鐘模型在日光溫室番茄發育進程模擬中的適應性探討*

溫永菁，李 春，董朝陽，程 陳，劉淑梅，宮志宏，黎貞發，馮利平

鐘模型在日光溫室番茄發育進程模擬中的適應性探討*

溫永菁1，李 春2**，董朝陽2，程 陳3，劉淑梅2，宮志宏2，黎貞發2，馮利平3

（1.天津市靜海區氣象局,天津 301600；2.天津市氣候中心，天津 300074；3.中國農業大學資源與環境學院,北京 100193）

依據日光溫室番茄生長發育的光溫反應特性，基于2個番茄品種不同播期12個生長季的發育階段日數、溫度和日照時數觀測資料，利用鐘模型中相關數學指數表達式表征番茄的不同發育時期和發育進度，將番茄的發育時期指標化。隨后對各個發育階段的模型參數進行求解，得到基本發育系數、溫度反應特性遺傳參數和光照反應特性遺傳參數等模型參數初值，對模型進行統計檢驗和調試，使模型的模擬值與實測值之間誤差最小，由此得到模型參數終值，建立基于鐘模型方法的溫室番茄發育期模擬模型。經驗證，該模型在播種?三葉期、播種?初花期、播種?坐果期、播種?成熟期和播種?拉秧期5個番茄發育階段模擬值與實際觀測值之間的回歸估計均方根誤差（RMSE）分別為8.3、14.4、16.3、23.7和28.1d；回歸估計標準均方根誤差（NRMSE）分別為20.78%、20.18%、20.21%、17.35%和14.86%，表明本模型模擬效果較好。將鐘模型模擬結果與有效積溫法模擬結果進行對比，鐘模型對各個關鍵發育期的模擬精度更高，模擬效果更好。

溫室；番茄；鐘模型；發育期模擬

番茄是重要設施栽培蔬菜之一。在番茄的設施生產中，影響其獲得高產和優質生長發育的重要因子除了品種的遺傳特性及水肥管理外，溫度和光照等氣象環境條件也是重要的影響因子，實際生產中常通過調控溫度和光照以獲得有利氣象環境條件，從而達到高效生產的目的。因此，模擬溫室番茄發育進程與環境條件的關系，實現溫室番茄栽培和環境調控優化管理，提高溫室番茄生產經濟效益具有重要的科研和現實意義[1-3]。

國外對于溫室蔬菜生長發育模擬模型研究較早，取得了一定成果。其中，關于番茄發育進程有代表性的模擬模型有HORTISIM（Horticulture Simulator）模型、TOMSIM（Tomato Simulator）番茄生長發育動態模型和TOMGRO（Tomato Growth）番茄生長發育模型[4-11]。國內設施園藝模型起步較晚，其中齊維強等進行的溫室番茄生長發育模型研究主要采用積溫法，利用經驗方法和回歸分析研究溫度對溫室番茄不同發育期的影響[12-14]；曹衛星等基于生理發育時間法（Physiological Development Time，PDT）分別建立了溫室番茄和黃瓜發育期模擬模型[15-17]；鄒薇等主要考慮溫度對溫室番茄發育速度的影響，分別提出了基于線性分段函數、正弦指數分段函數和指數函數來計算生理發育時間的溫室番茄生長發育模型，獲得的結果較準確[18-20]。雖然目前國內外在番茄生長發育模擬模型的品種和建模方法方面已取得一系列進展，但多為典型的統計經驗模型，其機理性和普適性仍需加強。

鐘模型最早是由高亮之等開發應用于水稻生長發育進程的模擬模型，作為比較有代表性的大田作物模型之一，以同時考慮作物發育期長短以及營養生長性、感溫性、感光性等遺傳特性和環境因子兩方面為優點，被廣泛應用到模擬小麥、棉花、玉米等大田作物研究中[21-25]。近幾年，鐘模型被借鑒應用到一些經濟作物中，周靜等借鑒水稻鐘模型，構建了描述溫室水果黃瓜不同植株葉齡、不同位置葉片獲得干物質量模擬模型[26]；程陳等構建了基于鐘模型溫室黃瓜發育模擬模型[27]，陳瀟等基于鐘模型建立了甘蔗發育期模擬模型[28]。

本研究以鐘模型為基礎，將各個發育階段的影響因素歸因于溫室內的空氣溫度和日照時數，歸納番茄各個發育階段的三基點溫度，構建“瑞粉882”和“普羅斯旺”兩個北方常見溫室番茄品種的發育進程模擬模型，并通過不同播期番茄的試驗數據對模型進行檢驗，確保模型具有準確性和普適性，以期為溫室番茄種植用戶確定種植時間、上市時間以及管理和調控提供指導，進而達到提高番茄種植經濟效益的目的。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2013-2015年在天津市農業科技創新基地日光溫室（116.97°E，39.43°N，海拔8m）內進行。該溫室為典型二代溫室，墻高3.7m，墻體厚度50.0cm，脊高5.3m，后屋面仰角44.0°，前屋面角32.0°，跨度10.0°，長度65m，占地總面積650.0m2。試驗供試品種為“瑞粉882”和“普羅斯旺”。試驗期間共種植4茬番茄，包括2013年和2014年各一次春茬栽培，即冬季播種育苗，春季移栽，品種為“瑞粉882”；2013/2014年度和2014/2015年度各一次秋冬茬栽培，即秋季播種育苗并栽培，品種為“普羅斯旺”。當地常規播種日期，春茬在2-3月播種，秋冬茬在8-9月播種。每茬設3個播期，早播：早于當地常規播種日期15～30d；中播：當地常規播種日期，春茬在2?3月播種，秋冬茬在8?9月播種；晚播：晚于當地常規播種日期15～30d。其中，中播用于建立模型，早播和晚播用于模型檢驗。每個播期處理設3個重復，采用隨機區組排列。各小區栽培行距均為0.67m，株距為0.55m，種植密度為2.71 株×m?2。栽培管理措施按當地常規。

1.2 數據獲取

1.2.1 發育期觀測

根據番茄生物學特性，結合當地栽培經驗，并參考文獻[11?14]，將番茄的整個生長過程劃分為6個關鍵發育期，定義各發育期相應的形態特征如表1。自播種之日起每隔5d觀測1次，臨近關鍵發育期時每日觀察，當供試植株中有不少于50%植株表現出某發育期的形態特征時，即視為群體到達該發育期。

表1 番茄發育期的劃分及其形態指標

1.2.2 氣象數據采集

溫室內小氣候觀測選用DZN1型小氣候觀測儀（天津市產），溫度傳感器的精度為±0.2℃，測量范圍-40.0～50.0℃。溫室內空氣溫度和輻射自動記錄頻率為1次·10min?1。

1.3 研究方法

1.3.1 鐘模型的建立

由于溫度和光照因子對番茄的生長發育有重要影響，因此，每個發育階段都考慮到了這兩個環境因子。表達式為[28?32]

式中，DS為發育期或發育階段的日數（d）；k為基本發育系數（Basic development coefficient），由品種自身的遺傳特性決定，k值越大，說明該品種發育速度越快，為早熟品種；p為溫度反應特性遺傳系數（Genetic thermal coefficient），反應該品種在這一發育階段內對溫度的反應敏感性；TE為溫度效應因子，反應溫度對番茄發育的非線性影響[27?28,33]；q為光周期反應特性遺傳系數（Genetic thermal coefficient），反應該品種在這一發育階段對日照時數的反應敏感性；PE為光周期效應因子，反應日照時數對番茄發育的非線性影響。

利用模型中基于一系列參數的數學指數表達式表征番茄的不同發育時期，并在各發育期指數之間通過找到相應的小數值表示各發育時期的發育進度，最終實現將番茄的發育時期指標化。各發育時期內影響番茄發育的主要環境因子及該階段的基本發育模型都隨基因型品種而異。

隨后對各個發育階段的模型參數進行求解，得到模型參數的初值，主要包括基本發育系數、溫度反應特性遺傳參數和光照反應特性遺傳參數，對模型進行統計檢驗并通過非線性規劃中的步長加速法對各個參數進行逐一調試，使模型的模擬值與實測值之間誤差最小，由此得到模型參數終值。

發育生理日數（D0）表示品種完成某個發育階段的基本發育期最短的發育日數[34]。

1.3.2 有效積溫模型的建立

預測作物發育期傳統的方法是使用有效積溫法（Growing degree days，GDD），其最大的優點是模型輸入變量只有溫度，計算簡單，易于實踐推廣。有效積溫法的計算式為[15,29]

表2 番茄不同發育階段的三基點溫度和日照時數

注：Tb為作物生長的下限溫度，Tol為作物生長的最適下限溫度，Tou為作物生長的最適上限溫度，Tm為作物生長的上限溫度，Db為臨界日照時數，Da為最適日照時數。

Note: Tb is lower limit temperature at which crops grow, Tol is lower optimal temperature at which crops grow, Tou is upper optimum temperature at which crops grow, Tm is upper limit temperature at which crops grow, Db is critical sunshine hours, Da is optimum hours of sunshine.

1.3.3 模型的檢驗

式中，Xobs和Xsim分別為觀測值和模擬值，模擬誤差的大小可用RMSE和NRMSE表示，總體模擬效果由模擬值均值與實測值均值的差異反映。當線性回歸系數（α）越接近1，截距（β）越接近0，并且決定系數（R2）越大時，模擬值與觀測值的吻合度越高。

2 結果與分析

2.1 鐘模型的構建

2.1.1 番茄發育期觀測結果

根據表3中發育期記錄結果可算出，兩個品種共12組試驗的播種?三葉期、播種?初花期、播種?坐果期、播種?成熟期和播種?拉秧期，平均所需日數分別約為36.9、68.6、78.3、133.3和186.8d。同時，根據實際觀測的氣象數據計算出各階段有效積溫的平均累積值分別為371.3、517.3、556.7、763.8和1108.5℃·d，因此，以此作為有效積溫發育期模擬模型的參數。

2.1.2 鐘模型各發育階段參數確定

對鐘模型表達式（式1）兩邊同時取對數進行線性化，得到

將兩個品種中播期處理觀測的各發育階段日數、溫度和日照時數觀測資料，代入線性方程中，利用最小二乘法求解出模型參數初值，結果見表4。由表可見，兩個品種各發育階段的發育進程均可用鐘模型來表達，復合相關系數均通過0.05水平的顯著性檢驗。但是，同時表中也顯示，不同品種或同一品種不同發育階段內，方程的基本發育系數（k）、溫度反應特性遺傳系數（p）、光照反應特性遺傳系數（q）略有差異，說明不同品種在不同發育期對環境溫度、光照的反應特性有差異。從兩個品種整個生長季模擬方程的系數看，品種間存在較大差異。

表3 2013?2014年兩品種番茄不同播期的主要發育期日期記錄（年?月?日）

注：E為早播處理，M為中播處理，L為晚播處理。

Note: E is early sowing treatment, M is medium sowing treatment, L is late sowing treatment.

表4 兩品種番茄各階段發育進程的鐘模型模擬方程

續表

注：DS為各發育階段的發育日數，TE為溫度效應因子，PE為光周期效應因子。

Note: DS is days of development at each development stage, TE is temperature effect factor, PE is photoperiod effect factor.

2.2 鐘模型的驗證

2.2.1 與實測值比較

利用得出的參數終值，根據表4各方程對各個發育階段的發育進程進行計算，與兩個品種各發育期實測天數進行比較，對模型進行驗證，模擬驗證結果見圖1。由圖可見，播種?三葉期的模擬結果最好，播種?初花期次之，而播種?成熟期的模擬結果最差。這也是由于在初花期之前發育期界限特征較明顯，并且為營養生長階段，主要受光溫影響；初花期之后為生殖生長，多重環境因子共同作用，并且植株受授粉、打叉、掐尖兒、采摘等人為農事活動影響，導致模型模擬準確率較低。

由表5可知，播種?三葉期、播種?初花期、播種?坐果期、播種?成熟期、播種?拉秧期的模擬值與實測值的均值分別相差1.5、1.8、2.3、1.5、0.4d，標準差在12.0d以內；各個發育階段的P值都在0.38～0.49，說明發育期模擬值與實測值之間差異極小；播種?成熟期、播種?拉秧期的NRMSE都在10%～15%，播種?三葉期、播種?初花期、播種?坐果期的NRMSE都在15%～20%，具有較高的模擬精度；播種?三葉期的RMSE在10d以內，播種?初花期、播種?坐果期的RMSE在15d以內，播種?成熟期的RMSE在20d以內，播種?拉秧期的RMSE在30d以內；從α值和β值也可以得出模擬值與實測值的線性關系較顯著。綜合分析可以得出，鐘模型能夠較好地預測番茄各個關鍵發育時期。

圖1 各階段模擬發育日數與實測發育日數的對比

注：虛線方程為y=（1±CV）·x，CV為變異系數，設定值為10%。α為線性方程的斜率，β為截距。下同。

Note: The equation of dotted line is y=（1±CV）·x，CV is coefficient of variation and set the value at 10%. α and β aretheslope and intercept of linear equation, respectively. The same as below.

表5 番茄各發育階段驗證結果的統計指標

2.2.2 與有效積溫模型模擬結果比較

根據有效積溫模型參數與鐘模型參數，對兩個品種番茄的各發育階段進行模擬，統計結果見表6。由表可以看出，鐘模型預測誤差都維持在3.5d以內，而有效積溫法的預測誤差在15.5d以內。除播種?三葉期外，鐘模型的RMSE和NRMSE均比有效積溫法小，鐘模型的RMSE在6.8～23.0d，而有效積溫法的RMSE在5.9～33.1d。鐘模型的NRMSE在12.13%～6.50%，而有效積溫法的NRMSE在15.09%～34.38%。總體而言，鐘模型的模擬精度優于有效積溫法。對于播種?三葉期的模擬，有效積溫法比鐘模型的模擬精度要稍好，而其余關鍵發育階段，鐘模型的模擬精度明顯優于有效積溫法模擬精度。其原因可能是番茄發育初期以營養生長為主，溫度為其主要驅動因子，所以前期兩種方法的模擬效果均較好，而進入生長中后期，主要驅動因子增多，僅以溫度為輸入量難以獲得較好的模擬結果。

表6 鐘模型（用C表示）和有效積溫模型（用EA表示）對番茄各階段發育日數的模擬結果

注：誤差=觀測值?模擬值。

Note: Error=observation value-simulation value.

綜合分析可知，鐘模型能夠很好地預測番茄各個關鍵發育期。由于有效積溫法忽略了光照等其它重要因素的影響，僅考慮番茄發育速度與溫度的線性關系，并且只在發育的生物學下限溫度與上限溫度范圍內給出不同的發育速率，假定番茄發育各個時期對溫度的敏感性是恒定的，違背了番茄的實際發育規律，因此有效積溫的預測誤差偏大。鑒于番茄的發育受溫度與日長的影響，本研究建立了番茄發育的非線性模型，經可靠性檢驗后認為，用這一方法解釋番茄的生長發育狀況可以得到較高的模擬精度。

3 結論與討論

3.1 結論

鐘模型能較準確地預測溫室番茄的發育期，對番茄各生長階段的模擬值與實測值的RMSE在8.3～28.1d，NRMSE在14.86%～20.78%，而有效積溫法模擬值與實測值的RMSE在5.9～33.1d，NRMSE在15.09%～34.38%。綜合比較兩個發育期模擬模型對各個發育階段的實測值與模擬值的α值和β值可以看出，鐘模型模擬值與實測值之間具有很好的線性關系，RMSE分別為8.3、14.4、16.3、23.7、28.1d，NRMSE分別為20.78%、20.18%、20.21%、17.35%、14.86%，可見鐘模型的模擬精度要優于有效積溫模型。

3.2 討論

（1）在試驗數據獲取方面，根據2013-2015年試驗數據建模并檢驗，后續可堅持多年試驗，補充數據量，調整模擬模型參數，進一步提升溫室番茄發育進程模擬模型準確率。此外，本研究僅獲取了天津地區的兩個代表性品種發育期數據，實際溫室番茄在全國的種植面積與種植品種都較多，還需進一步在控制環境下在更多地區進行不同基因型品種比較試驗來完善模型對更多地域基因型的品種普適性。

（2）在研究方法方面，關于影響番茄發育期的環境因素方面考慮仍不夠全面，例如播種深度、施肥等農業措施的影響未考慮到模型中，還需進行控制環境下的試驗研究來證實和修訂。

（3）在模型精度方面，溫室番茄發育期模擬與經典的積溫模型模擬法進行比較，后續研究可與其它溫室番茄發育進程模擬模型方法進行對比分析，并對不同方法的結果進行集成分析，以優化溫室番茄發育期模擬模型。

[1]Al-Ismaily S S,Al-Yahyai R A,Al-Rawahy S A.Mixed fertilizer can improve fruit yield and quality of field-grown tomatoes irrigated with saline water[J].Journal of Plant Nutrition,2014,37(12):1981-1996.

[2]Heuvelink E.Influence of day and night temperature on the growth of young tomato plants[J].Scientia Horticulturae, 1989,38(1):11-22.

[3]Irmak A,Jones J W.Use of crop simulation to evaluate antitranspirant effects on tomato growth and yield[J]. Transaction of the ASAE,2000,43(5),1281-1289.

[4]潘學標.作物模型原理[M].北京:氣象出版社,2003.

Pan X B.Crop model principle[M].Beijing: China Meteorological Press,2003.(in Chinese)

[5]Jones J W,Dayan E, Allen L H, et al. A dynamic tomato growth and yield model(TOMGRO)[J].Transactions of the ASAE, 1991,34(2):663-672.

[6]Cohen S,Gijzen H.Implementation of software engineering concepts in the greenhouse crop model HORTISIM[J].Acta Horticulturae,1998,(456):431-440.

[7]Heuvelink E.Evaluation of a dynamic simulation model for tomato crop growth and development[J].Annals of Botany,1999,83(4):413-422.

[8]Heuvelink E.Dry matter partitioning in tomato:validation of a dynamic simulation model[J].Annals of Botany,1996, 77(1):71-80.

[9]孫忠富,陳人杰.溫室園藝作物生長發育模型研究現狀與發展趨勢[J].園藝學報,2001,(S1):700-704.

Sun Z F,Chen R J.The actual status and trends of greenhouse crop model development[J].Acta Horticulturae Sinica,2001,(S1):700-704.(in Chinese)

[10]孫忠富,陳人杰.溫室作物模型研究基本理論與技術方法的探討[J].中國農業科學,2002,(3):320-324.

Sun Z F,Chen R J.Preliminary investigation on theoretical principles and technical methods of greenhouse crop model[J].Scientia Agricultura Sinica,2002,(3):320-324.(in Chinese)

[11]楊麗麗,王一鳴,董喬雪.溫室番茄果實生長模型的建立與實現[J].農業工程學報,2013,29(S1):197-202.

Yang L L,Wang Y M,Dong Q X.Fruit growth modeling and realization for greenhouse tomato[J].Transactions of the CSAE,2013,29(S1):197-202.(in Chinese)

[12]齊維強,賀超興,張志斌,等.溫室番茄繁殖器官消長動態與有效積溫的關系研究[J].陜西農業科學,2004,(2):20-22.

Qi W Q,He C X,Zhang Z B,etal.The study on the relationship between tomato propagation organ growth-decline trends and effective accumulated temperature in greenhouse[J].Shanxi Journal of Agricultural Sciences, 2004,(2):20-22.(in Chinese)

[13]齊維強.積溫對日光溫室番茄生長發育效應的研究以及模型初探[D].楊凌:西北農林科技大學,2004.

Qi W Q.Effects of accumulation temperature on growth and development of tomato in solar greenhouse and primary research of growth modeling[D].Yangling: Northwest Sci-Tech University,2004.(in Chinese)

[14]齊維強,張志斌,鄒志榮,等.基于積溫的日光溫室番茄生長發育規律研究[J].華中農業大學學報,2004,(35):53-57.

Qi W Q,Zhang Z B,Zou Z R,et al.Research of tomato’s growth rule based on accumulation temperature in greenhouse[J].Journal of Huazhong Agricultural University, 2004,(35):53-57.(in Chinese)

[15]曹衛星,羅衛紅.作物系統模擬及智能管理[M].北京:華文出版社,2000:16-17,38-39.

Cao W X,Luo W H.Crop system simulation and intelligent management[M].Beijing:Chinese Press,2000:16-17,38-39. (in Chinese)

[16]倪紀恒,羅衛紅,李永秀,等.溫室番茄發育模擬模型研究[J].中國農業科學,2005,38(6):1219-1225.

Ni J H,Luo W H,Li Y X,et al.Simulation of the development of tomato in greenhouse[J].Scientia Agricultura Sinica,2005, 38(6):1219-1225.(in Chinese)

[17]李永秀,羅衛紅,倪紀恒,等.溫室黃瓜發育期模擬模型的研究[J].南京氣象學院學報,2008,(2):257-263.

Li Y X,Luo W H,Ni J H,et al.Simulation of development stages of greenhouse cucumber[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2008,(2):257-263.(in Chinese)

[18]鄒薇,劉鐵梅,潘永龍,等.基于生理生態過程的大麥頂端發育和物候期模擬模型[J].生態學報,2009,29(2):815-823.

Zou W,Liu T M,Pan Y L,et al.A process based simulation model on apical and phenological stages in barley:model validation[J].Acta Ecologica Sinica,2009,29(2):815-823.(in Chinese)

[19]盧興孟,程智慧,李威,等.基于生理發育時間的番茄果實發育期模型的建立[J].西北農林科技大學學報(自然科學版),2011,39(12):113-118.

Lu X M,Cheng Z H,Li W,et al.Simulation for the fruit developing period of tomato based on physiological development time[J].Journal of Northwest A&F University, 2011,39(12):113-118.(in Chinese)

[20]張培新,賀超興,張志斌,等.基于生理發育時間的日光溫室番茄發育模擬模型[J].中國農業氣象,2006,27(4): 314-317.

Zhang P X,He C X,Zhang Z B,et al.A simulation model for tomato plant growth and development in solar greenhouse based on physiological development time[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2006,27(4):314-317.(in Chinese)

[21]李文峰.基于生理生態過程的棉籽品質模擬模型研究[D].南京:南京農業大學,2009.

Li W F.Study on the simulation modle of cotton (L.)seed quality based on physio- ecological process[D].Nanjing:Nanjing Agricultural University,2009.(in Chinese)

[22]陳華,張立中,方娟.小麥發育動態模擬模型的初步研究[J].中國農業氣象,1995,16(1):1-4.

Chen H,Zhang L Z,Fang J. Preliminary studies on simulation models for wheat development[J].Chinese Journal of Agrometeorology,1995,16(1):1-4.(in Chinese)

[23]潘永地,粟志鋼.有關水稻發育期生長模擬綜述[J].浙江農業科學,2011,(2):434-438.

Pan Y D,Li Z G.A review of rice growth simulation during development[J].Zhejiang Agricultural Science,2011,(2): 434-438.(in Chinese)

[24]高亮之,金之慶,黃耀,等.水稻計算機模擬模型及其應用之一:水稻鐘模型:水稻發育動態的計算機模型[J].中國農業氣象,1989,10(3):3-10.

Gao L Z,Jin Z Q,Huang Y,et al.Rice clock model:a computer simulation model of rice development[J].Chinese Journal of Agrometeo-rology,1989,10(3):3-10.(in Chinese)

[25]馮利平,高亮之,金之慶,等.小麥發育期動態模擬模型的研究[J].作物學報,1997,23(4):418-424.

Feng L P,Gao L Z,Jin Z Q,et al.Studies on the simulation model for wheat phenology[J].Acta Agronomica Sinica, 1997,23(4):418-424.(in Chinese)

[26]周靜,王紀章,李萍萍,等.溫室水果黃瓜葉片擴展及干物質再分配動態模擬模型[J].北方園藝,2011,(12):10-13.

Zhou J,Wang J Z,Li P P,et al.Dynamic simulation model of leaf expansion and dry matter redistribution of fruit cucumber in greenhouse[J].Northern Horticulture,2011, (12):10-13.(in Chinese)

[27]程陳,馮利平,薛慶禹,等.日光溫室黃瓜生長發育模擬模型[J].應用生態學報,2019,30(10):3491-3500.

Cheng C,Feng L P,Xue Q Y,et al.Simulation model for cucumber growth and development in sunlight greenhouse[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2019, 30(10):3491-3500.(in Chinese)

[28]陳瀟,馮利平,彭明喜,等.鐘模型法建立甘蔗發育期模擬模型[J].中國農業氣象,2019,40(3):186-194.

Chen X,Feng L P,Peng M X,et al.Establishment of sugarcane development simulation model based on clock model method[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2019,40(3):186-194.(in Chinese)

[29]張智優.基于發育指數的設施番茄生長發育模擬模型研究[D].南京:南京農業大學,2011.

Zhang Z Y.Studies on simulation modles to controlled tomato growth and development based on developindex[D]. Nanjing:Nanjing Agricultural University,2011.(in Chinese)

[30]李莉,李佳,高青,等.晝夜溫差對番茄生長發育產量及果實品質的影響[J].應用生態學報,2015,26(9):2700-2706.

Li L,Li J,Gao Q,et al.Effects of day and night temperature difference on growth,development,yield and fruit quality of tomatoes[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2015, 26(9):2700-2706.(in Chinese)

[31]Matthews R B,HorieT,Kropff M J,et al.A regional evaluation of the effect of future climate change on rice production in Asia[A].Modelling the impact of climate change on rice production in Asia[C].CAB International, 1995.

[32]Parton W J,Logan J A.A model for diurnal variation in soil and air temperature[J].Agricultural Meteorolgy,1981,23: 205-216.

[33]程陳,余衛東,閆錦濤,等.不同品種郁金香鮮切花物質積累及分配的模擬[J].中國農業氣象,2019,40(12):758-771.

Cheng C,Yu W D,Yan J T,et al.Simulation model of material accumulation and distribution of fresh cut tulips of different varieties[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2019,40(12):758-771.(in Chinese)

[34]Wu L,Feng L P,Zhang Y,et al.Comparison of five wheat models simulating phenology under different sowing dates and varieties[J].Agronomy Journal,2017,109(4):1280-1293.

Research on the Simulation Model of Tomato Development Period in Solar Greenhouse Based on Clock Model Method

WEN Yong-jing1,LI Chun2,DONG Chao-yang2,CHENG Chen3,LIU Shu-mei2,GONG Zhi-hong2,LI Zheng-fa2,FENG Li-ping3

（1. Jinghai District Meteorological Office,Tianjin 301600,China; 2.Tianjin Climate Center, Tianjin 300074; 3. College of Resources and Environment, China Agricultural University, Beijing 100193）

Tomato is one of the most important vegetables grown in China and around the world. In the facility production of tomato, not only the genetic characteristics of varieties and the management of water and fertilizer, but also the meteorological conditions such as temperature and light are important factors affecting the high yield and quality growth and development of tomato. In the actual production, the favorable meteorological conditions are often obtained by adjusting the temperature and light, so as to achieve the purpose of efficient production. Based on the clock model, this study attributed the influencing factors of each development stage to the air temperature and sunshine hours in the greenhouse, summarized the temperature of three basis points in each development stage of tomato, and constructed the development process simulation model of "Rijk Zwaan882" and "Provence" two common greenhouse tomato varieties in the north of China. The experiment was conducted in solar greenhouse (116.97°E, 39.43°N, altitude 8m) of Tianjin Agricultural Science and Technology Innovation Base from 2013 to 2015. According to the characteristics of light and temperature response of tomato growth and development in solar greenhouse, the different development stages and development phases of tomato were characterized by the mathematical index expression in clock model, and the development stage of tomato was indexed. Then, the model parameters of each development stage were solved, and the initial values of the model parameters, such as the basic development coefficient, the genetic parameters of temperature response characteristics and the genetic parameters of light response characteristics, were obtained, and the model was statistically tested and adjusted. The error between the simulated value and the measured value was minimized, and the final value of the model parameters was obtained. A simulation model of tomato development periods in greenhouse were established based on the clock model. The results showed that, firstly, the regression estimated root mean square error (RMSE) between the simulated values and the actual observed values in the five tomato development stages of the model were 8.3, 14.4, 16.3, 23.7 and 28.1 days, respectively. The standard root mean square error (NRMSE) of regression estimation were 20.78%, 20.18%, 20.21%, 17.35% and 14.86%, respectively, indicating that the simulation effect of this model was good. Secondly, the clock model simulation results was compared with the method of growing degree days (GDD) model simulation results. the RMSE of the tomato in each development stage of the clock model of the simulated values and the measured values was in 8.3?28.1 days, NRMSE was in 14.86%?20.78%, and the RMSE of the tomato in each development stage of GDD model of the simulated values and measured values was in 5.9?33.1 days, NRMSE was in 15.09%?34.38%. It was showed that the clock model could accurately predict development of greenhouse tomato development periods. In general, it was helpful to provide guidance for greenhouse tomato planting users to determine planting time, marketing time, management and control, so as to improve the economic benefits of tomato planting.

Greenhouse；Tomato；The clock model；Development periods simulation

10.3969/j.issn.1000-6362.2020.10.002

溫永菁,李春,董朝陽,等.鐘模型在日光溫室番茄發育進程模擬中的適應性探討[J].中國農業氣象,2020,41(10):622-631

2020-03-19

李春，E-mail：spring_lee@hotmail.com

天津市農業科技成果轉化與推廣項目“溫室小氣候資源高效利用及蔬菜茬口搭配技術集成與應用”（201502150）

溫永菁，E-mail：betterbaymax@163.com