劉福昊，郭申伯，王 笛，黃 博，曹晏飛

設施番茄外觀形態(tài)及物質累積分配模型構建與驗證

劉福昊，郭申伯，王 笛，黃 博，曹晏飛※

（西北農(nóng)林科技大學園藝學院，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北設施園藝工程重點實驗室，楊凌 712100）

為構建適用于日光溫室與塑料大棚的設施番茄生長模型，該研究利用保溫塑料大棚春茬試驗數(shù)據(jù)，建立以輻熱積為尺度的番茄外觀形態(tài)及物質累積分配模型，并利用保溫塑料大棚秋茬和日光溫室越冬茬的試驗數(shù)據(jù)驗證模型的準確性。結果表明：1）番茄株高模擬值的決定系數(shù)2和均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）分別為0.907 4和13.66 cm；2）番茄整株及各器官的干物質質量模擬值的決定系數(shù)2范圍為0.854 1～0.975 1，RMSE為2.87～6.98 g/株；3）番茄整株、地上部以及果實鮮質量累積的模擬值的決定系數(shù)2范圍為0.887 2～0.905 0，RMSE為109.83～171.16 g/株。綜上可知，該研究建立的模型可較準確地預測番茄株高與干鮮質量物質累積值，模型的實用性較強，可為設施番茄生產(chǎn)提供理論依據(jù)和決策支持。

模型；溫室；番茄；外觀形態(tài)；輻熱積

0 引 言

隨著中國設施農(nóng)業(yè)的發(fā)展，設施園藝栽培面積不斷增大，截至2022年7月，中國設施園藝面積達280多萬hm2，位居世界第一位[1]。其中，番茄是中國設施栽培的主要蔬菜作物之一[2]。在中國應用廣泛的塑料大棚與日光溫室是農(nóng)戶開展春茬、秋茬、越冬茬番茄生產(chǎn)的主要設施類型，目前這2種設施類型所占面積已超過233萬hm2[1]，但存在著依賴人工經(jīng)驗管理等問題。

作物生長模型是溫室作物生產(chǎn)管理、環(huán)境優(yōu)化調控的有力工具，它能夠反映出作物所處的溫室環(huán)境（如溫度、CO2、光照等）對作物生長狀態(tài)（如葉面積指數(shù)、干物質量等）的影響。對于溫室作物生長發(fā)育模擬模型研究，國內外學者取得了一定的研究成果。具有代表性的機理模型有SUCROS（a Simple and Universal Crop Growth Simulator）模型[3]、TOMSIM（Tomato Simulator）模型[4]、TOMGRO（Tomato Growth）模型[5]等，其中TOMGRO模型需要輸入大量的參數(shù)，實用性較弱；TOMSIM模型利用固定的莖、葉干質量比率來預測莖、葉干質量，在預測產(chǎn)量的過程中誤差較大。在此基礎上，國內外學者通過修正參數(shù)提高了機理模型的性能[6-12]，如Lin等[12]綜合比較了TOMGRO模型和Vanthoor模型，并建立了Integrated模型，后者的輸出結果更加合理且適用性更強。同時，針對作物生長模型與氣候環(huán)境模型存在多種時間尺度的問題，徐立鴻等[13]建立了基于秒尺度的溫室番茄作物-環(huán)境互作模型。不過，這些機理模型主要應用在環(huán)境條件優(yōu)良的大型連棟溫室中。

輻熱積是溫度和太陽輻射的綜合性指標。目前基于輻熱積已建立了黃瓜[14-17]、甜椒[18]、生菜[19-20]、芹菜[21]等設施蔬菜的作物生長模型。在設施番茄生長模型方面，已有研究學者構建了基于輻熱積的番茄干物質生產(chǎn)分配及分配模型[22-26]，如倪紀恒等[22-23]，常毅博等[24]和石小虎等[25]分別建立基于輻熱積的番茄株高及單葉面積的logistic模型、單株展開葉數(shù)的指數(shù)函數(shù)模型和番茄干物質生產(chǎn)及分配模型。但是大部分研究均是在同一類型溫室中開展的，模型是否同時適用于不同類型溫室，尚不明確。因此，為確保番茄生長模型同時適用于日光溫室和保溫塑料大棚，本研究以溫室輻熱積為基礎，利用保溫塑料大棚春茬試驗數(shù)據(jù)構建設施番茄外觀形態(tài)及物質累積分配模型，并通過保溫塑料大棚秋茬、日光溫室越冬茬試驗數(shù)據(jù)對模型進行檢驗，以期為溫室番茄生產(chǎn)管理提供理論指導。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

本試驗分為3個部分，試驗1的數(shù)據(jù)集用于模型構建，試驗2和試驗3的數(shù)據(jù)集用于模型驗證。各試驗中番茄采用基質袋栽培，種植密度為2.71 株/m2?；|的理化性質如下：pH值為6.89，EC值為2.07 mS/cm，碳氮比為22:1。番茄栽培管理中，側枝及時摘除，同時根據(jù)植株生長狀況去除下部老葉，每穗留4～5個果。

數(shù)據(jù)集1：試驗1于2021年1月至5月在陜西楊凌現(xiàn)代農(nóng)業(yè)融合體驗園（34°30?N，107°98?E）非對稱保溫塑料大棚（圖1a）中進行。保溫塑料大棚為雙層骨架，跨度為18 m（內跨度為16.6 m），東西延長70 m，脊高為6.0 m（內層脊高5.2 m）。南北屋面內層和外層覆蓋塑料薄膜，外層塑料薄膜加蓋保溫被。于1月8日移栽定植，5月31日結束試驗，番茄品種為‘普羅旺斯’，常規(guī)管理。

數(shù)據(jù)集2：試驗2于2021年8月至12月進行，試驗地點同試驗1。于8月27日定植，12月31日結束試驗，番茄品種為‘寶祿富強’，常規(guī)管理。

數(shù)據(jù)集3：試驗3于2021年10月至2022年4月在西北農(nóng)林科技大學北校區(qū)園藝場（34°29?N，108°07?E）日光溫室（圖1b）進行。溫室跨度為11.0 m，脊高5.8 m，東西方向長50 m。于2021年10月18日移栽定植，2022年3月18日結束試驗，番茄品種為‘普羅旺斯’，常規(guī)管理。

注：高度方向單位為m；跨度方向單位為mm。

1.2 測定項目與方法

1.2.1 生育期劃分與觀測

結合參考文獻[27]將番茄的整個生育期分為3個關鍵時期，并對各個生育期的相應形態(tài)指標進行定義（表1）。本試驗從幼苗進行定植，未定義播種期。試驗期間，每日對番茄的發(fā)育情況進行觀測，記錄到達各個生育期的日期。在觀測中，若植株群體中高于50%達到某生育期的特征，則視為群體達到該生育期。

表1 番茄生育期的劃分與形態(tài)指標

1.2.2 外觀形態(tài)和植株干鮮質量數(shù)據(jù)的獲取

外觀形態(tài)測量：從定植起，每7 d隨機取樣3株，利用CL-202葉面積掃描儀（美國CID公司，精度為±1%，面積大于10 cm2樣品）測定葉面積。用直尺測量根長，cm。用游標卡尺測量番茄莖粗，mm。用直尺測量番茄植株株高，cm。

各器官干鮮質量測定：番茄各生育期每隔7 d進行1次破壞性取樣，隨機選取3株番茄，用精度0.01 g的天平分別稱量根、莖（包括葉柄）、葉和果的鮮質量，105 ℃下殺青20 min后烘干至恒質量，采用精度0.01 g天平稱量各器官干質量。

1.2.3 環(huán)境數(shù)據(jù)的獲取

環(huán)境傳感器包括空氣溫濕度傳感器、太陽總輻射傳感器和二氧化碳濃度傳感器，傳感器監(jiān)測高度隨冠層高度調節(jié)。溫濕度傳感器WS2-A20（北京聚英翱翔電子有限公司，中國）的精度為±0.2 ℃，測量范圍?40.0～120.0 ℃；太陽總輻射傳感器FZD-A1（北京華控興業(yè)科技發(fā)展有限公司，中國）測量范圍：0～1500 W/m2；CO2傳感器HSTL-CO2（北京華控興業(yè)科技發(fā)展有限公司，中國）測量范圍：0～2 000mol/mol，精準度為±40mol/mol +3% F·S（25 ℃）。溫室內環(huán)境數(shù)據(jù)采集自動記錄間隔為10 min。

2 模型描述

2.1 生理發(fā)育時間計算

番茄生理發(fā)育時間是指番茄在實際溫度和光照條件下生長所需時間換算成其在最適宜溫度和光照環(huán)境下生長所需的時間。番茄在實際溫光條件下生長1 d相當于1個生理發(fā)育日的比例定義為每日相對生理發(fā)育效應（Relative Physiological Development Effectiveness，RPDE）。番茄完成某一特定的發(fā)育階段需要的生理發(fā)育時間為該階段每日相對生理發(fā)育效應的累積總和。每日相對生理發(fā)育時間可依據(jù)番茄發(fā)育所需的三基點溫度與臨界光周期和最適宜光周期來計算。番茄在實際溫度條件下生長1 d相當于其在最適宜溫度條件下生長1 d的比例定義為每日相對熱效應（Relative Thermal Effectiveness，RTE）[22]。番茄在實際光照環(huán)境下生長1 d相當于其在最適宜光照環(huán)境下生長1 d的比例定義為每日相對光周期效應（Relative Photoperiod Effectiveness，RPE）。具體計算公式如下：

式中T表示溫室番茄生長最適下限溫度，℃；T表示生長最適上限溫度，℃；T表示生長下限溫度，℃；T表示生長上限溫度，℃；1表示每日平均溫度，℃；RTE為每日的相對熱效應；番茄不同生育期的基點溫度取值如表2所示。DL（Day Length）表示實際日長；DAY表示一年中的日序（1月1日為1，12月31日為365），為地理緯度，(°)；為太陽赤緯，(°)；RPE為每日的相對光周期效應；RPDE為每日的相對生理發(fā)育效應；PDT（Physiological Development Time）為生理發(fā)育時間；F表示從定植到開花結果期所需累積的生理發(fā)育時間，根據(jù)試驗1的觀測資料，取值為41。

表2 番茄各生育期的三基點溫度[22]

注：T為生長最適下限溫度；T為生長最適上限溫度；T為生長下限溫度；T為生長上限溫度。

Note:Tis the optimum lower limit temperature for growth;Tis the optimal upper limit temperature for growth;Tis the lower limit temperature of growth;Tis the upper growth limit temperature.

2.2 輻熱積的計算

輻熱積是指溫度熱效應與光合有效輻射的乘積。根據(jù)文獻[13]可知，小的時間尺度更能準確反應環(huán)境的動態(tài)變化，因此本文以10 min為尺度計算輻熱積，即利用每10 min的平均溫度替代每日平均溫度，再根據(jù)公式（1）計算出每10 min的相對熱效應（Ten Minutely Relative Thermal Effect，TRTE），然后將每10 min的相對熱效應乘以相應10 min內的光合有效輻射（Photosynthetically Active Radiation，PAR）即得到每10 min的輻熱積（Ten Minutely Relative Product of Thermal Effectiveness and PAR，MRTEP），將1 h內各個10 min輻熱積累加即為小時總輻熱積，將1 d內各個小時輻熱積累加即為日總輻熱積。某個生育階段的累計輻熱積（Accumulated Total Product of Thermal Effectiveness and PAR，TEP）為該階段日總輻熱積之和。具體計算公式如下：

式中PAR為10 min室內平均光合有效輻射，W/m2；為10 min室內平均太陽總輻射，W/m2；0.47為光合有效輻射在太陽總輻射中的比例[23]；MRTEP為10 min內的輻熱積，J/m2；RTEP為1 d的輻熱積，MJ/m2；TEP為第天的累計輻熱積，MJ/m2；TEP1為第(+1) 天的累計輻熱積，MJ/m2；RTEP+1為第(+1) 天的日總輻熱積，MJ/m2。

2.3 基于輻熱積的外觀形態(tài)結構模擬

根據(jù)數(shù)據(jù)集1的環(huán)境數(shù)據(jù)，擬合得出輻熱積與番茄的根長、莖粗、株高、葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）的關系：

2=0.951 2 SE=0.577 7

2=0.991 9 SE=0.749 6

2=0.940 3 SE=11.162 6

2=0.735 7 SE=1.352 6

式中Length為番茄根長，cm；Length為番茄株高，cm；Width為莖粗，mm；2為決定系數(shù)；SE為標準誤。

2.4 干物質生產(chǎn)的模擬

2.4.1 冠層光合作用模擬

光合作用模型采用作物日同化量數(shù)學模型公式：

式中P為每日冠層總同化量，g/(m2·d)；為同化量單位mol/(m2·s)到g/(m2·d)的轉換因子，取值為3.803[27]；P為光飽和時葉片CO2同化率；為冠層消光系數(shù)，取值為0.7[27]；為日均有效光通量密度，即日均光合有效輻射，J/(m2·s)；LAI為葉面積指數(shù)，m2/m2；為光的初始利用率，取值為0.284mol·m2·s/(J·m2·s)[27]。

試驗根據(jù)溫度和CO2濃度對光合作用的影響，對最大光合速率進行修正：

式中P為在CO2濃度為340mol/mol達到光飽和時，葉片對CO2同化率為9mol/(m2·s)。

溫度對光合作用的影響因子F采用式（17）計算。

式中T為日平均氣溫；T為番茄生長基點氣溫，取值10 ℃；max為光合最高溫度，取值35 ℃；T為最適溫度下限，取值18 ℃；T為最適溫度上限，取值30 ℃[27]。

CO2濃度提高對冠層凈同化作用的總效應F采用式（18）計算。

式中0表示正常大氣環(huán)境中CO2濃度值340mol/mol，C表示溫室環(huán)境內不同且處于變化的CO2濃度，mol/mol；番茄作物的為0.8[27]。

2.4.2 呼吸作用模擬

與光合作用一樣，呼吸作用也是植物生長發(fā)育過程中必不可少的生長過程。番茄屬于C3植物，即要考慮維持呼吸和生長呼吸的消耗（發(fā)育呼吸），還要考慮光呼吸的消耗，2種呼吸的計算公式如下：

發(fā)育呼吸：

光呼吸：

式中為維持呼吸和生長呼吸的消耗量，g/(m2·d)；0為呼吸最適溫度，℃；為呼吸作用的溫度系數(shù)，對C3作物取值為2[28]；T為白天平均氣溫，℃；R(0)為0時的維持呼吸系數(shù)，取0.015 g/(g·CO2)[27]；R為生長呼吸系數(shù)，取值為0.39 g/(g·CO2)[28]；R為光呼吸消耗量，g/(m2·d)；R(0)為光呼吸系數(shù)，取值為0.33 g/(g·CO2)[27]。

2.5 干物質累積與分配模擬模型

干物質是由冠層凈同化量通過生理過程和一定的比例系數(shù)轉換而來的，其中冠層每日凈同化量由每日實際總同化量減去每日總呼吸消耗量得到[29]。番茄干物質日增量公式為：

（21）

式中為番茄干物質日增量，g/(m2·d)；為CO2與碳水化合物(CH2O)的轉換系數(shù)，取0.682[27]；C為碳水化合物轉換成干物質的轉換系數(shù)，0.75[27]；0.05為干物質中礦物質含量；P為每日凈同化量，g/(m2·d)。

2.5.1 分配指數(shù)與累積輻熱積的定量關系

根據(jù)數(shù)據(jù)集1擬合得出累積輻熱積與各器官分配指數(shù)的關系。番茄地上部分與根分配指數(shù)與累積輻熱積TEP的關系式如下：

式中P為地上部分分配指數(shù)，P為根分配指數(shù)。

番茄地上部分莖、葉和果的分配指數(shù)與累積輻熱積TEP的關系式如下：

式中P、P和P分別是莖、葉和果的分配指數(shù)，PDT為生理發(fā)育時間。

2.5.2 地上部分、根部及各器官干物質增長模擬

根據(jù)光合作用與呼吸作用的公式計算出植株干物質的總干物質日增量，地上部分干質量日增量、根干質量日增量計算式如下：

(+1)=()+（27）

W()=·P() （28）

W()=·P() （29）

式中W()、W()分別為第天地上部分干質量和根干質量的日增量，g；(1)為第（1）天植株總干物質質量，g；()為第天植株總干物質量，g；P()和P()分別為第天地上部分分配指數(shù)和根分配指數(shù)。

地上部分不同器官莖、葉和果干質量日增量計算式：

W()=W()·P() （30）

W()=W()·P() （31）

W()=W()·P() （32）

式中P()、P()和P()分別為第天莖分配指數(shù)、葉分配指數(shù)和果分配指數(shù)，W()、W()和W()分別為第天莖干質量、葉干質量和果干質量的日增量，g。

2.6 地上部分、根部及各器官鮮質量增長模擬

根據(jù)植株各器官質量的含水量及干物質質量模擬結果計算得出不同器官鮮質量，具體計算式如下：

G()=G()+G()+G() （36）

=G()+G() （38）

式中G()、G()和G()分別為第天莖鮮質量、葉鮮質量和果鮮質量，g；W、W、W和W分別為定植時初始莖干質量、葉干質量、果干質量和根干質量，g；G()、G()和分別為第天植株地上部分鮮質量、植株根鮮質量和總植株鮮質量，g；MC()為莖質量的含水量，%；MC()為葉質量的含水量，%；MC()為果實質量的含水量，%；MC()為根質量的含水量，%。根據(jù)試驗1數(shù)據(jù)得出番茄不同器官質量的含水量（表3）。

表3 各階段不同器官質量含水量

2.7 模型的檢驗

選用均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和決定系數(shù)（2）對模擬值和實測值之間的符合度進行統(tǒng)計分析。其中決定系數(shù)越大，RMSE越小，模型的預測精度越高。RMSE的計算公式見參考文獻[30]。

3 結果與分析

3.1 數(shù)據(jù)集番茄生長環(huán)境描述

試驗期間日均CO2濃度、日均空氣溫度和日均PAR隨時間變化規(guī)律如圖2所示。由圖2a可知，數(shù)據(jù)集1中CO2濃度明顯高于另外2個數(shù)據(jù)集，其中數(shù)據(jù)集1中CO2濃度變化幅度大，均值為（673.3±253.5）mol/mol，數(shù)據(jù)集2和數(shù)據(jù)集3中CO2濃度均值分別為（568.2±106.3）和（485.4±102.2）mol/mol。由圖2b可知，隨著季節(jié)變化，數(shù)據(jù)集1中溫度呈逐漸上升趨勢，數(shù)據(jù)集2中溫度呈逐漸下降趨勢，數(shù)據(jù)集3中溫度呈先下降后上升趨勢；試驗期間，數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集2和數(shù)據(jù)集3中日均溫度位于15℃以下的天數(shù)分別為12.1%、14.2%、39.3%，另外，數(shù)據(jù)集1中有3.8%的天數(shù)日均溫度高于35 ℃，其他2個數(shù)據(jù)集沒有。由圖2c可知，數(shù)據(jù)集1中PAR最高，數(shù)據(jù)集3次之，數(shù)據(jù)集2最低。

注：數(shù)據(jù)集1番茄定植于2021-01-08，定義為定植后第1 d；數(shù)據(jù)集2番茄定植于2021-08-27，定義為定植后第1 d；數(shù)據(jù)集3番茄定植于2021-10-18，定義為定植后第1 d。

3.2 番茄外觀形態(tài)模型預測結果

利用與建模數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)集2和數(shù)據(jù)集3，根據(jù)式（1）、（8）～（10）計算累積輻熱積，然后依據(jù)式（11）～（14）模擬出溫室內番茄外觀形態(tài)指標，并與實測值進行比較。結果表明，番茄植株根長的模擬結果的決定系數(shù)2和RMSE分別為0.728 6和6.81 cm（圖3a），莖粗的模擬結果的決定系數(shù)2和RMSE分別為0.594 2和1.1 mm（圖3b），株高的模擬結果的決定系數(shù)2和RMSE分別為0.9074和13.66 cm（圖3c），葉面積指數(shù)LAI的模擬結果的決定系數(shù)2和RMSE分別為0.743 1和1.03 m2/m2（圖3d）。顯然株高的模擬效果最好，LAI和根長次之，莖粗的模擬效果最差。莖粗誤差較大的原因：莖粗受測量位置、植株表面形狀、測量儀器與植株接觸角度等影響較大，且新冠疫情期間部分莖粗數(shù)據(jù)是由不同人員測量記錄，導致莖粗的模擬值與實測值差異較大。

圖3 番茄外觀形態(tài)指標模擬值與實測值的比較

3.3 番茄干物質累積模擬值與實測值比較

采用數(shù)據(jù)集2和數(shù)據(jù)集3，依據(jù)式（1）～（7）計算出生理發(fā)育時間，再結合3.2節(jié)中得到的累積輻熱積，根據(jù)公式（15）～（32）計算出各器官分配指數(shù)，得到溫室番茄各器官干物質累積質量，將模擬值與實測值進行了比較，結果如圖4所示。由圖可以看出模擬值與實測值接近1:1線，番茄植株總干質量、地上部干質量、莖干質量、葉干質量、果實干質量的模擬值與實測值之間的決定系數(shù)2分別為0.975 1、0.968 7、0.921 6、0.854 1和0.952 8，可以得出模擬值與實測值具有很好的線性關系；RMSE分別為6.44、6.98、2.87、4.44和5.06 g/株，說明干物質累積模型對番茄總干物質及各器官干物質模擬均有較高的模擬效果。

圖4 番茄干物質累積模型的模擬值與實測值的比較

3.4 番茄鮮物質累積模擬值與實測值比較

結合3.3節(jié)中得到的干物質累積值，根據(jù)式（33）～（38）模擬計算出溫室番茄各器官鮮質量，并與實測值進行比較，結果如圖5所示。由圖可知，較多番茄鮮物質累積模擬值分布在1:1線的右下方，說明模擬值比實測值低；番茄植株總鮮質量、地上部鮮質量、莖鮮質量、葉鮮質量、果實鮮質量的模擬值與實測值之間的決定系數(shù)2分別為0.891 6、0.887 2、0.752 3、0.692 9和0.905 0，RMSE分別為165.98、171.16、44.52、39.25和109.83 g/株。除葉之外，其他各器官的模擬結果的決定系數(shù)在0.75以上，說明模型可較好地預測番茄總鮮質量及各器官鮮質量。模型模擬葉鮮質量誤差較大的原因：模型中葉干質量是由光合生產(chǎn)模型計算得出的，在模擬葉干質量時會產(chǎn)生一定的誤差（圖4d）；葉片老化、病害、現(xiàn)場采摘后失水等使得在鮮葉質量含水量獲取過程中也會產(chǎn)生一定的誤差。由于以上兩者誤差的相互作用，在模擬過程中形成了誤差的累積，導致葉鮮質量的模擬值與實測值差異較大（圖5d）。

圖5 番茄鮮物質累積模擬值與實測值的比較

4 討 論

本研究采用冠層光合速率和呼吸作用對番茄干物質生產(chǎn)進了模擬，再結合累積輻熱積與干物質分配指數(shù)之間的關系建立了保溫塑料大棚番茄干物質生產(chǎn)及分配模型，該模擬模型在溫度、光照以及CO2濃度差異較大的不同茬口、不同溫室中開展驗證試驗，干物質累積模擬值與實測值基本吻合，說明構建的番茄干物質生產(chǎn)及分配模型具有較好的準確度和適用性。

在驗證過程中也發(fā)現(xiàn)，番茄各器官鮮物質累積模擬值基本上低于實測值，這主要是由于試驗過程中各器官的質量含水量偏低，導致干物質質量分數(shù)值偏高。根據(jù)文獻[31]葉、莖、果的干物質含量分別為10.7%、11.3%、6.5%，而本試驗中，葉、莖、果在成熟期的干物質質量分數(shù)分別為13.25%、13.6%、7.82%，由此造成了各器官鮮質量模擬值低于實測值。植物含水量又與氣候環(huán)境、植物病害、生理活動等有關，植物遭受脅迫后含水量會降低。秋冬季栽培過程中，番茄生長過程易遭受弱光、低溫脅迫，因此，尚需在今后試驗中進一步深入研究溫度和光照對番茄葉、莖、果含水量的影響。同時本研究中構建的番茄外觀形態(tài)和物質累積分配模型是相同水肥管理方式下完成的，而不同水分處理下番茄干物質生產(chǎn)會有所差異[25]，為進一步提高模型的適用性和穩(wěn)定性，還需要在不同氣候區(qū)、不同管理方式、不同番茄品種中進行驗證。

5 結 論

通過保溫塑料大棚春茬番茄生產(chǎn)試驗數(shù)據(jù)，以輻熱積為自變量構建番茄外觀形態(tài)以及物質累積分配模型，再通過模型預測保溫塑料大棚秋茬以及日光溫室越冬茬中番茄外觀形態(tài)、各器官干鮮質量，得到如下結論：

1）基于輻熱積建立番茄外觀形態(tài)模型。番茄的株高模擬值的決定系數(shù)2和均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）分別為0.907 4和13.66 cm，說明該模型對不同溫室番茄株高有較好的模擬結果。

2）建立基于輻熱積的番茄干物質分配模擬模型。通過該模型估算出不同溫室番茄各器官干物質預測值與實測值擬合度較高，決定系數(shù)2范圍為0.854 1～0.975 1，RMSE為2.87～6.98 g/株。

3）在干物質分配模擬模型的基礎上，結合番茄各器官含水量構建番茄各器官鮮質量模擬模型。該模型可較好地模擬溫室番茄總鮮質量、地上部鮮質量以及果實鮮質量，決定系數(shù)2范圍為0.887 2～0.905 0，RMSE為109.83～171.16 g/株。

綜上，通過該模型估算出番茄株高、各器官干物質量和鮮質量的預測值與實測值擬合度較高，可以用該模型預測保溫塑料大棚和日光溫室中番茄各器官的干鮮質量，為不同溫室中番茄生產(chǎn)提高理論指導。

[1] 李天來，齊明芳，孟思達. 中國設施園藝發(fā)展60年成就與展望[J]. 園藝學報，2022，49(10)：2119-2130.

Li Tianlai, Qi Mingfang, Meng Sida. Sixty years of facility horticulture development in China: Achievements and prospects[J]. Acta Horticulturae Sinica, 2022, 49(10): 2119-2130. (in Chinese with English abstract)

[2] Quinet M, Angosto T, Yuste-Lisbona F J, et al. Tomato fruit development and metabolism[J]. Frontiers in Plant Science, 2019, 10: 1554.

[3] Van den Hoof C, Hanert E, Vidale P L. Simulating dynamic crop growth with an adapted land surface model-JULES-SUCROS: Model development and validation [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2011, 151(2): 137-153.

[4] Bertin N, Heuvelink E. Dry-matter production in a tomato crop: Comparison of two simulation models[J]. Journal of Horticultural Science, 1993, 68(6): 995-1011.

[5] Giuliani M M, Gatta G, Cappelli G, et al. Identifying the most promising agronomic adaptation strategies for the tomato growing systems in Southern Italy via simulation modeling[J]. European Journal of Agronomy, 2019, 111: 125937.

[6] 趙子龍，李波，豐雪，等. 溫室環(huán)境不同灌水水平條件下DSSAT-CROPGRO-Tomato模型的調參與驗證[J]. 應用生態(tài)學報，2018，29(6)：2017-2027.

Zhao Zilong, Li Bo, Feng Xue, et al. Parameter estimation and verification of DSSAT-CROPGRO-Tomato model under different irrigation levels in greenhouse[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(6): 2017-2027. (in Chinese with English abstract)

[7] 應建陽. 基于能耗與作物產(chǎn)量預測的溫室經(jīng)濟效益研究[D]. 杭州：浙江工業(yè)大學，2018.

Ying Jianyang. Research on Economic Benefits of Greenhouse Based on Prediction of Energy Consumption and Crop Yield[D]. Hangzhou: Zhejiang University of Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[8] Kuijpers W J P, Van de Molengraft M J G, Van Mourik S, et al. Model selection with a common structure: Tomato crop growth models[J]. Biosystems Engineering, 2019, 187: 247-257.

[9] Berrueta C, Heuvelink E, Giménez G, et al. Estimation of tomato yield gaps for greenhouse in Uruguay[J]. Scientia Horticulturae, 2020, 265: 109250.

[10] Ge J K, Zhao L F, Yu Z H, et al. Prediction of greenhouse tomato crop evapotranspiration using XGBoost machine learning model[J]. Plants, 2022, 11(15): 1923-1923.

[11] Yeo U H, Lee S Y, Park S J, et al. Rooftop greenhouse: (1) design and validation of a BES model for a plastic-covered greenhouse considering the tomato crop model and natural ventilation characteristics[J]. Agriculture, 2022, 12(7): 903.

[12] Lin D Y, Wei R H, Xu L H. An Integrated yield prediction model for greenhouse tomato[J]. Agronomy, 2019, 9(12), 873.

[13] 徐立鴻，孟凡崢，蔚瑞華. 秒尺度溫室番茄作物-環(huán)境互作模型構建與驗證[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37(8)：212-222.

Xu Lihong, Meng Fanzheng, Wei Ruihua. Development and verification of tomato-environment interaction model in second timescale greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 212-222. (in Chinese with English abstract)

[14] 李永秀，羅衛(wèi)紅，倪紀恒，等. 基于輻射和溫度熱效應的溫室水果黃瓜葉面積模型[J]. 植物生態(tài)學報，2006，30(5)：861-867.

Li Yongxiu, Luo Weihong, Ni Jiheng, et al. Simulation of greenhouse cucumber leaf area based on radiation and thermal effectiveness[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2006, 30(5): 861-867. (in Chinese with English abstract)

[15] 倪紀恒，陳學好，陳春宏，等. 用輻熱積法模擬溫室黃瓜果實生長[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2009，25(5)：192-196.

Ni Jiheng, Chen Xuehao, Chen Chunhong, et al. Simulation of cucumber fruit growth in greenhouse based on production of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(5): 192-196. (in Chinese with English abstract)

[16] 倪紀恒，毛罕平. 電導率對溫室黃瓜葉面積和干物質生產(chǎn)影響的動態(tài)模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2011，27(12)：105-109.

Ni Jiheng, Mao Hanping. Dynamic simulation of leaf area and dry matter production of greenhouse cucumber different electrical conductivity[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(12): 105-109. (in Chinese with English abstract)

[17] 李葉萌，李冉，楊再強. 3種光溫指標在模擬設施黃瓜生長發(fā)育中的應用與比較[J]. 干旱氣象，2013，31(3)：523-529.

Li Yemeng, Li Ran, Yang Zaiqiang. Application and comparison of three temperature and light indexes in simulating growth and development of cucumber in greenhouse[J]. Journal of Arid Meteorology, 2013, 31(3): 523-529. (in Chinese with English abstract)

[18] 刁明，戴劍鋒，羅衛(wèi)紅，等. 溫室甜椒葉面積指數(shù)形成模擬模型[J]. 應用生態(tài)學報，2008，19(10)：2277-2283.

Diao Ming, Dai Jianfeng, Luo Weihong, et al. Simulation model on the formation of greenhouse sweet pepper leaf area index[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2008, 19(10): 2277-2283. (in Chinese with English abstract)

[19] 劉志剛，徐勤超. 基于輻熱積的溫室微灌基質栽培生菜生長模擬[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)學報，2016，32(6)：1315-1319.

Liu Zhigang, Xu Qinchao. A simulation for lettuce growth and development in greenhouse based on product of thermal effectiveness and photosynthetically active radiation[J]. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences, 2016, 32(6): 1315-1319. (in Chinese with English abstract)

[20] 劉林，苑進，張巖，等. 日光溫室基質培生菜鮮質量無損估算方法[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報，2021，52(9)：230-240.

Liu Lin, Yuan Jin, Zhang Yan, et al. Non-destructive estimation method of fresh weight of substrate cultured lettuce in solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2021, 52(9): 230-240. (in Chinese with English abstract)

[21] 程陳，董朝陽，黎貞發(fā)，等. 日光溫室芹菜外觀形態(tài)及干物質積累分配模擬模型[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2021，37(10)：142-151.

Cheng Chen, Dong Chaoyang, Li Zhenfa, et al. Simulation model of external morphology and dry matter accumulation and distribution of celery in solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(10): 142-151. (in Chinese with English abstract)

[22] 倪紀恒，羅衛(wèi)紅，李永秀，等. 溫室番茄發(fā)育模擬模型研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學，2005，38(6)：1219-1225.

Ni Jiheng, Luo Weihong, Li Yongxiu, et al. Simulation of the development of tomato in greenhouse[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2005, 38(6): 1219-1225. (in Chinese with English abstract)

[23] 倪紀恒，羅衛(wèi)紅，李永秀，等. 溫室番茄干物質分配與產(chǎn)量的模擬分析[J]. 應用生態(tài)學報，2006，17(5)：811-816.

Ni Jiheng, Luo Weihong, Li Yongxiu, et al. Simulation of greenhouse tomato dry matter partitioning and yield prediction[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2006, 17(5): 811-816. (in Chinese with English abstract)

[24] 常毅博，李建明，尚曉梅，等. 水肥耦合驅動下的番茄植株形態(tài)模擬模型[J]. 西北農(nóng)林科技大學學報（自然科學版），2015，43(2)：126-133，141.

Chang Yibo, Li Jianming, Shang Xiaomei, et al. Simulation of tomato morphology growth with water-fertilizer coupling[J]. Journal of Northwest A&F University (Natural Science Edition), 2015, 43(2): 126-133, 141. (in Chinese with English abstract)

[25] 石小虎，蔡煥杰，趙麗麗，等. 不同水分處理下基于輻熱積的溫室番茄干物質生產(chǎn)及分配模型[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2016，32(3)：69-77.

Shi Xiaohu, Cai Huanjie, Zhao Lili, et al. Greenhouse tomato dry matter production and distribution model under condition of irrigation based on product of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(3): 69-77. (in Chinese with English abstract)

[26] 王丹丹，呂振寧，李堅，等. 基于輻熱積的日光溫室不同茬次袋培番茄干物質模型比較[J]. 西北農(nóng)業(yè)學報，2018，27(2)：238-243.

Wang Dandan, Lü Zhenning, Li Jian, et al. Comparison of dry matter partitioning model of tomato cultivated with growth-bag during different growing seasons based on product of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation in solar greenhouse[J]. Acta Agriculturae Boreali-occidentalis Sinica, 2018, 27(2): 238-243. (in Chinese with English abstract)

[27] 王健. 番茄生長發(fā)育模型研究及其專家系統(tǒng)設計[D]. 北京：北京理工大學，2015.

Wang Jian. Research on Growth and Development Model of Tomato and Its Expert System Design[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology, 2015. (in Chinese with English abstract)

[28] 王新，刁明，馬富裕，等. 滴灌加工番茄葉面積、干物質生產(chǎn)與累積模擬模型[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報，2014，45(2)：161-168.

Wang Xin, Diao Ming, Ma Fuyu, et al. Simulation of leaf area, dry matter production and accumulation of processing tomato with drip irrigation[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(2): 161-168. (in Chinese with English abstract)

[29] 徐剛，張昌偉，李德翠，等. 溫室番茄光合生產(chǎn)和干物質累積模型的建立[J]. 內蒙古農(nóng)業(yè)大學學報（自然科學版），2007，28(3)：171-176.

Xu Gang, Zhang Changwei, Li Decui, et al. Simulation of photosynthesis and dry matter production in greenhouse tomato[J]. Journal of Inner Mongolia Agricultural University (Natural Science Edition), 2007, 28(3): 171-176. (in Chinese with English abstract)

[30] 程陳，馮利平，薛慶禹，等. 日光溫室黃瓜生長發(fā)育模擬模型[J]. 應用生態(tài)學報，2019，30(10)：3491-3500.

Cheng Chen, Feng Liping, Xue Qingyu, et al. Simulation model for cucumber growth and development in sunlight greenhouse[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2019, 30(10): 3491-3500. (in Chinese with English abstract)

[31] Heuvelink E. Growth, development and yield of a tomato crop: Periodic destructive measurements in a greenhouse[J]. Scientia Horticulturae, 1995, 61(1-2): 77-99.

Construction and verification of an external morphology, substance accumulation, and distribution model of tomatoes in greenhouses

Liu Fuhao, Guo Shenbo, Wang Di, Huang Bo, Cao Yanfei※

(,,,,712100,)

Vegetable production in greenhouses has greatly benefited from the crop growth models. Crop growth models are effective tools for crop production management and environmental optimization in greenhouses. It is necessary to validate the current model at many spatial scales in a variety of environmental situations. The applicability of the models is still unclear, because the majority of tomato growth models can only be used in multi-span greenhouses with favorable environmental conditions or the same greenhouse. Particularly, plastic greenhouses and Chinese solar greenhouses are very popular during this time. Some production challenges remain under human experience management. This study aims to build a greenhouse tomato growth model suitable for solar and plastic greenhouses. Three independent experiments were conducted in the solar greenhouses (span 11.0 m) and thermal insulation plastic greenhouses (span 18.0 m) in Yangling County, Shaanxi Province, China from 2021 to 2022. Specifically, the tomato production of spring stubble was set in the heat-insulating plastic greenhouse (Experiment 1) using environmental data, such as light and temperature. An external morphology model was constructed with the thermal effectiveness and PAR (TEP) as an independent variable, according to the relationship between the growth dynamic of external morphology and key meteorological factors (temperature and radiation) of tomatoes in a greenhouse. The TEP was also used to establish the dry matter accumulation and distribution model. The mathematical model of plant daily absorption was established to consider the simulation modules of photosynthesis and respiration. A module of dry matter accumulation in the tomato was then constructed under the amount of training. A new model of fresh matter accumulation was established to combine the relative water content of each organ at each embryonic stage. The whole growth model of the tomato was realized in a greenhouse from each sub-module. The accuracy of the sub-modules was verified using the experimental data of autumn stubble in the thermal insulation plastic greenhouse (Experiment 2) and winter stubble in the Chinese solar greenhouse (Experiment 3). The results showed that: 1) In the external morphology model, the coefficients of determination2and Root Mean Square Error (RMSE) for simulated values of tomato plant height were 0.907 4 and 13.66 cm, respectively. 2) In the dry matter accumulation model, the predicted dry matter weight of tomato organs in different greenhouses were estimated to fit well with the measured values. The coefficients of determination2for simulated values of dry matter weight of the whole tomato plant, above-ground parts, stem, leaf and fruit ranged from 0.854 1 to 0.975 1, and RMSE ranged from 2.87 to 6.98 g/plant. 3) In the fresh matter weight, the coefficients of determination2for simulated values of fresh weight accumulation of the whole tomato plant, above-ground parts and fruits ranged from 0.887 2 to 0.905 0 and RMSE from 109.83 to 171.16 g/plant. The improved model can be expected to accurately predict the plant height and weight accumulation of dried and fresh tomatoes. The strong practicability of the model can provide a theoretical basis and decision-making assistance for tomato production in facilities.

model; greenhouse; tomato; external morphology; product of thermal effectiveness and PAR

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.022

S626

A

1002-6819(2022)-21-0188-09

劉福昊，郭申伯，王笛，等. 設施番茄外觀形態(tài)及物質累積分配模型構建與驗證[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2022，38(21)：188-196.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.022 http://www.tcsae.org

Liu Fuhao, Guo Shenbo, Wang Di, et al. Construction and verification of an external morphology, substance accumulation, and distribution model of tomatoes in greenhouses[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 188-196. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.022 http://www.tcsae.org

2022-07-25

2022-10-30

陜西省技術創(chuàng)新引導專項（2021QFY08-02）；陜西省科技創(chuàng)新團隊項目（2021TD-34）；陜西省重點研發(fā)計劃項目（2022ZDLNY03-02）

劉福昊，研究方向為番茄作物模擬與預測研究。Email：liufuhao@nwsuaf.edu.cn.

曹晏飛，博士，副教授，研究方向為設施結構優(yōu)化及環(huán)境調控。Email：caoyanfei@nwsuaf.edu.cn.