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        棉花葉齡動(dòng)態(tài)的模擬研究

        2018-03-27 01:36:57曹志強(qiáng)明宇航陳華斌馬富裕
        江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年4期
        關(guān)鍵詞:有效積溫葉齡棉花

        王 樂(lè), 牛 媛, 曹志強(qiáng), 明宇航, 陳華斌, 馬富裕

        (石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院/新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,新疆石河子 832003)

        近年來(lái),隨著新疆棉區(qū)機(jī)械化、規(guī)?;a(chǎn)的推廣,精準(zhǔn)化管理對(duì)實(shí)現(xiàn)棉花高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效與安全生產(chǎn)具有重要意義[1-2]。棉花生長(zhǎng)模型是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理的基礎(chǔ),葉片作為作物進(jìn)行光合作用、蒸騰作用及有機(jī)物合成的主要器官,其生長(zhǎng)發(fā)育與果枝發(fā)生、節(jié)間伸長(zhǎng)、根系生長(zhǎng)及花芽分化進(jìn)程等都存在著同伸關(guān)系[3]。作為棉花生育進(jìn)程的外觀標(biāo)尺之一,根據(jù)主莖葉齡可大致推算出棉花的生長(zhǎng)發(fā)育階段、葉面積指數(shù)、植被指數(shù)等?;诿藁ㄉL(zhǎng)發(fā)育的源庫(kù)關(guān)系,葉齡動(dòng)態(tài)模擬對(duì)于定量分析棉花生育進(jìn)程至關(guān)重要。因此,準(zhǔn)確模擬棉花主莖葉齡動(dòng)態(tài)變化過(guò)程、預(yù)知關(guān)鍵葉齡期的發(fā)生日,可以實(shí)時(shí)掌握棉花生長(zhǎng)發(fā)育狀況,及時(shí)采取相應(yīng)的栽培措施,為實(shí)現(xiàn)棉花精準(zhǔn)、高效栽培提供理論依據(jù)。對(duì)于葉齡發(fā)育動(dòng)態(tài)模擬,國(guó)內(nèi)外已有許多學(xué)者開(kāi)展過(guò)大量研究,以有效積溫、生理發(fā)育時(shí)間、熱時(shí)間、輻熱積等為變量,分別在棉花、水稻、玉米、馬鈴薯、蘋果等多種作物上建立葉齡發(fā)育模擬模型[4-11]。Jallas等提出的COTONS模型[12],能夠較為準(zhǔn)確地模擬棉花枝、葉、蕾、鈴等器官的發(fā)生時(shí)間和生長(zhǎng)量,并且用3D圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)演示;美國(guó)的GOSSYM模型[13]以有效積溫為變量建立了葉齡的多項(xiàng)式回歸方程。高亮之等以模擬逐日溫度的方式探討溫度對(duì)葉齡發(fā)育的影響,建立了“水稻鐘”模型[4];潘學(xué)標(biāo)等以棉花主莖葉潛在生長(zhǎng)規(guī)律及有效積溫為基礎(chǔ)建立了COTGROW模型[14]。上述模型模擬效果較好,各具特色,相關(guān)成果對(duì)棉花精準(zhǔn)管理具有重要的指導(dǎo)意義。新疆屬早熟內(nèi)陸棉區(qū),無(wú)霜期短、日照充足、晝夜溫差較大,棉花種植模式以高密度、低高度、大群體為主要特征,棉花發(fā)育特征較其他棉區(qū)有明顯差異,且不同基因型品種間的葉齡發(fā)育差異較大。因此,本研究只考慮溫度對(duì)棉花葉齡發(fā)育的影響,并通過(guò)開(kāi)展品種試驗(yàn),分析品種間棉花葉齡發(fā)育的差異。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),對(duì)于品種間棉花葉齡發(fā)育存在的差異,有效積溫法不能有效地解決,但是利用歸一化處理及聚類分析法可以有效減小品種間葉齡發(fā)育差異[15],量化表達(dá)品種間主莖葉齡與相對(duì)有效積溫的關(guān)系,為通過(guò)獲取氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不同品種棉花主莖葉齡變化進(jìn)而對(duì)棉花的精準(zhǔn)管理提供參考。

        1 材料與方法

        1.1 試驗(yàn)材料

        供試品種為新疆近年主栽棉花品種,共29個(gè),分早熟品種和中早熟品種,其具體品種名稱見(jiàn)表1。

        1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

        本試驗(yàn)于2015年4—10月在石河子大學(xué)試驗(yàn)站(44°20′N,86°3′E)進(jìn)行,小區(qū)面積為35 m2(7 m×5 m),1張薄膜下鋪3條滴灌帶灌溉3行棉花,按照等行距(76 cm+76 cm+76 cm)方式種植,種植密度為17.6萬(wàn)/hm2,試驗(yàn)采用隨機(jī)區(qū)組排列,3次重復(fù)。于2016年4月20日進(jìn)行膜上點(diǎn)播種植,4月21日灌出苗水,棉花全生育期內(nèi)施純氮 400 kg/hm2,氮肥運(yùn)籌為:基肥施用25%,花鈴施肥65%,盛鈴期施肥10%,基肥(P2O5150 kg/hm2和K2O 75 kg/hm2)一次性施入,其他田間管理措施均按大田栽培管理要求。具體灌水施肥方案見(jiàn)表2。2016年重復(fù)此試驗(yàn)。

        1.3 測(cè)試項(xiàng)目及方法

        1.3.1 棉花葉齡測(cè)定 從棉花第1張真葉出現(xiàn)開(kāi)始,每隔 2 d 觀察記錄棉花葉齡發(fā)育狀況,至棉花打頂葉齡不變時(shí),停止調(diào)查。

        1.3.2 有效積溫(GDD)計(jì)算 有效積溫(growingdegree day,GDD)是指一定生育時(shí)期內(nèi)每天平均溫度大于基礎(chǔ)發(fā)育溫度的溫度差值的總和。計(jì)算方式如下:

        表1 供試品種

        表2 棉花灌水施肥方案

        (1)

        式中:Tb為發(fā)育下限溫度,這里取12 ℃;Tav為棉花播種后第i天的平均溫度,計(jì)算方法如下。

        (2)

        式中:Tm為發(fā)育上限溫度;Tmax為日最高溫度;Tmin為日最低溫度。棉花生長(zhǎng)階段發(fā)育限性溫度如表3所示[16]。

        表3 棉花各發(fā)育時(shí)期的三基點(diǎn)溫度

        地膜覆蓋作為新疆棉花種植的一項(xiàng)重要技術(shù),在計(jì)算每日有效積溫時(shí)應(yīng)考慮地膜覆蓋的增溫效應(yīng),其計(jì)算公式如下:

        TPLUS=(TSFav-TSav)/[(TSav-Tb)/(Tav-Tb)]×CE;

        (3)

        TSav=0.890+1.017×Tav;

        (4)

        TSFav=7.572 5+0.830 3×Tav。

        (5)

        式中:TPLUS表示地膜覆蓋地溫增加對(duì)氣溫的補(bǔ)償值。TSFav為地膜覆蓋后5 cm的土壤溫度;TSav為無(wú)地膜覆蓋時(shí)的5 cm土壤溫度;Tb為生物學(xué)活動(dòng)下限溫度,模型中取值為12 ℃;CE為補(bǔ)償效應(yīng)系數(shù),計(jì)算公式如下:

        CE=-0.000 09D2-0.000 9D+0.517 5(n=11,r2=0.912 1**)。

        (6)

        式中:D為播種后時(shí)間,d,春播棉最大值取60 d,夏播棉一般不覆膜,因此無(wú)CE值計(jì)算。

        地膜覆蓋期間,每日有效積溫可用當(dāng)前氣溫值加上TPLUS,然后再用有效積溫公式計(jì)算得到。

        1.4 數(shù)據(jù)處理與模型檢驗(yàn)

        采用SPSS 19.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析、聚類分析和LSD多重比較,用Origin 8.5和CurveExpert 1.4進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和擬合,繪制模擬模型圖、1 ∶1直線圖等。

        1.4.1 葉片生理發(fā)育因子 以棉花每一主莖葉片發(fā)育所需最小有效積溫為標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行歸一化處理,得到棉花葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值,稱之為葉片生理發(fā)育因子(表4)。

        表4 棉花葉片生理發(fā)育因子

        1.4.2 建模數(shù)據(jù)歸一化處理 對(duì)所有品種棉花每一葉齡發(fā)育所需的有效積溫值進(jìn)行歸一化處理,得到棉花1~13葉齡發(fā)育所需的相對(duì)有效積溫值,其計(jì)算公式如下:

        RGDD(v,i)=MINGDDi/GDD(v,i)×葉片生理發(fā)育因子。

        (7)

        式中:v表示棉花不同品種,i表示棉花葉齡,這里取最大值為13;MINGDDi為棉花不同葉齡發(fā)育所需的最小有效積溫值,GDD(v,i)為不同棉花品種不同葉齡發(fā)育所需的有效積溫值,RGDD(v,i)為不同品種不同葉齡發(fā)育所需的相對(duì)有效積溫值。其中RGDD(v,i)∈[0,1]。

        1.4.3 模型選擇規(guī)則 將任意時(shí)刻的有效積溫值與葉齡發(fā)育所需有效積溫進(jìn)行比較,進(jìn)行歸一化處理,相對(duì)有效積溫值小于0.59,選擇1~8葉齡模型,大于0.59選擇8~13葉齡模型。對(duì)于8~13葉齡模型的選擇,根據(jù)處理后的8葉齡相對(duì)有效積溫值,如小于0.6選擇第3類模型;處于0.6~0.63范圍,選擇第2類模型;0.63~0.66范圍選取第1類模型,擬合出相應(yīng)的葉齡。

        1.4.4 模型檢驗(yàn)方法 模型檢驗(yàn)通常采用根均方差(root mean squared error,RMSE)法,對(duì)模型模擬值與觀測(cè)值進(jìn)行比較,分析擬合度高低,公式如下:

        (8)

        式中:Oi為真實(shí)值,Si為模擬值,i為樣本號(hào),n為樣本容量。在模型檢驗(yàn)過(guò)程中,RMSE值越小,表明模擬值與觀測(cè)值間的偏差越小,模型的預(yù)測(cè)精度則越高。也可通過(guò)1 ∶1直線及其回歸方程決定系數(shù)(r2)直觀展示模擬值與實(shí)測(cè)值的精確度。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 棉花葉齡發(fā)育所需有效積溫的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律

        棉花生長(zhǎng)發(fā)育模擬的基本原理已有較多的研究,特別是以溫度為基礎(chǔ)建立的相關(guān)溫度效應(yīng)模型,同其他計(jì)算方法相比,有效積溫法計(jì)算簡(jiǎn)便,模擬效果較好,因此本研究選擇以有效積溫來(lái)表示溫度與葉齡生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)系。與前人所建模型不同的是,本研究以品種間葉齡發(fā)育作為自變量,葉齡發(fā)育所需的有效積溫作為因變量。由葉齡發(fā)育所需有效積溫變化曲線(圖1)可以看出,不同品種間棉花葉齡發(fā)育所需的有效積溫差異逐漸變大。

        為明確品種間棉花葉齡發(fā)育所需有效積溫的差異,按式(7)(8)方法計(jì)算,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理(圖2),得到所有品種歸一化處理后棉花葉齡發(fā)育所需的相對(duì)有效積溫值。從圖2可以看出,品種間棉花1~8葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值差異較小,呈波動(dòng)性變化,在8葉期之后,隨葉齡發(fā)育品種間棉花所需有效積溫值差異較大,均呈直線上升趨勢(shì)。因此,本研究采用分段模擬的方法來(lái)描述棉花葉齡發(fā)育所需的有效積溫值,以8葉齡為界,分別建立棉花1~8葉齡模型及8~13葉齡模型。針對(duì)品種間8~13葉齡發(fā)育所需有效積溫差異較大的問(wèn)題,本研究對(duì)所有棉花品種8葉期之后的葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值進(jìn)行聚類分析(圖3),將29個(gè)棉花品種的葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值分為三大類,第1類包括XLZa19、XLZa20、XLZa23、XLZa26、XLZa30,共5個(gè)品種,此類棉花在8葉齡之后,葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值最大,表明葉齡發(fā)育所需有效積溫值最小,葉齡發(fā)育速率最快;第2類包括XLZa8、XLZa17、XLZa35、XLZa46、XLZa47、XLZa58、XLZa7、XLZa10、XLZa13、XLZa18、XLZa27、CRI49,共12個(gè)品種,此類棉花在8葉齡之后,葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值較大,表明葉齡發(fā)育所需有效積溫值較大,葉齡發(fā)育速率較快;第3類包括XLZa25、XLZa36、XLZa37、XLZa38、XLZa49、XLZa62、XLZh14、XLZh32、XLZh36、XLZh37、XLZh48、XLZh60,共12個(gè)品種,此類棉花在8葉齡之后,葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值最小,表明葉齡發(fā)育所需有效積溫值最大,葉齡發(fā)育速率較慢。利用歸一化處理數(shù)據(jù)可知,棉花葉齡發(fā)育所需的相對(duì)有效積溫值在0~1之間,消除了品種間的遺傳差異,可以更好地模擬出所有品種棉花葉齡發(fā)育所需的有效積溫值。

        2.2 棉花葉齡模型的建立

        將2015年所有棉花品種1~8葉齡發(fā)育所需的相對(duì)有效積溫值用CurveExpert 1.4進(jìn)行曲線擬合,建立棉花1~8葉齡(LA)與相對(duì)有效積溫(RGDD)的統(tǒng)計(jì)模型,得到模擬效果較好的5個(gè)模型(表4)。利用求極限值篩選的方法可知,當(dāng)x→∞時(shí),y→0;結(jié)果表明,模型2、4、5中RGDD值均不能合理解釋棉花葉齡發(fā)育動(dòng)態(tài)變化過(guò)程;模型1、3中,當(dāng)x→0時(shí),模型1的y=a,表明棉花出苗時(shí)的RGDD值,因此選擇模型1 Rational函數(shù)作為棉花1~8葉齡動(dòng)態(tài)模擬模型。

        棉花8~13葉齡模型采用與1~8葉齡模型同樣的方法建模。與之不同的是,將29個(gè)品種分為三大類建立棉花8~13葉齡與相對(duì)有效積溫的統(tǒng)計(jì)模型,分別得到模擬效果較好的5個(gè)模型(表5),模型篩選方法采取的是求極限值法,當(dāng)x→∞時(shí),y→0;結(jié)果表明,第1類5個(gè)棉花品種的模擬模型2;第2類12個(gè)棉花品種的模擬模型3、4;第3類12個(gè)棉花品種的模擬模型3符合棉花8~13葉齡生長(zhǎng)發(fā)育特點(diǎn)。因此,第1類選二次多項(xiàng)式函數(shù),第2、第3類均選Rational函數(shù)作為棉花8~13葉齡的發(fā)育模擬模型。

        圖4、圖5分別為棉花1~8、8~13葉齡與相對(duì)有效積溫的擬合曲線,對(duì)應(yīng)的模擬方程:

        y=(0.147 6+0.017 5x)/(1-0.150 4x+0.010 9x2)(1

        Ⅰy=-0.077 4+0.102 5x-0.001 6x2(r2=0.996 4)

        Ⅱy=(0.337 7-0.019 3x)/(1-0.117 7x+0.003 7x2) (r2=0.974 3)

        Ⅲy=(0.324 5-0.019 1x)/(1-0.118x+0.003 6x2) (r2=0.973 3)。

        (9)

        式中:x為葉齡,y為相對(duì)有效積溫值RGDD。通過(guò)該方程,利用葉齡發(fā)育期間內(nèi)的相對(duì)有效積溫值可較為準(zhǔn)確地?cái)M合出任意相對(duì)有效積溫對(duì)應(yīng)的葉齡數(shù),及時(shí)掌握棉花葉齡發(fā)育狀況。

        表4 棉花1~8葉齡擬合模型

        表5 棉花8~13葉齡擬合模型

        2.3 棉花葉齡動(dòng)態(tài)模型關(guān)鍵參數(shù)分析

        根據(jù)棉花葉齡與相對(duì)有效積溫關(guān)系的研究結(jié)果分析,將2015年各棉花品種的1~8、8~13葉齡和相對(duì)有效積溫值分別建立模擬方程。結(jié)果表明,其相關(guān)系數(shù)r都在0.97以上,說(shuō)明葉齡動(dòng)態(tài)方程能夠?qū)Σ煌贩N棉花群體進(jìn)行LA動(dòng)態(tài)模擬。進(jìn)一步將葉齡最佳模型參數(shù)進(jìn)行比較,結(jié)果(圖6)表明,

        棉花1~8葉齡模擬方程中系數(shù)a、b、d值變幅不大,c值變幅較大;說(shuō)明不同棉花品種主要是通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)c值實(shí)現(xiàn)對(duì)群體1~8葉齡動(dòng)態(tài)模擬方程的調(diào)控;在棉花8~13葉齡模擬方程中,3類模擬方程的a值變幅較大,其余參數(shù)值變幅較小,說(shuō)明不同棉花品種主要是通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)a值實(shí)現(xiàn)對(duì)群體8~13葉齡動(dòng)態(tài)模擬方程的調(diào)控。

        2.4 棉花葉齡動(dòng)態(tài)模型檢驗(yàn)

        用2016年獨(dú)立試驗(yàn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所建模型進(jìn)行檢驗(yàn)。通過(guò)公式(7)(8)的計(jì)算,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)模型選擇規(guī)則,計(jì)算出2016年試驗(yàn)中不同相對(duì)有效積溫值對(duì)應(yīng)的葉齡模擬值, 然后與實(shí)際觀測(cè)值進(jìn)行比較, 繪制1 ∶1曲線。由圖7可以發(fā)現(xiàn),模擬的決定系數(shù)r2為0.997 7,均方根誤差RMSE為0.350 5,說(shuō)明模擬的準(zhǔn)確性和精確度較高,基于相對(duì)有效積溫的葉齡動(dòng)態(tài)模擬模型能較準(zhǔn)確地反映棉花群體動(dòng)態(tài)變化。

        3 討論

        本試驗(yàn)從棉花品種與相對(duì)有效積溫的調(diào)控2個(gè)方面研究了不同品種間棉花葉齡發(fā)育的動(dòng)態(tài)變化,發(fā)現(xiàn)品種間棉花葉

        齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫與葉齡的關(guān)系并非為線性[5],以8葉齡為界,葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫表現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì),這可能是由品種的遺傳特性決定的,并且在葉齡發(fā)育后期品種差異逐漸明顯。因此,對(duì)棉花葉齡動(dòng)態(tài)的模擬宜采用分段函數(shù)[7],同時(shí)應(yīng)將試驗(yàn)材料8~13葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫進(jìn)行分類,建立適用于不同葉齡發(fā)育速率的葉齡動(dòng)態(tài)模型。

        在模型建立過(guò)程中,通過(guò)比較前人建模的方法,發(fā)現(xiàn)熱時(shí)間、輻熱積等計(jì)算方法較為復(fù)雜,對(duì)于生理發(fā)育時(shí)間,由于新疆地區(qū)日照充足,并且有研究發(fā)現(xiàn),溫度是影響作物生長(zhǎng)的主要外界因素,因此本研究只考慮有效積溫對(duì)葉齡發(fā)育的影響。在有效積溫的計(jì)算過(guò)程中,考慮地膜覆蓋對(duì)氣溫的補(bǔ)償效應(yīng),減少了因計(jì)算方法不完整引起的誤差。

        在數(shù)據(jù)處理方法上,通過(guò)引入葉片生理發(fā)育因子,對(duì)棉花葉齡發(fā)育所需有效積溫進(jìn)行歸一化[17]處理,并通過(guò)聚類分析法將29個(gè)棉花品種8~13葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值分為三大類[15],以此減少品種間葉齡發(fā)育差異,建模思路有了新的突破。同時(shí),該模型參數(shù)少、計(jì)算簡(jiǎn)便,建立過(guò)程中不須要耗費(fèi)較多的人力和財(cái)力,只須定期調(diào)查棉花葉齡生長(zhǎng)狀況、計(jì)算該調(diào)查日期的有效積溫值,便可較為準(zhǔn)確地模擬棉花葉齡發(fā)育的動(dòng)態(tài)變化。

        不同地區(qū)棉花葉齡發(fā)育速率可能有所差異,本研究在模型建立及檢驗(yàn)時(shí)僅用到石河子單點(diǎn)2年的重復(fù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和有限的試驗(yàn)材料,未考慮地區(qū)差異及其他品種對(duì)模型的影響,但是模型以棉花8葉齡為界,采用聚類分析法將試驗(yàn)材料分成三大類建立的葉齡-相對(duì)有效積溫模型是相對(duì)穩(wěn)定的,其不會(huì)因地區(qū)差異而改變,而僅是參數(shù)值的不同。因此,建立的棉花葉齡模型還須盡可能多地收集其他品種及多地點(diǎn)的試驗(yàn)資料進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。

        此外,本研究?jī)H是在正常田間管理水平條件下進(jìn)行的,但棉花葉齡生長(zhǎng)除受品種熟性因素和水肥、密度、播期等栽培因素外,還受光照、溫度等生態(tài)因子的影響,這些綜合因素驅(qū)動(dòng)的棉花葉齡動(dòng)態(tài)模擬模型還須進(jìn)一步研究。

        4 結(jié)論

        棉花葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫并非完全成直線增長(zhǎng)關(guān)系,不同階段葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫變化不同,以8葉齡發(fā)育為界,1~8葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值呈波動(dòng)性變化,8~13葉齡發(fā)育所需相對(duì)有效積溫值呈直線上升趨勢(shì)。品種間棉花1~8葉齡發(fā)育所需有效積溫差異較小,建立了適用于所有品種的1~8葉齡發(fā)育模型;8~13葉齡發(fā)育所需有效積溫差異較大,采用聚類分析法建立了三大類適用于不同發(fā)育速率的棉花8~13葉齡模型。經(jīng)檢驗(yàn),模型的RMSE值為0.350 5,r2為0.997 7,該分段函數(shù)能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同棉花葉齡發(fā)育的動(dòng)態(tài)變化,為通過(guò)診斷棉花生長(zhǎng)狀況進(jìn)行進(jìn)一步的精準(zhǔn)管理提供參考。

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