盆栽青貯玉米植株鮮重估算模型研究

高贏磊，郄志紅，吳鑫淼，姚佳賓

(河北農業大學城鄉建設學院，河北 保定 071001)

0 引 言

地上生物量是評價青貯玉米等飼料作物的階段長勢和最終產量的重要指標。此外，在灌溉試驗中常常采用盆栽的稱重法和蒸滲儀測定法，通過水量平衡[1-3]得到某一階段作物的騰發量，而忽略期間作物鮮重的變化，這對蒸散發量的計算精度產生一定影響。一般測定鮮重需要將作物刈割后再進行稱重，在不同生育時期測定時需要破壞植株。

基于試驗測試的結果，分析生育期內作物鮮重與主要外觀可測農藝性狀的關系，進而建立鮮重估測模型可以有效避免破壞性試驗，提高灌水下限的確定精度及騰發量的計算精度。

趙居生[4]測量了青貯玉米不同生育期營養成份、生物產量，分析了變化規律并提出了適宜的收獲期，但沒有分析株重與其他因素的相關性，而大部分學者關注于青貯玉米成熟收獲時期鮮重產量與農藝性狀的關系，如雷志剛[5]、魯珊[6]、胡巍[7]、Nemati A[8]、李波[9]等人均得出了青貯玉米最終鮮重產量與株高、穗位、莖粗、葉面積、穗粒數呈正相關關系的結論；王得賢[10,11]在田間試驗中，分別分析了白馬牙玉米各生育階段單葉面積、單葉干鮮重與植株鮮重的相關關系，提出了用單葉面積速測單株青貯玉米地上生物量及用單葉鮮重速測青貯玉米地上生物量的方法，給出了一元線性回歸公式，需要測量的項目少，方法簡便，但未分析不同青貯玉米品種間的差異，亦未從更多的農藝性狀中優選回歸變量。本文旨在分析正常管理條件和不損傷植株的前提下，考慮不同品種的差異性，基于試驗結果優選回歸變量，建立不同生育時期的植株鮮重動態估測模型，并據此修正基于稱重法和水量平衡的土壤含水量計算公式和騰發量計算公式。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

本試驗地點位于河北保定河北農業大學試驗田，地理坐標為N38°51′，E115°28′，屬暖溫帶半濕潤半干旱大陸性季風氣候，年平均氣溫12 ℃，年降雨量500 mm。試驗作物品種分別為青貯5102，宏瑞101，津貯100品種青貯玉米，供試品種生育期劃分采用以整個試驗田50%以上的植株進入該生育時期為標志的方法，詳見表1。

1.2 試驗設計

試驗于7月15日在河北農業大學試驗田開始播種，分為盆栽試驗和田間試驗兩部分。田間試驗按青貯玉米品種分為3個小區，每個小區面積為6 m2，小區間相距1 m，小區內玉米株距為38 cm，土壤為試驗田耕層土，未處理前土壤含水量為15.10%。盆栽試驗采用單株種植方法，三個試驗品種各種植25盆，種植時盆栽也按品種進行分小區排列種植，區距、株距與田間試驗相同。盆缽規格為盆徑38 cm，盆深40 cm的聚氯乙烯塑料盆，每盆裝土15 kg[12]，土壤質地為營養土與普通土按1∶3比例配制的混合土，與耕層土營養成分相似，未處理前土壤含水量為11.04%。統一調整土壤墑情，至土壤含水量20%，播種深度為5～6 cm，每盆或每株施復合肥7 g作種肥，拔節期追施1次N肥5 g，待幼苗長至三葉期后定苗開始取樣測定。全生育期盆栽共灌水12次，每次灌水量15 mm，田間青貯玉米共灌水8次，每次灌水量20 mm，拔節期和抽雄吐絲期等需水高峰期灌水頻率較高，苗期和成熟期灌水周期較長。另外，在青貯玉米生育期間，采用盆栽試驗的稱重法計算青貯玉米的騰發量，稱重法是在間隔一段時間的兩次測量，利用電子秤測定整個盆栽的質量變化，根據水量平衡方程來估算間隔時段內的騰發量:

ET=I+P+Q+ΔW

(1)

式中：ET表示間隔時段內青貯玉米的騰發量；I表示間隔時段內的灌溉量；P表示間隔時段內的降水量；Q表示間隔時段內地下水的滲漏或補充；ΔW表示間隔時段內土壤的重量變化量。

1.3 主要性狀測定方法

盆栽試驗過程中，青貯玉米植株的鮮重無法直接測量，植株可直接測量的、有代表性的農藝性狀有株高、莖粗、葉面積、綠葉片數、穗長、穗粗。株高和莖粗是反映植株生長特征的重要指標。葉面積是植株的形態指標，葉面積的大小是植株光合特性的直接表征因素[13]，影響植株的干物質積累情況。植株綠葉數和穗的長、粗可以較直觀地反映出青貯玉米的生長情況。在盆栽青貯玉米生長期間，在7月25日每個品種隨機取樣7株，之后各生育時期進行一次取樣。在苗期和成熟期的相同時間點上，田間青貯玉米每個品種隨機取樣6株，取樣方法為分層隨機取樣法。將樣品取回試驗室，記錄時間和生育期，測定樣品主要性狀。

單株鮮重測定：在盆栽中將青貯玉米連根取出，將根部用水洗凈晾干，測量實時鮮重。

株高、穗長測定：分別采用卷尺進行測量，株高為地面上高度，穗長為除去苞葉長度。

葉面積測定：葉位的確定是按照Pearce[14]的方法，即從青貯玉米的最頂層開始，自上而下進行葉片排序，最頂層為第一葉。葉面積的測定按照Montgomery法[15]進行計算，即單葉面積=葉長×最大葉寬×0.75，累計求和得整株青貯玉米總葉面積。

莖粗、穗粗測定：分別采用游標卡尺進行測量，玉米莖粗為植株莖基部第三節見最寬處直徑[16]，穗粗設定為帶苞葉的穗中部粗度，以保證不損傷植株。

1.4 統計分析方法

運用SPSS軟件和EXCEL軟件分析試驗數據，在每個生育時期每個品種選取的7株盆栽青貯玉米數據中隨機選擇5株進行回歸建模，剩余2株進行模型驗證，同時36株田間青貯玉米數據也用做模型驗證。

2 結果與分析

2.1 不同品種對青貯玉米主要性狀的影響

本試驗中供試玉米品種分別為青貯5102、宏瑞101、津貯100，其生育時期較為接近。為反映青貯玉米的品種差異對所測性狀的影響程度，對不同品種青貯玉米的農藝性狀測定結果進行差異性分析，分析結果見表2。

由表2中數據分析可知，3個品種在不同生育時期的總鮮重和莖粗上并無顯著差異，而在苗期的總葉面積、拔節期和抽穗期的株高上看，津貯100與其他兩個品種存在顯著或極顯著的差異，宏瑞101則是在成熟期的總葉面積上存在顯著差異。

表2 不同品種各生育時期農藝性狀數據表Tab.2 Data table of agronomic characters of different varieties in each growing period

這表明品種對于本次試驗的結果存在一定的影響，因此分析青貯玉米在植株總鮮重和性狀的相關關系時，存在顯著性差異的測定結果有必要考慮品種所帶來的影響。

2.2 不同生育時期植株總鮮重與測定農藝性狀的關系

本試驗中，所測農藝性狀有青貯玉米株高、莖粗、綠葉片數、每片葉的葉面積、總葉面積，以及抽穗期開始的穗長、穗粗、穗重。為反映本次試驗中測定的不同時期農藝性狀以及不同品種，各自對相應生育時期的鮮重的影響，對其進行偏相關分析，即固定其他農藝性狀不變，以消除其他農藝性狀的影響，分析某一農藝性狀與鮮重的相關性。植株最頂層的葉片記為葉1，自上而下以此類推，偏相關系數與相關系數顯著情況見表3、4。

由表3、表4中數據分析可知，不同品種對苗期和成熟期的總鮮重有較明顯的影響作用，對拔節期和抽穗期影響不大。不同時期總鮮重與所測部分性狀存在顯著的正相關關系，說明所測性狀的變化能影響植株總鮮重的大小。在其他性狀保持相對穩定的情況下，苗期株高和總葉面積，拔節期莖粗、抽穗期總葉面積、成熟期第六葉葉面積將會直接影響各生育時期的植株總鮮重。青貯玉米成熟期穗重與植株總鮮重的相關性極強，但在估測鮮重時，不能將玉米穗摘下稱重，故在做回歸分析時應去除穗重項。

表3 不同生育時期植株總鮮重與各性狀相關系數表Tab.3 Correlation coefficient table of total fresh weight and various characters in different growth periods

注：*.在0.05水平上顯著相關**.在0.01水平上顯著相關。

表4 不同生育時期植株總鮮重與各葉片面積間相關系數表Tab.4 Table of relative coefficients of plant total fresh weight and leaf in different growth periods

注：*.在0.05水平上顯著相關**.在0.01水平上顯著相關。

2.3 不同生育時期植株總鮮重回歸方程

植株總鮮重與植株多個性狀均存在顯著的正相關關系，因此可對數據進行多元線性回歸。多元線性回歸方程中，因變量Y為植株總鮮重量，自變量X1,X2,X3為所測植株的各性狀數據。當自變量較多時，得到的顯著多元線性回歸方程中，容易存在一個或多個偏回歸系數經顯著性檢驗為不顯著，這就說明對應的自變量對因變量的作用不是顯著的，回歸方程也不是最優回歸方程。SPSS軟件的逐步回歸法，是按照一定的步驟檢驗自變量，剔除不合適的自變量，得到最優回歸方程。由于不同品種對苗期和成熟期的總鮮重有一定的影響作用，故在進行回歸建模時將存在差異性的品種進行單獨計算，各生育時期最優回歸方程最終結果如下：

(1)苗期津貯100回歸方程：

Y=0.031X1+1.111X2-0.032X3-1.877 (R=1.000)

(2)

式中：X1為第一葉葉面積；X2為綠葉片數；X3為第三葉葉面積。

(2)苗期宏瑞101、青貯5102回歸方程：

Y=0.055X1+0.051X2-2.309 (R=0.973)

(3)

式中：X1為第一葉葉面積；X2為第二葉葉面積。

(3)拔節期回歸方程是：

Y=73.313X1+0.175X2-60.509 (R=0.932)

(4)

式中：X1為莖粗；X2為第三葉葉面積。

(4)抽穗期回歸方程是:

Y=0.173X-141.946 (R=0.985)

(5)

式中：X為葉面積。

(5)成熟期宏瑞101回歸方程是：

Y=200.476X-373.571 (R=0.883)

(6)

式中：X為穗粗。

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(6)成熟期青貯5102、津貯100回歸方程：

Y=54.765X1+0.840X2-455.316 (R=0.962)

(7)

式中：X1為綠葉片數；X2為第四葉葉面積。

以上回歸方程的復回歸系數R均較高，說明自變量性狀與因變量植株總鮮重關系密切，方程回歸效果較好。

2.4 不同生育時期株重回歸模型驗證

為分析方程的可靠性，在不同生育階段每個品種分別另選取2株盆栽青貯玉米，測定其生長性狀，用回歸方程估測驗證總鮮重，結果詳見表5。

表5 盆栽實測值與方程預測值比較表Tab.5 Comparison table of pot measured value and equation prediction value

由表5可知，實測與估測總鮮重的均值和標準差有較小差異，平均相對誤差約為4.0%，可以認為使用盆栽青貯玉米測定數據驗證各生育期回歸模型效果較好。為進一步分析方程的適用性，再選取大田種植的青貯玉米，在不同生育期分別選取18株青貯玉米，測定其生長性狀及植株總鮮重，將用回歸方程估測結果與實測結果相比較，分析結果見表6。

表6 大田實測值與方程預測值比較表Tab.6 Comparison table of field measured values and equation prediction values

由表6可以看到，利用青貯玉米株重回歸模型，大田青貯玉米估測相對誤差為4.9%，精確度也較高。

上述結果表明，對于盆栽青貯玉米和大田青貯玉米，不同生育時期的估測總鮮重回歸方程均是較為精確的，具有一定的普適性，可用鮮重估測回歸方程估測相應生育時期的青貯玉米植株總鮮重。

2.5 灌水下限的修正計算

(8)

式中：θ為土壤重量含水量；W1為干土重；W2為水重；W3為植株重。

在本試驗中，每盆裝土15 kg，為處理前含水量為11.04%，故干土重為13.50 kg；設定灌水下限為10%，即當土壤含水量到達10%時進行灌溉。灌水下限修正對比結果見表7。

表7 盆栽試驗青貯玉米灌水下限修正對比表Tab.7 Comparison table of the lower limit of irrigation for pot test silage maize

由表7可以看出，當灌水下限設定為10%時，實際在土壤含水量為下降到灌水下限就已經進行了灌水，且產生的誤差較大。考慮植株重量變化對于各生育時期青貯玉米的實際含水量計算精度均有較大提高，僅苗期就達到10%，到了生育后期，精度提高效果就愈加顯著。

2.6 騰發量的修正計算

精度較好的不同生育時期株重回歸模型可對盆栽稱重法的騰發量計算公式進行有效的修正。在公式(1)中，灌水量I已知，一般做遮雨措施且無地下水和地表徑流影響，即P、Q均為0。在盆栽稱重法中測的重量W實為盆、土壤、作物三者重量之和，因而重量差ΔW是忽略了作物植株的重量變化。在考慮作物植株重量變化后的騰發量修正計算公式為：

ET=I+ΔW-Δs

(9)

式中：Δs表示間隔時段內青貯玉米植株重量差。

修正后的計算公式準確地體現了水量平衡原理的本質特征。通過盆栽騰發量修正計算公式對測定稱重數據進行了修正，Δs采用各生育時期植株重量回歸方程進行估算，以不同生育時期為間隔時段，各生育時期修正結果為45盆植株騰發量的均值，修正結果對比見表8。

由表8可以看出，考慮植株重量變化對于各生育時期青貯玉米騰發量計算均起到一定的修正作用，苗期和成熟期尤為顯著，為盆栽稱重法的計算提供依據。

表8 盆栽試驗青貯玉米騰發量修正對比表Tab.8 The revised comparison table of silage maize evapotranspiration in pot experiment

3 結果與討論

(1)本文基于不同品種的盆栽青貯玉米生長數據，分析了不同生育時期內青貯玉米鮮重與青貯玉米品種及主要農藝性狀之間的相關關系，且在不損傷植株的前提下，建立了實時估測某生育期內的株重估測模型。其模型估測相對誤差在4.0%左右，估測精度較高。為了進一步證明株重估測模型的合理性和適用性，估測大田種植青貯玉米株重的估測相對誤差為4.9%，與盆栽青貯玉米估測效果較為接近，說明具有一定的適用性。

(2)盆栽作物灌水下限的判斷和騰發量的計算是農業節水灌溉研究的重要組成部分，對農作物節水種植技術研究具有十分重要的意義。本文通過掌握實時青貯玉米株重，實現了對灌水下限和騰發量計算公式的修正，修正后的灌水下限控制精度更高，修正公式更加準確合理地體現了水量平衡原理的本質特征，并在一定程度上提高騰發量計算精確度。

(3)在與同類研究的對比分析表明：青貯玉米的鮮重不僅與單葉面積或單葉鮮重顯著相關，而且根據品種和生長階段的不同，與葉片數、莖粗、株高、穗粗等項中的若干項具有顯著相關性。另外，采用逐步回歸分析優選得出多元回歸模型可以提高鮮重估算的精度。

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