楊凱，續(xù)海紅，2*，馬冬格，李旭強(qiáng)

（1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 果樹(shù)研究所，山西 太原 030031；2.果樹(shù)種質(zhì)資源創(chuàng)制與利用山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030031；3.山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 園藝學(xué)院，山西 晉中 030815）

蘋果樹(shù)是我國(guó)北方干旱半干旱地區(qū)高密度果園重要的經(jīng)濟(jì)果樹(shù)種類之一［1］。蘋果樹(shù)的種植對(duì)促進(jìn)北方地區(qū)的鄉(xiāng)村振興以及改善三農(nóng)問(wèn)題具有重要意義［2］。然而，我國(guó)北方地區(qū)降雨量較少，且年均分布不均。蘋果樹(shù)蒸騰耗散作用較強(qiáng)，水分需求高且對(duì)灌溉要求嚴(yán)格［3］。水資源短缺問(wèn)題進(jìn)一步加劇了蘋果生長(zhǎng)的水分供需矛盾，嚴(yán)重制約著當(dāng)?shù)靥O果產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及蘋果品質(zhì)的提升［4］。因此，探尋適宜的灌溉模式下蘋果樹(shù)的蒸騰變化規(guī)律，對(duì)合理利用水資源、緩解我國(guó)北方果園用水矛盾、充分挖掘蘋果樹(shù)生產(chǎn)潛力具有重要意義。

其中，地布覆蓋具有早春提高地溫、蓄水保墑、調(diào)節(jié)果園微環(huán)境、抑制雜草生長(zhǎng)等積極作用［5］。滴灌是近年來(lái)主要推廣應(yīng)用的節(jié)水灌溉模式之一，能夠有效提高果園水分利用效率且具有減少土壤水分無(wú)效蒸發(fā)的優(yōu)點(diǎn)［6］。目前將二者進(jìn)行耦合廣泛運(yùn)用于蘋果樹(shù)高效種植模式，分析其對(duì)果樹(shù)蒸騰耗散的影響研究對(duì)蘋果水肥一體化栽培模式有重要指導(dǎo)作用。相關(guān)研究指出，果樹(shù)的樹(shù)干液流變化特征在不同生育期［7］、不同氣候條件下［8］存在顯著的變化差異。程平等［9］、吳佳偉等［10］發(fā)現(xiàn)果實(shí)膨大期的樹(shù)干液流為生育期占比最高。黨宏忠等［11］對(duì)蘋果樹(shù)的液流監(jiān)測(cè)也顯示，果實(shí)膨大期耗水量占果樹(shù)整個(gè)生育期耗水總量的51%（2017 年）和41%（2018年）。這種生育期的液流差異可能與氣象變化有關(guān)［4］。王檬檬等［12］對(duì)黃土殘塬溝壑區(qū)蘋果樹(shù)的液流研究表明太陽(yáng)輻射、凈輻射、飽和水汽壓差與液流速率均為顯著正相關(guān)關(guān)系。而馮志文等［13］的分析顯示太陽(yáng)輻射是液流變化的主要影響因子；張靜等［14］發(fā)現(xiàn)小時(shí)尺度下和日尺度下，地表溫度均為蘋果樹(shù)干液流速率的主導(dǎo)因子。這表明不同研究條件下果樹(shù)的樹(shù)干液流主要影響因子存在一定差異。同時(shí)，基于樹(shù)干液流影響因子進(jìn)行果樹(shù)蒸騰模擬已成為研究熱點(diǎn)［15］。這其中，XGBoost 模型是在梯度提升決策樹(shù)GBDT 算法基礎(chǔ)上，引入正則項(xiàng)約束了損失函數(shù)的下降和模型整體的復(fù)雜度，并直接利用損失函數(shù)的一、二階導(dǎo)數(shù)值優(yōu)化了模型效率與精度［16］。該方法對(duì)缺失值不敏感，且在數(shù)據(jù)較少時(shí)也具有較好的擬合效果，適用性較廣［17］。目前，基于XGBoost 進(jìn)行蘋果樹(shù)干液流速率預(yù)測(cè)的研究相對(duì)較少。

因此，本研究利用熱擴(kuò)散探針技術(shù)對(duì)地布覆蓋耦合滴灌系統(tǒng)模式下蘋果樹(shù)的樹(shù)干液流進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，探究不同生育期、不同灌溉水平下樹(shù)干液流速率的日變化特征及差異性，分析蘋果樹(shù)干液流速率與氣象因子的相關(guān)關(guān)系，并建立基于氣象因子的液流速率預(yù)測(cè)模型，為明確地布覆蓋滴灌蘋果樹(shù)的需水特征及制定果園精細(xì)灌溉方案提供理論指導(dǎo)。

1 材料和方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)于2022 年5 月-10 月在山西農(nóng)業(yè)大學(xué)果樹(shù)研究所果樹(shù)有機(jī)旱作栽培生理試驗(yàn)園（112°32′E，37°23′N，海拔800 m）中進(jìn)行。園區(qū)位于晉中市西南部，屬于暖溫帶大陸性氣候。四季分明，春季干燥多風(fēng)，夏季炎熱多雨，秋季天晴氣爽，冬季寒冷少雪，春、秋短促，冬、夏較長(zhǎng)。土壤肥沃，土壤氣候條件獨(dú)特，是山西省優(yōu)質(zhì)果品基地之一［7］。試驗(yàn)區(qū)0～1 m 土層的土壤質(zhì)地為粉砂壤土，土壤平均容重為1.47 g·cm-3，平均田間體積持水率（θf(wàn)）為30%。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本試驗(yàn)的供試材料為8 年生矮化中間砧富士，基砧為八棱海棠，中間砧為SH38，行株距為4 m×2 m，采用起壟覆蓋栽培模式。以單株果樹(shù)為試驗(yàn)小區(qū)，灌溉方式均為膜下滴灌，灌溉方式為1 行2 管地面滴灌，沿樹(shù)行兩側(cè)布設(shè)滴灌管距中心干50 cm，各小區(qū)的灌水量用帶有閥門的水表控制。起壟高度為25 cm，壟面寬度1.4 m，樹(shù)下起壟，覆蓋聚丙烯黑色地布。試驗(yàn)過(guò)程中的施肥以及病蟲(chóng)害防治措施均按常規(guī)管理。

參考賈俊杰等［18］對(duì)矮砧蘋果樹(shù)和石美娟等［19］對(duì)富士蘋果樹(shù)的試驗(yàn)，設(shè)置2 個(gè)灌水處理，分別為高水 處 理（HI：70%θf(wàn)～100%θf(wàn)）和 低 水 處 理（LI：50%θf(wàn)～70%θf(wàn)）。每個(gè)處理設(shè)置3 個(gè)重復(fù)。每周利用土壤水分檢測(cè)儀（TDR）進(jìn)行常規(guī)含水率測(cè)定，判斷是否需要灌溉。

1.3 測(cè)定指標(biāo)與方法

1.3.1 樹(shù)干液流監(jiān)測(cè)

于2022 年5 月中旬至2022 年10 月中旬，采用插針式植物熱擴(kuò)散液流計(jì)TDP 監(jiān)測(cè)蘋果樹(shù)干液流數(shù)據(jù)，每30 min自動(dòng)采集1次。

1.3.2 氣象參數(shù)監(jiān)測(cè)

采用自動(dòng)氣象站監(jiān)測(cè)試驗(yàn)區(qū)的降雨量、大氣溫度、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射和風(fēng)速等氣象參數(shù)，每15 min 測(cè)定1 次。飽和水汽壓差參照羅麗等［20］的公式進(jìn)行計(jì)算。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Microsoft Excel 2016 和IBM SPSS Statistics 24 進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析。其中各處理間比較采用One-way ANOVA 分析，差異顯著性分析用Duncan 法。相關(guān)性分析采用Pearson 檢驗(yàn)法。采用Origin 9進(jìn)行作圖。

模型擬合采用Python3.7 的XGBoost 包，模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括決定系數(shù)（R2）、均方誤差（Mean Square Error，MSE）以及平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE）。其中R2用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合度，R2越大模型的擬合精度越高。MSE、MAE 則用來(lái)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的精度，它們值越小說(shuō)明精度越高。具體公式如下：

其中yi實(shí)際值，y^i為平均預(yù)測(cè)值，m 是樣本數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同生育期蘋果樹(shù)液流速率變化特征

2.1.1 不同灌溉處理下液流速率日變化特征

選取不同灌溉處理蘋果樹(shù)各生育期典型晴日的樹(shù)干液流速率日變化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。圖1 為新梢生長(zhǎng)期、果實(shí)膨大期、果實(shí)成熟期的蘋果樹(shù)干液流速率日變化?？梢?jiàn)，蘋果樹(shù)不同生育期的液流速率曲線均呈單峰型，存在明顯的晝高夜低日變化特征。其中，新梢生長(zhǎng)期果樹(shù)液流自6：00 開(kāi)始啟動(dòng)，之后液流速率迅速增大，8：30 左右達(dá)到日峰值水平。8：30-16：00 時(shí)段液流速率仍保持峰值水平緩慢變化，15：00 后迅速降低，至20：00 左右恢復(fù)初始狀態(tài)。

圖1 不同灌溉處理下蘋果樹(shù)各生育期液流速率典型晴日變化Fig.1 Typical sunny day changes in liquid flow rates of apple trees at different growth stages under different irrigation treatments

果實(shí)膨大期的液流速率變化特征與新梢生長(zhǎng)期類似，均存在顯著的上升、下降及穩(wěn)定波動(dòng)狀態(tài)。但果實(shí)膨大期的液流變化較新梢生長(zhǎng)期滯后。其中果實(shí)膨大期的液流啟動(dòng)時(shí)間為7：30，較新梢生長(zhǎng)期滯后90 min。果實(shí)膨大期達(dá)到液流峰值水平的時(shí)間為9：30，較新梢生長(zhǎng)期滯后60 min。同時(shí)果實(shí)膨大期液流速率開(kāi)始降低的時(shí)間為15：30，這使得果實(shí)膨大期的峰值波動(dòng)時(shí)間較新梢生長(zhǎng)期縮短90 min。而果實(shí)成熟期的液流速率變化強(qiáng)度較前2個(gè)生育期明顯減弱，液流在10：30 之后啟動(dòng)，只存在上升、下降階段，沒(méi)有峰值波動(dòng)階段。不同生育期的液流數(shù)據(jù)對(duì)比顯示，液流速率的峰值大小為：新梢生長(zhǎng)期＞果實(shí)膨大期＞果實(shí)成熟期，其中新梢生長(zhǎng)期峰值最大，分別為0.008 58、0.005 11 cm?s-1。單日平均液流速率的大小為：新梢生長(zhǎng)期＞果實(shí)膨大期＞果實(shí)成熟期，其中新梢生長(zhǎng)期的日平均值最大，分別為0.003 68、0.002 31 cm?s-1。以上分析表明新梢生長(zhǎng)期蘋果樹(shù)的液流變化強(qiáng)度最大，果樹(shù)的蒸騰耗散作用最強(qiáng)。

不同灌溉處理間的對(duì)比顯示，新梢生長(zhǎng)期、果實(shí)膨大期、果實(shí)成熟期HI處理的液流速率峰值和單日平均液流速率均高于LI處理。新梢生長(zhǎng)期、果實(shí)膨大期、果實(shí)成熟期LI 處理的液流速率峰值較HI處理分別降低了40.44%、44.75%、64.83%，單日平均液流速率較HI 處理分別降低了37.08%、46.44%、65.27%。其中果實(shí)成熟期2 處理的液流速率差值最大。同時(shí)曲線變化特征顯示，LI 處理的新梢生長(zhǎng)、果實(shí)成熟期液流啟動(dòng)時(shí)間較FI處理分別滯后了30 min 和90 min。這可能是因?yàn)樗痔澣睍r(shí)，蘋果樹(shù)的氣孔開(kāi)度與蒸騰作用受到抑制，使得樹(shù)干液流的啟動(dòng)時(shí)間滯后，變化強(qiáng)度減弱［21］。

2.1.2 氣象參數(shù)日變化特征及與液流速率的相關(guān)性

圖2 為不同生育期典型晴日的太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差日變化。由圖可知，不同生育期的太陽(yáng)輻射、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差總體均呈單峰型日變化曲線，與蘋果樹(shù)的液流變化趨勢(shì)相同。而相對(duì)濕度呈倒“V”型曲線，與液流速率的變化趨勢(shì)相反。這表明太陽(yáng)輻射、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差升高，相對(duì)濕度下降時(shí)，液流速率處于上升階段。同時(shí)，生育期的氣象參數(shù)對(duì)比顯示，太陽(yáng)輻射、大氣溫度、飽和水汽壓差的峰值從新梢生長(zhǎng)期向果實(shí)成熟期遞減，相對(duì)濕度的日最小值從新梢生長(zhǎng)期向果實(shí)成熟期遞增。

圖2 不同生育期典型晴日氣象參數(shù)變化Fig.2 Variation of meteorological parameters in typical sunny days at different growth stages

分別選取不同灌溉處理下蘋果各生育期典型晴日的液流速率與氣象參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表1 所示。由表可知，不同生育期氣象參數(shù)與各處理液流速率的相關(guān)性較為一致，太陽(yáng)輻射、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差與液流速率為顯著正相關(guān)，相對(duì)濕度與液流速率為顯著負(fù)相關(guān)。但不同生育期的相關(guān)性強(qiáng)弱存在一定差異。全生育期、新梢生長(zhǎng)期2 處理液流速率與氣象參數(shù)的相關(guān)性大小均為：太陽(yáng)輻射＞飽和水汽壓差＞大氣溫度＞相對(duì)濕度＞風(fēng)速，表明整體生育期及新梢生長(zhǎng)期太陽(yáng)輻射與液流變化的相關(guān)性最強(qiáng)，風(fēng)速與液流變化的相關(guān)性最弱。果實(shí)膨大期太陽(yáng)輻射、風(fēng)速仍保持與液流速率最強(qiáng)/最弱的相關(guān)性。果實(shí)成熟期液流速率與氣象參數(shù)的相關(guān)性大小為：太陽(yáng)輻射＞大氣溫度＞風(fēng)速＞飽和水汽壓差＞相對(duì)濕度（HI處理）、太陽(yáng)輻射＞飽和水汽壓差＞大氣溫度＞相對(duì)濕度＞風(fēng)速（LI 處理），其中太陽(yáng)輻射對(duì)不同灌溉處理的液流速率均具有顯著正效應(yīng)，但相對(duì)濕度對(duì)HI處理液流變化的負(fù)效應(yīng)減弱。

表1 不同灌溉處理下蘋果樹(shù)干液流速率與氣象參數(shù)的相關(guān)性Table.1 Correlation between apple tree fluid flow rates and meteorological parameters under different irrigation treatments

同時(shí)生育期的相關(guān)性對(duì)比還顯示，果實(shí)膨大期的液流速率與氣象參數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng)，果實(shí)成熟期的液流速率與氣象參數(shù)相關(guān)性最弱。表明果實(shí)膨大期的液流速率變化更易受到氣象條件的影響。而不同灌溉處理間的相關(guān)性對(duì)比顯示，除果實(shí)成熟期的太陽(yáng)輻射外，LI 處理液流速率與太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差的相關(guān)性均較HI處理增大。表明灌溉條件改變時(shí)，氣象參數(shù)對(duì)LI處理液流變化的影響效果較HI處理增強(qiáng)。

2.1.3 不同灌溉處理下液流速率生長(zhǎng)期變化特征

進(jìn)一步對(duì)不同生育期的平均液流速率和最大液流速率進(jìn)行分析，由圖3 可見(jiàn)，不同灌溉處理的平均液流速率均顯示新梢生長(zhǎng)期的樹(shù)干液流變化最強(qiáng)，且呈現(xiàn)從新梢生長(zhǎng)期向果實(shí)成熟期的遞減趨勢(shì)。其中HI 處理新梢生長(zhǎng)期平均液流速率較果實(shí)膨大期和果實(shí)成熟期分別高12.35%、169.63%；LI處理新梢生長(zhǎng)期平均液流速率較果實(shí)膨大期和果實(shí)成熟期分別高30.64%、292.73%。同時(shí)不同處理間的平均液流速率對(duì)比也顯示，水分虧缺時(shí)蘋果樹(shù)的液流變化強(qiáng)度減弱，LI 處理各個(gè)生育期的平均液流速率均較HI 減小。其中果實(shí)成熟期2 處理的平均速率降幅最顯著，達(dá)到了59.26%。

圖3 不同灌溉處理下蘋果樹(shù)干各生育期平均液流速率、日最大液流速率的均值Fig.3 The mean value of average liquid flow rates and daily maximum liquid flow rate of apple trees at different growth stages under different irrigation treatments

同時(shí)由蘋果樹(shù)各生育期最大液流速率變化可見(jiàn)（圖4），HI 處理的不同生育期的最大液流速率均達(dá)到了0.008 cm?s-1以上，其中新梢生長(zhǎng)期的最大液流速率最高。LI 處理的各生育期的最大液流速率大小為：新梢生長(zhǎng)期＞果實(shí)膨大期＞果實(shí)成熟期，與單日液流峰值變化趨勢(shì)保持一致，且隨生育期推進(jìn)的速率降低。但不同處理間的生育期最大液流速率差值顯示，新梢生長(zhǎng)期、果實(shí)膨大期、果實(shí)成熟期LI較HI處理顯著降低了41.33%、44.98%、58.72%。

圖4 不同灌溉處理下蘋果樹(shù)干各生育期最大液流速率Fig.4 The maximum fluid flow rate of apple trees at differentgrowth stages under different irrigation treatments

2.2 基于XGBoost 模型的液流速率預(yù)測(cè)

基于以上分析結(jié)果，從果樹(shù)的3 個(gè)生育期分別選取典型晴日的液流速率和氣象參數(shù)數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)集。以太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差作為輸入?yún)?shù)、液流速率作為預(yù)測(cè)參數(shù)，將數(shù)據(jù)集按8∶2 劃分，即前80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后20%數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，建立基于XGBoost 模型的液流速率回歸預(yù)測(cè)模型。模型在訓(xùn)練過(guò)程中，random_state 為100。并采用五折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，在權(quán)衡計(jì)算量與模型的綜合得分后將模型的參數(shù)max_depth 設(shè)為1、learning_rate 設(shè)為0.02、n_estimators 設(shè) 為600，其 余 參 照 默 認(rèn) 值設(shè)置。

最終的模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比如圖5 所示，評(píng)價(jià)指標(biāo)如表2 所示。可見(jiàn)模型的預(yù)測(cè)液流速率與實(shí)測(cè)液流速率具有較好的正相關(guān)趨勢(shì)，模型的R2為0.815，均方誤差為2×10-6，平均絕對(duì)誤差為0.000 92。表明基于氣象參數(shù)的XGBoost 模型對(duì)液流變化具有良好的預(yù)測(cè)效果。

表2 模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)Table.2 Evaluation indicators of the model

圖5 模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比Fig.5 Comparison between the predicted values and the actual value of the model

進(jìn)一步對(duì)模型的各個(gè)輸入?yún)?shù)進(jìn)行重要性評(píng)價(jià)，結(jié)果如圖6 所示。特征重要性的大小為：太陽(yáng)輻射＞大氣溫度＞飽和水汽壓差＞相對(duì)濕度＞風(fēng)速，表明太陽(yáng)輻射對(duì)蘋果樹(shù)干液流速率的影響效果最強(qiáng)，風(fēng)速對(duì)液流速率的影響效果最弱。

圖6 模型輸入?yún)?shù)的重要性評(píng)價(jià)Fig.6 Importance evaluation of input model parameters

3 討論

研究表明，蘋果樹(shù)樹(shù)干液流具有顯著的晝夜變化特征，呈“幾”字形單峰曲線［7-14］。本試驗(yàn)中，液流速率曲線呈單峰形變化，但不同生育期的啟動(dòng)時(shí)間和峰值時(shí)間存在一定差異。其中新梢生長(zhǎng)期蘋果樹(shù)液流的啟動(dòng)時(shí)間、達(dá)到峰值的時(shí)間均較其它生育期提前，且峰值的持續(xù)時(shí)間增長(zhǎng)?？赡苁且?yàn)樾律疑L(zhǎng)期太陽(yáng)輻射和大氣溫度相對(duì)較高，對(duì)葉片的氣孔開(kāi)度具有促進(jìn)作用，使得果樹(shù)的蒸騰作用增強(qiáng)，液流速率的上升現(xiàn)象較為明顯［22］。此外研究顯示，飽和水汽壓差的升高會(huì)使得葉片內(nèi)外的蒸汽壓梯度升高，對(duì)果樹(shù)的蒸騰作用也具有促進(jìn)作用［23］。周玉燕等［24］對(duì)黃土高原山旱塬區(qū)蘋果樹(shù)的液流速率研究也顯示，日均液流速率隨著月份的增大呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，5 月的液流速率最高，9 月的液流變化最弱。而馬文濤等［25］對(duì)極端干旱區(qū)富士蘋果樹(shù)的液流研究顯示，7 月（果實(shí)膨大期）的液流速率達(dá)到生育期最高水平，與本文的研究結(jié)果存在一定差異。這可能是因?yàn)闃?shù)體的生命活動(dòng)受氣象條件影響，不同試驗(yàn)區(qū)的高溫高輻射天氣出現(xiàn)的頻率不同，植物的氣孔調(diào)節(jié)作用使得果樹(shù)的液流變化活躍度、持續(xù)時(shí)間不同。同時(shí)在極端干旱條件下過(guò)高的氣溫和太陽(yáng)輻射促使氣孔關(guān)閉，果樹(shù)的蒸騰耗散強(qiáng)度減弱，使得液流速率單日呈雙峰型變化［26］。

氣象是液流速率的主要驅(qū)動(dòng)條件，但不同研究者發(fā)現(xiàn)的液流主要影響因子存在一定差異。夏桂敏等［27］對(duì)‘寒富’果樹(shù)液流速率與氣象因子的相關(guān)性分析結(jié)果顯示液流速率與太陽(yáng)輻射的正相關(guān)性最強(qiáng)，與相對(duì)濕度的負(fù)相關(guān)性最強(qiáng)。張靜等［14］的研究表明小時(shí)尺度下飽和水汽壓差在與蘋果樹(shù)液流速率呈極顯著正相關(guān)關(guān)系。劉鑫［28］對(duì)杉木的研究發(fā)現(xiàn)液流速率與太陽(yáng)輻射的相關(guān)性不顯著，而與風(fēng)速為顯著正相關(guān)關(guān)系。而丁日升等［29］的研究顯示蘋果樹(shù)液流速率與風(fēng)速的相關(guān)性不顯著，因而對(duì)風(fēng)速與液流的關(guān)系存在一定爭(zhēng)議。本試驗(yàn)條件下，不同生育期蘋果樹(shù)液流速率與太陽(yáng)輻射、大氣溫度、風(fēng)速、飽和水汽壓差均呈極顯著正相關(guān)，與相對(duì)濕度呈極顯著負(fù)相關(guān)。其中太陽(yáng)輻射的相關(guān)性最強(qiáng)，這是因?yàn)樘?yáng)輻射的升高對(duì)大氣溫度、飽和水汽壓差的升高具有正效應(yīng)，對(duì)相對(duì)濕度具有負(fù)效應(yīng)，使得蘋果樹(shù)的氣孔導(dǎo)度增大，蒸騰作用加強(qiáng)，進(jìn)而促使液流速率增加。同時(shí)風(fēng)速促進(jìn)了葉面的水汽交換，增加葉面-空氣界面的水汽壓差，促進(jìn)樹(shù)干液流向上運(yùn)輸［30］。但風(fēng)速在本試驗(yàn)條件下對(duì)液流的影響作用最弱。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)土壤水分是影響蘋果樹(shù)液流變化的關(guān)鍵因子，水分虧缺時(shí)不同生育期的液流速率的啟動(dòng)時(shí)間滯后，變化強(qiáng)度減弱。趙明玉等［31］也發(fā)現(xiàn)，干旱脅迫條件下紅富士蘋果樹(shù)液流的啟動(dòng)時(shí)間推遲，結(jié)束時(shí)間提前。馮永建等［32］對(duì)華北落葉松的研究顯示，土壤水分虧缺是影響華北落葉松蒸騰耗水差異的主要原因。同時(shí)本研究發(fā)現(xiàn)，氣象變化對(duì)水分虧缺時(shí)液流變化的影響效果較充分灌溉時(shí)增強(qiáng)。表明蘋果樹(shù)缺水時(shí)，樹(shù)干液流對(duì)外界環(huán)境變化更敏感。

綜上可知，氣象因素的變化與植物的蒸騰蒸散需求存在重要關(guān)聯(lián)性。近年來(lái)，由于高密度商業(yè)果園種植規(guī)模的擴(kuò)大，通過(guò)樹(shù)干液流實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確獲取樹(shù)體用水需求已成為果園灌溉管理的重要手段［33-34］。然而，由于監(jiān)測(cè)設(shè)備的購(gòu)買、安裝及維護(hù)要求，增加了果園的運(yùn)行成本和時(shí)效成本。因此，相關(guān)研究者提出利用氣象因子與樹(shù)干液流間的相關(guān)關(guān)系預(yù)測(cè)樹(shù)體的蒸騰變化［35-36］，以達(dá)到合理估計(jì)果園用水量的目的。目前，關(guān)于液流與氣象因子間的模型主要是單變量回歸、多元線性回歸或經(jīng)驗(yàn)方程［14，24，26，37］。這些方法通常假設(shè)液流和氣象因子具有連續(xù)的線性關(guān)系。然而，考慮到不同因素間的非線性關(guān)系，機(jī)器學(xué)習(xí)等非線性模型可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性［38］。故本文利用XGBoost 模型，建立了基于蘋果樹(shù)不同生育期典型晴日的氣象數(shù)據(jù)的液流速率預(yù)測(cè)模型，最終得到的模型R2、MSE、MAE 分別為0.815、2×10-6、0.000 92。表明在考慮非線性關(guān)系時(shí)，模型的預(yù)測(cè)效果相對(duì)較優(yōu)。未來(lái)可利用該模型基于氣象參數(shù)的連續(xù)監(jiān)測(cè)獲取果園整體的生理需水變化，進(jìn)行適時(shí)灌溉。

4 結(jié)論

地布覆蓋條件下滴灌蘋果樹(shù)液流速率日變化在新梢生長(zhǎng)期、果實(shí)膨大期、果實(shí)成熟期均呈單峰型曲線，具有明顯的晝夜變化差異。其中新梢生長(zhǎng)期蘋果樹(shù)的液流變化最強(qiáng)，單日速率峰值、單日平均液流速率、生育期平均速率及生育期最大值均高于果實(shí)膨大期和果實(shí)成熟期。同時(shí)不同灌溉處理的液流變化也存在顯著差異，低水處理時(shí)蘋果樹(shù)的液流變化強(qiáng)度明顯減弱。不同生育期蘋果樹(shù)的液流變化均受氣象因子的影響，其中太陽(yáng)輻射的正效應(yīng)最顯著，相對(duì)濕度的負(fù)效應(yīng)最顯著?；跉庀髤?shù)建立了蘋果樹(shù)的液流速率預(yù)測(cè)模型，模型R2、MSE、MAE 分別為0.815、2×10-6、0.000 92，可用于高密度蘋果園的蒸騰耗水研究。