溫度、二氧化碳和營養液耦合對甜瓜幼苗生長的效應分析

張冠智 李 洋 徐 鵬 周 順 馬麗媛 李 艷 武永軍 楊振超*

(1．西北農林科技大學 園藝學院/農業農村部西北設施園藝工程重點實驗室,陜西 楊凌 712100;2.西北農林科技大學 生命學院,陜西 楊凌 712100)

甜瓜(CucumismeloL.)是葫蘆科重要的園藝作物之一。生產高產和高品質甜瓜需要有高質量的幼苗作為支撐[1]。培育健壯的幼苗需要科學且精準的環境調控,其中溫度、CO2和營養液是影響幼苗生長發育的重要環境因素[2-7]。目前已有大量基于這3個因素對甜瓜幼苗影響的研究,但這些研究大多是單因素或雙因素耦合調控,且以單一指標或多指標獨立分析為主[8-12],對甜瓜多因素耦合調控研究則較少。然而各環境因子的耦合效應會影響因子效應區間,導致對相應最優值的控制不準確[13]。而且不同學者依據的評價指標不同,得到的結果也會存在差異。因此,有必要探索依據多指標進行綜合評估多環境因素對溫室甜瓜幼苗生長的影響,為培育壯苗提供理論參考和實踐指導。

通用旋轉組合設計同時具有正交性和旋轉性,取點分散均勻并且試驗次數少,是研究多因子交互作用的有效方法[14],因此本研究采用三元二次通用旋轉組合來設計試驗。對園藝作物的綜合評價方法包括層次分析法、主成分分析法和因子分析法等,不同的方法各具特色[15]。其中因子分析法具有定量分析充分和客觀性更強的特點[16],適用于對甜瓜幼苗的客觀評價。本研究將最終測定的生長指標和生理指標基于因子分析法建立對多種環境因子的綜合評價體系和響應模型,在綜合生長評價體系的基礎上,探究白天空氣溫度、CO2濃度和營養液濃度三因子之間的互作關系,根據生長模型得到三因子的最佳區間,以期為甜瓜智能化生產管理系統提供調控依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

本研究于2022-01—2022-06在西北農林科技大學園藝學院設施農業生物與環境工程實驗室進行。試驗選用CO2人工氣候箱(RXZ-500D,江南制造廠),光源為LED光源,紅光與藍光強度之比為2∶1。通過氣候箱控制系統設置100%光強,其測量值為(180±5) μmol/(m2·s),晝/夜光周期為12 h/12 h,夜間溫度為15 ℃,夜間CO2濃度為400 μmol/mol,相對濕度為60%。供試甜瓜品種為‘貴妃雪蜜’,由楊凌秦瑞農業開發有限公司提供的早熟厚皮甜瓜品種。播種于72孔裝有蛭石的穴盤中,用清水灌溉,13 d后子葉展平,選擇長勢一致的幼苗定植于育苗缽中。育苗缽長×寬×高=10.0 cm×10.0 cm×8.5 cm,育苗基質為蛭石(定植前用營養液充分浸濕)。營養液采用山崎甜瓜營養液配比,其pH控制在6.0～7.0,根據試驗設計配置相應濃度。

1.2 試驗設計

本試驗以白天空氣溫度(X1)、CO2濃度(X2)、營養液濃度(X3)為試驗因素,采用三因子五水平通用旋轉組合設計形成20個組合處理。各因素水平設計及編碼見表1。每個處理種植18株,空氣溫度和CO2濃度通過人工氣候箱控制系統設定并進行環境控制,溫度波動度：±1 ℃,CO2波動度：±15 μmol/mol。每個處理氣候箱內白天空氣溫度、CO2濃度以及營養液濃度設置見表2。營養液濃度依據試驗設計通過電導率儀(雷磁DDS-307)測量,EC值波動度：±0.02 (mS/cm)。每次每株澆100 mL營養液,2 d更換1次。由于試驗條件所限,所有處理在3個相同的氣候箱分4批次完成,每次都設置1個參照處理,用于分析各批次間是否有顯著差異。如果差異顯著就進行數據標準化處理,如差異不顯著可直接用于統計分析。

表1 試驗因素水平及編碼Table 1 Designed levels and codes of experimental factors

表2 環境因子組合試驗方案Table 2 Environmental factor combination test plan

1.3 測定項目和方法

于處理第0和13天測定各指標,每次隨機選擇3株。用刻度尺測量植株的株高、最大葉長和最大葉寬,用游標卡尺測定莖粗,用天平稱量甜瓜植株的地上部和地下部鮮重。將植株105 ℃殺青30 min,65 ℃烘至恒重,測定地上部和地下部干重。葉面積計算公式為：葉面積=葉長×葉寬×0.66[17]。壯苗指數計算公式為：壯苗指數= (莖粗/株高+地下部干重/地上部干重)×總干重。選擇第1片完全展開的功能葉片進行凈光合速率的測定,每個處理測3次,測定設備為Li-6800XT型光合儀(Li-Cor公司,美國);使用SPAD-502葉綠素儀測定葉綠素含量。

1.4 數據處理

根據三元二次通用旋轉組合設計原理,用DPS 7.05設計試驗處理以及對試驗結果進行回歸分析,建立甜瓜對多環境因子調控的響應模型;使用Microsoft Excel 2016整理數據;使用SPSS進行因子分析,得到最終的綜合評價因子;利用MATLAB R2021b構建模擬模型。

2 結果與分析

2.1 批次效應檢驗

為了檢驗4批試驗之間是否存在明顯的批次效應,將4批試驗中相同處理的6個指標(總鮮重、總干重、凈光合速率、葉綠素、葉面積和壯苗指數)進行方差分析,6個指標的P值分別為0.82、0.51、0.38、0.96、0.99和0.80,均大于0.05,表明4批試驗之間的批次差異不顯著,可以做進一步分析。

2.2 單個指標對多環境因子響應模型的構建

在建立甜瓜幼苗生長的綜合評價指標之前,首先要確定每個能體現幼苗生長的指標對環境因素的響應效應。以環境因素為自變量,單一生長指標為因變量進行回歸分析,由此得到了各指標對環境多因子的響應模型。然后利用響應模型進行模擬和優化,得到不同指標所需環境參數的最佳編碼值(表3)。

對所建立的甜瓜生長評價指標的回歸方程進行顯著性檢驗。結果表明,這些指標對環境多因素具有顯著的響應作用,可作為環境參數最優調控的評價指標。然而,依據不同指標得出的最適環境存在差異。在幼苗的環境管理中,僅依據單一指標對環境的需求不能準確反映幼苗的綜合生長需求(表3)。因此,需要建立基于環境因素的甜瓜幼苗綜合評價體系,包括指標之間的協調,充分考慮各指標的主要和次要作用,才能得到環境因素參數的完整優化。

2.3 基于因子分析確定甜瓜幼苗的綜合評價指標

2.3.1適用性檢驗

使用因子分析進行信息濃縮研究,首先分析研究數據是否適合進行因子分析。通過計算得到凱澤-邁爾-奧爾基(Kaiser-Meyer-Olkin,KMO)值為0.839>0.600,滿足因子分析的前提要求,可用于因子分析研究。巴特利特(Bartlett)球形度檢驗的P值為0.000,進一步說明研究數據適合進行因子分析。

2.3.2提取公因子

通過SPSS軟件采用主成分分析法進行因子分析,最終確定提取的公因子(表4)以及公因子對應的各指標權重(表5)。由表4可知,第1個公因子可以表示原來6個指標85.919%的信息,所以選擇這一個公因子作為甜瓜幼苗最終綜合評價指標。

表4 公因子方差解釋表Table 4 Common factor variance interpretation table

從表5可知,所有研究項對應的載荷系數均高于0.400,表明研究項和因子之間有著較強的關聯性,因子可以有效的提取出信息。根據得分系數得出因子得分=0.181×總鮮重+0.176×總干重+0.166×凈光合速率+0.184×葉綠素+0.184×壯苗指數+0.187×葉面積,最終得到不同處理的甜瓜幼苗長勢的綜合評價值及排序(表6)。由表6可知,在所有處理中,處理12的綜合評價值最大,說明此處理綜合長勢最好;處理5次之,處理11綜合評價值最小,長勢最差。

表5 因子載荷系數與得分系數Table 5 Factor loading coefficient and score coefficient

表6 基于因子分析法確定的甜瓜幼苗綜合評價值及其排序Table 6 The comprehensive evaluation value and ranking of melon seedlings based on factor analysis method

2.4 甜瓜綜合生長對多環境因子的響應模型構建

為了更準確地確定幼苗管理中最合適的環境參數,利用DPS軟件對各處理的綜合評價值進行多元線性回歸分析。采用二次多項式回歸方程確定白天空氣溫度、CO2濃度和營養液濃度對甜瓜幼苗綜合評價值的影響。綜合生長模型如下：

(1)

為了評價幼苗綜合生長模型的擬合效果,計算能夠表征模型模仿效應的相關指標。經過顯著性檢驗和方差分析得到y的決定系數(R2)為0.944,均方根誤差為(RMSE)0.07,F回歸=18.725>F0.05(9,10)=3.020,在0.05水平上達到顯著水平。綜上可知回歸模型可靠性較強,可用于分析環境因子對甜瓜幼苗的調控效應。

2.5 甜瓜幼苗綜合生長模型的模擬

根據幼苗生長預測模型通過MATLAB構建模擬圖,得到白天空氣溫度、CO2濃度、營養液濃度與甜瓜幼苗綜合生長關系模擬圖(圖1)。由圖1可知,試驗的3個因素中,溫度對甜瓜幼苗的影響最顯著,CO2和營養液濃度對甜瓜幼苗綜合評價值影響都相對較小。

圖1 CO2、白天空氣溫度和營養液耦合對幼苗的影響Fig.1 Effects of CO2,daytime air temperature, and nutrient solution coupling on seedlings

2.5.1不同白天空氣溫度下CO2和營養液濃度對甜瓜幼苗的影響

根據綜合評價模型,設定白天空氣溫度編碼值為-1、0和1這3個水平進行作圖,分析白天空氣溫度在19 ℃、25 ℃和31 ℃下不同CO2和營養液濃度對甜瓜幼苗生長的影響。如圖2所示,從各個曲面的變化幅度分析可知,隨著溫度的升高,CO2和營養液濃度對甜瓜幼苗的影響也逐漸增大;在低CO2、低營養液濃度濃度下和高CO2、高營養液濃度下甜瓜幼苗的綜合評價值均小于中等水平的CO2和營養液濃度下的評價值。溫度相同時,在低CO2濃度下只升高營養液濃度和在低營養液濃度下只升高CO2濃度均小于兩因素同時升高的綜合評價值。由此可知CO2和營養液濃度對甜瓜幼苗的影響存在協同作用。當白天空氣溫度為19 ℃時曲面整體的綜合評價值為負數,此時不利于甜瓜幼苗的生長,如果將CO2濃度和營養液濃度分別控制在945～1 382 μmol/mol 和1.1～2.3 mS/cm時在一定程度上可以緩解低溫對甜瓜幼苗的脅迫(圖2(a))。當白天空氣溫度升高至25 ℃時,幼苗對CO2的需求量增加,但適宜的營養液濃度有所降低(圖2(b))。當白天空氣溫度達到31 ℃時,曲面的整體綜合評價值都處于較高水平,說明該溫度有利于甜瓜幼苗的生長,適宜的CO2濃度為1 054～1 500 μmol/mol,適宜的營養液濃度為1.6～2.8 mS/cm(圖2(c))。

圖2 不同白天空氣溫度下CO2濃度和營養液濃度對甜瓜幼苗生長的影響Fig.2 Effects of CO2 concentration and nutrient solution concentration at different daytime air temperatures on the growth of melon seedlings

2.5.2不同CO2濃度下白天空氣溫度和營養液濃度對甜瓜幼苗的影響

根據綜合評價模型,設定CO2編碼值為-1、0和1的3個水平進行作圖,分析CO2濃度在643、1 000 和1 357 μmol/mol下不同白天空氣溫度和營養液濃度對甜瓜幼苗生長的影響(圖3)。如圖3所示,在不同的CO2濃度下,調控白天空氣溫度和營養液濃度時,綜合評價值的響應趨勢一致,均隨著溫度的升高而升高,隨著營養液濃度的提高呈先上升后降低趨勢。隨著CO2濃度的升高白天空氣溫度對甜瓜幼苗綜合評價值的影響越來越顯著。白天空氣溫度對幼苗的影響遠大于營養液濃度的影響。因此在環境調控時應該優先對白天空氣溫度進行調控,其次是營養液濃度。

圖3 不同CO2濃度下白天空氣溫度和營養液濃度對甜瓜幼苗生長的影響Fig.3 Effects of daytime air temperature and nutrient solution concentration on the growth of melon seedlings under different CO2 concentrations

2.5.3不同營養液濃度下白天空氣溫度和CO2濃度對甜瓜幼苗的影響

根據綜合評價模型,設定營養液濃度編碼值為-1、0和1的3個水平進行作圖,分析營養液濃度在0.9、1.7和2.5 mS/cm下不同CO2和白天空氣溫度對甜瓜幼苗生長的影響(圖4)。如圖4所示,在3個營養液濃度下,綜合評價值均隨著溫度的升高而顯著增大;隨CO2濃度升高呈先增大后降低趨勢;隨著營養液濃度的升高,白天空氣溫度對甜瓜幼苗綜合評價值的影響則越來越大。

圖4 不同營養液濃度下CO2濃度和白天空氣溫度對甜瓜幼苗生長的影響Fig.4 Effects of CO2 concentration and daytime air temperature on the growth of melon seedlings under different nutrient solution concentrations

2.6 基于甜瓜生長模型的優化與驗證

通過模型模擬3個環境因素的優化,得出在試驗水平范圍內,白天適宜空氣溫度編碼值范圍是1.39～1.68,即33 ℃～35 ℃;適宜的CO2濃度編碼值是1.12～1.15,即1 043～1 408 μmol/mol;適宜的營養液濃度編碼值是0.28～1.39,即2.0～2.9 mS/cm。

依據上述最優區間進行同樣的試驗,對實際生長指標進行測量,驗證了環境最佳區間的可靠性。得到的鮮重為8.82 g、干重為0.66 g、凈光合速率為4.63 μmol/(m2·s)、葉綠素含量為44.7、壯苗指數為0.11、葉面積為45.6 cm2,最終計算得到綜合評價值為1.72,比模型模擬的最大值1.76低2.3%。以上結果表明,基于該模型的最優環境因子對甜瓜幼苗的綜合生長具有較好的促進作用,說明該綜合生長模型具有良好的模擬性能,可為溫室甜瓜幼苗的環境調控提供指導。

3 討 論

3.1 多環境因子交互作用對作物生長的影響

不同環境因子之間存在復雜的交互作用和反饋機制[14],單因子的調控無法了解多環境因子的互作對作物的影響。本試驗選擇了3個重要的環境因素進行調控,結果表明白天空氣溫度、CO2濃度和營養液濃度對甜瓜幼苗均有顯著影響,且存在互作關系。高CO2濃度和高營養液濃度處理的甜瓜幼苗綜合評價值均低于中等CO2濃度和營養液濃度處理。說明適當的環境管理不僅能促進幼苗的生長,而且可以降低調控成本。在低溫下中等濃度營養液對甜瓜幼苗的促進作用最好,中溫條件下則相對較低的營養液濃度促進作用更好,高溫下高營養液濃度長勢最好。這可能是因為在低溫時較高的營養液濃度能夠提高幼苗的耐寒性,有研究表明銨[18]、鎂[19]和磷[20]濃度的增加可有效緩解低溫對作物的脅迫;提高營養液銅、鋅和錳濃度能使幼苗葉片Fv/Fm 和ΦPSⅡ等葉綠素熒光參數明顯增強,顯著增強了幼苗光合系統抗低溫的能力[21],因此幼苗在低溫環境下對營養液濃度的需求高于中溫環境。在高溫下,由于生長速度的加快需要更高的營養液濃度以滿足作物生長的需求,所以對營養液濃度的需求高。由此可知,在調控營養液濃度時應該依據白天空氣溫度供應合適的濃度。本研究結果選擇的最佳白天空氣溫度與前人試驗結果[22]相比相對偏高,可能與CO2濃度和營養液濃度均較大有一定關系,試驗中光強較弱,對試驗結果也有一定影響。建議今后加大光照強度進一步研究。

3.2 綜合評價指標的構建與分析

通過多元線性回歸,本研究發現不同指標所需的最優環境參數并不完全一致,即通過調整環境因素很難達到各指標的最佳條件。前人的研究也表明,依據不同的評價指標得出的最適環境參數存在差異[23]。甜瓜幼苗綜合評價體系可以合理協調各種指標對3種環境因素的需求。目前很多人在綜合評價中用到了主觀層次分析法[24],但是由于層次分析法是由人的主觀意識來評價,這樣得到的結果無法保證不同評價者賦予權重的一致性,會導致最終的評價結果存在差異。因子分析法以較少的相關因子相對集中地反映原先變量的大部分信息,使評價結果更加客觀、科學和合理[25]。本研究采用因子分析法綜合6個評價指標的特征確定了一個公因子,將該公因子作為甜瓜幼苗的綜合評價值使最終評價結果客觀地反映了幼苗的生長狀況。

3.3 模型的構建與分析

在前人的研究中雖然建立了綜合評價體系,但是這些研究只在所有處理中選取了最好的處理,沒有進行進一步的建模分析[26],由于不同處理水平之間存在一定的間隔[27],這導致結果不夠準確。本試驗根據各處理綜合評價值建立了甜瓜幼苗綜合生長模型,并通過生長模型計算最優的環境區間,試驗綜合評價值最大的處理組與模型計算得到的最佳區間存在差異,且與驗證結果一致。說明模型的構建可以更準確地分析環境因素對甜瓜幼苗生長狀態的影響。前人構建的多因素互作模型以神經網絡模型為主,該類模型在基于大數據的基礎上能夠達到極高的預測效果[28-30],但是針對長周期調控以及試驗條件有限的情況很難獲得大量的數據。二次多項式擬合模型在有限數據量的情況下實現了模型的構建并達到了好的擬合效果,推動了學者對作物的科學研究。本模型是基于單一品種的苗期試驗數據構建,應用在其他品種還需要通過多品種的試驗對模型進行校正和檢驗。

4 結 論

本研究通過調控甜瓜幼苗白天空氣溫度、CO2濃度和營養液濃度構建了綜合評價模型,該模型的擬合度高,對實現甜瓜幼苗的標準化管理具有參考意義。通過分析得到白天空氣溫度對甜瓜幼苗綜合評價值的影響最大,在生產中首先要調控溫室環境的溫度,在調控溫度的基礎上再對CO2濃度和營養液濃度進行調控,進一步優化甜瓜幼苗栽培環境。因此,在設施環境調控中理想的調控方案為：白天空氣溫度保持在33 ℃～35 ℃,CO2濃度在1 043～1 408 μmol/mol,營養液濃度控制在2.0～2.9 mS/cm,在此條件下,甜瓜幼苗長勢最好。