孫亞男，劉元軍，馬鐵民，茍黨慶

（1.凱盛浩豐農(nóng)業(yè)有限公司，山東 青島 266000，2.青島浩豐生物科技有限公司，山東 青島 266000）

結(jié)球生菜（Lactuca satireL．var．captitataDC．）為菊科萵苣屬1年或2年生草本植物，含有蛋白質(zhì)、糖類、維生素和豐富的礦物質(zhì)，且風(fēng)味獨(dú)特，無(wú)論生吃、炒食都深受人們的喜愛，因此種植面積越來越大。結(jié)球生菜喜冷涼，不耐強(qiáng)光照，適宜晝夜溫差大、夜間溫度較低的環(huán)境[1]，生產(chǎn)中主要進(jìn)行春、秋兩季露地栽培[2]。低溫期種植過早，結(jié)球生菜生長(zhǎng)緩慢，結(jié)球小產(chǎn)量低；高溫期定植過早，易抽薹開花或者燒心[3]，甚至有絕產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)；因此，適宜的種植計(jì)劃及合理的水肥管理有助于提高結(jié)球生菜的產(chǎn)量和品質(zhì)。

對(duì)于如何快速判斷生菜是否偏離了標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下的生長(zhǎng)曲線，建立生長(zhǎng)模擬模型是非常必要的。作物生長(zhǎng)模擬模型是綜合作物生理、生態(tài)、農(nóng)業(yè)氣象和農(nóng)學(xué)等學(xué)科研究成果，應(yīng)用系統(tǒng)分析和計(jì)算機(jī)技術(shù)，將作物與其生態(tài)環(huán)境因子作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的定量分析和生長(zhǎng)模擬研究[4-5]。高亮之等[6]于1 9 8 5年首次在國(guó)內(nèi)發(fā)表了“苜蓿生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)氣候計(jì)算機(jī)模擬模式-ALFAMOD”。李萍萍等[7]于1999年建立了溫室生菜生產(chǎn)的模擬模型。溫維亮等[8]于2011年通過形態(tài)參數(shù)對(duì)模板進(jìn)行控制，組裝成為參數(shù)化的生菜幾何模型。高陽(yáng)等[9]于2014年建立了設(shè)施韭菜生長(zhǎng)環(huán)境管理模型，李曉斌等[10]于2016年用K-means圖像法和主要成分分析法監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)生菜生長(zhǎng)勢(shì)?？梢娗叭搜芯炕净谠O(shè)施環(huán)境下，但未見露地結(jié)球生菜不同季節(jié)下生長(zhǎng)模型的建立。結(jié)球生菜主要以露地栽培為主，占到總種植面積的95%以上。露地栽培受天氣、環(huán)境變化影響較大。通過建立生長(zhǎng)模型，種植者可以初步掌握結(jié)球生菜是否偏離生長(zhǎng)軌跡，并快速了解生菜生長(zhǎng)狀況，預(yù)測(cè)生長(zhǎng)期是否滿足供應(yīng)計(jì)劃，以便提前做好應(yīng)急預(yù)案。為探究結(jié)球生菜產(chǎn)量構(gòu)成因子在不同溫度下的變化情況，本試驗(yàn)以山東地區(qū)主栽結(jié)球生菜品種為材料，構(gòu)建結(jié)球生菜的生長(zhǎng)模型，以期為生產(chǎn)者掌握結(jié)球生菜生長(zhǎng)情況提供理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)時(shí)間和地點(diǎn)

試驗(yàn)于2018年3月—2020年5月在凱盛浩豐農(nóng)業(yè)有限公司的青島即墨移風(fēng)基地進(jìn)行，采用統(tǒng)一育苗移栽、露地栽培方式，統(tǒng)一田間管理。

1.2 試驗(yàn)材料

試驗(yàn)材料為結(jié)球生菜KF08品種，由凱盛浩豐農(nóng)業(yè)有限公司提供。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 生菜田間定植批次設(shè)定

于春、秋季各定植4批露地結(jié)球生菜，為了避免采收過于集中，一般每批定植時(shí)間間隔5～9 d。具體定植時(shí)間見表1。

1.3.2 生長(zhǎng)模型的建立

在每一個(gè)批次結(jié)球生菜定植當(dāng)天，隨機(jī)連續(xù)標(biāo)記5株，注意避開地塊邊緣低洼、過旺過弱苗，從定植至采收前調(diào)查植株的表型數(shù)據(jù)，包括植株自然展開最大直徑（以下簡(jiǎn)稱為最大直徑，單位cm）、株高（cm）、葉片數(shù)（指外葉片數(shù)，單位片）、葉長(zhǎng)（cm）、葉寬（cm）、球高（cm）、球?qū)挘╟m）等。使用直尺、游標(biāo)卡尺進(jìn)行測(cè)量，一般5～9 d調(diào)查1次，定植當(dāng)天記為0 d，調(diào)查天數(shù)為定植后1 d時(shí)，記為0＋1 d，調(diào)查天數(shù)為定植后2 d時(shí)，記為0＋2 d，調(diào)查天數(shù)為定植后Xd時(shí)，記為0＋Xd，以此類推。環(huán)境溫度數(shù)據(jù)參考基地內(nèi)部氣象站收集的數(shù)據(jù)。

基于Excel 2010軟件，將春季和秋季每個(gè)批次生長(zhǎng)期內(nèi)調(diào)查的最大直徑、株高、外葉片數(shù)、葉長(zhǎng)、葉寬、球高、球?qū)挃?shù)據(jù)分別取平均值后，建立了不同季節(jié)下生長(zhǎng)指標(biāo)的趨勢(shì)圖，同時(shí)采用多元線性回歸分析方法建立春季生長(zhǎng)模型和秋季生長(zhǎng)模型。

1.3.3 生長(zhǎng)模型驗(yàn)證

生長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：將2020年各批次結(jié)球生菜的定植日期、調(diào)查當(dāng)日的日最高溫度和日最低溫度、調(diào)查天數(shù)導(dǎo)入春季生長(zhǎng)模型獲取預(yù)測(cè)值，比較預(yù)測(cè)生長(zhǎng)期與實(shí)際生長(zhǎng)期的差異。

模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差計(jì)算：通過回歸分析計(jì)算模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差，用于說明實(shí)際值與其預(yù)測(cè)值之間相對(duì)偏離程度，預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差的值越小，則預(yù)測(cè)值與其實(shí)際值的近似誤差越小，說明模型越準(zhǔn)確。

1.3.4 生長(zhǎng)指標(biāo)間的相關(guān)性

通過Excel中的CORREL函數(shù)計(jì)算生長(zhǎng)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)越大，則生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)程度越高，當(dāng)2個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)在0.90以上時(shí)，則認(rèn)為這2個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)程度大，在快速調(diào)查時(shí)，相關(guān)程度大的2個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)可以簡(jiǎn)化為僅調(diào)查一個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)。在使用生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)時(shí)，結(jié)球生菜的生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)性大的2個(gè)指標(biāo)，可以只預(yù)測(cè)其中一個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)的生長(zhǎng)模型，在實(shí)際測(cè)量表型數(shù)據(jù)時(shí)，僅調(diào)查用于預(yù)測(cè)的生長(zhǎng)指標(biāo)即可。

2 結(jié)果與分析

2.1 近2年溫度數(shù)據(jù)與生菜生長(zhǎng)期分析

由圖1可見，2018年山東地區(qū)春季3—6月份4個(gè)月平均溫度高出2019年春季月平均溫度0.39 ℃，而2018年秋季8—10月3個(gè)月平均溫度比2019年秋季月平均溫度低0.72 ℃。

圖1 2018年和2019年月平均溫度變化

由圖2可知，春季各批次隨著定植時(shí)間的推移，生長(zhǎng)期越來越短；秋季各批次隨著定植時(shí)間的推移，生長(zhǎng)期越來越長(zhǎng)，定植時(shí)間決定了生長(zhǎng)期，溫度決定了定植時(shí)間，因此溫度與生長(zhǎng)期密切相關(guān)。綜合比較圖1和圖2發(fā)現(xiàn)，2018年春季整體生長(zhǎng)期溫度比2019年春季高，但生長(zhǎng)期反而長(zhǎng)，原因在于生菜在日平均溫度12 ℃時(shí)生長(zhǎng)壯健，葉球生長(zhǎng)最適溫度為13～16 ℃，由于2018年天氣氣溫過高，不適合菜球生長(zhǎng)，所以2019年春季溫度稍低，不會(huì)延長(zhǎng)生長(zhǎng)期，反而會(huì)降低燒心發(fā)生率，2019年春季第3批和第4批的燒心率低于2018年春季第3批和第4批。而2019年秋季溫度高于2018年秋季溫度帶來的問題是秋季第1批次生菜面臨部分抽薹問題，其中2019年秋季第1批的抽薹率高于2018年秋季第1批約20%，故秋季前2批遇到高溫天氣應(yīng)適當(dāng)延后定植。

圖2 不同季節(jié)不同批次的生長(zhǎng)期變化

2.2 生長(zhǎng)模型的建立

通過結(jié)球生菜的表型數(shù)據(jù)建立了不同季節(jié)下的生長(zhǎng)趨勢(shì)圖，同一生長(zhǎng)指標(biāo)隨著調(diào)查天數(shù)的增加而增加，當(dāng)不同調(diào)查日期的柱形圖高度差越大，代表此時(shí)間內(nèi)生長(zhǎng)最迅速，溫度也是最適宜生長(zhǎng)，反之不同調(diào)查日期的柱形圖高度差越小，代表此時(shí)間內(nèi)生長(zhǎng)最慢，不在結(jié)球生菜適宜生長(zhǎng)的溫度內(nèi)，見圖3和圖4。從生長(zhǎng)趨勢(shì)圖上無(wú)法判斷或者預(yù)測(cè)結(jié)球生菜的生長(zhǎng)是正常還是延緩，春季4個(gè)批次生長(zhǎng)環(huán)境的溫度是由低溫逐漸升高，秋季4個(gè)批次生長(zhǎng)環(huán)境的溫度從高溫逐漸下降，結(jié)球生菜在2種相反的溫度變化模式下，生長(zhǎng)情況勢(shì)必不同，因此發(fā)掘不同季節(jié)下溫度與生長(zhǎng)指標(biāo)的關(guān)系至關(guān)重要。

圖3 春季不同批次結(jié)球生菜的生長(zhǎng)指標(biāo)變化

圖4 秋季不同批次結(jié)球生菜的生長(zhǎng)指標(biāo)變化

為了探討溫度與生長(zhǎng)指標(biāo)之間關(guān)系，經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)回歸分析，建立了溫度與結(jié)球生菜生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型：

春季：

其中，PD代表最大直徑，PH代表株高，LN代表葉片數(shù)，LL代表葉長(zhǎng)，LW代表葉寬，HH代表球高，HW代表球?qū)?，T高代表日最高溫度，T低代表日最低溫度，D為定植后調(diào)查天數(shù)。

2.3 生長(zhǎng)模型驗(yàn)證

2.3.1 模型驗(yàn)證

以2020年春季第1批次為例，進(jìn)行生長(zhǎng)模型的驗(yàn)證，由圖2中2018年春季第1批生長(zhǎng)期58 d，2019年春季第1批生長(zhǎng)期56 d，根據(jù)開始采收日提前最佳采收日2～3 d的經(jīng)驗(yàn)，推測(cè)2020年春季第1批次生長(zhǎng)期在55～59 d范圍內(nèi)。將2020年春季第1批次結(jié)球生菜的數(shù)據(jù)導(dǎo)入春季生長(zhǎng)模型（定植日期2020年3月17日），計(jì)算2020年春季結(jié)球生菜生長(zhǎng)指標(biāo)預(yù)測(cè)值，使用模型預(yù)測(cè)55～59 d內(nèi)的生長(zhǎng)量（表2），得出了2020年春季第1批次生長(zhǎng)期為59 d，此時(shí)表現(xiàn)為菜球最大，并與實(shí)際生長(zhǎng)期為57 d（2020年5月13日進(jìn)行采收）相差2 d。

表2 2020年春季第1批次生長(zhǎng)指標(biāo)（生長(zhǎng)期）預(yù)測(cè)

因前面通過經(jīng)驗(yàn)來推測(cè)生長(zhǎng)期范圍，將推測(cè)生長(zhǎng)期導(dǎo)入生長(zhǎng)模型來確定下一年生長(zhǎng)期，為了使生長(zhǎng)期范圍準(zhǔn)確，在做生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)時(shí)，將過去2年生長(zhǎng)期的平均值的前后5 d的溫度數(shù)據(jù)導(dǎo)入生長(zhǎng)模型中進(jìn)行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)平均值的前后2 d的數(shù)據(jù)即為菜球的球高、球?qū)挃?shù)據(jù)高峰范圍，為了提高計(jì)算的效率，在使用生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)生長(zhǎng)期時(shí)，生長(zhǎng)期取值范圍確定邏輯：以過去2年生長(zhǎng)期的平均值及其前后2 d為范圍。最終通過生長(zhǎng)模型計(jì)算比較菜球的球高、球?qū)捵顑?yōu)時(shí)為預(yù)測(cè)的下一年的生長(zhǎng)期（表3）。表3中列舉了使用生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)的不同批次結(jié)球生菜生長(zhǎng)期，預(yù)測(cè)的2020年各批次的生長(zhǎng)期與實(shí)際開始生長(zhǎng)期不超過±2 d，模型預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確。需要調(diào)整水肥等種植管理措施，以保證產(chǎn)量穩(wěn)定。

表3 生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)的生長(zhǎng)期與實(shí)際生長(zhǎng)期的差異 d

2.3.2 生長(zhǎng)模型標(biāo)準(zhǔn)誤差

由表4可見，秋季模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差除了最大直徑外，其他項(xiàng)目明顯低于春季的標(biāo)準(zhǔn)誤差，原因在于春季3—4月在生長(zhǎng)前中期會(huì)出現(xiàn)突然高溫天氣導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，秋季一般10月下旬生長(zhǎng)后期會(huì)因偶爾出現(xiàn)降溫影響數(shù)據(jù)較小，例2019年4月3日最高溫度16 ℃/最低溫度6 ℃，4月6日24 ℃/8 ℃，4月9日9 ℃/5 ℃；另外，植株最大直徑相比其他參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差大，是由于前期最大直徑的生長(zhǎng)速度最快，增幅最大，且受肥料和水分影響較大，所以標(biāo)準(zhǔn)誤差會(huì)相對(duì)較大。

表4 春季與秋季生長(zhǎng)模型標(biāo)準(zhǔn)誤差值

2.3.3 生長(zhǎng)指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)

由表5可知，最大直徑與株高、葉片數(shù)、葉長(zhǎng)、葉寬4個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)較高，株高與葉長(zhǎng)和葉寬相關(guān)系數(shù)較高，葉片數(shù)與其他生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)低，葉長(zhǎng)與葉寬的相關(guān)系數(shù)較高，球高與球?qū)挼南嚓P(guān)系數(shù)較高，因此當(dāng)快速調(diào)查時(shí)可以不調(diào)查葉片數(shù)，僅調(diào)查最大直徑、葉長(zhǎng)、球高3項(xiàng)生長(zhǎng)指標(biāo)即可判斷結(jié)球生菜的生長(zhǎng)是否正常。

表5 結(jié)球生菜生長(zhǎng)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)

3 結(jié)論與討論

通過建立生長(zhǎng)指標(biāo)模型，可以快速預(yù)測(cè)結(jié)球生菜生長(zhǎng)是否偏離種植計(jì)劃，可及時(shí)指導(dǎo)調(diào)整管理措施，以獲取穩(wěn)定產(chǎn)量。通過生長(zhǎng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)研究，將田間調(diào)查數(shù)據(jù)由原來的7項(xiàng)縮減為3項(xiàng)，減少了田間調(diào)查工作量，且簡(jiǎn)化并提高了生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)和生長(zhǎng)指標(biāo)表型數(shù)據(jù)的調(diào)查工作效率。

為了獲得高產(chǎn)和優(yōu)質(zhì)的結(jié)球生菜，除了品種適應(yīng)性和種植日期研究外，掌握品種的最佳播種和定植時(shí)間至關(guān)重要。山東地區(qū)一般春季和秋季均可種植4～5茬生菜，一般春季以1月底—2月份初進(jìn)行第1批結(jié)球生菜育苗，秋季7月中旬開始進(jìn)行第1批結(jié)球生菜育苗。結(jié)球生菜的苗齡和生長(zhǎng)期均隨著溫度的升高而縮短，隨著溫度的降低而延長(zhǎng)。在生產(chǎn)中需要注意的是，苗齡與定植后成活率、結(jié)球形狀有很大關(guān)系，需根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂驕囟忍崆耙?guī)劃播種期，及時(shí)定植，可有效避免出現(xiàn)老苗、弱苗、緩苗慢等問題。

本研究使用生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果是最佳生長(zhǎng)期與實(shí)際生長(zhǎng)期相差2 d，因在實(shí)際操作中，一般開始采收日會(huì)提前最佳采收日2～3 d，因此該生長(zhǎng)模型的預(yù)測(cè)相對(duì)準(zhǔn)確，可以為種植者提供基本參考依據(jù)；然而由于露地條件下天氣變化的不確定性，生長(zhǎng)模型預(yù)測(cè)還存在不足，未來還會(huì)不斷完善模型。一方面可以擴(kuò)大調(diào)查樣本，制定合理、有規(guī)律的調(diào)查間隔日期；另一方面，在溫度數(shù)據(jù)上做更精準(zhǔn)預(yù)判，比如預(yù)測(cè)近3 d最高溫度平均值、近3 d最低溫度平均值等，降低極端溫度或單日溫度變化的影響。

為了提高模型實(shí)用性和及時(shí)反饋性，未來可以考慮建立結(jié)球生菜實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型和天氣預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)控氣溫與預(yù)測(cè)，記錄生長(zhǎng)表型數(shù)據(jù)，便于種植者實(shí)時(shí)掌握實(shí)際生長(zhǎng)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)生長(zhǎng)模型的趨勢(shì)圖，及時(shí)調(diào)整種植管理措施。