施肥量对生菜养分与长势的影响及模型模拟

高洪燕，毛罕平，倪纪恒，公丽艳，张晓东

(1. 江苏大学农业工程学院，江苏 镇江212013； 2. 沈阳师范大学粮食学院，辽宁 沈阳110034)

生菜是重要的绿叶蔬菜之一，因营养丰富、生熟食俱佳等优点，栽培面积逐年扩大.据统计，中国生菜产量占世界总产量的56%左右，而北京市的生菜年需求量达20万t.生菜属于潜根系作物，生长发育期短，一般40 d左右就可采收食用，因而对肥料的需求很敏感[1].实际生产中越来越多的农民通过增加化肥的投入来提高生菜产量和经济效益，这不仅会造成土壤板结，有机质质量分数降低，酶活性减弱，也会引起生菜品质下降，甚至减产[2].因此，研究不同施肥量下设施生菜养分质量分数、长势及产量三者的关系，是提高肥料利用率、有效发挥化肥在生菜生产中的作用的关键因素.

不同施肥制度对生菜长势及产量的影响有强弱和主次之分.通常采用多元回归分析、多级通径分析、主成分分析及相关分析等方法确定影响强度.MAH-LANGU等[3]研究了水培条件下不同施氮量对生菜长势及品质的影响.GALIENI 等[4]分析了氮磷元素缺乏对生菜叶片形态和生理特性的影响.这些方法均基于“白色系统”，即需要大量数据，且要求数据具有典型的概率分布，但农业生产中很难满足这2个条件[5].农业系统本身是一种灰色系统[6]，不同施肥制度与长势和产量间具有一定的灰色关联性[7].在养分质量分数与长势关系研究方面，大多是针对整个生长期建模，未考虑作物生长规律与养分吸收规律.

因此，文中利用灰色关联分析方法研究生菜养分质量分数、长势及产量三者间的关系，拟解决因数据量少及分布不典型的难题，明确影响生菜长势及产量的主次因素.在此基础上，进一步研究养分质量分数与产量关系，并根据生菜长势，建立不同时期养分质量分数与长势的关系模型，为设施生菜科学施肥提供科学依据和理论指导.

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验在江苏大学Venlo型温室内进行，试验品种为意大利全年耐抽苔半结球生菜(南京沃蔬种业有限公司).采用营养液加珍珠岩的无土栽培模式，将长势状况相似的五叶一心幼苗定植到花盆中.研究选用山崎营养液配方，共分为13个施肥处理，分别为标准配方中氮(N)、磷(P)和钾(K)质量分数的25%，50%，75%，100%和125%.标准配方中含Ca(NO3)2·4H2O，236.00 mg/L；KNO3，404.00 mg/L；NH4H2PO4，57.00 mg/L；MgSO4·7H2O，123.00 mg/L；Fe-EDTA，16.00 mg/L；MnCl2·4H2O，1.20 mg/L；H3BO3，0.72 mg/L；ZnSO4·4H2O， 0.09 mg/L；CuSO4·5H2O，0.04 mg/L；(NO4)2MoO4，0.01 mg/L.其中NO3-浓度为6.0 mmol/L，NH4+浓度为0.5 mmol/L，K+浓度为4.0 mmol/L，PO43-浓度为0.5 mmol/L.在保证其他营养元素浓度不变的情况下，缺失和过量处理按照标准配方中氮磷钾质量分数进行等比例减少或增加，不同水平氮磷钾元素营养液配方离子浓度c如表1所示.试验在春季进行，共栽种生菜3批，每隔7 d栽种1批，每个处理6个样本.根据天气变化，通过控制风机、湿帘、遮阳网等设备调控温室环境信息，使夜温不低于15 ℃，昼温不高于30 ℃，光强为200～400 μmol/(m2·s).

表1 不同水平氮磷钾元素营养液配方离子浓度

1.2 设施生菜长势信息获取

自缓苗成功起，每隔3 d上午8：00开始获取生菜冠层俯视及主视图像.在图像采集前，对相机进行白平衡标定，并使用光圈优先模式，光圈设定在F8，ISO为100，保证采集的图像色彩还原准确且有足够的景深使生菜成像清晰，图像分辨率为3 888×2 592.采用延迟拍摄模式，消除手动操作带来的微小抖动.采用标准坐标纸为后期图像处理的参考标尺.采集主视图像时，将花盆顺时针旋转90°，再次采集生菜的主视图像，用以消除因个别叶片长势突出引起的偶然误差.

1.3 设施生菜产量及氮磷钾质量分数测定

采集的生菜去根后，立即用精度为0.1 mg的天平称取质量，单位为g.然后放入烘箱在105 °C下杀青1 h，再以75 °C烘干至恒重.利用H2SO4-H2O2消解0.1～0.2 g(过0.25～0.50 mm筛)磨细烘干后的生菜叶片样本，氮和磷质量分数测定采用Auto Analyzer 3型连续流动分析仪，钾质量分数的测定采用火焰光度计.营养质量分数以单位干质量的百分比(%)形式表示.

1.4 设施生菜长势特征提取

在不同施肥制度下，生菜长势会发生明显变化.缺氮时，生菜生长缓慢且外观呈仿锥形；缺磷时，生菜叶片伸展度下降且叶片数减少；缺钾时，生菜组织失去膨压并萎蔫.STORY等[8]通过提取俯视图像中冠幅投影面积ATPC(top projected canopy area)和冠幅周长PTPC(top projected canopy perimeter)反映生菜缺肥情况.文中在此基础上，结合营养胁迫形态特征的变化，增加提取主视图像中的株高HP(plant height)信息描述生菜的长势情况，并将2次主视图像获取HP的均值作为最终结果.

在Matlab软件中运用“2G-R-B”算子的分割冠幅区域，该方法计算量小且在较宽范围光照条件下，能够很好地提取生菜冠幅[9].图1为生菜冠层俯视图像和主视图像二值化图像，图2为背景分割图像.采用Roberts，Prewitt，Sobel，LoG，Zerocross和Canny算子对生菜进行边缘提取，通过分析不同算子提取结果可知，Roberts算子因定位不准确，提取的边缘较粗；Prewitt和Sobel算子提取的结果相近，在降低噪声和伪边缘的同时也平滑了真正边缘；LoG算子和Zerocross算子提取结果相近，定位精度高，对噪声较敏感，在一定的程度上模糊了目标图像边缘[10]；而Canny算子对图像进行了“非极大值抑制”和形态学连接操作，所获得边缘特征轮廓清晰，且封闭性好.因此，文中采用Canny算子提取生菜周长，提取结果如图3所示，图中i,j分别为长度和高度方向像素个数.最终得到ATPC,PTPC和HP随时间变化曲线如图4所示.

图1 二值化图

图2 背景分割图

图3 边缘提取

图4 ATPC,PTPC和HP随时间变化曲线

生菜ATPC，PTPC和HP的单位分别为cm2，cm和cm，计算公式为

(1)

(2)

(3)

式中：NL为俯视图像中生菜区域的总像素数；NP为俯视图像中生菜外边缘的总像素数；NH为主视图像中生菜高度方向的总像素数；f1为比例因子，表示俯视图像中1 cm2内所含像素数量；f2为比例因子，表示主视图像中1 cm长度内包含的像素数量.

2 结果与分析

2.1 养分质量分数、长势及产量间灰色关联分析

根据灰色关联分析理论，构建养分质量分数与长势信息间灰色系统，其中比较数列为生菜冠层氮、磷、钾质量分数，参考数列为各时刻长势信息，得到r1-r3为养分质量分数与长势信息的关联度.通过关联度大小确定影响强度.计算结果如表2所示.影响生菜长势变化的元素从大到小依次为氮，磷，钾.这主要是由于氮元素参与生菜各种生命活动，促进蛋白质和叶绿素等大分子及器官形成[11].磷元素在生菜体内以有机和无机态的形式存在，有机磷是核酸和磷酸酯的必要组成部分，无机磷可激活酶的活性，帮助碳水化合物合成、分解和运输[12].钾元素起到提高品质的作用，增施钾肥可以改善生菜的颜色及内在品质[13].因此，钾元素对生菜长势影响要小于氮磷2种元素.对长势的影响从大到小依次为ATPC，PTPC，HP.这主要是由于当缺肥时，生菜叶片组织失去膨压，叶片伸展度下降，叶球紧实度降低，所以ATPC和PTPC比HP变化敏感.

表2 养分质量分数与长势间灰色关联度

构建长势与产量间灰色系统，其中比较数列为ATPC，PTPC，HP，参考数列为生菜产量，r1-r3分别为ATPC，PTPC，HP对产量的关联度，计算后得到r1=0.748，r2=0.674，r3=0.707.得到ATPC，HP是影响生菜产量的主要因素.通过筛选影响作物产量的主要农艺性状，为作物高产培育提供了理论基础.

2.2 养分质量分数与产量关系研究

由上可知，与磷钾元素相比，氮素是影响生菜长势和产量的主要因素.因此，文中着重分析磷钾质量分数及产量在不同施氮条件下的变化规律.图5为收获期氮、钾质量分数wK,wN对生菜产量Y影响等高线图.结果表明，不同施氮量对生菜体内钾质量分数影响显著，氮钾元素间具有促进吸收作用[14]，钾质量分数随着施氮量的增加而增加，但生菜产量最大值并非出现在氮钾质量分数最大时.

图5 氮钾质量分数对生菜产量影响等高线图

图6为收获期不同氮、磷质量分数wP，wN对生菜产量影响等高线图.研究结果表明，氮素质量分数较低时，生菜产量与含氮量存在正相关关系；氮素质量分数较高时，产量反而降低.随着生菜体内含氮量的增加，生菜的含磷量是逐渐升高，同时磷在作物体内靠主动吸收，环境因素温度、光照等条件都会影响植物对磷的吸收.生菜最大产量达235.15 g，此时体内氮磷钾3种元素质量分数分别为4.83%，0.63%和2.82%.

图6 氮磷质量分数对生菜产量影响等高线图

2.3 养分质量分数与长势关系模型的建立

生菜长势特征与产量间具有一定的关联性，而相较于产量，长势信息可利用机器视觉技术无损获取.即通过长势特征间接反映生菜产量，实现对整个生长期的跟踪.因此，文中期望通过建立养分质量分数与长势的关系模型，探明养分质量分数与长势间的定量关系.由于环境温度对作物的光合、呼吸、蒸腾、水肥的吸收影响显著，故文中将环境温度信息作为影响生菜生长的主要环境因素.模型的一般形式为

(4)

式中：y为长势信息(ATPC，PTPC和HP)；β1—β11为回归方程拟合系数；x1为环境温度信息，℃；x2为生菜氮质量分数，%；x3为生菜磷质量分数(为使磷质量分数与氮钾质量分数在同一数据尺度)，g/kg；x4为生菜钾质量分数，%.

由图4可知，作物在生长过程中存在“慢-快-慢”S型生长规律[15-16]，故文中将分3个阶段建模，即生长初期、速生期和缓慢生长期.第一阶段生菜生长量较小，生物量累积速率不及养分吸收速率，养分质量分数逐渐上升；第三阶段，生菜生长缓慢，为抽薹开花准备，叶片养分吸收量逐渐下降.因此，这两个阶段养分质量分数与长势间存在线性相关，但各养分质量分数间存在交互作用，故对这2个阶段的模型考虑自变量的一次项和交互项.第二阶段生物量迅速增加，养分吸收量在速生点附近出现拐点，故这个同时考虑了自变量的一次项、二次项和交互项.养分质量分数与长势的关系模型如表3所示.

3 结 论

通过机器视觉技术连续监测生菜长势情况，获取冠层主视和俯视图像，从中提取了能直接反应生菜冠层长势状况的ATPC，PTPC和HP这3个特征，实现了生菜长势信息的连续无损获取.

通过研究生菜养分质量分数、长势及产量三者间的灰色关系，定性分析了施肥对长势及产量的影响，得到不同营养对生菜长势影响从大到小依次为氮、磷、钾，由此进一步分析了不同施氮条件下，生菜体内的磷钾质量分数及产量的变化规律，当产量达到最大时，氮磷钾3种元素质量分数分别为4.83%，0.63%和2.82%.

由于长势与产量具有一定相关性，长势信息对产量影响从大到小依次为ATPC，HP，PTPC，其中ATPC和HP是决定生菜产量的主要因素，在实际生产中长势信息可利用图像技术无损连续获取，因此进一步结合环境信息和生菜生长规律，建立了不同生长时期养分质量分数与长势的关系模型，为指导设施生菜科学施肥提供了理论基础.