基于有效積溫的NFT栽培小白菜生長模型

陳永快 黃語燕 王濤 廖水蘭 鐘陳聲 趙健

摘要：為明確用營養(yǎng)液膜栽培技術(shù)（NFT）栽培的小白菜生長模型，以春油5號小白菜為試驗(yàn)材料，在中以示范農(nóng)場2個薄膜溫室內(nèi)開展4次栽培試驗(yàn)，采用營養(yǎng)液膜栽培技術(shù)進(jìn)行栽培，每隔1～3 d采集小白菜的生長指標(biāo)。根據(jù)小白菜對溫度的響應(yīng)，以有效積溫為自變量，用Logistic方程構(gòu)建NFT栽培小白菜生長模型，包括地上部鮮質(zhì)量和干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量和干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等模型，所建立模型的決定系數(shù)在0.881～0.993之間。經(jīng)重復(fù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等模型的預(yù)測值與實(shí)際值之間基于1 ∶ 1直線的決定系數(shù)（R2）分別為0.990、0.990、0.985、0.986、0.963、0.935、0.985，回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差（RMSE）分別為10.01 g、0.46 g、0.80 g、0.05 g、1.28 cm、1.25張、74.81 cm2。因此，構(gòu)建的小白菜生長模型精度較高，可為溫室NFT栽培小白菜生長管理調(diào)控、產(chǎn)量預(yù)測和經(jīng)濟(jì)效益分析等提供理論依據(jù)和決策支持。

關(guān)鍵詞：營養(yǎng)液膜;有效積溫;小白菜;模型

中圖分類號：S634.301 ??文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ?文章編號：1002-1302（2020）17-0229-04

小白菜為十字花科植物，原產(chǎn)于中國，別稱青菜、油菜、不結(jié)球白菜等，是我國長江流域及以南地區(qū)分布最廣、種植面積及復(fù)種指數(shù)最大的蔬菜之一，約占長江中下游大中城市蔬菜年總產(chǎn)量的 30%～40%[1-2]。

營養(yǎng)液膜栽培技術(shù)（nutrient film technique，簡稱NFT）是一種無土栽培技術(shù)，將植株定植在栽培槽內(nèi)，營養(yǎng)液在栽培槽的底部做薄層間歇流動，為植株生長提供充足的養(yǎng)分和水分[3]。NFT可有效避免土傳病害，減少農(nóng)藥使用，是蔬菜標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)?；a(chǎn)的重要方式，因此，近幾年來溫室NFT發(fā)展較為迅速。

作物生長模型為作物栽培管理、環(huán)境調(diào)控優(yōu)化、效益分析等提供了強(qiáng)有力的理論依據(jù)[4]。目前，國內(nèi)外眾多學(xué)者已在溫室作物中，以有效積溫為預(yù)測指標(biāo)，建立了有效積溫與溫室作物生長發(fā)育的相關(guān)模擬模型，對溫室作物的栽培具有理論指導(dǎo)意義。Heuelink等用有效積溫法建立了番茄的生長模擬模型[5-6]。徐剛等利用有效積溫建立了溫室番茄長季節(jié)栽培生長發(fā)育模型，模型精度高、預(yù)測性好[7]。李立昆等基于有效積溫建立了厚皮甜瓜果實(shí)發(fā)育進(jìn)程模擬模型[8]。李書欽等基于有效積溫構(gòu)建了冬小麥返青后株高、葉位高度、葉長、最大葉寬等模擬模型，可較好地預(yù)測冬小麥返青后葉片生長狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了小麥生長模型和形態(tài)模型的有機(jī)結(jié)合[9]。李世娟等以有效積溫和干物質(zhì)量為參數(shù)，構(gòu)建了小麥莖稈、葉片、穗等器官的幾何特征模型，這些模型以干物質(zhì)量為參數(shù)輸入，能夠生成小麥主莖各器官的三維形態(tài)特征參數(shù)[10]。目前，我國對于作物模型的研究主要集中在番茄、甜瓜、小麥等作物上，關(guān)于NFT下小白菜生長模型的研究比較少。本研究基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，以有效積溫為變量，采用Logistic曲線方程，建立NFT下小白菜生長模型，將產(chǎn)量、株高和葉片數(shù)等與環(huán)境因子之間的關(guān)系直接用函數(shù)關(guān)系表達(dá)出來，對溫室環(huán)境和小白菜生長的優(yōu)化控制、生長期的定量化管理以及提高溫室利用效率等具有十分重要的意義。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在中以示范農(nóng)場2個薄膜溫室中進(jìn)行，試驗(yàn)品種為春油5號，由京研益農(nóng)（北京）種業(yè)科技有限公司生產(chǎn)。采用為NFT栽培，共進(jìn)行4次重復(fù)試驗(yàn)，第1次至第3次試驗(yàn)在溫室1中進(jìn)行，第2次至第4次試驗(yàn)在溫室2中進(jìn)行，其中第2次和第4次試驗(yàn)數(shù)據(jù)用于建立模型，第1次和第3次試驗(yàn)數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證。在試驗(yàn)過程中采集小白菜生長環(huán)境參數(shù)、表型數(shù)據(jù)。

供試品種在4葉1心時期前后，地上部鮮質(zhì)量約1 g時，定植于NFT栽培槽中，栽培密度為 312 000株/hm2。每次重復(fù)試驗(yàn)的灌溉量和栽培管理措施均按中以示范農(nóng)場小白菜NFT的栽培規(guī)范進(jìn)行。栽培期間使用的營養(yǎng)母液分為A、B液，100 L 的A液配方為硝酸鈣8 kg、硝酸鉀3 kg，100 L的B液配方為磷酸二氫鉀1.5 kg、硫酸鎂5 kg、乙二胺四乙酸鐵納230 g、硫酸錳60 g、硫酸鋅30 g、硫酸銅2 g、鉬酸銨0.75 g、硼酸30 g[12]。營養(yǎng)液在小白菜定植至采收期間pH值控制在6.0～6.5之間，定植10 d內(nèi)電導(dǎo)率（EC）值控制在1～1.5 mS/cm之間，定植10 d至采收期間EC值控制在1.5～1.8 mS/cm 之間。

1.2 測定項(xiàng)目與方法

第1次試驗(yàn)時間為2019年4月24日至2019年5月20日，第2次試驗(yàn)時間為2019年10月27日至2019年11月22日，第3次試驗(yàn)時間為2019年12月11日至2020年1月16日，第4次試驗(yàn)時間為2020年2月19日至2020年3月23日。

試驗(yàn)期間每隔1～3 d測量1次生長指標(biāo)，每次選取長勢較均勻的3株小白菜進(jìn)行測量，測量指標(biāo)包括單株小白菜地上及地下部鮮質(zhì)量、地上及地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、總?cè)~面積。鮮質(zhì)量用電子天平進(jìn)行稱量。干質(zhì)量是將材料放在105 ℃烘箱中殺青20 min，75 ℃烘干至恒質(zhì)量后稱量。株高用游標(biāo)卡尺進(jìn)行測量。葉片數(shù)用計(jì)數(shù)法統(tǒng)計(jì)。葉面積用葉形紙稱質(zhì)量法計(jì)算[11]。3株小白菜各參數(shù)的數(shù)據(jù)取平均值后進(jìn)行分析。

用自主研發(fā)的環(huán)境數(shù)據(jù)采集裝置對小白菜生長過程中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，主要采集溫度、濕度、光照度等環(huán)境數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)每隔15 min保存1次。

1.4 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Excel 2013、IMB SPSS Statistics 19軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。用模擬值和實(shí)際值之間的決定系數(shù)（R2）和標(biāo)準(zhǔn)誤差（RMSE）來評價(jià)模型的精度。R2越接近1，RMSE越接近0時，模型的模擬效果越好[12]。

2 結(jié)果與分析

2.1 有效積溫計(jì)算

常用有效積溫來反映作物對熱量的需求。高于生物學(xué)最低溫度的日平均溫度與生物學(xué)下限溫度之差稱為有效溫度，作物某一生育時期或整個生長發(fā)育過程中有效溫度的總和稱為有效積溫（簡稱GDD）[13]。計(jì)算方法如下：

式中：GDD為某一生育時期（t到h d）的有效積溫;Tb為生物學(xué)下限溫度，這里取Tb=7 ℃[1];Tmean為日平均溫度。

2.2 模型建立

以4次栽培試驗(yàn)的累積有效積溫為自變量，小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等為因變量作圖，從圖1可以看出，在小白菜生長過程中，隨著累積有效積溫的增加，小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等大致呈“慢—快—慢”的增加趨勢。因此，本研究采用Logistic曲線方程進(jìn)行擬合。Logistic曲線方程在植物生長發(fā)育的研究中被廣泛應(yīng)用，曲線特點(diǎn)是開始緩慢增長，在之后某一范圍內(nèi)迅速增長，達(dá)到一定限度后，增長變緩慢。Logistic曲線方程表達(dá)式為y=A/[1+Be（-k）]，其中A、B、k為曲線系數(shù)[14]。

采用第2次和第4次試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立模型，利用SPSS軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等Logistic曲線模型及曲線決定系數(shù)（R2）見表1。

2.3 模型驗(yàn)證

采用第1次和第3次的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對各模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、 地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積的預(yù)測值與實(shí)際值之間相關(guān)性較好，從圖2可以看出，基于 1 ∶ 1 直線的決定系數(shù)（R2）分別為0.990、0.990、0.985、0.986、0.963、0.935、0.985，模型RMSE分別為10.01 g、0.46 g、0.80 g、0.05 g、1.28 cm、1.25張、74.81 cm2，表明所建立模型預(yù)測效果較好。

3 討論與結(jié)論

根據(jù)小白菜對溫度的響應(yīng)，以有效積溫為自變量， 用Logistic方程構(gòu)建小白菜NFT栽培生長模型，包括地上部鮮質(zhì)量和干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量和干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等模型，模型決定系數(shù)在0.881～0.993之間。經(jīng)重復(fù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，小白菜地上部鮮質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、地下部鮮質(zhì)量、地下部干質(zhì)量、株高、葉片數(shù)、葉面積等模型的預(yù)測值與實(shí)際值之間基于1 ∶ 1直線的決定系數(shù)（R2）分別為0.990、0.990、0.985、0.986、0.963、0.935、0.985，回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差（RMSE）分別為10.01 g、0.46 g、0.80 g、0.05 g、1.28 cm、1.25張、74.81 cm2。表明所]建立的小白菜營養(yǎng)生長模型精度較高，可為溫室利用NFT栽培小白菜的生長管理提供理論依據(jù)和決策支持。

本試驗(yàn)是用1個小白菜品種，在水肥充足，栽培管理規(guī)范的條件下進(jìn)行的，形成的模型尚未考慮水肥和栽培管理措施對NFT栽培小白菜生長的影響，今后需在模型中加入水肥虧缺和管理措施影響因子，從而提高模型的普遍適用性。

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