大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律試驗(yàn)研究

喬金友，孫健，曲烽毓，馬力，吳俊江，韓兆楨，陳海濤

大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律試驗(yàn)研究

喬金友1，孫健1，曲烽毓1，馬力1，吳俊江2，韓兆楨1，陳海濤1

（1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)工程學(xué)院，哈爾濱150030；2.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院大豆研究所，哈爾濱150086）

違期作業(yè)造成的適時(shí)性損失是大豆經(jīng)濟(jì)損失重要原因之一，以海倫市為研究對(duì)象，分析該地區(qū)大豆收獲作業(yè)適時(shí)性損失規(guī)律，為確定合理收獲作業(yè)期提供科學(xué)依據(jù)。采用去除邊界效應(yīng)、相同種植管理方式等措施保證收獲時(shí)間為唯一變量，依據(jù)隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)法確定每日收獲小區(qū)試驗(yàn)區(qū)內(nèi)具體位置，采用羅曼諾夫斯基準(zhǔn)則剔除異常試驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用IBM SPSS Statistics 23軟件分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，試驗(yàn)地區(qū)大豆適時(shí)損失隨收獲日期呈拋物線規(guī)律變化。

大豆；收獲；適時(shí)性損失率；規(guī)律；試驗(yàn)

農(nóng)作物生長(zhǎng)與其品種、自然環(huán)境等因素密切相關(guān)，按季節(jié)性要求完成相應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)即為農(nóng)業(yè)作業(yè)適時(shí)性。違期造成農(nóng)作物減產(chǎn)、品質(zhì)下降，即適時(shí)性損失[1-3]，最佳作業(yè)期產(chǎn)量與某作業(yè)期產(chǎn)量差為適時(shí)性損失量，適時(shí)性損失量與最佳作業(yè)期產(chǎn)量比為適時(shí)性損失率[4-6]，適時(shí)性損失量和適時(shí)性損失率隨作業(yè)期改變而變化。探究農(nóng)作物適時(shí)性損失規(guī)律，確定最佳作業(yè)時(shí)間，對(duì)提高農(nóng)作物產(chǎn)量、品質(zhì)，減少農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)單位農(nóng)業(yè)機(jī)器系統(tǒng)優(yōu)化重要依據(jù)。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于適時(shí)性損失規(guī)律方面研究較少，國(guó)內(nèi)多集中于水稻、小麥、大豆等作物的播種和收獲環(huán)節(jié)。高煥文依據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析不及時(shí)收獲對(duì)小麥體積密度、落降值和雜質(zhì)含量等方面影響[7]。王金武等通過(guò)田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)三江平原水稻機(jī)械插秧作業(yè)環(huán)節(jié)產(chǎn)量，獲得該地區(qū)水稻機(jī)械插秧適時(shí)性損失產(chǎn)量、適時(shí)性損失函數(shù)和適時(shí)性損失系數(shù)函數(shù)[8]；王金武測(cè)量三江平原地區(qū)水稻機(jī)械收獲作業(yè)環(huán)節(jié)產(chǎn)量，分析水稻收獲適時(shí)性損失規(guī)律，為確定該地區(qū)最佳收獲期和最佳機(jī)器系統(tǒng)配備提供理論依據(jù)[9]。王安田試驗(yàn)獲得油菜播種和收獲的適時(shí)性損失函數(shù)和最佳播種日期，建立我國(guó)南方油菜生產(chǎn)中機(jī)械直播和收獲適時(shí)性產(chǎn)量函數(shù)方程、適時(shí)性函數(shù)方程和有關(guān)參數(shù)[10]。王桂民等綜合稻谷干物質(zhì)損失、夾帶清選損失、田間掉粒損失獲得稻麥輪作區(qū)水稻機(jī)收適時(shí)性損失規(guī)律和最佳機(jī)收時(shí)期[11]。喬金友設(shè)計(jì)大豆播種適時(shí)性損失試驗(yàn)，獲得黑龍江省海倫市大豆播種適時(shí)性損失規(guī)律，確定該地區(qū)最佳播種期[12]。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于適時(shí)性損失規(guī)律方面試驗(yàn)研究涉及地區(qū)、作物及作業(yè)環(huán)節(jié)有限，目前關(guān)于大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律尚無(wú)報(bào)道。需針對(duì)性地組織試驗(yàn)，采用科學(xué)有效試驗(yàn)方法研究不同地區(qū)不同作物經(jīng)典作業(yè)環(huán)節(jié)的適時(shí)性損失率，滿足相應(yīng)地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)器系統(tǒng)優(yōu)化需求。

本文針對(duì)大豆收獲實(shí)際情況，設(shè)計(jì)基于隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)法規(guī)劃試驗(yàn)流程，利用回歸分析方法研究大豆收獲的適時(shí)性損失規(guī)律，為確定海倫地區(qū)大豆最佳收獲日期以及該地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)器系統(tǒng)優(yōu)化提供參考依據(jù)。

1 大豆收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)流程設(shè)計(jì)

大豆收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)需科學(xué)規(guī)范操作，確保試驗(yàn)結(jié)果準(zhǔn)確性。因此，試驗(yàn)前需嚴(yán)格設(shè)計(jì)試驗(yàn)，明確各環(huán)節(jié)操作注意事項(xiàng)及方法，分析可能影響試驗(yàn)相關(guān)因素，采取有效措施盡量避免或減小這些因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響。大豆收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)流程圖如圖1所示。

圖1 大豆收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)流程Fig.1Flow chart for soybean harvesting timeliness loss experiment

1.2 試驗(yàn)區(qū)劃分

基于隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)法，考慮去除邊界效應(yīng)，對(duì)試驗(yàn)地分區(qū)。試驗(yàn)區(qū)四周距其他種植區(qū)或地界至少留10 m距離，收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)延續(xù)日期在當(dāng)?shù)刈匀皇斋@日期基礎(chǔ)上向兩端延伸，每日收獲小區(qū)數(shù)量至少10個(gè)，通過(guò)試驗(yàn)獲得客觀的適時(shí)性損失規(guī)律。依據(jù)上述試驗(yàn)設(shè)計(jì)要求以及供試華疆7725品種大豆種植方式，確定適時(shí)性損失試驗(yàn)區(qū)劃方案。試驗(yàn)區(qū)相關(guān)信息為壟距0.65 m，測(cè)試期13 d，小區(qū)寬度1.3 m，小區(qū)長(zhǎng)度5 m，小區(qū)130個(gè)，試驗(yàn)區(qū)面積2 583m2。

縱向兩壟（1.3 m）為一個(gè)列區(qū)，每日采集樣本數(shù)量為10個(gè)，故試驗(yàn)地共包括10個(gè)縱向列區(qū)，即縱向區(qū)組數(shù)等于樣本個(gè)數(shù)；計(jì)劃試驗(yàn)延續(xù)天數(shù)13 d，將每個(gè)縱向列區(qū)平均分成13個(gè)小區(qū)，即試驗(yàn)天數(shù)等于每縱向區(qū)組小區(qū)數(shù)。試驗(yàn)區(qū)共包括130個(gè)試驗(yàn)小區(qū)。將每個(gè)縱向列區(qū)的13個(gè)試驗(yàn)小區(qū)按順序標(biāo)示序號(hào)。

依據(jù)隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)原理[13]，采用MATLAB編寫(xiě)隨機(jī)分布程序確定每日收獲小區(qū)具體位置。試驗(yàn)區(qū)分區(qū)表如表1所示。

表1 試驗(yàn)小區(qū)隨機(jī)分布Table 1Experiment plots distribution in random

1.3 試驗(yàn)實(shí)施

依據(jù)控制變量試驗(yàn)方法要求，為保證試驗(yàn)精度，需控制大豆整地作業(yè)、播種作業(yè)及田間管理作業(yè)等過(guò)程投入生產(chǎn)資料種類和數(shù)量以及作業(yè)方式保持一致，試驗(yàn)過(guò)程中收獲時(shí)間為唯一變量。

收獲試驗(yàn)從2015年10月1日開(kāi)始，由于10月10日降雨，試驗(yàn)順延一天，至10月14日試驗(yàn)全部結(jié)束。收獲試驗(yàn)過(guò)程中，采用人工收獲方法收割大豆，并及時(shí)將每小區(qū)收割的大豆分別裝入袋中，作好標(biāo)記，記錄小區(qū)位置及收獲時(shí)間。

在晴朗干燥氣候條件下，選擇干凈、堅(jiān)實(shí)地面，采用人工脫粒方法分別對(duì)每小區(qū)收割后大豆人工脫粒作業(yè)。在收獲、脫粒過(guò)程中，應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)“5S”管理，即整理、整頓、清掃、清潔、素養(yǎng)[14]，保證同區(qū)收獲大豆籽粒不丟失、小區(qū)間收獲籽粒不混淆。每試驗(yàn)小區(qū)樣本脫粒后，及時(shí)將大豆籽粒裝袋，作好標(biāo)記。清理試驗(yàn)場(chǎng)地，再進(jìn)行下一樣本脫粒工作。避免人為因素造成試驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差，以確保試驗(yàn)結(jié)果真實(shí)可靠。

2 大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)小區(qū)大豆脫粒后，采用美國(guó)華智公司生產(chǎn)的PTQ-A30電子稱重儀（精度為0.1 g）測(cè)量脫粒后小區(qū)收獲大豆籽粒質(zhì)量，采用北京金科利達(dá)電子科技有限公司生產(chǎn)LDS-1H型糧食水分測(cè)量?jī)x（精度為0.1%）測(cè)試各樣本大豆籽粒含水率。

由于收獲時(shí)間差異，脫后大豆籽粒含水率存在差別，為消除大豆籽粒含水率對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響，需計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)含水率條件下各試驗(yàn)小區(qū)大豆籽粒收獲質(zhì)量。

標(biāo)準(zhǔn)含水率為12%情況下大豆籽粒收獲質(zhì)量計(jì)算模型如式（1）所示。

式中：Mb—標(biāo)準(zhǔn)含水率下大豆收獲質(zhì)量（kg）；M—大豆實(shí)際收獲質(zhì)量（kg）；F—收獲大豆籽粒實(shí)際含水率（%）。

為提高試驗(yàn)精度，結(jié)合樣本數(shù)量及樣本數(shù)據(jù)分布規(guī)律，采取羅曼諾夫斯基準(zhǔn)則（t檢驗(yàn)）檢驗(yàn)試驗(yàn)地區(qū)各試驗(yàn)小區(qū)標(biāo)準(zhǔn)含水率條件下大豆籽粒收獲質(zhì)量數(shù)據(jù)，剔除異常數(shù)據(jù)。

在某收獲日試驗(yàn)樣本中，假設(shè)數(shù)據(jù)xk為異常數(shù)據(jù)，計(jì)算剔除xk后其余數(shù)據(jù)平均值xˉ和標(biāo)準(zhǔn)方差s，根據(jù)樣本數(shù)量n及選定顯著水平α，在t分布表中查出檢驗(yàn)系數(shù)K(α,n)。若||xk-xˉ>K() α,n s，則可判定xk為異常值，應(yīng)予以剔除[15]。

以10月3日測(cè)試數(shù)據(jù)為例，數(shù)據(jù)剔除過(guò)程如下。該日收獲大豆樣本質(zhì)量數(shù)據(jù)如表2所示。

假設(shè)表2中標(biāo)準(zhǔn)含水率條件下小區(qū)大豆收獲質(zhì)量最大數(shù)據(jù)x5=1.4255為異常數(shù)據(jù)，去除x5后其他數(shù)據(jù)平均值x=1.0655、標(biāo)準(zhǔn)方差s=0.1223。該日試驗(yàn)樣本數(shù)為10，若取顯著水平為0.05，查表可得檢驗(yàn)系數(shù)K(0.05,10)=1.81，因?yàn)閨x5-x|=0.356> K(0.05,10)s=0.2214，所以判定x5為異常數(shù)據(jù)，應(yīng)予剔除。

根據(jù)上述原理，剔除試驗(yàn)過(guò)程各收獲日標(biāo)準(zhǔn)含水率條件下收獲大豆籽粒質(zhì)量異常數(shù)據(jù)，并計(jì)算各收獲日大豆籽粒收獲質(zhì)量樣本平均值。處理后數(shù)據(jù)如表3所示。

表210 月3日收獲大豆樣本質(zhì)量數(shù)據(jù)Table 2Harvesting soybean mass on Oct 3th

表3 各日大豆籽粒平均收獲質(zhì)量Table 3Average harvesting soybean mass

2.2 大豆收獲量隨收獲時(shí)間變化規(guī)律模型

由表3可知，采用IBM SPSS Statistics 23軟件回歸分析，獲得試驗(yàn)地區(qū)大豆籽粒收獲質(zhì)量隨收獲時(shí)間變化模型相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表4。依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，當(dāng)F檢驗(yàn)顯著性水平P>0.05時(shí)，回歸方程無(wú)統(tǒng)計(jì)顯著性意義，當(dāng)0.01

由表4可知，擬合線性函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、復(fù)合函數(shù)、增長(zhǎng)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)回歸方程P值均大于0.05，說(shuō)明這5個(gè)擬合回歸方程均無(wú)法表達(dá)大豆收獲量與收獲時(shí)間數(shù)量關(guān)系。而擬合二次函數(shù)回歸方程顯著性檢驗(yàn)水平P=0.001<0.01，該回歸方程極顯著，且其擬合優(yōu)度值R2=0.775最佳。

因此，試驗(yàn)地區(qū)大豆收獲量與收獲日期之間最佳回歸模型可用此二次函數(shù)表達(dá)，數(shù)學(xué)模型如式（2）所示。

試驗(yàn)地區(qū)大豆收獲量隨時(shí)間變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

表4 大豆收獲質(zhì)量隨收獲時(shí)間變化擬合函數(shù)參數(shù)Table 4Fitting function parameters of soybean mass changing with harvesting days

圖2 大豆收獲量隨收獲時(shí)間變化曲線Fig.2Harvested soybean mass changing with harvesting date

由圖2可知，海倫地區(qū)大豆收獲質(zhì)量和收獲日期之間呈二次函數(shù)關(guān)系，且試驗(yàn)期的第7天該地區(qū)大豆收獲量最大，即10月7日，最佳收獲量為1 760 kg·hm-2。

2.3 大豆收獲適時(shí)性損失率隨收獲時(shí)間變化規(guī)律模型

依據(jù)上述適時(shí)性損失相關(guān)定義得到適時(shí)性損失量模型如式（3）所示，適時(shí)性損失率模型如式（4）所示。

式中：Lt—大豆適時(shí)性損失量（g）；Ymax—試驗(yàn)期間大豆最大收獲量（g）；Yt—大豆產(chǎn)量隨時(shí)間變化量（g）；LRt—大豆適時(shí)性損失率（%）。

將式（2）代入式（4）中，獲得試驗(yàn)區(qū)大豆適時(shí)性損失率與收獲時(shí)間函數(shù)關(guān)系如式（5）所示。

試驗(yàn)區(qū)適時(shí)性損失率隨時(shí)間變化趨勢(shì)如圖3所示。

圖3 大豆收獲適時(shí)性損失率曲線Fig.3Soybean timeliness loss rate changing with harvesting date

由圖3可知，試驗(yàn)區(qū)的大豆適時(shí)性損失率與收獲時(shí)間亦呈二次函數(shù)規(guī)律變化，且有極小值。對(duì)式（5）中收獲日期t求一階導(dǎo)數(shù)，并令一階導(dǎo)數(shù)等于零，計(jì)算得t=6.99（d）。說(shuō)明海倫市最低大豆收獲適時(shí)性損失率時(shí)間為試驗(yàn)第7天，即海倫市大豆最佳收獲日為10月7日，延遲或提前收獲增加大豆收獲適時(shí)性損失率，影響大豆產(chǎn)量。

3 結(jié)論

a.根據(jù)隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)法和去除邊界效應(yīng)方法劃分試驗(yàn)區(qū)域，確定各收獲日期對(duì)應(yīng)試驗(yàn)小區(qū)位置；依據(jù)控制單一變量試驗(yàn)思想設(shè)計(jì)大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律試驗(yàn)方案。

b.利用現(xiàn)場(chǎng)“5S”管理思想實(shí)施試驗(yàn)，采用精度較高的測(cè)量?jī)x器保證試驗(yàn)數(shù)據(jù)客觀可靠；依據(jù)羅曼諾夫斯基準(zhǔn)則剔除異常試驗(yàn)數(shù)據(jù)，提高試驗(yàn)精度。

c.海倫地區(qū)華疆7725大豆收獲量及收獲適時(shí)損失率隨收獲日期均呈二次函數(shù)規(guī)律變化，確定該地區(qū)該品種大豆最佳收獲期為10月7日。

d.大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律為海倫市及與海倫市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件相同或相近地區(qū)的大豆生產(chǎn)機(jī)器系統(tǒng)優(yōu)化提供理論依據(jù)；大豆收獲適時(shí)性損失試驗(yàn)方案及數(shù)據(jù)處理過(guò)程也可為其他作物或其他關(guān)鍵作業(yè)項(xiàng)目適時(shí)性損失試驗(yàn)提供參考。

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Study on regularities of timeliness loss changing with soybean harvesting date/

QIAO Jinyou1,SUN Jian1,QU Fengyu1,MA Li1,WU Junjiang2,HAN Zhaozhen1, CHEN Haitao1(1.School of Engineering,Northeast Agricultural University,Harbin 150030,China;2. Soybean Research Institute,HeilongjiangAcademy ofAgricultural Sciences,Harbin 150086,China)

One significant reason of soybean economic loss is timeliness loss,which caused by default-time operation.Taking Hailun county as research objective,timeliness loss regularities changing with soybean harvesting date were analyzed according to experiment data,which were the scientific accordance for reasonably ascertaining harvesting date.Removing boundary effect the same sowing ways and field management methods were adopted in order to control harvesting date as the only variable.Harvesting plots of each day were determined on the basis of randomized block test method.Abnormal testing data were eliminated adopting Romanowski criterion.Regularities were obtained applying IBM SPSS Statistics 23 software,which show timeliness losses were parabolic changing with soybean harvesting time.

soybean;harvest;timeliness loss rate;regularity;experiment

S565.1

A

1005-9369（2017）06-0076-06

時(shí)間2017-6-26 16:08:25[URL]http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20170626.1608.002.html

喬金友,孫健,曲烽毓,等.大豆收獲適時(shí)性損失規(guī)律試驗(yàn)研究[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,48(6):76-81.

Qiao Jinyou,Sun Jian,Qu Fengyu,et al.Study on regularities of timeliness loss changing with soybean harvesting date[J]. Journal of Northeast Agricultural University,2017,48(6):76-81.(in Chinese with English abstract)

2017-03-28

公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)（201303011）；國(guó)家大豆產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系崗位科學(xué)家“十三五”項(xiàng)目（CARS-04-PS22）

喬金友（1969-），男，副教授，博士，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)與管理。E-mail:qiaojinyou@163.com