目录：
1、试验采取移栽方式种植
2、在叶数测定上
3、为1日内第个0.5h的温室平均温度
4、表明模型模拟值对实测值的解释程度越高
5、试验2日平均气温的均值最高
6、由图l可知
7、由表3可知
8、LTF模型的RMSE和RE分别为TEP
小怕菜又称不结球桂花、青菜、油菜等,是我国主栽蔬菜种类之一。
试验采取移栽方式种植
试验采取移栽方式种植:小桂花首先在育苗区成长,待长至4叶1心时移栽至营养液膜栽培技术栽培区生长,栽培密度为32株·m2。温室内配置有"新农云"环境数据采集系统,自动采集环境温度和光合有效辐射等数据;并配备有水肥一体化系统,实现水肥自动化灌溉,EC和pH分别为1.4～1.9ms-cm、6.0～6.3。试验共3期,试验1的环境和小桂花农艺指标数据用于建立模拟模型,试验2、3的环境和小桂花农艺指标数据用于检验模拟模型。试验从第4片真叶出现后开始,待小桂花长至15～16片叶时试验结束。每2d选取5株植株,测定植株株高、叶数、叶面积、茎粗、根长和鲜重等农艺指标。
在叶数测定上
其中,在叶数测定上,每张叶片长度达到1cm时定义为出叶和展开叶;在叶面积测定上,单张叶片面积的测量采用描叶法来确定吗,取样的全株单叶叶面积累加即为单株叶面积;在鲜重测定上,则需要对整株分部位进行洗净、晾干后称量,分部位鲜重累加即为单株鲜重。同时,参考辐热积TEP和积温GDD建立相应模型,与LTF模型进行比较。为第j天温度热效应,RTE;为第j天的日平均相对热效应;RTE为温度T;的相对热效应。
为1日内第个0.5h的温室平均温度
T;为1日内第个0.5h的温室平均温度,C;T,和T为生长温度上下限,分别为40C和4C;To和T。b为生长最适温度上下限,分别为35C和20C(白天)和25C和15C(夜间)0。L;为第j天光合有效辐射,基于模拟的基于模拟效应mmol'm.d;PAR为1日内第i个0.5h的平均光合有效辐射,mmol:m一s;1800为将mmolm一s换算成mmolm～的单位换算系数。a为函数的曲率,取值0.001。LIF为累积光温效应;fG)为第j天的光效应。TEP;为第j天的辐热积,mmol:m一d;1/1000为将mmol:m"d换算成mol:m一d'的单位换算系数;TEP为累积辐热积,农艺指标模拟小桂花指标模拟molm一d。GDD;为第j天的积温,C;GDD为累积积温,C。
表明模型模拟值对实测值的解释程度越高
R越大,表明模型模拟值对实测值的解释程度越高,模型的拟合度越好;RMSE和RE越小,表明模型模拟值和实测值之间的偏差越小,预测精度越高。试验1～3的试验天数分别为32、36和30d。试验期间日平均气温的最大值为36.38C,最小值为27.47C,均值为33.26～34.51C;日光合有效辐射的最大值为19.58mol:m'd,最小值为0.001molm'd,均值为8.18～13.64mol'm.d。
试验2日平均气温的均值最高
其中,试验2日平均气温的均值最高,为34.51C;日光合有效辐射的均值最低,为8.18molm2.d。总体上来看,试验2的生长环境较差,因此小桂花生长缓慢,生长期最长。经公式～计算,试验1～3期间的每日LTF分别为0.39～0.94、0.41～0.80、0.50～0.84,累积LTF分别为19.27,19.23、19.22;每日TEP分别为1.66～8.33、1.06～8.69、2.62～13.16mol"m一d,累积TEP分别为132.42、127.01、190.62mol'm一.d;每日GDD分别为23.47～31.87、27.62～32.38、28.42～30.54C,累积GDD分别为946.47、1098.57、910.60C。结合试验1小桂花农艺指标数据,对试验期间小桂花单株株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重与LTF关系进行拟合,结果见图1和表2。同时,温室小桂花指标模拟将试验1小桂花农艺指标动态数据与TEP和GDD进行拟合,与LTF拟合结果进行比较(图1和表。
由图l可知
由图l可知,小怕菜农艺指标均随生长期间LTF、TEP、GDD的增加而增长;其中,叶数、叶面积、茎粗、鲜重呈现前期增长慢、后期增长快的趋势,株高和根长.则在试验后期的增长趋势放缓。由表2可知,除叶面积的TEP模型用二次函数拟合外,小桂花农艺指标动态基本,上可用S型生长曲线函数即Logistic和Gompertz函数来表达;基于LTF、TEP和GDD的拟合方程的R均大于0.950,拟合效果较好。就LTF模型来看,株高、叶面积、茎粗、鲜重可用Gompertz函数拟合,叶数、根长可用Logistic函数拟合,R为0.960～0.989。将试验2、3的LTF、TEP和GDD数据代人表2中的小桂花农艺指标拟合方程,得出试验2、3期间单株株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重的拟合值,基于模拟与实测值结果进行比较,检验模型的拟合度和可靠程度。由图2可知,LTF模型的模拟值和实测值的符合度最好,各项农艺指标的模拟值紧密围绕在l:1直线周围。
由表3可知
由表3可知,LTF模型对单株株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重的模拟值与实测值之间的R为0.907～0.984,RMSE为0.540～34.393,RE为6.79～12.66。LTF模型的R'较大说明模拟值与实测值的吻合度较好,RMSE和RE较小说明模拟值对实测值的预测精度较高。TEP、GDD模型对单株株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重的模拟值与实测值之间的R'为0.346～0.874、0.891～0.947,RMSE为1.415～297.276、0.712～109.891,RE为11.32～223.80、7.38～35.82。除根长LTF模型的R略小于GDD模型的R'外,其余农艺指标TEP、GDD模型的R均小于LTF模型的R,说明LTF模型模拟值与实测值的吻合度优于TEP、GDD模型。
LTF模型的RMSE和RE分别为TEP
另外,LTF模型的RMSE和RE分别为TEP、GD模型的5.29～59.98、31.30～96.23,说明LTF模型模拟值对实测值的预测精度高于TEP、GD模型。由表3可知,相对而言,不同农艺指标LTF模型的R、RMSE、RE变化区间较小,指标模拟农艺指标模拟说明LTF模型具有较高的稳定性和良好的适用性;TEP、GDD模型的R、RMSE、RE变化区间较大,说明TEP.GDD模型模拟结果不稳定,有的预测结果较理想,有的则误差较大。同时,GD模型的R均大于TEP模型的R,GDD模型的RMSE和RE为TEP模型的15.05～65.19,说明模型模拟效果总体上为LTF模型》GDD模型》TEP模型。由图2可知,试验2、3的叶数TEP模型的模拟值均明显偏离且高于1:1直线,桂花树价格说明用光合有效辐射原值来预测叶数是不合适的。试验2、3之间叶面积、鲜重TEP模型的拟合值与1:1直线间的距离差异较明显。相对地,试验2叶面积、鲜重的模拟值较紧密地分布在1:1直线周围,说明模拟值与实测值较吻合;而试验3叶面积、鲜重的模拟值较偏离且高于1:1直线,表明模拟值与实测值误差较大且模拟值偏高。这可能是试验3的光合有效辐射较高,TEP积累较多导致。农艺指标是作物生长发育的重要参数,对评价作物生长情况、采收决策及田间管理等具有重要意义。株高、叶数、叶面积、茎粗、根长等形态特征直观反映小桂花发育情况,鲜重则是小桂花经济产量的直接体现。因此,定量分析小桂花生产过程中农艺指标的动态变化,有利于揭示小怕菜形态和产量形成过程,亦可作为小桂花生产决策的参考依据。本研究以LTF为尺度建立了小桂花农艺指标动态模拟模型,拟合方程可用S型生长曲线函数描述。LTF模型简单易用,通过使用数据获取方便的光照和温度为参数,即可预测小桂花株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重等特征。本研究表明,基于LTF的小桂花株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重模型预测值与实测值吻合度较好,预测精度较高;相关模型的R为0.907～0.984,RMSE为0.540～34.393,RE为6.79～12.66。同时,LTF模型的拟合度和可靠性优于TEP和GDD模型,这与谭文等的、杨再强等在作物营养品质、生育期模拟方面的观点类似。这是因为LTF模型改进了TEP模型中采用光合有效辐射原值的不足,克服了GDD模型中对光照考虑不全面的弊端,综合地分析了光照和温度对作物生长的促进和抑制作用。LTF模型对s型生长曲线的描述性较好,动态模拟机理解释性强,对各项农艺指标拟合效果较好。本研究结果表明,GDD模型预测效果优于TEP模型;其中试验2、3的叶数TEP模型模拟值明显偏离1:1直线。这表明在营养生长阶段,相对于光照,温度可能是影响小桂花生长的更关键因素,其中温度对叶数的作用更为明显;这与雷波响认为的温度是生菜营养生长主要影响因子的观点以及丁娟娟等吗发现的光照变化对小桂花叶片数影响不大的结论相似。另外,试验2的叶面积、鲜重TEP模型模拟值与实测值较吻合,而试验3则差异明显,光温基于模拟效应表明较高的光合有效辐射对叶面积、鲜重存在抑制作用;这与丁娟娟等凹、WentworthM等20认为强光下植物为适应环境,会减少叶面积以避免吸收过量的光能,进而造成产量下降的观点一致。本试验期间小桂花株高、叶数、叶面积、茎粗、根长、鲜重均随LTF的增加而增长,这与作物S型生长曲线的前期增长一致。在试验后期,小怕菜株高、根长等增长幅度有所下降,说明植株的生长速度减缓,根部对植株营养和水分吸收逐渐减弱,因此在15～16片叶时商品化采收可能是较合适的,这与李曙轩等叫认为小桂花幼苗在15片左右时采收的观点类似。在后期研究中,需要与可溶性糖、可溶性蛋白、维生素C、纤维素等生理指标动态结合考虑,以综合评价最佳采收期。本研究仅以耐热小桂花品种:华冠为试材建立相关模型,且研究数据仅来源于3期的试验,品种类型、数据量等均偏少,需要后期更广泛的品种基础、更多的试验观测以提高模型的精度和普适性。