不同评价体系对水分-沸石耦合下滴灌番茄生长综合评价比较

鞠晓兰　雷涛　郭向红　高晓丽　孙西欢　马娟娟　张明

摘要：为明确不同评价体系下主成分模型对水分［50%E、75%E、100%E（E为水面蒸发量）］-沸石（0、3、6、9 t/hm²）耦合下交替膜下滴灌番茄生长综合评价结果的影响，构建了PCAg、PCAq、PCAp、PCAc等4种主成分模型，并对其番茄主成分分析和综合评价结果差异进行分析探讨。结果表明，PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型均提取出2个主成分，第1主成分均命名为非水分因子，方差贡献率分别为79.18%、71.05%、76.83%、77.52%；第2主成分均命名为水分利用因子，方差贡献率分别为14.51%、21.56%、17.05%、16.31%。在PCAq中，Z₀W₁₀₀条件下番茄种植综合评价得分最低，Z₃W₅₀条件得分最高；在PCAg、PCAp、PCAc中，均为Z₀W₅₀条件下番茄种植综合评价得分最低，Z₆W₁₀₀条件得分最高。基于PCAp 和 PCAc 模型的番茄综合评价结果的相关系数为1.00，具有较好的一致性，而其他模型之间的评价结果具有一定差异性，交替滴灌番茄高效种植适宜采用的水分-沸石耦合策略为：水分100%E、沸石量6 t/hm²。

关键词：交替膜下滴灌；番茄；水分；沸石量；主成分分析；评价模型

中图分类号：S278；S641.207文献标志码：A文章编号：1002-1302（2023）11-0140-06

番茄作为中国种植规模较大的蔬菜作物之一，以其独特的风味深受广大消费者的喜爱，被人们称为“蔬菜中的水果”［1］。目前，国内对农作物的评价主要是对试验作物的产量或品质性状进行评价，而忽视了其他性状的重要性［2］。由于番茄的品质是由多种指标共同体现的［3］，各指标间彼此相关，简单的对比分析方法不能充分考虑多个指标因子间的关系［4］，需采用综合评价方法对番茄生长状况进行整体评估［5］，这对于全面、客观、合理地评价番茄生长状况具有重要意义。主成分分析法是一种常见的综合评价方法［6］，它利用降维思想将原来具有众多相关性的多个指标转化为少数几个综合指标，从而能够更精确地掌握各个指标的综合性表现［7］。主成分分析法在农业生产方面已得到广泛应用，Bi等通过建立生长-产量-水分利用效率青椒综合评价模型，明确了适宜青椒种植的滴灌压力水头和滴灌带埋深［8］。黄媛等通过建立生长-生理-水分利用效率番茄综合评价模型，明确了番茄苗期最适宜生长昼夜温度［9］。朱永福等通过建立生长-生理-产量-品质苹果综合评价模型，明确了生活再生水滴灌苹果生产的水肥管理方案［10］。王峰等通过建立单果质量-品质番茄综合评价模型，明确了温室冬春茬番茄产量与品质相协调的亏缺灌溉制度［11］。王秀康等通过建立番茄品质评价模型，明确了优质番茄生产的最优水肥策略［12］。这些研究报道中涉及的作物类型、因素及处理水平各不相同，在主成分模型构建过程中考虑的评价指标类型存在一定差异，评价结果也各异。那么对于同一类作物而言，如果基于不同评价指标体系来构建主成分评价模型，进一步综合分析作物生长状况好坏，是否会得到不同结果呢？这方面的研究报道较少，有待进一步研究。本研究基于水分-沸石耦合条件下交替膜下滴灌番茄生长试验数据，构建基于主成分的生长-产量-WUE模型（PCAg）、品质-产量-WUE模型（PCAq）、生理-品质-产量-WUE（PCAp）和生长-生理-品质-产量-WUE模型（PCAc），对番茄生长状况进行主成分分析和综合评价，明确不同评价模型对番茄综合评价结果的影响，为进一步优化番茄种植提供准确的评价方法。

1材料与方法

1.1试验设计

本研究数据来源于水分-沸石耦合条件下交替膜下滴灌番茄生长试验。其中，水分设W₅₀、W₇₅、W₁₀₀等3个水平，分别为50%、75%、100%水面蒸发量（E）；沸石量設Z₀、Z₃、Z₆、Z₉等4个水平，分别为0、3、6、9 t/hm²。试验采用全面试验设计，共12个处理，每个处理重复3次。供试番茄品种为奥冠8号，采用覆膜起垄种植模式。灌溉方式为交替灌溉，每垄铺设2条滴灌带，滴头间距40 cm，工作流量为1.2 L/h，每4 d灌溉1次，每次灌水采用滴灌带单侧灌溉。番茄定植时间为2020年6月4日，结束时间为10月7日。

1.2具体指标及测定方法

（1）生长指标：苗期选取3株长势相近的番茄，采用卷尺法测定株高（Kh）；数显游标卡尺测定茎粗（Kt）［13］；采用根系分析软件得到根长（RL）、根表面积（RS）、根体积（RV）等根系特征参数［14］。取3次测量值的平均值作为最终测量值。

（2）生理指标：采用Li-6400型便携式光合仪测定净光合速率（P_n）、蒸腾速率（T_r）、胞间CO₂浓度（C_i）、气孔导度（G_s）等生理指标参数［15］。

（3）品质指标：采用GY-4硬度计测定果实硬度（Ff）［16］，NaOH滴定法测定有机酸（OA）含量［17］，钼蓝比色法测定维生素C（VC）含量［18］，硫酸-水杨酸法测定硝酸盐（NC）含量［19］，PAL-1手持折射仪测定可溶性固形物（SS）含量［20］。取3次测量值的平均值作为最终测量值。

（4）产量及水分利用效率（WUE）：称质量法测定产量，WUE为产量与总耗水的比值。

1.3模型建立

本研究建立了4种不同评价目标主成分模型，分别为：生长-产量-WUE模型，命名为PCAg；品质-产量-WUE模型，命名为PCAq；生理-品质-产量-WUE模型，命名为PCAp；生长-生理-品质-产量-WUE模型，命名为PCAc，各模型具体涵括指标如表1所示。

1.4数据样本处理

采用Microsoft Office 2020进行数据计算，采用Origin 2018绘图，采用IBM SPSS Statistics 25进行主成分分析，置信水平为0.05。

2结果与分析

2.1番茄生长发育指标统计分析

交替膜下滴灌不同水分-沸石处理对番茄生长发育各项指标影响如图1所示。由图1可知，水分增加可以促进番茄Kh、Kt、RL、RV、RS、P_n、T_r、G_s、OA和产量，抑制NC、VC、SS、WUE、Ci和Ff；沸石量增加對Kh、Kt、RL、RV、RS、P_n、T_r、G_s、OA、产量（除W50处理）、NC、VC、SS、WUE表现为先促后抑，对Ci和Ff表现为先抑后促。由此可见，水分和沸石量改变对各指标的影响未表现出较高的一致性。由图1可以看出，番茄各评价指标并不能在同一水分-沸石处理条件下同时达到最优，如果基于单一指标评价番茄生长状况将具有一定的局限性，评价结果难以客观全面反映和评价番茄生长优劣，有必要采用多指标综合评价方法。

2.2主成分分析

经统计学计算，本研究4种主成分模型KMO统计量均大于0.05，Bartlett的球形度检验P值均小于0.001，因此，本研究中数据样本适合作主成分分析［21］。主成分的特征值及方差贡献率是确定主成分的重要参考指标［22］。本研究基于特征值大于1和累计贡献率大于85%的提取标准对番茄生长的主要成分进行提取分析［23-25］。评价因子的方差贡献率及累积方差贡献率如表2所示。由表2可知，PCAg、PCAq、PCAp和PCAc模型第1主成分F1的方差贡献率分别为79.18%、71.05%、76.83%和77.52%，对应的特征值分别为5.54、4.97、8.45和8.53；第2主成分F₂的方差贡献率分别为14.51%、21.56%、17.05%和16.31%，对应的特征值分别为1.02、1.51、1.88和1.79。由此可见，这4种主成分模型的F₁和F₂之和均大于92%，且对应的特征值大于1，各模型均可以提取2个主成分。表3为4种主成分模型主成分载荷矩阵。由表3可知，在PCAg、PCAq、PCAp和PCAc模型对应的第1主成分F₁（Pg-F₁、Pq-F₁、Pp-F₁和Pc-F₁）中，生长指标、品质指标、生理-品质指标、生长-生理-品质的载荷较大。但因F₁包括的指标较为复杂，且与水分利用效率关联较低，为简便描述，可将Pg-F₁、Pq-F₁、Pp-F₁和Pc-F₁均命名为非水分因子。在4种模型对应的第2主成分F₂（Pg-F₂、Pq-F₂、Pp-F₂和Pc-F₂）中WUE均具有较大载荷，因此Pg-F₂、Pq-F₂、Pp-F₂和Pc-F₂均可命名为水分利用因子。

2.3模型综合得分

将主成分系数矩阵分别除以2个主成分特征值的平方根，并将得到的系数与标准化后的数据相乘，即得到了F₁、F₂的得分函数［26］。以各主成分所对应的方差贡献率占主成分方差累计贡献率的比例α₁、α₂作为权重，分别乘以F₁、F₂得分函数后求和，得到主成分得分综合模型［27］。各处理的综合评价得分F如式（1）～公式（4）所示：

F_Pg=0.845 1×F₁×0.154 9×F₂；（1）

F_Pq=0.767 2×F₁×0.232 8×F₂；（2）

F_Pp=0.818 4×F₁×0.181 6×F₂；（3）

F_Pc=0.826 2×F₁×0.173 8×F₂。（4）

式中：F_Pg、F_Pq、F_Pp、F_Pc分别为PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型各处理的综合评价得分。

由图2可知，在PCAq中，Z₀W₁₀₀条件下番茄种植综合评价得分最低，为 -2.58；Z3W50条件下番茄种植综合评价得分最高，为2.23。在PCAg、PCAp、PCAc中，均为Z₀W₅₀条件下番茄种植综合评价得分最低，分别为-3.37、-4.32、-4.21；Z₆W₁₀₀条件下番茄种植综合评价得分最高，为3.31、3.58、3.49。在PCAp、PCAc模型中，各处理的综合得分排名一致，均为Z₆W₁₀₀>Z₉W₁₀₀>Z₃W₁₀₀>Z₀W₁₀₀>Z₆W₇₅>Z₉W₇₅>Z₃W₇₅>Z₀W₇₅>Z₆W₅₀>Z₉W₅₀>Z₃W₅₀>Z₀W₁₀₀>Z₀W₅₀。

2.4PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型相关性分析

为了进一步探明4种主成分模型结果的关联程度，现将4种模型各主成分得分及综合得分结果进行Spearman相关分析［28］，分析结果如表4所示。由表4可知，Pc-F₂得分与Pg-F₂、Pq-F₂和Pp-F₂等3个主成分得分之间未达到显著水平，PCAq模型F₁得分及其总得分均与其他3种模型的对应得分呈显著负相关（P<0.01），此外其余任意2个模型的主成分得分之间均呈正相关（P<0.01）。由表4还可知，Pg-F₁、Pq-F₁、Pp-F₁和Pc-F₁得分之间的相关性与Pg-F、Pq-F、Pp-F 和Pc-F得分之间的相关性一致，这可能是由4个模型中第2主成分对综合得分影响较小导致的。由表3可知，Pg-F₂、Pq-F₂、Pp-F₂和Pc-F₂中均只有WUE具有较大正载荷，且载荷值差异较小，对F影响并不明显，所以导致PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型F1得分之间的关系与F得分之间的关系具有一致性。

3讨论

本研究分别采用PCAg、PCAq、PCAp、PCAc等4种主成分模型对番茄生长进行综合评价，从评价结果整体来看，PCAg、PCAp、PCAc等3种模型评价结果较为相似，但不同主成分模型中各处理的综合得分排名存在较大差异，出现这种情况可能是由主成分模型中指标因子的选择差异所引起的主成分载荷和贡献率变化导致的［29-30］。由表3可知，在PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型中，第1主成分中产量均具有较大的载荷值，分别为0.91、-0.74、0.85、0.84， 第2主成分中WUE均具有较大的载荷值，分别为1.00、0.85、0.89、0.88， 说明在考虑不同指标体系时，相同指标的载荷是不一样的，因此会影响第1、第2主成分的方差贡献率。PCAp模型反映番茄生理、品质、产量及WUE情况，而PCAc模型在此基础上还反映番茄生长情况，尽管2种模型在生长指标考虑上存在差异，但PCAp和PCAc模型的番茄综合评价结果具有一致性（图2），这说明生长指标对番茄综合评价结果的影响效果并不明显。PCAq模型反映番茄品质、产量及WUE情况，而PCAp模型在此基础上还反映番茄生理情况，但PCAq和PCAp模型的番茄综合评价结果并不存在一致性（图2），这说明生理指标会对番茄综合评价结果具有较大的影响。综上，在番茄综合评价过程中，生长指标对番茄生长影响较小，而生理指标影响较大。因此，评价指标的选取对作物生长综合评价模型适用性具有一定的影响。

本试验数据还显示，在Z₀W₅₀处理条件下，番茄生长多项指标均达到最低水平（图1），这与前人的研究结果［31-32］一致，这是因为水分胁迫（50%～60%田间持水量）会严重抑制作物根系的生长［33］，影响根系对水分和营养成分的吸收利用，进而显著抑制作物生长［34-36］。而由图2可知，PCAq模型结果表现为Z₀W₅₀>Z₀W₇₅>Z₀W₁₀₀，說明在不施沸石的前提下，灌水量越低，植株生长越好，这与本研究客观试验规律不符。这可能是由于该模型未能平衡品质与产量之间的关系，更侧重品质因子对番茄生长状况的影响。PCAq模型中第1主成分主要受到Ff、NC、VC、SS的正载荷影响和OA、产量的负载荷影响，且Ff、NC、VC、SS与产量之间均呈负相关，所以第1主成分中受到的正、负载荷影响并不能抵消，从而导致评价结果不符合优质高产的番茄种植目标。因此，评价指标的选取对作物生长综合评价结论合理性具有一定的影响。

综上，主成分的作物生长综合评价模型适用性、结论的合理性与评价指标选取等密切相关，所以在农业生产活动中，作物生理与品质指标相对缺乏时，选择PCAg模型对番茄进行生长状况综合评价也可以获得较好的评价结果。在作物生长各项指标比较全面时，选择PCAp、PCAc模型对番茄进行综合评价均可获得较好的评价结果，且评价结果具有一致性，但PCAc模型可以更全面、客观地反映出番茄生长状况。综上，虽然各种模型适用条件具有一定差异，但均得到交替滴灌番茄高效种植最优水分-沸石耦合处理为Z₆W₁₀₀。

4结论

本研究基于水分-沸石耦合交替膜下滴灌番茄生长试验数据，建立了PCAg、PCAq、PCAp、PCAc等4种主成分评价模型。PCAg、PCAq、PCAp、PCAc模型均提取出2个主成分，第1主成分均命名为非水分因子，方差贡献率分别为79.18%、71.05%、76.83%、77.52%。第2主成分均命名为水分利用因子，方差贡献率分别为14.51%、21.56%、17.05%、16.31%。基于PCAp 和 PCAc 模型的番茄综合评价结果的相关系数为1.00，具有较好的一致性，而其他模型之间的评价结果具有一定差异性，交替滴灌番茄高效种植适宜采用的水分-沸石耦合调控策略为：水分100%E、沸石量6 t/hm²。

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