基于蒸腾模型决策的灌溉量对甜瓜产量及品质的影响

李建明，樊翔宇，闫芳芳，李 惠，蔡东升



基于蒸腾模型决策的灌溉量对甜瓜产量及品质的影响

李建明1,2，樊翔宇1,2，闫芳芳1，李 惠1,2，蔡东升1,2

（1. 西北农林科技大学园艺学院，杨凌712100；2. 农业部西北设施园艺工程重点实验室，杨凌712100）

为研究蒸腾模型决策下不同灌溉量对甜瓜干物质、产量及品质的影响，以甜瓜品种‘绿翠宝’为试材，利用2015年温室环境数据和叶面积指数，建立甜瓜日蒸腾量模型。2016年依据蒸腾模型以不同灌溉量（80%ET、100%ET、120%ET、140%ET，ET为日蒸腾量）对模型进行验证，并对甜瓜的干物质、产量和品质做综合评价。结果表明，各因子对甜瓜蒸腾作用大小表现为叶面积指数>日平均气温>日平均空气相对湿度>日太阳辐射强度，所建立的甜瓜日蒸腾量模型拟合较好，回归标准误差41.83 g，相对误差11.4%。蒸腾模型决策的不同灌溉量对甜瓜干物质影响显著，从伸蔓期到结果期，各处理植株的干物质总量以140%ET和120%ET最大，80%ET最小。结果期各处理果实的干物质积累表现为120%ET最大，80%ET最小。植株各器官干物质分配在伸蔓期呈现出叶>茎>根，开花坐果期呈现出叶>果>茎>根，结果期呈现出果>叶>茎>根。蒸腾模型决策的灌溉量过高或过低均使产量下降，120%ET处理产量最高为1.23 kg/株。水分利用效率随单株灌溉量的升高而降低。果实综合品质的隶属函数值排序为120%ET(4.69)>100%ET(3.45)>80%ET(3.34)> 140%ET (2.27)。综合考虑甜瓜干物质积累与分配、产量及品质因素，蒸腾模型决策的灌溉量120%ET处理效果最好，可作为最优的灌溉水平。研究可为温室甜瓜高效生产和智能化灌溉提供科学依据和决策参考。

蒸腾；温室；灌溉；通径分析；干物质积累与分配；水分利用效率；隶属函数值

0 引 言

近些年无土栽培技术发展迅速，规模越来越大，作物在不同灌溉条件下对蔬菜的产量与品质影响显著。在设施无土栽培生产过程中，水分对作物、土壤、环境空气的影响更为直接。灌溉量过小，容易造成减产；灌溉量过大，会使无效蒸腾增加，造成水分浪费，同时积水过多，根系受害，温室内空气湿度增加，导致病虫害发生和果实品质的下降[1]。甜瓜是温室中经常种植的作物，其生长对水分更为敏感，因此，进一步研究温室甜瓜的蒸腾耗水规律和合理的灌溉水平，对提高甜瓜的产量和品质、提升经济效益具有重要的意义。

大量研究表明，适宜的灌溉量可增加甜瓜产量，改善果实品质[2-3]。水分因子对于甜瓜生长发育作用十分明显，如Fabeiro等[4-5]研究表明，灌溉量的多少显著影响甜瓜的形态指标、产量和品质。李建明等[6-7]通过试验研究，建立甜瓜幼苗受有效积温、日温差积累、光辐射积累等多因子驱动的干物质分配模型，以及建成以温度与水分驱动的甜瓜幼苗生长形态模型。

目前的作物蒸腾研究主要集中在Penman-Monteith（PM）公式的应用[8]和特定环境因素对蒸腾的影响[9]，PM公式中需要诸多的气象观测资料，且各参数存在着相互影响，而有关蒸腾模型对甜瓜产量及综合品质的研究尚未见到相关报道。本试验以甜瓜品种‘绿翠宝’为试材，先建立蒸腾模型，再基于蒸腾模型进行灌水处理。目的是建立测量指标相对较少，预测精度能满足生产需要的蒸腾模型，利用叶面积指数和温室环境因子驱动来建立甜瓜的日蒸腾耗水模型。然后，基于蒸腾模型探究不同灌溉量对甜瓜干物质、产量及品质的影响，以期为温室甜瓜的智能灌溉与高产优质提供参考和科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验地

试验在西北农林科技大学园艺场内进行。试验所用的自制的大跨度非对称酿热温室（国家专利号201420836431.7）跨度17～19 m，脊高5.1～5.4 m，东西走向，南屋面投影10～12 m，北屋面投影7～8 m。温室内部的温度、湿度及光照条件较为一致。

1.2 试验设计

1.2.1 用于建立蒸腾模型的试验

2015年3—6月采用称质量法，依照甜瓜单株日蒸腾量的100%进行补充灌溉。依据各影响因子和日蒸腾量的趋势类型，进行多因素非线性回归分析，采用麦夸特法参数估计，最终拟合得到温室甜瓜单株日蒸腾耗水量模型。2015年设置1个处理100%ET，3次重复，按照实际蒸腾量的100%补充灌溉，采用盆栽方式种植，测定的指标有单株日蒸腾量、叶面积和温室内环境数据（温度、光照、湿度）。

1.2.2 基于蒸腾模型决策的灌溉试验

为了检验2015年试验建立的模型的可靠性，2016年设置4个不同的灌溉水平：ET1为80%ET、ET2为100%ET、ET3为120% ET、ET4为140%ET。基于2015年所建立模型估算的ET值为参考，2016年3—6月进行不同水平的灌溉，各处理3次重复，共定植480株甜瓜。

1.3 试验过程

采用盆栽方式种植薄皮甜瓜（绿翠宝），盆直径为25 cm，表面不覆膜。无土栽培供试的基质为前期育苗试验所甄选的优势配方（菇渣﹕牛粪﹕蛭石﹕珍珠岩=3﹕3﹕2﹕2）。经测定，2 a试验基质理化性质相近，其基本理化性质如下：容重0.34 g/cm3，总孔隙度54.8%，pH值为6.77，电导率（electricity conductivity，EC）2.43 dS/cm，速效氮1 792.85 mg/kg，速效磷297.63 mg/kg，速效钾3 047.18 mg/kg。

甜瓜幼苗4叶1心时，选取生长健壮且长势一致的幼苗定植。每盆1株，行距和株距分别为70和40 cm，单蔓整枝立式栽培，人工授粉，侧蔓结瓜，每株预留4个瓜，分别在6～8节、10～12节、14～16节和18～20节，根据瓜的生长情况优选留3个果型端正的幼瓜，主蔓第25节摘心。营养液施肥参考霍格兰（Hoagland）和阿农（Arnon）配方[10]，每升营养液中各元素的含量如表1所示。

表1 营养液通用配方

试验根据甜瓜的生育特点，将整个生育期阶段划分为伸蔓期（3月20日—4月14日），开花坐果期（4月15日—5月4日），结果期（5月5日—5月30日）。伸蔓期不浇营养液，甜瓜主要依靠复合基质里的养分。开花坐果期按1/2倍Hoagland营养液施入；果实成熟期按1倍Hoagland营养液施入；微量元素施入量相同。施肥管理视天气状况做适当调整，其余均按常规生产要求进行管理。采用智能化施肥灌溉系统（HortiMax Growing Solution）进行滴灌，滴管的滴头流量约为0.7 mL/s。2 a试验都采用滴灌，滴灌时间为每天09:00左右。

1.4 测定项目及方法

1.4.1 单株日蒸腾量

2a试验中，盆放在自动连续作物耗水记录仪上，实时监测盆质量，每天记录甜瓜单株日蒸腾量[11]（ET，g）。

1.4.2 甜瓜叶面积指数

2 a试验都进行叶面积指数测定，每2～3 d测量植株单叶叶长（cm）和叶片数，根据公式LA=0.7282.024(2= 0.989)[12]计算单叶叶面积LA（cm2），单株所有叶片叶面积之和，即单株总叶面积1。然后，根据种植密度（株/m2），换算为甜瓜叶面积指数LAI=·1/10 000。

1.4.3 温室内环境因子

采用荷兰HortiMax Growing Solution环境监测仪记录温室内的日平均空气温度（，℃）、日平均空气相对湿度（RH，%）、日平均太阳辐射强度（，W/m2），仪器放置于试验区中部地面上方1 m处。

1.4.4 干物质的测定

2016年分别于伸蔓期、开花坐果期和果实成熟期对每个处理各取甜瓜植株3棵，分别将根、茎、叶、果剪下，分装于纸袋中，在105 ℃下杀青20 min，然后80 ℃继续烘3～7 d至干质量变化在误差允许范围内，干燥冷却后称取各处理样品的干质量[13]。

1.4.5 产量与水分利用效率

2016年称量成熟果实的单果质量，直至采摘后拉秧结束，对各处理产量进行统计。参考王鹏勃等[14]方法计算水分利用效率WUE=/（kg/m3），式中代表甜瓜的平均单株产量（kg/株），代表全生育期的植株灌溉量（m3/株）。

1.4.6 果实品质的测定

2016年根据文献[15]测定果实的可溶性固形物（数显糖量计TD-45）、可溶性酸（酸度计）、可溶性蛋白（考马斯亮蓝G-250染色法）、可溶性糖（蒽酮比色法）、维生素C（钼蓝比色法）和硝酸盐（水杨酸-硫酸法），糖酸比=可溶性固形物/可溶性酸。

综合品质计算采用隶属函数法[16]，正相关指标（可溶性固形物、糖酸比、维生素C、可溶性蛋白、可溶性糖）：

()=(–min)/(max–min)

负相关指标（可溶性酸、硝酸盐）：

()=1–(–min)/(max–min)

式中max为所有处理该指标的最大值；min为所有处理该指标的最小值；()为该指标的隶属函数值，值越大代表果实品质越优，值越小果实品质越劣。

1.5 数据处理与统计分析

采用Excel软件对数据进行统计和作图，用DPS软件建立蒸腾模型。不同处理间的多重比较选择Duncan新复极差法，采用SPSS软件进行数据处理与分析。根据回归估计标准误差（root mean square error，RMSE）和相对误差（relative error，RE）对模型的准确性进行验证[17]。

2 结果与分析

2.1 甜瓜日蒸腾模型的建立

2.1.1 甜瓜蒸腾影响因子的相关分析和通径分析

甜瓜日蒸腾及其影响因子的相关及通径分析表明（表2），RH与ET呈极显著负相关（<0.01），而其他因子与ET呈极显著正相关（<0.01）。LAI相关性最强，其次是和RH。

表2 甜瓜日蒸腾量与影响因子的相关和通径分析

注：LAI，叶面积指数；为日平均气温；RH为日平均空气相对湿度；为日平均太阳辐射强度。**，<0.01。

Note: LAI, leaf area index;, daily average temperature; RH, daily average relative humidity;, daily mean photo synthetically active radiation. **,<0.01.

直接通径系数（表3）表明各因子对温室甜瓜蒸腾直接影响大小排序为LAI>>RH>。对比直接与间接通径系数可知，LAI是连接气象环境与作物蒸腾的重要因子，对温室甜瓜日蒸腾量的影响主要是直接影响。其次，对温室甜瓜日蒸腾量的影响主要也是直接作用的，还间接地通过对LAI的促进作用，进而对蒸腾作用产生正向的影响。RH主要是间接作用影响甜瓜日蒸腾量，通过对以及LAI的抑制作用，进而对蒸腾产生负向的影响。最后，主要是间接作用影响甜瓜日蒸腾量，间接地通过的促进作用，对蒸腾产生正向的影响。

2.1.2 温室甜瓜日蒸腾模型的建立与验证

在上述相关分析和通径分析的基础上，对甜瓜日蒸腾量ET与其影响因子做回归分析，得到各因子和甜瓜耗水量之间的关系，如图1所示。各回归模型<0.01，说明选取LAI、、RH、作为蒸腾影响因子对温室甜瓜日耗水量进行模拟的合理性。然而各因子与ET模拟模型精度较低2在0.56与0.86之间，仍有提升空间。依据得到的各因子和耗水量之间的相关趋势，进行多因素非线性回归分析，在DPS软件中采用麦夸特法参数估计，最终拟合得到的温室甜瓜单株日蒸腾耗水量模型为

ET=117.7LAI1.116+0.00063.9+420 4816e-0.291RH

+1.22×10-53–0.0072+1.2–5.7

(2=0.984，=0.0001)

式中ET为日蒸腾量，g；LAT为叶面积指数；为日平均气温，℃；RH为日平均空气相对湿度，%；为日太阳辐射强度，W/m2。拟合结果2=0.984即甜瓜日蒸腾量变异的98.4%是由上述因子的变化所引起的。

利用2016年的数据资料，选取甜瓜100%ET处理组的实测值对蒸腾模型进行检验。检验表明，蒸腾模型的RMSE和相对误差RE分别为41.83 g和11.4%，2= 0.937（=45），如图2所示。从总的趋势来看，模拟的蒸腾模型具有较好的稳定性和较高的精度。说明本研究中各参数计算方法选择适当，能够较为准确地模拟出温室甜瓜单株的日蒸腾量。

图1 甜瓜日蒸腾量与其影响因子的关系

图2 温室甜瓜日蒸腾量模拟值与实测值的比较

2.2 蒸腾模型决策的灌溉量对甜瓜的影响

2.2.1 灌溉量对甜瓜干物质积累与分配的影响

不同处理干物质总量变化趋势基本相同，从伸蔓期到结果期，平均单株干物质总量大小均表现为ET4和ET3较高，ET1最低（表3）。结果表明，基于蒸腾模型确定的灌溉量进行实际操作，随着灌溉量增加，甜瓜干物质总量呈上升趋势，但从120%ET到140%ET处理，干物质增长量已经很少，两者无显著性差异。

各个时期看，伸蔓期各器官干物质含量呈现出叶>茎>根。这个时期干物质主要贮存在叶片中，占干物质总量的比例为68%～71%，ET1处理与ET4处理干物质含量差异显著。茎所占的比例为19%～22%，根的干物质分配比例最小，为8%～10%。干物质总量ET1处理和ET4处理有显著性差异（<0.05）。

开花坐果期的干物质总量较伸蔓期快速增长，约为伸蔓期的4倍。各器官的干物质含量呈现出叶>果>茎>根，其中果实的干物质量占干物质总量的比例为18%～22%，ET1处理和ET3、ET4处理干物质含量有显著性差异。叶片干物质量较伸蔓期有明显增加，但分配比例有一定的下降，除ET3处理外，各处理与ET4均差异显著。茎和根的分配比例为分别为16%～19%和7%～8%，各处理变化规律与干物质总量变化相近。茎的干物质量ET1、ET2处理和ET3、ET4处理有显著性差异；根的干物质量ET4处理和ET1、ET2处理有显著性差异。

表3 基于蒸腾模型决策的不同灌溉量对甜瓜干物质的影响

注：同列不同小写字母表示处理间差异显著（<0.05），ET1～ET4分别表示80%ET、100%ET、120%ET、140%ET。下同。

Note: Different letters in same column indicate significant difference among treatments (<0.05); ET1-ET4 are 80%ET, 100%ET, 120%ET and 140%ET, respectively. Same as below.

结果期果实不断膨大并逐渐成熟，干物质总量大幅上升，约为开花坐果期的5～6倍。结果期各器官干物质含量呈现出果>叶>茎>根。结果期干物质不断向果实转运，果实干物质占总量的比例上升到58%～61%，各处理果实的干物质量表现为ET3最大，ET1最小，ET1处理与ET3、ET4处理差异显著。叶片分配比例明显降低，下降为22%～24%，ET1、ET2处理与ET4处理有显著性差异。茎和根的分配比例也都有所降低，分别为10%～14%和5%～6%。

2.2.2 灌溉量对甜瓜产量和水分利用效率的影响

灌溉量的增加提高甜瓜平均单株产量，当增大到一定水平产量不再增加，各处理产量大小顺序为ET3≈ ET4>ET2>ET1（图3）。ET3平均单株产量1.23 kg/株，分别比ET1、ET2处理高24.2%、10.8%。在相同生产管理条件下，甜瓜的水分利用效率随单株灌溉量的升高而降低。其中ET1处理水分利用效率最高，ET4处理水分利用效率最低；除ET2和ET3处理外，各处理均有显著性差异。

图3 不同处理的产量和水分利用效率比较

2.2.3 不同灌溉处理对甜瓜果实品质的影响

从表4中可以看出，基于蒸腾模型的不同灌溉量对果实品质有一定的差异。可溶性固形物ET1处理较低，ET3和ET4处理居中，以ET2处理最高，质量分数为13.13%，可溶性蛋白ET1处理较低，ET2和ET4处理居中，以ET3处理最高，为5.82 mg/g。可溶性糖差异不显著（>0.05），可溶性酸ET1处理最低，质量分数为0.74%。糖酸比值ET1处理最高，为16.28；其次是ET3处理，为14.79。不同处理对维生素C含量的影响较小，除ET4处理外，各处理无显著性差异。硝酸盐含量各处理差异不显著。

表4 灌溉量对甜瓜果实品质的影响

注：隶属函数值为各项品质指标隶属函数值之和。

Note: Attaching functional value of integrated quality is sum of attaching functional value of each quality indicator

比较各处理甜瓜果实隶属函数值表明，随着蒸腾灌溉量增加，综合品质呈现先升高后降低的趋势，4个灌溉量处理的综合品质总得分为ET3(4.69)>ET2(3.45)> ET1(3.34)>ET4(2.27)，ET3处理果实的综合品质最好。

3 讨 论

作物蒸腾量的大小受到环境条件和作物本身生理过程的综合作用，此外还受到作物生长发育状况、农业栽培技术及灌溉排水措施等因素的影响[8]。影响作物蒸腾的各个因子不是孤立存在的，它们共同作用于蒸腾过程，并且互相影响[18]。本研究选取叶面积指数和温室内环境因素（空气温度、空气相对湿度、太阳辐射）作为甜瓜蒸腾的影响因子，采用Pearson相关性分析和通径分析探讨温室甜瓜日蒸腾量与其影响因子的关系。结果表明，选取的影响因子都具有极显著相关性，各因子对温室甜瓜蒸腾作用影响大小为LAI>>RH>。LAI和对温室甜瓜日蒸腾量的影响主要是直接影响，RH和主要是间接影响，试验结果与张大龙等[12]、姚勇哲[17]研究较为一致。

试验基于温室环境因子驱动作用，根据2015年春茬的试验数据建立甜瓜日蒸腾模型，并用2016年试验数据进行模型的验证[19]。回归估计标准误差RMSE和相对误差RE分别为41.83 g和11.4%，蒸腾模型具有较好的拟合度。虽然本文所建立的温室甜瓜日蒸腾量模型能够得到较理想的模拟结果，但考察模型建立数据时段（2015年4月2日–2015年5月27日）和模型验证数据时段（2016年3月24日–2015年5月21日）温室内环境资料发现，模型建立数据时段有14 d日平均空气相对湿度小于65%和8 d日平均气温高于27 ℃，而模型检验数据时段没有日平均空气相对湿度小于65%和日平均气温超过27 ℃的天数。说明还缺乏足够的实测资料对该模型在日平均空气相对湿度小于65%或日平均气温超过27 ℃环境条件下的验证。而且，模型建立和验证均基于春季甜瓜生产数据，适用于春夏茬，对越冬栽培甜瓜的适用性有待于进一步研究。不过，本试验建立的甜瓜日蒸腾模型中各参数计算简便、易于获取，是一种方便有效的模拟温室甜瓜日蒸腾量的方法。

作物的生长条件和生长发育阶段等都会影响到干物质量的积累与分配[20]，已有研究表明水分是影响作物不同器官干物质量积累与分配的主要因素[21]。植物通过光合作用积累干物质，从本试验结果看，基于蒸腾模型随着灌溉量的增加，甜瓜干物质总量呈上升趋势。但从120%ET到140%ET处理，干物质增长量已经很少，并且果实的干物质含量降低。原因可能是灌水量少的情况下，植株养分吸收受阻，进而出现植株弱小、营养生长受阻、光合作用干物质积累量少，从而影响其生殖生长[22]；然而，水分过多造成一定涝害，植株根系受损，同时叶面积指数过大，导致净光合产值较低[22]。此外，后期叶片分配比例明显降低，也有甜瓜栽培过程中部分老叶被摘除的原因。

设施种植投入较大，所以高产、优质一直都是种植者的追求[23]。其中产量是最直接的体现，合理调控灌溉量是实现此目标的必要条件。Al-Mefleh等[24]研究表明，灌溉量过高、过低都会导致甜瓜产量降低。本试验研究发现，灌溉量过低条件下甜瓜产量显著降低，原因可能是低水造成甜瓜生长发育较弱、光合作用整体水平降低，从而影响甜瓜的产量[25]。灌溉量过高条件下甜瓜也有一定减产，表明并灌溉量越多越利于甜瓜高产。这可能是由于供水过剩状态下植株长势较旺，引起一定程度徒长，对下一阶段的生殖生长造成不利影响。因此，合理的灌溉量是甜瓜获得高产、高效的保障，依据模型120%ET灌溉量最利于甜瓜的高产。WUE是作物经济产量与灌溉量的比值，所以其不仅与灌溉量相关，也与作物产量有关，而灌溉量与产量之间又紧密联系。试验结果表明，甜瓜的水分利用效率随植株灌溉量的升高而降低，这与Sensoy等[26-27]研究相一致。

甜瓜果实中含有较多的可溶性固形物、可溶性蛋白和维生素C等营养物质，这些营养物质的含量是评价果实营养价值和品质的重要指标[28]。所有处理的硝酸盐含量均小于432g/g，达到了国家所指定的标准[29]。此外，每个品质指标的变化规律不同，很难从一个指标全面反映出不同处理对甜瓜综合品质的效应，无法抉择出哪个灌溉处理甜瓜的果实品质最好。本试验采用隶属函数法[30]计算各处理的所有品质指标的综合得分，通过总得分比较得出各处理甜瓜果实的综合品质，排序为ET3(4.69)> ET2(3.45)>ET1(3.34)>ET4(2.27)。随着灌溉量的增加，综合品质呈先升高后降低的趋势。由此说明，适宜的灌溉量有利于提高果实的品质，水分过高或过低都会导致综合品质的降低，合理调控植株灌溉才能保证甜瓜果实的优质。

4 结 论

1）对温室甜瓜日蒸腾量的影响因子做相关分析和通径分析，叶面积指数LAI、日平均气温、日平均空气相对湿度RH、太阳辐射强度与日蒸腾量ET的相关性均达极显著水平，各因子对温室甜瓜蒸腾作用影响大小为LAI>>RH>。采用麦夸特法参数估计，多因素非线性回归分析所建立了温室甜瓜日蒸腾模型，标准误差RMSE为41.83 g，相对误差RE为11.4%，模型验证表明蒸腾模型具有较好的稳定性。

2）基于蒸腾模型的决策作用，研究不同灌溉量对甜瓜干物质、产量及品质的影响。结果表明，随着灌溉量的增加，甜瓜干物质总量呈上升趋势，果实干物质量呈先升高后降低趋势。灌溉量过高或过低均使产量下降，蒸腾模型决策120%ET处理产量最高为1.23 kg/株。水分利用效率随单株灌溉量的增加而降低。果实综合品质的隶属函数值排序为ET3(4.69)>ET2(3.45)>ET1(3.34)>ET4(2.27)。综合考虑甜瓜干物质、产量及品质因素，依据甜瓜日蒸腾模型决策120%ET灌溉量可作为最优的灌溉水平，可以为温室甜瓜的智能化灌溉与高产优质提供参考和理论依据。

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Effect of different irrigation amount based on transpiration model on yield and quality of muskmelon

Li Jianming1,2, Fan Xiangyu1,2, Yan Fangfang1, Li Hui1,2, Cai Dongsheng1,2

(1.712100,;2.712100,)

Transpiration models are important for determining crop water demand and irrigation amount. In this study, a simple transpiration model was proposed by investigating the relationship between daily transpiration and its influencing factors and the model was tested by experimental values and used for study the influence of irrigation determined by the model on growth, yield and quality of muskmelon. The experiment was carried out in greenhouse located in Yangling, Shannxi. In 2015, the irrigation was based on the measured transpiration. The leaf area index, temperature, relative humidity and photosynthetically active radiation were measured. Their relationships with transpiration were studied. Based on the relationships, the model was established. In 2016, 4 irrigation levels (80%ET, 100%ET, 120%ET and 140%ET) were designed. The results of the irrigation level of 100%ET were used for model validation. Then the fruit biomass, yield and quality were determined. The results showed that the effect of influencing factors on the transpiration was ordered by leaf area index > daily average temperature > daily average relative humidity > intensity of solar radiation. A model was built for transpiration simulation. The determination coefficient was 0.984. The validation of model showed that the root mean square error was 41.83 g, the relative error was 11.4% and the determination coefficient was 0.937. It suggested that the model could well fit the transpiration. The irrigation experiment based on the proposed model showed that the different levels of irrigation had significant effects on dry matter accumulation and distribution. From stretching stage to fruiting stage, dry matter accumulation in different treatments was highest in the 120%ET and 140ET and lowest in the 80%ET. The dry matter accumulation of fruit in fruiting stage was the highest in the 120%ET and the lowest in the 80%ET. The dry matter distribution in the stretching stage showed leaf > stem > root, the dry matter distribution in flowering stage showed that leaf > fruit > stem > root, and the dry matter distribution in fruiting stage showed that fruit > leaf > stem > root. The yield of muskmelon declined in the low or high level of irrigation based on transpiration model and the yield of 120%ET was the highest with 1.23 kg/plant. The water use efficiency of muskmelon increased with decreasing irrigation level. The content of soluble solid, soluble protein and soluble sugar showed a rising then declined trend with the irrigation levels. The subordinate function value of fruit quality was 4.69 (120%ET) > 3.45 (100%ET) > 3.34 (80%ET) > 2.27 (140%ET). Thus, the treatment of 120%ET was the best for muskmelon growth, quality and yield.

transpiration; greenhouse; irrigation; path analysis; dry matter accumulation and distribution; water use efficiency; subordinate function value

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.21.018

S652;S161.4;S275.6

A

1002-6819(2017)-21-0156-07

2017-01-16

2017-10-13

国家自然科学基金项目（31471916）；陕西省科技统筹项目（2015KTTSNY03-03）；陕西省农业科技创新与攻关项目（2015NY089）

李建明，陕西洛川人，教授，博士生导师，主要从事设施作物生理生态研究。Email：lijianming66@163.com