張 鈺，鐘海霞，潘明啟，張付春，伍新宇，李 疆

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 特色果樹研究中心，烏魯木齊 830052；2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院園藝作物研究所,烏魯木齊 830091)

0 引 言

【研究意義】葡萄(VitisuiniferaL)在世界果樹生產(chǎn)中占有重要位置，我國(guó)是世界葡萄的主產(chǎn)區(qū)之一，新疆又是我國(guó)葡萄的第一大產(chǎn)區(qū)[1]，屬于歐亞種，是吐魯番和南疆地區(qū)鮮食葡萄的主栽品種之一，馬奶子葡萄屬中早熟品種，豐產(chǎn)，味甜，鮮食可口。葉片作為植物進(jìn)行蒸騰作用、呼吸作用、光合作用的重要營(yíng)養(yǎng)器官。葉片面積的大小在一定程度上影響產(chǎn)量和果實(shí)品質(zhì)，在生產(chǎn)中葉面積也是衡量果樹生長(zhǎng)發(fā)育和營(yíng)養(yǎng)狀況的重要因素。研究葡萄葉片形態(tài)指標(biāo)葉面積相關(guān)性，對(duì)田間快速測(cè)定葉面積，快速評(píng)估葡萄園管理水平、指導(dǎo)葡萄園管理有重要意義。【前人研究進(jìn)展】袁贇等[2]對(duì)朝陽(yáng)市4中鄉(xiāng)土樹種葉面積進(jìn)行研究，對(duì)每個(gè)樹種的葉面積與胸徑或冠幅、樹高之間的關(guān)系建立的回歸方程，具有較高的可操作性。楊偉等[3]對(duì)紅棗的葉面積與產(chǎn)量具有一定的相關(guān)性，研究結(jié)果表明，測(cè)定葉長(zhǎng)、葉寬可以估算葉面積，通過整形使葉面積達(dá)到合適的值，以期提高產(chǎn)量。安佳佳等[4]通過對(duì)不同品種香蕉的葉長(zhǎng)、葉寬，葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積之間的相關(guān)性，建立了普適性應(yīng)用模型，實(shí)測(cè)更簡(jiǎn)便易算。研究[5]對(duì)葉面積與產(chǎn)量之間的關(guān)系進(jìn)行研究分析，根據(jù)田間最佳葉面積，估算出植株留葉量。回歸分析法是利用葉面積與其葉長(zhǎng)、葉寬等指標(biāo)之間的相關(guān)性分析來建立模型，從而估算葉面積。在葉面積回歸模型的建立中，一般采用葉長(zhǎng)、葉寬與葉長(zhǎng)×葉寬指標(biāo)[6-7]，目前通過此方法已建立香蕉[4]、西瓜[5]、黃瓜[8]等植物葉面積模型?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】常規(guī)的葉面積測(cè)量方法很多，使用頻率最高的是求積儀法、米格紙法、重量法、葉面積儀測(cè)量法[9-11]、回歸分析法等。其中米格紙法測(cè)量的精確度高、但是速度慢、耗時(shí)長(zhǎng)；重量法繁瑣，不能精確的精量每一片葉片的面積，誤差較大；葉面積儀測(cè)量誤差小，精確度高，但是價(jià)格昂貴，攜帶不便，且對(duì)葉子的大小有限制。【擬解決的關(guān)鍵問題】測(cè)定新疆南疆鮮食葡萄馬奶子的葉面積與葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬等指標(biāo)，分析其相關(guān)性，建立最適合葡萄葉面積的回歸方程，為葡萄葉面積測(cè)定提供快捷有效方法，為葡萄葉幕管理提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)于2019年5月在新疆克孜勒蘇柯爾克孜自治州阿圖什市葡萄基地進(jìn)行，試驗(yàn)所在地為典型的溫帶大陸性氣候，年降雨量250 mm以上。試驗(yàn)葡萄園為砂性土壤，滴灌條件，灌水量約400 m3/667 m2·年，以成齡馬奶子葡萄為試驗(yàn)材料。采用小棚架栽培，株行距為3.5 m×2 m，負(fù)載量約700 kg/667 m2。

1.2 方 法

1.2.1 樣品采集

7月下旬新梢生長(zhǎng)速度放緩，隨機(jī)選取長(zhǎng)勢(shì)一致的馬奶子葡萄6株，每株樹上剪取1根1年生完整枝條(葉片數(shù)大于10枚)，按2、4、6、8、10葉序摘取無(wú)病蟲害、特征典型的成熟葉片各5枚，共30枚作為樣本，立即帶回實(shí)驗(yàn)室測(cè)量相關(guān)指標(biāo)。

1.2.2 葉長(zhǎng)、葉寬及葉面積的測(cè)定

采用 YMJ-B葉面積儀器測(cè)定葉長(zhǎng)、葉寬及葉面積。

1.2.3 模型的建立

利用Microsoft Office Excel 2017系統(tǒng)分別做葉長(zhǎng)與葉面積、葉寬與葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積的散點(diǎn)分布圖。根據(jù)散點(diǎn)分布圖的曲線呈現(xiàn)，來計(jì)算適合葡萄的回歸方程。

1.3 數(shù)據(jù)處理

利用SPSS 20.0數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析葉長(zhǎng)與葉面積、葉寬與葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積的相關(guān)性，對(duì)所求的回歸方程進(jìn)行擬合性檢驗(yàn)，依據(jù)相關(guān)系數(shù)，擬合性檢驗(yàn)結(jié)果來確定最適葡萄的回歸方程。

將測(cè)量的馬奶子葡萄葉片的葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬和葉面積數(shù)據(jù)錄入計(jì)算機(jī)中，利用Excel 2017數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能進(jìn)行各指標(biāo)之間的散點(diǎn)圖制作。

表1 馬奶子葡萄葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
Table 1 Niunai grape leaf length, leaf width, leaf length × leaf width and leaf area measured data

序號(hào)No.葉長(zhǎng)(cm)Leaf length葉寬(cm)Leaf width葉面積(cm2)Leaf area序號(hào)No.葉長(zhǎng)(cm)Leaf length葉寬(cm)Leaf width葉面積(cm2)Leaf area19.4314.3891.831614.3119.28164.8627.6813.1666.181712.3118.36152.7139.6014.8995.921814.4019.50175.8247.5112.2860.851911.8717.94124.2356.9811.3254.132010.5216.97109.3569.0814.1687.472113.9619.06161.3177.4211.6460.172211.1717.82115.3088.4713.3882.022313.6118.97155.2496.4610.9647.65249.9515.59100.44109.9515.3898.382515.8019.87184.76117.7713.2181.882612.5718.38154.92126.8110.9950.302710.4716.55107.76139.7715.3196.832815.7119.65183.18147.6812.3762.842912.2218.06145.28157.4211.3254.283010.7317.28109.86

2 結(jié)果與分析

2.1 馬奶子葡萄葉長(zhǎng)、葉寬與葉面積的簡(jiǎn)單線性回歸方程

2.1.1 散點(diǎn)圖

研究表明，馬奶子葡萄葉長(zhǎng)在6.46～15.80 cm，葉寬在10.96～19.87 cm，葉面積在47.65～184.76 cm2。馬奶子葡萄葉片的葉長(zhǎng)、葉寬、葉片×葉寬與葉面積之間都是呈直線關(guān)系。圖1

圖1 馬奶子葡萄葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積散點(diǎn)
Fig.1 Scatter plot of leaf length, leaf width, leaf length × leaf width and leaf area of Niunai grape

2.1.2 簡(jiǎn)單一元線性回歸方程的建立

研究表明,馬奶子葡萄葉片的葉長(zhǎng)和葉面積、葉寬和葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬和葉面積的相關(guān)系數(shù)分別為0.992、0.971、0.992，經(jīng)檢驗(yàn)呈極顯著相關(guān)(P<0.01)。葉長(zhǎng)和葉面積、葉寬和葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬和葉面積均存在正相關(guān)性。由于葉長(zhǎng)和葉面積的相關(guān)系數(shù)(0.992)大于葉寬和葉面積的相關(guān)系數(shù)(0.971)、葉長(zhǎng)和葉面積的相關(guān)系數(shù)(0.992)又等于葉長(zhǎng)×葉寬和葉面積的相關(guān)系數(shù)(0.992)。表2

2.2 馬奶子葡萄葉長(zhǎng)、葉寬與葉面積的二元回歸方程的擬合

研究表明,以下x1為葉長(zhǎng)、x2為葉寬、x3為葉長(zhǎng)×葉寬，x1和x2、x1和x3、x2和x3復(fù)相關(guān)系數(shù)分別為0.992、0.991、0.991，經(jīng)P檢驗(yàn)均達(dá)到極顯著(P<0.01)，其中x1和x2復(fù)相關(guān)系數(shù)最大(0.992)，葡萄用y1二元回歸方程估算葉面積使用效果最佳。表3

表2 馬奶子葡萄葉面積估算的一元回歸方程擬合
Table 2 Fitting of the one-dimensional regression equation for estimating the leaf area ofNiunaigrape

相關(guān)因子Correlationfactor回歸方程Regressionequation相關(guān)系數(shù)CorrelationcoefficientP值P value葉長(zhǎng)y=0.063x1+3.596R=0.992??P<0.01葉寬y=0.067x2+8.323R=0.971??P<0.01葉長(zhǎng)×葉寬y=0.17x3-12.592R=0.992??P<0.01

注：y表示葉面積，葉長(zhǎng)為x1，葉寬為x2，葉長(zhǎng)×葉寬為x3；R代表相關(guān)程度；**為經(jīng)顯著性檢驗(yàn)達(dá)到極顯著；P<0.01為差異極顯著

Note: y indicates leaf area, leaf length is x1, leaf width is x2, leaf length × leaf width is x3;Rrepresents correlation degree;**is extremely significant by significance test;P<0.01 is extremely significant

表3 馬奶子葡萄葉面積估算的二元回歸方程的擬合
Table 3 Fitting of binary and ternary equations for estimation of grape leaf area in Niunai grape

相關(guān)因子Correlationfactor回歸方程Regressionequation復(fù)相關(guān)系數(shù)Multiple correlationcoefficientP值P value葉長(zhǎng)和葉寬Leaf length and widthy1=12.990x1+2.501x2-66.109R=0.992??P<0.01葉長(zhǎng)和葉長(zhǎng)×葉寬Leaf length and Leaf length×Leaf widthy2=10.291x1+0.205x3-33.863R=0.991??P<0.01葉寬和葉長(zhǎng)×葉寬Leaf width and Leaf length×Leaf widthy3=2.059x2+0.500x3-9.360R=0.991??P<0.01

注：y表示葉面積，葉長(zhǎng)為x1，葉寬為x2，葉長(zhǎng)×葉寬為x3；R代表相關(guān)程度；**為經(jīng)顯著性檢驗(yàn)達(dá)到極顯著；P<0.01為差異極顯著

Note:ymeans leaf area, leaf length isx1, leaf width isx2, leaf length × leaf width isx3;Rrepresents correlation degree;**is extremely significant by significance test;P<0.01 is extremely significant

2.3 回歸法估測(cè)馬奶子葡萄葉面積的誤差檢驗(yàn)

將從不同枝條的不同葉序采取、測(cè)量的葉片中隨機(jī)抽取10枚葉片，將x1、x2值帶入到二元回歸方程y1=12.990x1+2.501x2-66.109中，將估算的葉面積值與實(shí)際葉面積值相比按照從小到大順序排列。研究表明，實(shí)際葉面積與估測(cè)葉面積差值極小，差異百分率在0.1%～7.2%，差別極小，此二元回歸方程的建立準(zhǔn)確率高，結(jié)果可靠。表4

表4 估算葉面積與實(shí)際葉面積的比較
Table 4 Comparison of estimated leaf area and actual leaf area

葉序Leaforder葉長(zhǎng)Leaf length(cm)葉寬Leaf wide(cm)實(shí)際葉面積Actual leaf area(cm2)估測(cè)葉面積Estimated leaf area(cm2)差值Difference(cm2)差異百分率Percentage difference(%)17.6812.3762.8464.59-1.750.02829.6014.8995.9295.830.090.00139.9515.59100.44102.13-1.690.017413.6118.97155.24158.13-2.890.01959.0814.1687.4787.250.220.003611.1717.82115.30123.56-8.260.072714.3119.28164.86167.99-3.130.01987.6813.1666.1866.57-0.390.00696.4610.9647.6545.222.430.0511010.4716.55107.76111.29-3.530.033

注：差值=實(shí)際葉面積-估測(cè)葉面積；差異百分率=(實(shí)際葉面積-估測(cè)葉面積)/實(shí)際葉面積×100%

Note: difference = actual leaf area - estimated leaf area; percentage difference = (actual leaf area - estimated leaf area) / actual leaf area x 100%

3 討 論

馬奶子葡萄的葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積均存在正相關(guān)關(guān)系，葉長(zhǎng)與葉面積、葉寬與葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積均呈現(xiàn)極顯著相關(guān)。這與張傳來等[12]研究新高梨葉面積相關(guān)性分析基本一致，相關(guān)系數(shù)葉長(zhǎng)與葉面積和葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積的最大，利用葉長(zhǎng)和葉寬擬合的二元回歸方程估測(cè)的葉面積值與實(shí)際葉面積值差異百分率最小，與白云崗等[13]估測(cè)無(wú)核白葉面積回歸方程一致。用葉長(zhǎng)和葉寬擬合的回歸方程估測(cè)馬奶子葡萄葉面積比用葉長(zhǎng)與葉面積、葉寬與葉面積所擬合的簡(jiǎn)單線性回歸方程以及用葉長(zhǎng)和葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積、葉寬和葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積擬合的二元回歸方程測(cè)算的結(jié)果精確。

由于葉長(zhǎng)與葉面積、葉寬與葉面積、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積的復(fù)相關(guān)系數(shù)以及葉長(zhǎng)和葉寬與葉面積、葉長(zhǎng)和葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積、葉寬和葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積的復(fù)相關(guān)系數(shù)均呈極顯著水平。試驗(yàn)建立的3個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸方程和3個(gè)二元回歸方程均可作為估測(cè)馬奶子葡萄葉面積的回歸方程。通過SPSS 20.0建立的葉長(zhǎng)和葉寬與葉面積的二元回歸方程估測(cè)馬奶子葉面積更為準(zhǔn)確。

運(yùn)用Excel2017系統(tǒng)與SPSS 20.0數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)馬奶子葡萄測(cè)量的葉片形態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)回歸分析，從而建立馬奶子葡萄葉片長(zhǎng)、寬以及葉長(zhǎng)×葉寬對(duì)其葉面積的簡(jiǎn)單線性及二元回歸方程。結(jié)果表明，建立的二元回歸方程估測(cè)葉面積值與實(shí)際葉面積值差異極小，可靠性強(qiáng)，平均差異百分率僅2.103%，是估測(cè)葡萄葉面積的最佳回歸方程。

4 結(jié) 論

馬奶子葡萄葉片的葉長(zhǎng)、葉寬、葉長(zhǎng)×葉寬與葉面積均存在極顯著相關(guān)，運(yùn)用回歸法估測(cè)馬奶子葡萄葉面積，既不破壞樹體，又具有簡(jiǎn)便易測(cè)、可靠性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)。最適合馬奶子葡萄測(cè)定葉面積值的方程為二元回歸方程y1=12.990x1+2.501x2-66.109(x1:葉長(zhǎng)，x2:葉寬)。