江苏淮安日光能温室光温指标在黄瓜生长发育中的应用

2016-07-10徐海斌陈富平王丽平姜晓剑

安徽农业科学 2016年5期

关键词：黄瓜

徐海斌　陈富平　王丽平　姜晓剑

摘要根据江苏淮安地区设施黄瓜栽培的生产实践，基于黄瓜生理发育时间构建黄瓜发育模拟模型。试验期间每天对黄瓜发育状况进行观测，并记录各个生育阶段的起始日期；通过监测设备采集光温数据，每5 min自动记录监测数据并存入数据库中；采用编程的方式读取光温数据并根据温度变化绘制曲线，逐日计算生理发育时间，对黄瓜设施生产进行预测和模拟。结果表明，从播种到发芽期、苗期、开花期，模型预测与实际观测的生育期天数误差较小，分别为-1、-2和-3 d，总体上可以较好地模拟预测黄瓜的生育期进程。该模型充分利用了设施农业精确的光温监测，改进了生育期模拟模型中的热效应积累算法，提高了黄瓜生理发育时间的计算精度，不仅可以用于预测、调控设施黄瓜生产中的生育期，而且可以为其生产环境的智能调控提供决策支持。

关键词黄瓜；光温；生长模型

中图分类号 S214.3 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）05-325-03

Abstract According to production practice of cucumber cultivation in Huaian Region， Jiangsu Province， cucumber growth model was built based on physiological development time. During the period， the growth status of cucumber was observed， the initial date of each growth period was recorded； light temperature data was collected through monitoring equipment， recording data and storing in database every 5 min automatically； by using programming way to read and according to temperature variation， change curve was made， daily physiological development time was calculated， cucumber production was predicted and simulated. The results showed that from sowing to germination period， seedling period， flowering period， the error between model simulation and actual observation are -1， -2， and -3 d. The model makes full use of precise light temperature， improves the calculation accuracy of physiological development time， not only can be used to predict and regulate growth period in cucumber production， but also provide policymaking support for intelligent regulation of production environment.

Key words Cucumber； Light temperature； Growth model

设施蔬菜以其高效生产和反季节成为现代农业发展的一个重要方向，利用日光能温室生产反季节黄瓜是国内温室栽培的主要项目之一，因其投入产出高、市场稳定性好而深受国内外生产者青睐。国外设施黄瓜生产自动化水平高，可控性强，通过建立黄瓜作物生长模型[1-3]，模拟、预测和控制设施黄瓜取得了较好的效果。我国设施黄瓜受经济条件限制，短期内很难达到国外设施自动化水平，各地结合当地气候条件和经济水平建立了符合地方特色的日光能温室[4]和相对应的栽培技术体系。江苏省以淮安市淮阴区丁集镇为中心，建立了上万亩（666.67 hm2）的日光能温室设施生产黄瓜，在生产实践中，基于生理发育时间建立黄瓜生长模型来预测和指导当地农民进行规模化生产，具有较强的可行性和实用性。笔者选用“冬美906”黄瓜品种，根据2014 年9月～ 2015年4 月在江苏省淮安市丁集镇娘庄村黄瓜日光能温室中的逐日观察数据，通过监测设备采集光温数据，采用编程的方式读取并根据温度变化绘制曲线，逐日计算生理发育时间，对黄瓜设施生产进行预测和模拟，可为根据黄瓜上市时间适当调整生产进程提供决策支持，从而获取较好的经济效益。

1 材料与方法

1.1 日光温室

日光温室坐北朝南，东西长60～80 m，南北宽10 m，温室脊高2.8 m，后墙高2.6 m，北墙厚0.4 m，东西墙厚0.5 m南沿高0.9 m，棚膜厚为0.08 mm的聚乙烯塑料薄膜，薄膜外有草帘，温室顶有通风口，通风时间软盘及按照本地日光能温室黄瓜标准生产技术规程要求进行。

1.2 试验材料

试验于2014 年9月～ 2015年4 月在江苏淮安市丁集镇娘庄村黄瓜日光能温室中进行，供试品种为“冬美906”，建模试验定植日期分别为2014 年11 月11日（试验1）、11 月20 日（试验2），验证试验为2014年11月15 日（试验3），定植时苗高10 cm，叶片数4 片。定植方式为起垄覆盖薄膜种植，垄为马鞍型，中间留有垄沟用于灌溉，垄间距为0.6 m，垄宽为1.2 m，每垄种植2行，株距0.25 m，管理按照当地日光能温室黄瓜标准生产技术规程的要求进行。

1.3 数据记录

试验期间每天对黄瓜发育状况进行观测，并记录各个生育阶段的起始日期。定植后选取长势相当的3 株进行定株观测记录，观测每隔2 d 进行1 次。观测指标包括株高、叶片数、结瓜数和结瓜重。其中株高为地面到顶的拉直长度，株高、叶长和叶宽均采用卷尺测量。

试验温室气象数据利用江苏省徐淮地区淮阴农业科学研究所研制的作物生长记录仪自动采集。仪器采集离地1.8 m 的气温、CO2浓度、太阳辐射、相对湿度等项目，采集频率为每5 min一次。

1.4 数据处理

光温数据通过监测设备采集，每5 min自动记录监测数据并存入数据库中。该研究采用编程的方式读取并根据温度变化绘制曲线，逐日计算生理发育时间。

2 结果与分析

2.1 黄瓜生育期划分

根据黄瓜生物学特性，结合当地的生产实际及相关文献资料[5-8]，将黄瓜的整个生长过程划分为4个生育阶段，经试验观测得到各个生育期相应的形态特征。

2.2 黄瓜辐热积生长模型建立与拟合

2.2.1 温光指标建立与辐热积的计算。黄瓜生长模型建模中，主要有积温法、比面积法、辐热积法以及生理发育时间等方法，生理发育时间法以温度和光照作为模型的输入因子，模拟作物的生长发育过程，具有较强的机理性和较高的精度。

黄瓜生产中，尤其是栽培标准化后，温度和光辐射周期是影响黄瓜生育进程的重要因子，将黄瓜在实际的温度和光照条件下生长所需的时间转换成其在最适宜的温度和光照条件下生长所需的时间。作物在实际温光条件下生长1 d相当于1个生理发育日的比例定义为每日相对生理发育效应RPDE[9]；作物完成某一特定的发育阶段所需的生理发育时间为该阶段每日相对生理发育效应的累积总和；每日相对生理发育时间可以根据作物发育所需的三基点温度与临界光周期和最适宜光周期来计算；作物在实际温度条件下生长1 d相当于在最适宜温度条件下生长1 d的比例定义为每日相对热效应RTE[10]；作物在实际光照条件下生长1 d相当于在最适宜光照条件下生长1 d的比例定义为每日相对光周期效应RPE。

该模型参照三段线形函数描述每日温度与RTE的关系，即实际温度在临界温度外时（低于发育下限时和超过上限时）效应值为0，在最适温度时（在最适上限温度之间）效应值为1，温度在最适温度之外和临界温度之内，热效应随着温度的升高而线性增加或线性下降，效应值是实际温度与临近临界值的差值与临近最最适温度上下值之比，具体相对热效应RTE与温度T 的关系用公式表示为：

2.2.2 物候期的预测。生理发育时间具有基因型差异，是一个品种特定的遗传参数。为了统一不同基因型品种的生理时间尺度，利用基本发育因子来调节生理发育时间积累的速率，从而使得生理发育时间在不同基因型之间恒定不变，不同品种发育生理效应比较可由（4）式进行校正：

PDT=PDT×IDF（4）

式中，IDF表示基本发育因子，是品种特定的遗传参数。最早熟的基因型基本发育因子为1，最晚熟的基因型基本发育因子为0.6，其他品种介于二者之间。温室黄瓜多为早熟品种，其基本发育因子IDF=1 。

2.3 黄瓜发育期的预测与生产应用

2.3.1 黄瓜生育时期的模拟。根据当地设施蔬菜的生产实际，记载试验1、试验2各生育期数据，根据表2三基点温度，利用公式（1）～（4）计算试验1黄瓜各个生育阶段所需生理发育时间，从播种到出苗、开花、结果及成熟所需生理发育时间分别为0.87、9.84、11.98和24.58 d。

2.3.2

黄瓜生育时期的模拟与检验。根据当地设施蔬菜的生产实际，记载试验1、2、3的各生育期数据，根据表2三基点温度，利用公式（1）～（4）计算试验1和试验2监测结果，建立黄瓜生育阶段的累积辐热积模型（成熟期仅以1～5个瓜成熟作为指标，春节后黄瓜以市场需求与价格确定采摘时间，不具参考性），以试验3和公式（5）检验模型预测的精确度，结果见表3。

从表3可知，从播种到发芽期、苗期、开花期以及成熟期，模型预测与实际观测的生育期天数误差分别为-1、-2和-3 d，总体上可以较好地模拟预测黄瓜的生育期进程；而在成熟期，误差达到了+10 d。

3 结论与讨论

该研究在前人研究的基础上，针对黄瓜设施栽培生产中生育期调控的需求，基于生理发育时间构建了黄瓜生育模拟模型。该模型充分考虑了黄瓜设施生产中的生产条件和当前已有设施基础条件，结合物联网环境监控技术，可对黄瓜设施生产进行预测和模拟，可为黄瓜上市时间适当调整生产进程提供决策支持，从而获取较好的经济效益。

以往的黄瓜生育模拟模型中，主要采用了积温法、比面积法、辐热积法以及生理发育时间等方法，而生理发育时间法以温度和光照作为模型的输入因子，模拟作物的生长发育过程，具有较强的机理性和较好的精度。同前人的研究结果相比较，该研究构建的模型，从黄瓜播种到发芽期、苗期、开花期以及成熟期，模型预测与实际观测的生育期天数误差较小，分别为-1、-2和-3 d，总体上可以较好地模拟预测黄瓜的生育期进程；而在成熟期，误差达到了+10 d，可能是由于在实际生产中，为了延长黄瓜果实采摘时间而达到经济效益的最大化。另外，在日光温室的环境监控过程中，由于设施基础条件的不完善，容易发生断电等情况导致监控设备数据采集的中断和缺失，也是该模型预测误差的一个来源。

参考文献

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