

    2.5 一年生黑麥草不同施肥水平葉面積指數(shù)分析

    經(jīng)該研究測定得到不同施N肥水平的葉面積指數(shù)見表5,各重復(fù)試區(qū)葉面積指數(shù),在0.812~ 1.782之間,小區(qū)6 m2產(chǎn)量在2.57~5.64 kg之間,經(jīng)方差分析產(chǎn)量差異顯著,各小區(qū)葉面積指數(shù)差異也顯著(<0.05),有關(guān)研究指出LAI和生產(chǎn)力是相似的關(guān)系,在栽培植物的群體中,LAI大約在4時常是最適值[5],因此可以看出本例(一年生黑麥草)當(dāng)不同施N肥量LAI約達到1的差異,產(chǎn)量差異可達到顯著水平;二是看出還低于最適LAI指數(shù)2以上,仍存在一定生產(chǎn)潛力,表明通過種植密度或施肥等措施促進葉面積增加,使單位面積LAI達到最適水平,提高一年生黑麥草在安寧河流域生態(tài)區(qū)的生產(chǎn)水平存在可能性。

    表5 產(chǎn)草量與葉面積指數(shù)方差分析

    3 討論與結(jié)論

    (1)該研究以數(shù)碼圖像繪圖法可準(zhǔn)確測定物體面積為依據(jù),同時注意到黑麥草是長柳葉葉又尖的形狀特點,采用多點葉寬求出綜合葉寬代表葉最適寬度指標(biāo),用以組成多個數(shù)組,組建回歸方程作比較篩選,得知本文所擬5點測定綜合葉寬是適用的[6-7]。

    (2)依據(jù)葉面積指數(shù)是植物生產(chǎn)力之間是相似的關(guān)系,本例對不同施N肥量的葉面積指數(shù)的測比,最大試區(qū)指數(shù)為1.782,看出在LAI僅高對照組1的水平,產(chǎn)量差異達到顯著,離最適葉面積指數(shù)尚差2以上,表明通過生產(chǎn)措施增加葉面積,在西昌生態(tài)區(qū)的一年生黑麥草存在生產(chǎn)潛力。

    (3)試驗研究結(jié)論是經(jīng)9個數(shù)組方程擬合度比較,篩選出長、寬、長寬和數(shù)組方程最優(yōu),方程y=-26.0185+186.0849x1+211.0069x2-185.1390 x3,為一年生黑麥草計算樣本葉面積提供了簡便快捷方法。

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    (2021–05–18)

    S816.5+1

    A

    1007-1733(2021)09-0010-04

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