微咸水膜下滴灌条件下西葫芦生长模型及参数研究

2020-06-17毕远杰郭向红吕棚棚孔晓燕

中国农村水利水电 2020年6期

毕远杰，雷涛，郭向红，吕棚棚，孔晓燕

(1.山西省水利水电科学研究院，太原030002; 2.太原理工大学水利科学与工程学院，太原030024)

0 引言

微咸水膜下滴灌技术是解决我国水资源短缺问题的重要途径。适度增加灌溉水矿化度对作物生长具有促进作用，但当矿化度过高时又会对作物产生盐分胁迫[1]。因此，阐明不同矿化度灌溉水对作物生长的影响，明确灌溉水矿化度合理阈值是保证作物正常生长和产量形成的关键前提。模拟作物动态生长特征是及时获取和掌握作物生长发育状况的重要手段，这对定量分析作物整个生长过程至关重要。为此，开展膜下滴灌西葫芦盐分响应和生长模型研究，对于完善微咸水膜下滴灌理论以及指导农业生产具有重要的作用和意义。

国内外学者对玉米、坚果、水稻等一系列农作物的生长发育过程进行了研究[2-6]，结果表明作物生长过程一般符合“慢-快-慢”的增长趋势，可采用Logistic 、Gompertz 、Richards 、Mitscherlich 和Korf等S型生长模型进行定量描述[5,6]。国内外学者建立了以坚果、甜橙、桃子和蓝莓果实纵横径[2,4,7,8]、玉米干物质累积量[5,10]、荞麦株高及地上部干重[6]、小白菜叶片数及鲜重[11]、西葫芦出苗率及叶面积[12]为因变量的农作物生长模型，但以株高指标为因变量的西葫芦生长模型报道较少。前人研究结果表明Logistic 、Gompertz 、Richards 、Mitscherlich 和Korf模型对荞麦[6]、水果[13]和核桃[14]等农作物生长过程取得了较好的模拟效果。然而，不同模型对西葫芦生长动态过程的模拟效果差异尚不清楚，通过不同模型效果对比分析，将能够为西葫芦生长寻找更加准确的量化工具。在Logistic模型中，前人主要揭示了残膜量、灌溉水平对玉米株高和生长速率极大值以及旺长期起止时间的影响[10, 15]，不同品种对坚果纵径最大相对生长速率[2]和荞麦生长终极量及生长速率[6]影响。然而不同灌溉水矿化度对西葫芦线性生长期起始点及结束点、线性生长期持续时间、平均线性生长速率和最大线性生长速率的影响尚不清楚，还有待进一步明确。

本文依据微咸水膜下滴灌条件下西葫芦田间种植试验数据，探究不同矿化度灌溉水条件下不同模型对西葫芦生长过程模拟效果的影响，揭示不同灌溉水矿化度对西葫芦物候期指标和生长指标的影响，为微咸水灌溉条件下西葫芦田间种植提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

本试验于2016年4月，在山西省水利水电科学研究院节水高效示范基地进行。该试验地位于东经112°24′，北纬37°36′，属于典型的温带大陆性气候，年平均气温为9.6 ℃，年降水量约为495mm，年平均日照时数2 675 h，无霜期约为170 d。试验田土壤类型为黏壤土，田间持水量约为0.35 cm3/cm3，容重为1.39 g/cm3。

1.2 试验设计及测定方法

供试西葫芦品种为夏比特。主要是在膜下滴灌条件下对不同矿化度灌溉水对西葫芦生长影响进行研究，共3个处理，每个处理设置3个重复。3个矿化度处理为K1.7、K3.5和K5.1，分别代表含盐量为1.7、3.5和5.1 g/L。采用膜下滴灌方式进行灌水，滴灌铺设方式为“一膜两管两行”，滴头间距0.3 m，西葫芦行株距为0.6 m×0.6 m，土壤含水量维持在田间持水量的70%～90%之间。在试验开始后，每间隔5 d，各处理选取3株样本，采用刻度尺对株高进行测定。

1.3 模型建立与参数计算

(1)模型建立与评价。本文采用Logistic[式(1)]、Mitscherlich[式(2)]、Gompertz[式(3)]、Korf[式(4)]和Richards[式(5)]模型对不同处理下西葫芦株高动态变化特征进行描述。采用决定系数R2和残差SSE两项统计学指标对模型精度进行评价，如公式(6)和(7)所示。

(1)

y=a[1-exp(b-ct)]

(2)

y=aexp[-b(-ct)]

(3)

y=aexp(-bt-c)

(4)

y=a[1-exp(-bt)]c

(5)

(6)

(7)

式中：y为西葫芦株高，cm；t为生长发育天数，d；a、b和c为系数；WLi为株高预测值，cm3；WRi为株高实测值，cm3；W为株高实测值的平均值，cm；N为样本数。

(2)物候期参数计算。物候期参数和生长期分别由Logistic模型求三阶导数和二阶导数获得。物候期参数主要包括线性生长起点(t1)、线性生长终点(t2)和线性生长期(LGD)3个参数，可分别由式(8)～式(10)进行计算。

(8)

(9)

LGD=t2-t1

(10)

(3)生长期参数计算。生长参数包括最大线性生长速率(MGR)、平均线性生长速率(LGR)和线性生长量(TLG)3个参数，可分别由式(11)～式(13)进行计算。各生长参数基于logistic模型计算获得。

(11)

(12)

(13)

1.4 数据处理

采用Microsoft Office 2013软件进行数据处理。采用IBM SPSS Statistics 19软件进行统计学分析。采用1stopt 8.0软件进行建模。采用Origin 2019绘图。

2 结果与分析

2.1 西葫芦生长模型的建立

根据试验样本数据，西葫芦株高动态变化过程符合S型变化趋势，可采用生长动力学模型进行描述。常见作物生长动力学模型主要包括Logistic、Mitscherlich、Gompertz、Korf和Richards模型。采用该5种模型分别对不同矿化度处理下西葫芦株高动态过程进行定量描述，表1为模型参数及精度。由表1可知，不同生长模型的决定系数(R2)和残差和(SSE)存在较大差异，对西葫芦株高动态变化过程的拟合效果差异明显。模型的R2均值大小表现为：Logistic>Gompertz>Richards>Korf>Mitscherlich。模型的SSE均值大小表现为：Mitscherlich>Korf>Richards>Gompertz>Logistic。Logistic模型的R2均值最大、SSE均值最小，说明模拟效果最优。

在各模型中，参数a能够代表西葫芦株高极大值。在实测样本中，经不同矿化度处理后株高极大值表现为：K3.5(46.2 cm)>K1.7(45.1 cm)>K5.1(38.6 cm)。经计算，Logistic、Mitscherlich、Gompertz、Korf和Richards模型参数a值与株高实测极大值间的差值分别为0.99%～1.53%、85.56%～218.24%、5.67%～7.29%、17.89%～31.12%和5.70%～8.12%，说明Logistic模型参数a值与实测值间误差最小。由表1还可知，不同灌溉水矿化度处理下Logistic模型参数a值大小表现为：K3.5>K1.7>K5.1，该排序与实测结果排序具有较好一致性。综上分析，Logistic模型参数物理意义明确，模型参数值与实测值间误差较小，对灌溉水矿化度的响应具有较好一致性，因此，对西葫芦株高动态变化过程量化描述宜采用Logistic模型。

表1 西葫芦生长动力学模型参数

2.2 西葫芦物候期参数分析

图1为不同矿化度条件下西葫芦物候期参数。根据Logistic模型特点及物候期参数，可将西葫芦生长过程划分为渐增期(0～t1)、线性生长期(t1～t2)和缓增期(t2～生育期末)。由图1可知，西葫芦于播种后0～11.4 d或0～14.7 d处于渐增期，该阶段西葫芦苗株较小，生长速度较为缓慢；播种后第11.4 ～14.7 d左右开始进入线性生长期，苗株开始加速生长，单位时间内的株高增幅明显高于渐增期；播种后第25.7～26.8 d左右到达线性生长期终点，整个线性生长期持续时间较长，总时长为13～15 d；当线性生长期结束后，苗株紧接着进入缓增期，该阶段西葫芦生长速度逐步减缓，株高随生育期逐渐趋于稳定。整个缓增期持续时间约为18～19 d，比线性生长期持续时间长4～5 d。

图1 不同矿化度条件下西葫芦物候期参数

为了进一步探明灌溉水矿化度对西葫芦物生长特性影响，需对不同矿化度处理下西葫芦物候期参数进行对比分析。当灌溉水矿化度由K1.7分别增加到K3.5和K5.1时，西葫芦线性生长期起始时间会延迟12.0%和28.6%，线性生长期结束时间会延迟0.1%和4.2%，说明矿化度增加时会对西葫芦线性生长期起始时间产生显著的抑制作用(p<0.05)，但对线性生长期结束时间的抑制效果并未达到显著水平。经计算，当矿化度由K1.7增加到K3.5和K5.1时，西葫芦渐增期会分别增加1.37和3.27 d，线性生长期会分别减少1.34和2.18 d，缓增期分别减少0.03和1.09 d。不同矿化度处理下西葫芦渐增期持续时间表现为：K5.1>K3.5>K1.7；而线性生长期和缓增期持续时间表现为：K1.7>K3.5>K5.1。由此表明，灌溉水矿化度越大时，西葫芦渐增期越长，线性生长期和缓增期越短。

2.3 西葫芦生长参数分析

图2为不同矿化度条件下西葫芦生长参数。由图2可知，经不同矿化度处理后西葫芦最大线性生长速率(MGR)和平均线性生长速率(LGR)大小均依次为：K3.5>K5.1>K1.7，说明适宜增加灌溉水矿化度能有助于提高西葫芦最大线性生长速率和平均线性生长速率，但当矿化度过大时又会对其产生抑制作用。处理K3.5的西葫芦最大线性生长速率(2.38 cm/d)和平均线性生长速率为(2. 09 cm/d)均为K1.7处理的1.13倍和K5.1处理的1.12倍，经样本统计学分析，不同矿化度处理间的西葫芦最大线性生长速率和平均线性生长速率均存在显著差异(p<0.05)。由图2还可知，处理K1.7、K3.5和K5.1的西葫芦线性生长量(TLG)分别为26.44、27.04和22.51 cm，分别占总生长量的58.6%、58.5%和58.3%，由此可见，线性生长期是影响西葫芦生长状况好坏的关键时期。处理K3.5和K5.1的线性生长量分别是K1.7处理的1.023倍和0.851倍，说明不同矿化度处理后的线性生长量大小依次为：3.5 g/L>1.7 g/L>5.1 g/L，且不同处理间的差异达到了极显著水平(p<0.01)。