劉宇晴 尹藝璐 張樣平 常麗英**

（1. 上海交通大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物學(xué)院，上海 閔行 200240；2. 上海綠立方農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司，上海 浦東新區(qū) 201203）

近年來(lái)，我國(guó)各地蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，人均蔬菜消費(fèi)量穩(wěn)居世界首位[1]。隨著均衡營(yíng)養(yǎng)觀(guān)念的普及和人們對(duì)蔬菜的高品質(zhì)消費(fèi)要求，倒逼蔬菜傳統(tǒng)生產(chǎn)模式不斷進(jìn)行改良與創(chuàng)新[2]，專(zhuān)業(yè)化、規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、多樣化的高品質(zhì)蔬菜生產(chǎn)方式成為蔬菜生產(chǎn)創(chuàng)新的突破點(diǎn)[3]。綠葉菜生產(chǎn)是重要的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)類(lèi)型[4]，其產(chǎn)量可間接反映人民的生活質(zhì)量。我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展的不斷加快，使傳統(tǒng)葉菜的生產(chǎn)模式受土地與勞動(dòng)力資源的制約越來(lái)越嚴(yán)重，北京等現(xiàn)代化都市葉菜自給率低的問(wèn)題日益加劇[5]，有些城市的蔬菜自給率甚至低于30%，而蔬菜的種植面積仍在逐年減少[6]。

新型植物工廠(chǎng)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的高級(jí)形式，為葉菜在大城市進(jìn)行規(guī)?；?、現(xiàn)代化生產(chǎn)提供了新思路[7]。葉菜工廠(chǎng)化生產(chǎn)是用計(jì)算機(jī)專(zhuān)家系統(tǒng)取代人的經(jīng)驗(yàn)化管理，精確、自動(dòng)地控制葉菜各生長(zhǎng)階段所需的最適環(huán)境條件，并對(duì)葉菜生長(zhǎng)狀況進(jìn)行智能監(jiān)測(cè)，基本自主完成從播種到收獲、清理回收等種植全過(guò)程的生產(chǎn)模式[8-9]。專(zhuān)家系統(tǒng)的核心是算法模型。隨著設(shè)施園藝技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)有關(guān)葉菜智能化栽培模型的研究越來(lái)越多。但現(xiàn)有葉菜栽培模型多為基于株高、質(zhì)量、葉片數(shù)量、根長(zhǎng)等變量的生長(zhǎng)模型，對(duì)品質(zhì)變量的研究較少，且基本只在同一品質(zhì)變量中進(jìn)行對(duì)比，未探究不同品質(zhì)變量間的相互關(guān)系[10]。此外，葉菜品質(zhì)易受氣候影響發(fā)生周年性變化，而現(xiàn)有模型多從某一單一季節(jié)的數(shù)據(jù)入手進(jìn)行分析，在模型的普適性與準(zhǔn)確性上有待進(jìn)一步完善[11]。

本試驗(yàn)以生菜和不結(jié)球白菜周年水培為試驗(yàn)對(duì)象，探究生菜和不結(jié)球白菜的綜合營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)在不同月份的變化規(guī)律，以及栽培季節(jié)對(duì)其綜合品質(zhì)模型參數(shù)變異的影響，以期建立隨季節(jié)變化的蔬菜產(chǎn)品綜合品質(zhì)模型。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

供試生菜（Lactuca sativavar.crispa）品種為巴達(dá)維亞，購(gòu)于北京鼎豐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司；不結(jié)球白菜（Brassica campestrisssp.chinensis Makino）品種為艷春，購(gòu)于上海市農(nóng)業(yè)科學(xué)院。

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)分別于2018 年12 月～2019 年12 月設(shè)在上海市孫橋現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園日光型植物工廠(chǎng)內(nèi)，2020 年9 月～2021年5月設(shè)在上海交通大學(xué)閔行校區(qū)日光型溫室內(nèi)。1個(gè)試驗(yàn)周期（栽培周期）約30 d，試驗(yàn)共做了7個(gè)周期，分別為 4 月、5 月、6 月、7 月、8 月、11 月、12 月。根據(jù)試驗(yàn)計(jì)劃，提前 15 d 在人工氣候箱（自然條件允許時(shí)在溫室）中播種育苗。將種子播于288孔穴盤(pán)中，白泥炭與珍珠巖按9∶1（體積比）混拌均勻作育苗基質(zhì)，播后將育苗盤(pán)放在人工培養(yǎng)箱中育苗，幼苗長(zhǎng)有二葉一心時(shí)定植。當(dāng)月1號(hào)選健壯、大小均勻的幼苗定植于種植盤(pán)中，將種植盤(pán)置于軌道式栽培系統(tǒng)的栽培槽中。每個(gè)品種種植36 盤(pán)，每盤(pán)8 株，株間距10 cm。其他栽培管理措施同常規(guī)。軌道式栽培系統(tǒng)見(jiàn)圖1。

圖1 軌道式栽培系統(tǒng)

如圖1所示，栽培床長(zhǎng)4.85 m、寬1.6 m，種植盤(pán)大小43.4 cm×24.2 cm，每個(gè)栽培床可放10排6列共60個(gè)種植盤(pán)。水培營(yíng)養(yǎng)液采用上海綠立方農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司自主研發(fā)的綠葉菜專(zhuān)用營(yíng)養(yǎng)液，營(yíng)養(yǎng)液的微量元素及其含量分別為Fe 2.5 mg/L、B 1.1 mg/L、Mn 0.5 mg/L、Cu 0.02 mg/L、Zn 0.05 mg/L、Mo 0.001 mg/L，大量元素及其含量分別為N 110 mg/L、K 200 mg/L、Ca 186 mg/L、P 31 mg/L、Mg 22 mg/L，營(yíng)養(yǎng)液pH 值穩(wěn)定在6.5～6.7、EC值穩(wěn)定在1.6～2.0 ms/cm。營(yíng)養(yǎng)液經(jīng)臭氧（O3）消毒后，采用不間斷小流量方式供液。

1.3 指標(biāo)測(cè)定

每隔7 d（即第7 d、14 d、21 d、28 d、35 d）采樣[12]，測(cè)定植株可溶性糖、可溶性蛋白、葉綠素a、葉綠素b、類(lèi)胡蘿卜素、總酚、類(lèi)黃酮等品質(zhì)指標(biāo)的含量，3次重復(fù)[13]。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析

使用Excel 2016、SPSS 25.0、Origin 2021等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、繪圖。

1.4.1 顯著性檢驗(yàn)

皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）的顯著性雙側(cè)檢驗(yàn)主要應(yīng)用于正態(tài)分布情形下的相關(guān)性檢驗(yàn)、非正態(tài)分布情形下的大樣本相關(guān)性檢驗(yàn)等分析中，較斯皮爾曼（Spearman）等方法的檢驗(yàn)效能高[14-15]。

1.4.2 主成分分析

主成分分析是利用數(shù)據(jù)降維，將原來(lái)的多個(gè)相關(guān)變量重新組合成較少的幾個(gè)不相關(guān)的新變量，使新變量盡可能全面地反映原來(lái)變量信息的技術(shù)[16]。其前提是KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形度檢驗(yàn)，核心為對(duì)若干綜合指標(biāo)進(jìn)行因子分析并提取公因子，再以每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)，權(quán)數(shù)與對(duì)應(yīng)因子的得分相乘后再相加，構(gòu)造得分函數(shù)。其中，公因子反映了各變量中所含原始信息能被綜合品質(zhì)指標(biāo)表示的程度。

KMO 檢驗(yàn)用于比較變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)。當(dāng)所有變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)平方和遠(yuǎn)大于偏相關(guān)系數(shù)平方和時(shí)，KMO值越接近于1時(shí)變量越適合做因子分析，KMO值小于0.5時(shí)表示不適合做因子分析。

Bartlett 球形度檢驗(yàn)近似于卡方檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)矩陣是否為單位矩陣，即各變量X 的獨(dú)立性。當(dāng)顯著性值P小于0.05時(shí)，表明各變量不獨(dú)立，適合做主成分分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 相關(guān)顯著性檢驗(yàn)與KMO和Bartlett檢驗(yàn)

營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)指標(biāo)兩兩之間相關(guān)性若大于0.3，則表明兩指標(biāo)間存在相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上若顯著性值P小于0.01或0.05時(shí)，可進(jìn)一步證明品質(zhì)指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)顯著性分析結(jié)果顯示，生菜和不結(jié)球白菜的各項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性，可進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析[15]。

兩種綠葉菜各項(xiàng)指標(biāo)的原始變量，經(jīng)Bartlett 球形度檢驗(yàn)后P值均小于0.05，說(shuō)明對(duì)應(yīng)各變量間不獨(dú)立；經(jīng)KMO 檢驗(yàn)的系數(shù)分別為0.510、0.596，表明各變量間有較強(qiáng)的偏相關(guān)性，可進(jìn)行主成分分析。為表征綜合營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)信息，擬建立一個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，更全面地表示不同季節(jié)生菜與不結(jié)球白菜的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)在不同生長(zhǎng)階段的變化關(guān)系。

2.2 兩種綠葉菜綜合品質(zhì)指標(biāo)I的計(jì)算模型建立

2.2.1 生菜綜合品質(zhì)指標(biāo)I的模型建立

生菜因子分析中主成分特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表1。

表1 生菜因子分析中主成分特征值及貢獻(xiàn)率

由表1 可知，前3 個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率為72.903%，能較好地反映原始變量的主要信息。為了考察多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)間的相互作用并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，利用回歸方法計(jì)算得到生菜總?cè)~綠素等成分的得分系數(shù)矩陣。生菜成分得分系數(shù)矩陣見(jiàn)表2。

表2 生菜成分得分系數(shù)矩陣

由表2可知，生菜品質(zhì)指標(biāo)成分矩陣的3個(gè)主因子（I1、I2、I3）得分函數(shù)可表示為：

生菜綜合品質(zhì)指標(biāo)I的表達(dá)式為：

2.2.2 不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)指標(biāo)I的模型建立

不結(jié)球白菜因子分析中主成分特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表3。

表3 不結(jié)球白菜因子分析中主成分特征值及貢獻(xiàn)率

由表3 可知，前2 個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率為62.220%，能較好地反映原始變量的主要信息。為了考察多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)間的相互作用并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，利用回歸方法計(jì)算得到不結(jié)球白菜總?cè)~綠素等成分的得分系數(shù)矩陣。不結(jié)球白菜成分得分系數(shù)矩陣見(jiàn)表4。

表4 不結(jié)球白菜成分得分系數(shù)矩陣

由表4可知，不結(jié)球白菜品質(zhì)指標(biāo)成分矩陣的2個(gè)主因子（I1、I2）得分函數(shù)可表示為：

不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)指標(biāo)I的表達(dá)式為：

2.3 兩種綠葉菜綜合品質(zhì)模型的建立

2.3.1 生菜綜合品質(zhì)模型的建立

不同月份生菜綜合品質(zhì)基本模型參數(shù)見(jiàn)表5。

表5 不同月份生菜綜合品質(zhì)基本模型參數(shù)

由公式（4）可建立各月份生菜樣品的I 值（y）隨生長(zhǎng)天數(shù)（x）變化的基本模型。由表5 可知，由于用四次方程得到的擬合結(jié)果相較于其他多項(xiàng)式階的擬合結(jié)果隨季節(jié)變化的規(guī)律性更強(qiáng)，因此選擇四次方程用于綜合品質(zhì)指標(biāo)模型的建立（同不結(jié)球白菜）。

不同季節(jié)、月份生菜綜合品質(zhì)變化規(guī)律不同。不同月份生菜綜合品質(zhì)變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

圖2 不同月份生菜綜合品質(zhì)變化趨勢(shì)

由圖 2 可知，4 月、5 月、7 月生菜綜合品質(zhì)變化規(guī)律相似，表現(xiàn)為升-降-升-降的雙峰值曲線(xiàn)，其中4 月、5月（春季）的生菜綜合品質(zhì)在播種后第35 d（采收階段，下同）非常接近，分別為-1.193、-1.218。6 月、11 月、12月的綜合品質(zhì)變化在第21 d后趨勢(shì)較為相似，11月與12月生菜的綜合品質(zhì)變化規(guī)律雖然不完全相同，但兩者的綜合品質(zhì)在第35 d較為接近，分別為-0.878、-0.936。整體上看，7月（夏季）生菜整個(gè)生長(zhǎng)期的綜合品質(zhì)高于其他月份，12月栽培的生菜生長(zhǎng)初期綜合品質(zhì)較好，6月采收的生菜綜合品質(zhì)表現(xiàn)較好。

2.3.2 不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型的建立

由公式（7）可建立各月份不結(jié)球白菜樣品的I 值（y）隨生長(zhǎng)天數(shù)（x）變化的基本模型。不同月份不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型參數(shù)見(jiàn)表6。

表6 不同月份不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型參數(shù)

不同月份不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)變化趨勢(shì)見(jiàn)圖3。

由圖3 可知，不同月份不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)的變化均表現(xiàn)為升-降-升-降的雙峰值曲線(xiàn)，不同月份間的差別主要體現(xiàn)在模型參數(shù)的大小上。其中，播種后第35 d 不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)從優(yōu)至劣依次為6 月、12 月、4 月、5 月、11 月、7 月?？梢?jiàn)，采收階段綜合品質(zhì)整體上從優(yōu)至劣依次為夏季、冬季、春季、秋季。7 月不結(jié)球白菜的綜合品質(zhì)偏低，可能是夏季日光型植物工廠(chǎng)內(nèi)溫度過(guò)高造成高溫脅迫，影響了不結(jié)球白菜的綜合品質(zhì)。

圖3 不同月份不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)變化趨勢(shì)

2.4 兩種綠葉菜綜合參數(shù)變異模型的建立

2.4.1 生菜綜合參數(shù)變異模型的建立

本試驗(yàn)采用4月、5月、6月、7月、11月和12月的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過(guò)對(duì)模型各項(xiàng)參數(shù)的分析以及對(duì)不同多項(xiàng)式階模型的擬合比較發(fā)現(xiàn)，三次方程擬合度較高，擬合結(jié)果如圖4所示。

圖4 生菜綜合品質(zhì)模型各項(xiàng)參數(shù)隨季節(jié)變化擬合圖像

生菜綜合品質(zhì)參數(shù)變異模型見(jiàn)表7。

表7 生菜綜合品質(zhì)參數(shù)變異模型

由表7可知，五項(xiàng)模型參數(shù)隨季節(jié)的變化規(guī)律可用三次方程進(jìn)行擬合，其中a1與c1、e1變化規(guī)律相似，b1、d1變化規(guī)律相似。因此，生菜綜合品質(zhì)模型可表示為:

式中x表示生長(zhǎng)天數(shù)，參數(shù)a1、b1、c1、d1、e1的模型表達(dá)式如上表所示，m表示月份。

2.4.2 不結(jié)球白菜綜合參數(shù)變異模型的建立

對(duì)不結(jié)球白菜各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)三次方程擬合度較高。不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型各項(xiàng)參數(shù)隨季節(jié)變化擬合圖像見(jiàn)圖5。

圖5 不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型各項(xiàng)參數(shù)隨季節(jié)變化擬合圖像

不結(jié)球白菜品質(zhì)參數(shù)變異模型見(jiàn)表8。

表8 不結(jié)球白菜品質(zhì)參數(shù)變異模型

由表8 可知，五項(xiàng)模型參數(shù)隨季節(jié)的變化規(guī)律可用三次方程進(jìn)行擬合，其中a2、c2和e2變化規(guī)律相似，b2和d2變化規(guī)律相似。因此，不結(jié)球白菜綜合品質(zhì)模型也可表示為:

式中x表示生長(zhǎng)天數(shù)，參數(shù)a2、b2、c2、d2、e2的模型表達(dá)式如上表所示，m表示月份。

3 討論

譚文等[14]研究發(fā)現(xiàn)，小白菜苗期綜合品質(zhì)隨著作物生長(zhǎng)逐漸提高，這與不結(jié)球白菜播種后14 d前的品質(zhì)指標(biāo)變化趨勢(shì)基本相符；陳子義等[17]發(fā)現(xiàn)，不同穴盤(pán)規(guī)格影響普通白菜采收期品質(zhì)以及品質(zhì)變化規(guī)律，且各規(guī)格穴盤(pán)處理下雞毛菜采收指數(shù)均在播種后第14 d達(dá)到峰值，播種后第17 d，288孔穴盤(pán)處理雞毛菜采收指數(shù)大幅下降，該結(jié)論與本研究中生菜、不結(jié)球白菜播種后前21 d 的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)變化規(guī)律基本相符。本研究與楊開(kāi)寧[18]所得I值表達(dá)式在參數(shù)上存在差異，可能是由于楊開(kāi)寧所用I值表達(dá)式是綜合小白菜和油菜及生菜三者的品質(zhì)、生理、生長(zhǎng)指標(biāo)所得，而本文中式（4）和式（7）則是分別針對(duì)生菜、不結(jié)球白菜構(gòu)建的I 值表達(dá)式。郭新波等[11]研究發(fā)現(xiàn)，不同品種間的生菜品質(zhì)及其變化規(guī)律差異顯著，本研究中兩種綠葉菜均只選用1個(gè)品種進(jìn)行試驗(yàn)，后續(xù)可以在此基礎(chǔ)上開(kāi)展不同品種間營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)模型參數(shù)的對(duì)比。

4 小結(jié)

試驗(yàn)結(jié)果表明，生菜和不結(jié)球白菜的綜合品質(zhì)指標(biāo)間均存在一定的相關(guān)性，且隨著生長(zhǎng)期出現(xiàn)周期性變化；不同季節(jié)其綜合品質(zhì)模型圖像變化趨勢(shì)差異相對(duì)較大。4月、5月、7月生菜模型圖像變化趨勢(shì)較為相似，與11月、12月的模型變化規(guī)律有較明顯的差別，采收期生菜綜合品質(zhì)表現(xiàn)為夏季優(yōu)于秋季、冬季優(yōu)于春季。不結(jié)球白菜各月份綜合品質(zhì)模型均呈雙峰曲線(xiàn)，但不同月份模型在參數(shù)上仍有差異。其中6月、8月采收期不結(jié)球白菜的綜合品質(zhì)I值較高，7月份栽培的不結(jié)球白菜采收期I值低于其他月份?？梢?jiàn)，夏季環(huán)境條件雖然可以提高不結(jié)球白菜的綜合品質(zhì)，但極端高溫可能造成品質(zhì)指標(biāo)下降。整體上來(lái)看（夏季除外），不結(jié)球白菜采收期的綜合品質(zhì)表現(xiàn)為冬季優(yōu)于春季、秋季。