西葫芦LAI动态模拟模型的初步建立与检验

2011-03-01毛丽萍

山西农业科学 2011年7期

毛丽萍，任君

（1.山西省农业科学院蔬菜研究所，山西太原 030032；2.山西省农业科学院作物科学研究所，山西太原 030032）

精确定量地了解作物生产过程中叶面积指数的动态变化是揭示作物产量形成和掌握高产群体调控指标的重要内容[1]。

目前，已在玉米、小麦、水稻、番茄和甜椒等作物上建立了叶面积指数动态模拟模型[2-11]，均能较好地模拟各种作物的叶面积动态变化，并且应用于作物的遥感估测[12]。然而，在西葫芦上还未见有成功的模拟模型的建立与应用，为此，本研究建立了西葫芦叶面积的动态模拟模型，并且进行了检验。

1 材料和方法

1.1 试验设计

春提早西葫芦品种为晋葫7号、早青一代、晋葫17号、早丰一代和碧爽。2008年2月17日播种于山西省农业科学院蔬菜研究所1号日光温室内，密度为19500株/hm2。3月1日出苗，4月10日开花，4月20日进入采收期，6月25日拉秧。

秋延后西葫芦品种为秋玉、晶莹、热抗王、东葫4号和早青一代。2008年8月17日播种于山西省农业科学院蔬菜研究所1号日光温室内，密度为19500株/hm2。8月25日出苗，9月25日开花，10月5日进入采收期，11月25日拉秧。

越冬茬西葫芦品种为早青一代、特早王、超越206、冬玉和冬丽。2008年1月5日播种于山西省农业科学院蔬菜研究所5号日光温室内，密度为19500株/hm2。1月15日出苗，3月25日开花，4月10日进入采收期，5月25日拉秧。

3个茬口试验均从三叶一心期开始，用远程无限环境监测系统（中国农科院环境与可持续发展研究所研发）记录环境温度。

为降低个体间竞争，试验种植密度相对较低，保证植株不受水分和养分胁迫。每处理选择有代表性的植株4株，从三叶期开始每7～10 d定株测量各叶位叶片的叶长和最大叶宽。

1.2 数据处理

叶面积指数（LAI）采用回归相关法[13]计算。

作物生育时期随品种、播期、地域不同而变化，所以统一模型必须首先统一时间尺度。本研究用有效积温（≥10℃）表示生育期长度，对叶面积指数和生长期作归一化处理[14]，建立西葫芦叶面积指数增长普适模型。将整个生育期最大叶面积指数（LAImax）定为1，作物生育期某日相对叶面积指数（RLAIj）可表示为:RLAIj＝LAIj/LAImax，其中，RLAIj取值为 0～1。

以开花期为界将整个生育期分为2个阶段，出苗到开花前1 d为第1个阶段，即营养生长阶段，积温用AT1表示；开花日到拉秧日为第2个阶段，即生殖生长阶段，积温用AT2表示。

式中，m和n分别为出苗至开花日和开花日至拉秧的天数，Tj为逐日平均气温，DSj为积温归一化后数值，i为出苗到某次采集数据的天数。DSj取值范围，营养生长阶段为0～1，生殖生长阶段为1～2。

以DSj为自变量，RLAIj为因变量，利用Curve Expert 1.38软件进行相对LAI和相对有效积温的模拟，筛选、建立具有生物学意义的相对LAI动态模拟模型。

2 结果与分析

2.1 西葫芦LAI动态变化规律

从LAI动态变化曲线（图1）可看出，3个茬口的西葫芦LAI的变化趋势基本一致，均为缓慢增长、快速增长和快速下降的偏峰曲线。但不同茬口西葫芦的最大叶面积指数（LAImax）及其到达时间不同，春提早、越冬茬西葫芦在出苗后98 d、秋延后西葫芦在出苗后46 d左右达到LAImax值。若将LAImax定为1，用相对有效积温表示生长期，对数据进行归一化处理，则可以消除或缩小西葫芦不同茬口间LAI和生育期天数的差异，数据点的离散程度会大大下降。因此，利用归一化数据可以更好地模拟西葫芦的LAI动态变化，有助于建立一个适用于不同茬口西葫芦的LAI普适模型，且多个实例可能共用1条拟合曲线。

2.2 作物相对化LAI动态模型的建立

2.2.1 相对化LAI模型的筛选[1]对春提早、秋延后和越冬茬西葫芦的LAI和有效积温进行归一化处理后，利用Curve Expert 1.38软件对相对LAI和相对有效积温进行模拟，得到了10余个模拟方程。取其中模拟效果较好的前6个方程，按其相关系数大小列于表1。由表1可知，有理方程、余弦曲线和三次多项式的相关系数（r）比较高，最高的为0.9720，均可用作西葫芦LAI动态模拟模型。有理方程y＝（－0.0099＋0.0894x）/（1－1.3778x＋0.5343x2）的相关系数最高，所以采用有理方程作为西葫芦相对化LAI动态模拟方程。

表1 3个茬口西葫芦的相对化LAI模型

2.2.2 相对化LAI动态模型的建立利用2.2.1方法，对3个茬口西葫芦的归一化数据分别进行模拟（图2），春提早、秋延后和越冬茬西葫芦的模拟模型分别为:y＝（-0.0400＋0.0875x）/（1－1.4738x＋0.5882x2）（r＝0.9922**，n＝50），y＝（0.0355＋0.0600x）/（1－1.3905x＋0.5431x2）（r＝0.9919**，n＝22），y＝（－0.0464＋0.1464x）/（1－1.3779x＋ 0.5590x2）（r＝0.9887**，n＝70），其中，相关系数均在0.98以上。有理方程通式y＝（a＋bx）/（1＋cx＋dx2）中，y为相对LAI值，x为相对有效积温，a，b，c和d为常数。当x＝0时，y＝a，即a值为西葫芦三叶期的相对LAI；当x=1时，y＝（a＋b）/（1＋c＋d），（a＋b）/（1＋c＋d）即为开花期时西葫芦的相对LAI。方程只有1个峰值，且当x→∞时，y→0，说明有理方程能够对西葫芦生长较合理地进行解释，通过该方程可以计算出任意相对有效积温时期的相对LAI。

由图2可知，根据LAI动态模型模拟的春提早和秋延后西葫芦模拟值与实测值吻合较好，能够较好地反映这2个茬口西葫芦的LAI动态变化；而越冬茬西葫芦在生长前期的模拟值比实测值稍低（这是由于播种出苗期气温偏低，幼苗生长缓慢，叶面积增长较少所致），但在中后期该模型仍能较好模拟越冬茬的LAI动态变化，且相关系数较高（r＝0.9887**）。LAI动态模型对该地区不同品种不同栽培茬口西葫芦具有通用性。

2.3 相对化LAI动态模拟模型的检验

分别利用春提早、秋延后和越冬茬西葫芦不同生育时期的LAI测量值进行整个生育期间的LAI动态模拟，模拟值与实测值的散点图如图3所示。

由图3可知，由相对化LAI模型模拟所得的模拟值与实测值比较接近，模拟结果的准确性（k）的变动范围在0.9996～1.0007之间，近似于1。模拟的精确度（R2）在0.9769～0.9839之间，以对春提早西葫芦的模拟精确度最高，R2＝0.9839；越冬茬西葫芦的模拟精确度最低，R2＝0.9769。表明该模型的模拟准确度较高，模拟结果能较好地反映西葫芦LAI动态变化。

3 讨论

较早的作物LAI动态变化的数学模型为Logistic修正模型，后来出现了LAI变化的分段模型[8]，但因各阶段的模型或参数差异较大，应用较困难。Pronk等根据植物与光能利用率的关系，建立了干物质积累和LAI动态模型，但预测效果较差[11]。张宾等[1]建立的相对化LAI普适性增长模型，比利用测量数据直接进行模拟前进了一步，但没有考虑品种发育的积温和光周期效应。王冀川等[2]建立了基于相对发育期与相对LAI关系的加工番茄LAI普适性变化模型，模型预测效果较好。

本研究通过不同品种和茬口试验，以相对有效积温为自变量，建立了西葫芦LAI动态变化模拟模型，可以用于不同茬口西葫芦LAI的动态模拟，比单纯以时间为自变量的叶面积指数曲线适用性更强[14]。该模型与张宾等[1]以相对时间表示生育时间建立小麦、玉米、水稻通用模型相似，而且能够更准确地模拟作物LAI的动态变化。

本研究模型的建立不需先进仪器，只需知道作物生长期的有效积温和叶面积即可。克服了于强等[15]水稻模型和林忠辉等[14]玉米模型只有知道LAImax才能进行模拟的缺点，也克服了作物分阶段模型模拟LAI的繁琐过程[8，16]，同时模型参数少，计算简便。但由于受栽培研究资料的限制，本研究建立的模型在不同生态区域下的广泛测试和验证还有待进一步加强。

4 结论

将春提早、秋延后和越冬茬西葫芦的LAImax和出苗至开花的有效积温定为1，对归一化处理后的相对LAI和相对有效积温进行LAI动态模拟，建立了适用于这3个茬口的西葫芦LAI动态模拟的普适模型y＝（a＋bx）/（1＋cx＋dx2）及各自的模型，春提早、秋延后和越冬茬西葫芦的模拟模型分别为 y＝（－0.0400＋0.0875x）/（1－1.4738x＋0.5882x2）（r＝0.9922**，n＝50），y＝（0.0355＋0.0600x）/（1－1.3905x＋0.5431x2）（r＝0.9919**，n=22）和 y＝（-0.0464＋0.1464x）/（1－1.3779x＋0.5590x2）（r＝0.9887**，n＝70）。准确度（以k表示）分别为0.9996，1.0007和1.0005，精确度（以R2表示）分别为0.9839，0.9823和0.9769。西葫芦LAI动态模型从西葫芦三叶期就能够比较准确地进行LAI动态预测，可用于区域作物生长检测及遥感估产。

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