張 潔，楊偉偉，容新民，劉懷鋒

(1.石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院園藝系/特色果蔬栽培生理與種質(zhì)資源利用兵團(tuán)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆石河子 832003； 2.石河子農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院，新疆石河子 832000)

0 引 言

【研究意義】葡萄與葡萄酒組織(OIV)2018年4月統(tǒng)計(jì)2015～2017年間[1]，中國(guó)葡萄的栽培面積以年均1.35%的速率遞增，連續(xù)3年位居世界第2，我國(guó)新疆葡萄的種植也具有地理優(yōu)勢(shì)，因此，在有限的條件下提高葡萄產(chǎn)量是增加收益的有效方式。選擇合適的葡萄樹(shù)形是增加葡萄收益的有效方式，適宜的葡萄樹(shù)形有利于葡萄樹(shù)體調(diào)控，產(chǎn)量、果實(shí)品質(zhì)以及后期田間管理的省工省力[2]，在葡萄栽培中，樹(shù)冠內(nèi)截獲的光量對(duì)復(fù)雜的葡萄冠層具有重要的實(shí)際意義[3]。對(duì)葡萄新梢進(jìn)行數(shù)字化，為葡萄冠層整體提供數(shù)字化基礎(chǔ)，有利于對(duì)葡萄果樹(shù)整體冠層結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入的研究，提高葡萄栽培信息化。【前人研究進(jìn)展】虛擬植物生長(zhǎng)的可視化研究在國(guó)內(nèi)起步較晚，其中中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化技術(shù)研究所與法國(guó) CIRAD 公司的 AMAP 實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合合作研發(fā)機(jī)構(gòu)，側(cè)重于可視化技術(shù)研究，對(duì)于現(xiàn)階段田間采集葡萄等果樹(shù)的葉片節(jié)間等形態(tài)數(shù)據(jù)通常包括：(1)用直尺與量角器對(duì)葉長(zhǎng)、葉寬、歐拉角等數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)測(cè)量，常用于L系統(tǒng)建模等參數(shù)化建模[4]，國(guó)內(nèi)就借助L系統(tǒng)的L-studio平臺(tái)通過(guò)對(duì)紅地球葡萄的田間數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合和檢驗(yàn)表明slogistic3方程可以較好的擬合標(biāo)準(zhǔn)管理栽培下紅地球葡萄節(jié)間和葉片生長(zhǎng)，所建立模型的預(yù)測(cè)性較好[5]。(2)葡萄形態(tài)結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)澐?，主要是針?duì)形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多年生葡萄樹(shù)，抽提葡萄樹(shù)的基本結(jié)構(gòu)單元，以W編碼形式對(duì)各結(jié)構(gòu)單位進(jìn)行命名與編號(hào)[6]。(3)圖像提取法，對(duì)單至多幅圖進(jìn)行提取信息，獲取數(shù)據(jù)[7]。(4)三維數(shù)字化，采用三維數(shù)字化儀田間實(shí)際采集數(shù)據(jù)[8～9]。溫維亮等[6]結(jié)合了三維數(shù)字化儀等多種方法，在國(guó)內(nèi)外大田作物以及蘋(píng)果果樹(shù)的研究基礎(chǔ)上提出了高效的葡萄植株數(shù)據(jù)獲得方式?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】對(duì)于新疆葡萄的樹(shù)體虛擬化較為少見(jiàn)，構(gòu)建完整虛擬葡萄冠層為研究光合、整形修剪等，提供理論基礎(chǔ)以及分析當(dāng)?shù)仄咸训淖顑?yōu)樹(shù)形。植株虛擬化的研究又多見(jiàn)于小麥等葉片較少的大田作物，在新疆葡萄研究中極為少見(jiàn)。進(jìn)行不同樹(shù)形葡萄冠層結(jié)構(gòu)的數(shù)字化研究?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】不同樹(shù)形葡萄樹(shù)體結(jié)構(gòu)的三維虛擬模型，以11年樹(shù)齡3種樹(shù)形的紫香無(wú)核葡萄為材料，用數(shù)字化儀田間測(cè)量的枝葉形態(tài)參數(shù)為基礎(chǔ)，利用計(jì)算機(jī)重建不同樹(shù)形虛擬樹(shù)體。構(gòu)建虛擬樹(shù)體，為構(gòu)建完整葡萄果園量化研究葡萄冠層提供理論基礎(chǔ)以及分析當(dāng)?shù)仄咸训淖顑?yōu)樹(shù)形。

1 材料與方法

1.1 材 料

試驗(yàn)于2019年7～10月在國(guó)家產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系北疆試驗(yàn)站(N44o20′，E88o3′)進(jìn)行，該果園于2008年建園，主栽葡萄品種為紫香無(wú)核，11年樹(shù)齡，材料按照飛鳥(niǎo)棚架樹(shù)形、高廠平棚架樹(shù)形、水平棚架樹(shù)形整形(以下均簡(jiǎn)稱為飛鳥(niǎo)樹(shù)形，高廠樹(shù)形，水平棚架樹(shù)形)，飛鳥(niǎo)樹(shù)形兩立架正中心有1根鐵絲距離地面2 m，鐵絲兩側(cè)分別有3根鐵絲，主蔓順鐵絲方向，枝梢同時(shí)向南北兩側(cè)延伸；高廠樹(shù)形鐵絲分布與飛鳥(niǎo)樹(shù)形基本一致，但主蔓向東延伸呈現(xiàn)“廠”字形；水平棚架樹(shù)形主蔓朝向南延伸，類似獨(dú)龍干。3種樹(shù)形立架面全部做絕后處理，果園株行距1.5 m×3.5 m，東北-西南向。滴灌方式灌溉，其余果園管理按標(biāo)準(zhǔn)果園管理進(jìn)行。

1.2 方 法

1.2.1 數(shù)字化儀數(shù)據(jù)

所用到的三維數(shù)字化儀3Space Fastrak(Polhemus Inc.，Cochester，VT，USA)主要由電子主控板、電磁場(chǎng)發(fā)射器以及確定點(diǎn)位置的信號(hào)接收器等部件組成，依據(jù)磁場(chǎng)中電流的變化確定點(diǎn)的位置，使用過(guò)程中要無(wú)金屬和磁場(chǎng)的干擾，使用三維數(shù)字化儀對(duì)樹(shù)體進(jìn)行數(shù)字化，需要借助標(biāo)準(zhǔn)水平平面為每個(gè)樹(shù)體定義1個(gè)坐標(biāo)系。采用右手坐標(biāo)系。所有的測(cè)量都需要在無(wú)風(fēng)天氣條件下進(jìn)行，排除風(fēng)對(duì)測(cè)量的干擾。

3種樹(shù)形各選取3棵果樹(shù)，于8月初使用Stylus筆形傳感器測(cè)定三維坐標(biāo)點(diǎn)。分別測(cè)定葉柄與新稍交點(diǎn)C1及葉柄與葉片交點(diǎn)C2三維坐標(biāo)點(diǎn)。隨機(jī)選取100個(gè)葉片，將RX-1平面?zhèn)鞲衅髦糜贑2位置，且傳感器平行與葉片，測(cè)定葉片空間歐拉角，包括測(cè)定過(guò)程中，使用直尺實(shí)時(shí)測(cè)定葉片長(zhǎng)度。所有數(shù)據(jù)在PiafDigit軟件中實(shí)時(shí)記錄。另外，每處理隨機(jī)采集葉片30～50片，葉片使用掃描儀掃描后，利用AdobePhotoshop CS5軟件測(cè)定葉片長(zhǎng)度、寬度及葉面積。

1.2.2 模型建立

葡萄三維虛擬植物模型的構(gòu)建以三維數(shù)字化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，重建內(nèi)容包括一次枝、二次枝、葉片和葉柄。枝條節(jié)間及葉柄假設(shè)為圓柱體，葉片假設(shè)為平面六邊形，以計(jì)算機(jī)三維虛擬圖形進(jìn)行表示(圖1)左圖為VegeSTAR軟件設(shè)定葉片，右圖為軟件最終顯示葉片。葡萄新梢三維虛擬植物模型，以數(shù)字化的葉片結(jié)構(gòu)信息為基礎(chǔ)，在一定的生物學(xué)結(jié)構(gòu)關(guān)系基礎(chǔ)上重建枝梢葉片，流程為：(1)枝條長(zhǎng)度(L)由枝條空間坐標(biāo)計(jì)算得到：L(shoot)=

(1)

(XT,YT,ZT)與(XB,YB,ZB)分別為枝葉的頂點(diǎn)坐標(biāo)與基點(diǎn)坐標(biāo)；(2)一次枝：生長(zhǎng)在一次枝上的所有葉片(測(cè)量時(shí)已將一次枝與二次枝葉片分別標(biāo)記)其葉柄基點(diǎn)坐標(biāo)相連即為一次枝；(3)二次枝：與一次枝同理；(4)葉片：葉片基部與葉柄相交的點(diǎn)為葉片的基點(diǎn)，葉尖為葉片的頂點(diǎn)，使用公式(1)結(jié)合使用實(shí)際測(cè)量的葉片長(zhǎng)寬數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)模擬相結(jié)合的方式構(gòu)建與計(jì)算出虛擬葉片的形狀與面積；(5)葉柄：葉柄與新梢的交點(diǎn)即為葉柄的基點(diǎn)，葉片基部與葉柄的交點(diǎn)即為葉柄的頂點(diǎn)，使用公式(1)借助計(jì)算機(jī)即可得出葉柄；(6)葉片歐拉角數(shù)據(jù)葉柄與葉面基點(diǎn)相連，基點(diǎn)可用于計(jì)算葉片長(zhǎng)度，葉片繞葉中脈轉(zhuǎn)角Rot(X)=-C(A、B、C分別為實(shí)際測(cè)量的角度原始數(shù)據(jù))、高度角Rot(Y)=-B按照分布頻率隨機(jī)分布，葉片方位角度Rot(Z)=A+180，按照 2/5 葉序方式隨機(jī)排列。以枝條空間坐標(biāo)、長(zhǎng)度為基礎(chǔ)，結(jié)合模型缺省參數(shù)(新梢顏色設(shè)定參數(shù))以及葉片歐拉角、葉面積等參數(shù)，借助FORTRAN 程序生成虛擬新梢數(shù)據(jù)庫(kù)文件，包括一次枝、二次枝、、葉片、葉柄的空間坐標(biāo)、歐拉角等。以數(shù)據(jù)庫(kù)文件為基礎(chǔ)，在VegeSTAR軟件中可實(shí)現(xiàn)果樹(shù)三維虛擬冠層的可視化。果樹(shù)可視化之后可在可視化的樹(shù)體上改變各個(gè)器官的顏色在VegeSTAR軟件中計(jì)算出各個(gè)器官的面積數(shù)據(jù)，如葉面積數(shù)據(jù)。圖1，圖2

1.2.3 新梢模型精確度檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)虛擬葡萄樹(shù)體模型的精確度，對(duì)3種樹(shù)形選定的相同長(zhǎng)度的新梢虛擬單個(gè)葉面積與實(shí)際單個(gè)葉面積一一對(duì)應(yīng)進(jìn)行相關(guān)性分析。

(2)

(3)

公式中，n為樣本數(shù)、SA為實(shí)測(cè)數(shù)值、SB為虛擬數(shù)值。

1.2.4 光截獲量

3種樹(shù)形各隨機(jī)選取3棵果樹(shù)，使用3515FQF型手持式光量子計(jì)于2019年8月2日07：00～10：00每隔1 h于樹(shù)冠正下方0.5 m處測(cè)定1次PAR數(shù)值，監(jiān)測(cè)晴天光量子數(shù)值的日變化。

1.2.5 果實(shí)品質(zhì)

于9月果實(shí)成熟時(shí)每個(gè)處理各選取3處(單位面積)，從選取的各重復(fù)中摘取空間內(nèi)所有果穗，利用天平稱取果實(shí)單穗重、單粒重；利用數(shù)顯游標(biāo)卡尺測(cè)量果實(shí)直徑；利用便捷式數(shù)顯測(cè)糖儀PAL-1測(cè)定可溶性固形物；利用酸堿中和的方法測(cè)定果實(shí)的可滴定酸含量；用蒽酮法測(cè)定果實(shí)可溶性糖含量。

1.3 數(shù)據(jù)處理

使用VegeSTAR軟件實(shí)現(xiàn)虛擬新梢可視化，以及虛擬葉面積的計(jì)算；使用“nLeafAuto Compute”軟件獲取實(shí)測(cè)葉片面積數(shù)據(jù)；應(yīng)用 Excel對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，用 Origin8.5 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 構(gòu)建模型

2.1.1 枝葉形態(tài)參數(shù)

研究表明，3種樹(shù)形的葉長(zhǎng)與葉寬以及葉長(zhǎng)與葉面積之間的相關(guān)系數(shù)分別為：飛鳥(niǎo)樹(shù)形：R2=0.79、：R2=0.914 5；高廠樹(shù)形：R2=0.751 3、R2=0.905 9；水平棚架樹(shù)形：R2=0.864 4、R2=0.939 3，變量之間變化關(guān)系穩(wěn)定，擬合度較高，符合構(gòu)建三維數(shù)字化的模型的精度。圖3

研究表明，3種樹(shù)形使用虛擬樹(shù)體計(jì)算出的單個(gè)葉面積與實(shí)際測(cè)量的同樣長(zhǎng)寬的單個(gè)葉片葉面積數(shù)值差異極??；飛鳥(niǎo)樹(shù)形相較于其余2種樹(shù)形葉面積數(shù)值更大分布較為平均。

為評(píng)估三維虛擬化冠層的精確度，分別比較了同等枝條長(zhǎng)度下，虛擬單個(gè)葉面積值與實(shí)測(cè)單個(gè)葉面積值的差異，3種樹(shù)形單個(gè)葉片面積的虛擬值與實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)分析結(jié)果分別為飛鳥(niǎo)樹(shù)形：決定系數(shù)R2=0.994 6，RMSE=5.42 cm2，RE=2.41%；高‘廠’樹(shù)形：R2=0.993 7，RMSE=4.84 cm2，RE=4.59%；水平棚架樹(shù)形：R2=0.998 8，RMSE=4.70 cm2，RE=2.35%。實(shí)測(cè)值與模擬值的相關(guān)性較高。圖4

2.1.2 葉片歐拉角

研究表明，飛鳥(niǎo)與水平棚架樹(shù)形轉(zhuǎn)角分布較為分散，而高‘廠’樹(shù)形轉(zhuǎn)角隨著枝條長(zhǎng)度的增加集中分布在(-60°,60°)；3種樹(shù)形的高度角全都分布在(-90°，90°)，飛鳥(niǎo)樹(shù)形高度角分布在(-30°，90°)，分布較為集中，高廠樹(shù)形高度角集中分布在(0°，90°)，水平棚架樹(shù)形高度角較為分散的分布在(-90°,90°)；飛鳥(niǎo)樹(shù)形方位角集中分布在(-100°，100°)，高‘廠’樹(shù)形隨著新梢枝條的長(zhǎng)度增加，方位角與飛鳥(niǎo)樹(shù)形的方位角分布相反，水平棚架樹(shù)形方位角分布較為分散但大量分布在(-90°，90°)。枝條長(zhǎng)度的增加對(duì)于歐拉角均有不同程度的影響，其中對(duì)高度角的影響最小，對(duì)方位角的影響最大。圖5～7

2.1.3 虛擬樹(shù)體模型構(gòu)建

冠層3D模型的構(gòu)建：(1)使用測(cè)量的枝節(jié)、葉片坐標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換計(jì)算得到各處理的枝條以及葉片參數(shù)，得到各處理枝葉異速生長(zhǎng)關(guān)系。(2)通過(guò)測(cè)量所得歐拉角數(shù)據(jù)得到各處理葉片分布角度頻率數(shù)據(jù)庫(kù)。(3)結(jié)合測(cè)量所得坐標(biāo)數(shù)據(jù)，得到樹(shù)體坐標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)合各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)形成虛擬植物的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在VegeSTAR4.0中進(jìn)行可視化，根據(jù)三維數(shù)字化儀所測(cè)定的空間坐標(biāo)和相應(yīng)的形態(tài)數(shù)據(jù)，在計(jì)算機(jī)中快速構(gòu)建葡萄植株各器官與虛擬植株，直觀地評(píng)估三維數(shù)字化的精度。依據(jù)三維數(shù)字化儀所采集的空間坐標(biāo)構(gòu)建的飛鳥(niǎo)樹(shù)形、高廠樹(shù)形、水平棚架樹(shù)形的虛擬樹(shù)體與實(shí)際樹(shù)體相比虛擬樹(shù)體能夠很好的模擬果實(shí)與枝條、葉片的相對(duì)位置，使得樹(shù)形整體構(gòu)建符合實(shí)際再現(xiàn)3種不同樹(shù)形的葡萄樹(shù)體。圖8

2.2 光截獲量

觀測(cè)期內(nèi)，3種樹(shù)形的PAR數(shù)值均隨時(shí)間的增長(zhǎng)逐漸增長(zhǎng)于14：00時(shí)左右達(dá)到最高值并開(kāi)始逐漸下降為零；飛鳥(niǎo)樹(shù)形、高廠樹(shù)形和水平棚架樹(shù)形的PAR日平均最高值分別為70.66、36、24 μmol/(m2·s)。3種樹(shù)形中飛鳥(niǎo)樹(shù)形的PAR數(shù)值最高，水平棚架樹(shù)形的PAR數(shù)值最低，飛鳥(niǎo)樹(shù)形的PAR數(shù)值的增長(zhǎng)速度最快。圖9

2.3 果實(shí)品質(zhì)

研究表明，飛鳥(niǎo)、高廠以及水平棚架樹(shù)形的果實(shí)品質(zhì)以及產(chǎn)量參數(shù)。飛鳥(niǎo)樹(shù)形的單位面積產(chǎn)量、單穗重均為最高，分別為11.39、0.511 kg。飛鳥(niǎo)樹(shù)形的果實(shí)品質(zhì)以及產(chǎn)量參數(shù)與水平棚架樹(shù)形的各項(xiàng)參數(shù)具有顯著差異。飛鳥(niǎo)樹(shù)形的單位面積產(chǎn)量顯著比水平棚架樹(shù)形高出2.31 kg,單穗重顯著高出0.101 kg,以及單粒重顯著高出0.72 g。經(jīng)過(guò)單因素分析，整形方式的不同會(huì)顯著影響紫香無(wú)核葡萄的產(chǎn)量、單穗重以及單粒重。水平棚架樹(shù)形的整形方式顯著降低了 紫香無(wú)核葡萄的可溶性固形物，水平棚架樹(shù)形比飛鳥(niǎo)樹(shù)形顯著低了0.65%，飛鳥(niǎo)樹(shù)形與高廠樹(shù)形可溶性固形物變化差異并不顯著；飛鳥(niǎo)樹(shù)形以及高廠樹(shù)形與水平棚架樹(shù)形的可溶性糖含量以及可滴定酸含量具有顯著差異，飛鳥(niǎo)樹(shù)形與高廠樹(shù)形的差異并不顯著?？傮w而言，果樹(shù)產(chǎn)量、單穗重、單粒重、可溶性固形物、可溶性糖均以飛鳥(niǎo)樹(shù)形最高，可滴定酸含量則以水平棚架樹(shù)形最高。表 1

表1 3種樹(shù)形果實(shí)品質(zhì)參數(shù)Table 1 Three tree trellis fruit quality parameters

3 討 論

3.1 葉片歐拉角分布

葉片角度分布(Leaf Angle Distribution，LAD)包括葉傾角分布和方位角分布，是描述植被冠層結(jié)構(gòu)的一個(gè)重要參數(shù)[10]。由于葉片角度分布對(duì)植被冠層中光線的傳輸過(guò)程和光合有效輻射的分布有著顯著的影響，在陸地生態(tài)系統(tǒng)冠層生產(chǎn)力和碳循環(huán)研究中具有十分重要的作用。在新梢生長(zhǎng)的茂盛時(shí)期。葉片對(duì)于光截獲、光吸收具有更加重要的影響，因此，有必要更好的了解葡萄葉角度向性與外界光環(huán)境的關(guān)系。葡萄具有喜光性，有研究顯示葡萄葉片為適應(yīng)光線角度會(huì)改變自身的角度，這種現(xiàn)象在幼葉中表現(xiàn)的尤為明顯[11]。

葉片的高度角(a)和方位角(b)是植物形態(tài)最具可塑性的特征之一[12]，方位角可以改變以響應(yīng)局部光環(huán)境[13]，在研究中，3種架式的葉片都傾向于較低的太陽(yáng)高度角，隨著枝條的長(zhǎng)度增加這種現(xiàn)象越加明顯；3種樹(shù)形都避免了正午的太陽(yáng)光線，與前人的研究一致，葡萄葉片具有‘向光性’和‘避光性’[14]。前人有研究在強(qiáng)光環(huán)境下，葉片角度和郁閉提供了結(jié)構(gòu)性的光保護(hù)，最大限度的減少了光合作用的潛在損害[15]。飛鳥(niǎo)樹(shù)形與高廠樹(shù)形的葉片高度角分布都集中在(0°，90°)，水平棚架樹(shù)形高度角的分布就比較分散在(-90°，90°)，結(jié)合田間實(shí)際情況水平棚架樹(shù)形的葉片之間的相互遮陰程度要高于其他2種樹(shù)形。3種樹(shù)形的轉(zhuǎn)角分布都比較均勻。

水平棚架樹(shù)形相比較其余2種樹(shù)形，其冠層更加郁閉。

3.2 虛擬化葡萄樹(shù)體

三維數(shù)字化儀能夠精準(zhǔn)且有效率的獲取三維坐標(biāo)信息，并且還可以利用配套的軟件重建植株。研究虛擬化樹(shù)體葉片清晰還原，經(jīng)過(guò)軟件計(jì)算虛擬葉片面積可以代替實(shí)際葉片面積，經(jīng)過(guò)對(duì)葉片歐拉角的擬合分析，精準(zhǔn)分析出水平棚架式的郁閉程度要高于其他2種樹(shù)形，與實(shí)際情況相符合。先前已有的研究對(duì)于葡萄冠層的虛擬植株構(gòu)建方法有：葡萄形態(tài)結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)澐?，以W編碼形式對(duì)各結(jié)構(gòu)單位進(jìn)行命名與編號(hào)。通過(guò)節(jié)點(diǎn)的刪除與轉(zhuǎn)化分別實(shí)現(xiàn)了葡萄樹(shù)的人工修剪操作、生長(zhǎng)發(fā)育描述、生育進(jìn)程的數(shù)字化表示，但是此方法對(duì)于完整描述結(jié)構(gòu)復(fù)雜的葡萄樹(shù)工作量巨大；使用三維掃描儀主要對(duì)葡萄葉片進(jìn)行掃描建模，葉片細(xì)節(jié)保留完整更具有可研究性，但是掃描儀對(duì)莖稈等其他器官有些無(wú)能為力，缺乏整體性。以及提出了基于葡萄DUS測(cè)試指南構(gòu)建參數(shù)驅(qū)動(dòng)的DUS后臺(tái)模型。通過(guò)對(duì)性狀特征的篩選和知識(shí)規(guī)則的利用W及器官模型數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和調(diào)用，但手動(dòng)輸入?yún)?shù)工作量巨大。研究中新梢枝干與葉片都建模清晰，對(duì)蘋(píng)果[9]、桃樹(shù)[15]、玉米[16]小麥[17]等大田作物，以及溫維亮等結(jié)合數(shù)字化儀與DUS模型所建立的葡萄模型的成功案例以及研究表明，數(shù)字化儀結(jié)合計(jì)算機(jī)軟件的方法[18～20]建立在樹(shù)體實(shí)際生長(zhǎng)參數(shù)的基礎(chǔ)上建立虛擬樹(shù)體，便于進(jìn)行葡萄冠層的枝葉關(guān)系以及光合的分析研究。

3.3 樹(shù)形與光截獲

選擇合適的葡萄架式，對(duì)葡萄后期整體產(chǎn)量、果實(shí)品質(zhì)以及田間管理，都有重要的意義，同時(shí)在平衡樹(shù)體營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)和生殖生長(zhǎng)方面也起到至關(guān)重要的作用。目前應(yīng)用較為廣泛的主要包括棚架、籬架、籬棚架、雙十字V 形架、T 形架等等。

研究中3種樹(shù)形，日變化中光截獲數(shù)值：飛鳥(niǎo)樹(shù)形>高廠樹(shù)形>水平棚架樹(shù)形，并且飛鳥(niǎo)樹(shù)形光截獲數(shù)值遠(yuǎn)高于其他2種樹(shù)形，飛鳥(niǎo)樹(shù)形冠層的郁閉程度要小于其他2種樹(shù)形，受光程度良好，在同一太陽(yáng)高度角的情況下，從某種程度上也反映了群體光能利用率的較高。

3.4 果實(shí)品質(zhì)

良好的葡萄果樹(shù)整形有利于提高果實(shí)品質(zhì)，研究中，飛鳥(niǎo)樹(shù)形的果實(shí)單粒重，其余指標(biāo)無(wú)顯著差異。飛鳥(niǎo)樹(shù)形的單位面積內(nèi)的果樹(shù)產(chǎn)量、單穗重、單粒重、可溶性固形物、可溶性糖均優(yōu)于其他2種樹(shù)形，水平棚架樹(shù)形可滴定酸含量最高。

4 結(jié) 論

利用數(shù)字化儀結(jié)合紫香無(wú)核葡萄實(shí)際枝葉數(shù)據(jù)建立虛擬葡萄樹(shù)體是可行的，與實(shí)際情況相符合，3種樹(shù)形模擬葉面積與實(shí)際葉面積相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.99以上；飛鳥(niǎo)樹(shù)形的單位面積產(chǎn)量顯著比水平棚架樹(shù)形高出2.31 kg,單穗重顯著高出0.101 kg,單粒重顯著高出0.72 g，水平棚架樹(shù)形可溶性固形物含量、可溶性糖含量相比飛鳥(niǎo)樹(shù)形分別降低了0.65%、1.14%，可滴定酸含量則升高了0.15%；飛鳥(niǎo)樹(shù)形冠層下PARmax=70.66 μmol/(m2·s),在石河子地區(qū)水平棚架樹(shù)形冠層的郁閉程度較高，飛鳥(niǎo)樹(shù)形的果實(shí)品質(zhì)與光能利用率均高于其他2種樹(shù)形,飛鳥(niǎo)樹(shù)形是研究中最適宜石河子地區(qū)紫香無(wú)核品種的樹(shù)形。