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江南地區(qū)大棚草莓產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型研究

2023-08-01 10:12:38李清斌仲鵬志魏莎莎孫軍波曹艷艷
農(nóng)學(xué)學(xué)報(bào) 2023年5期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量模型

李清斌,仲鵬志,魏莎莎,黃 新,陳 磊,孫軍波,曹艷艷

(浙江省慈溪市氣象局,浙江慈溪 315300)

0 引言

草莓是薔薇科草莓屬多年生常綠草本植物,因品種繁多、適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn),在中國(guó)南北方均有種植,是世界廣泛栽培的重要經(jīng)濟(jì)作物。2020 年國(guó)內(nèi)草莓種植面積達(dá)到13.16萬(wàn)hm2,年產(chǎn)量344.9萬(wàn)t[1],然而在草莓單位面積產(chǎn)量上僅略高于世界平均水平,與美國(guó)、西班牙、以色列等國(guó)在單位面積產(chǎn)量上還存在較大差距[2]。現(xiàn)在對(duì)大棚草莓產(chǎn)量相關(guān)研究多為品種、栽培模式、土壤、水肥[3-7]等因素對(duì)其的影響,而基于超過(guò)10年的棚內(nèi)小氣候關(guān)鍵因子如棚內(nèi)溫度、總輻射、有效積溫和輻熱積等構(gòu)建大棚草莓年產(chǎn)量氣象預(yù)測(cè)模型則鮮有報(bào)道。

國(guó)內(nèi)江南地區(qū)普遍采用無(wú)加溫大棚早促成栽培進(jìn)行草莓生產(chǎn),與北方擋土墻可加溫溫室不同,故對(duì)江南地區(qū)無(wú)加溫草莓大棚條件下產(chǎn)量的研究有其獨(dú)特性和必要性。江南地區(qū)草莓大棚栽培面積較大且栽培模式相似的主要有上海、浙江、江蘇、安徽等省市[8]。浙江省作為江南地區(qū)草莓主產(chǎn)省之一,2019年草莓種植面積達(dá)6253.34 hm2,產(chǎn)量達(dá)14.25 萬(wàn)t[9]。目前主栽品種‘紅頰’占浙江草莓種植面積的80%以上[10]。近年來(lái),隨著設(shè)施大棚栽培技術(shù)的推廣,大棚草莓種植以高產(chǎn)值、效益好等優(yōu)勢(shì)迅速發(fā)展,成為浙江省鄉(xiāng)村振興特色農(nóng)產(chǎn)業(yè)的亮點(diǎn),亦是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。

本研究以浙江省設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站大棚草莓11 個(gè)生長(zhǎng)年份的產(chǎn)量品質(zhì)觀測(cè)資料以及棚內(nèi)外關(guān)鍵小氣候因子數(shù)據(jù)為材料,采用多項(xiàng)式預(yù)報(bào)方法,對(duì)大棚小氣候要素關(guān)鍵因子與草莓產(chǎn)量相關(guān)性進(jìn)行研究,構(gòu)建基于有效積溫和輻熱積等小氣候關(guān)鍵因子與產(chǎn)量的多元回歸模型,以期了解大棚草莓關(guān)鍵小氣候因子對(duì)產(chǎn)量的影響,找到大棚草莓關(guān)鍵小氣候因子進(jìn)行相應(yīng)調(diào)控,并根據(jù)其變化規(guī)律保障莓農(nóng)增產(chǎn)增收。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料與試驗(yàn)地點(diǎn)

供試草莓品種為浙江省主栽品種‘紅頰’,每年9月上中旬定植,12 月進(jìn)入采果始期,采果期可持續(xù)到次年4月底結(jié)束。本研究所用草莓產(chǎn)量品質(zhì)觀測(cè)數(shù)據(jù)以及棚內(nèi)小氣候要素?cái)?shù)據(jù)由2011—2021 年11 個(gè)年份觀測(cè)而來(lái)。

試驗(yàn)在浙江省設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站(慈溪,121°17′30″E,30°12′15″N,海拔5.4 m)草莓試驗(yàn)大棚內(nèi)進(jìn)行,大棚為南方標(biāo)準(zhǔn)GP825 單體無(wú)加溫鋼管大棚,冬季采用多層膜覆蓋保溫。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

在浙江省設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站草莓試驗(yàn)大棚內(nèi)采用隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)定試驗(yàn)小區(qū),每小區(qū)觀測(cè)10株無(wú)病蟲害生長(zhǎng)勢(shì)一致的草莓壯苗,4個(gè)重復(fù),共計(jì)40株試驗(yàn)苗。自每年9 月上中旬定植后開始觀測(cè)其發(fā)育期,在進(jìn)入采果期時(shí)分批采摘并稱量記錄各試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)果重指標(biāo),至次年4 月下旬采果期結(jié)束后統(tǒng)計(jì)該年度小區(qū)總產(chǎn)量。

棚內(nèi)在草莓植株冠層布設(shè)溫度、空氣濕度、太陽(yáng)總輻射等代表“光溫濕”關(guān)鍵小氣候要素自動(dòng)觀測(cè)探頭,實(shí)時(shí)記錄草莓全生育期棚內(nèi)小氣候要素變化情況。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 小氣候要素?cái)?shù)據(jù)獲取及儀器設(shè)備 草莓大棚內(nèi)關(guān)鍵小氣候要素涵蓋作物生長(zhǎng)必需的“光溫濕”三要素,其中氣溫、空氣濕度的測(cè)定采用DHC2 溫濕度二合一傳感器測(cè)量,氣溫測(cè)量范圍-50~60℃、分辨力0.1℃、準(zhǔn)確度±0.2℃,空氣相對(duì)濕度測(cè)量范圍0%~100%、分辨力1%、精度±3%(≤80%)或±5%(>80%)。太陽(yáng)總輻射數(shù)據(jù)采用FS-S6A傳感器測(cè)定,測(cè)量范圍0~2000 W/m2、分辨力5 W/m2、準(zhǔn)確度±5%(曝輻量日累計(jì))。數(shù)據(jù)主采集系統(tǒng)采用32位操作系統(tǒng),24位高精度模-數(shù)轉(zhuǎn)換,自持式高精度實(shí)時(shí)時(shí)鐘,月誤差小于15 s;數(shù)據(jù)采集頻率為20 s/次,存儲(chǔ)每30 min的平均值。

1.3.2 果實(shí)產(chǎn)量數(shù)據(jù)獲取 產(chǎn)量采取成熟即采、隨采隨測(cè)原則,用電子天平分批稱量各小區(qū)采摘果總質(zhì)量,MP1002(精度0.01 g)分析天平測(cè)量,記錄采果日期,至采果期結(jié)束后統(tǒng)計(jì)該年度小區(qū)總產(chǎn)量。4個(gè)試驗(yàn)小區(qū)總面積6.67 m2,計(jì)算可得到試驗(yàn)小區(qū)單位面積產(chǎn)量。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 18.0 和Excel 2007 數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣象產(chǎn)量和趨勢(shì)產(chǎn)量的分離

氣象產(chǎn)量和趨勢(shì)產(chǎn)量的分離趨勢(shì)產(chǎn)量由地理環(huán)境、水肥、品種和生產(chǎn)力水平等因素決定。栽培制度相對(duì)較為一致,品種同為‘紅頰’,產(chǎn)量數(shù)據(jù)均為同一基地試驗(yàn)觀測(cè),上述外部因素逐年變化幅度比較小,有相對(duì)的穩(wěn)定性。

構(gòu)建的趨勢(shì)單產(chǎn)模型Y(T)的表達(dá)式如式(1)。

式中,Y(T)表示第T年的趨勢(shì)產(chǎn)量,T表示年份,利用近10年(2011—2020年)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通過(guò)SPSS軟件建立多元回歸模型;a、b、c、d、e為參數(shù);T是2011—2020年的單產(chǎn)時(shí)間序列,U表示第T年趨勢(shì)產(chǎn)量模型產(chǎn)生的隨機(jī)誤差。得到草莓趨勢(shì)產(chǎn)量模型如式(2)。

其中,T代表年序(如2011 年T=1,2012 年T=2,……,2020年T=10),Y(T)代表某年的趨勢(shì)產(chǎn)量,趨勢(shì)產(chǎn)量模型如圖1中的曲線所示。大棚草莓氣象產(chǎn)量為實(shí)際單位面積產(chǎn)量與趨勢(shì)產(chǎn)量之差,根據(jù)預(yù)報(bào)方程分離的趨勢(shì)產(chǎn)量與氣象產(chǎn)量具體數(shù)值見表1。

表1 大棚草莓年氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)精度

圖1 大棚草莓逐年實(shí)際產(chǎn)量、趨勢(shì)產(chǎn)量與趨勢(shì)產(chǎn)量模型曲線

2.2 大棚草莓氣象產(chǎn)量的處理及預(yù)報(bào)

根據(jù)產(chǎn)量與棚內(nèi)小氣候因子相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),大棚草莓產(chǎn)量影響主要與溫度和太陽(yáng)輻射2個(gè)要素最直接相關(guān),在產(chǎn)果前期溫度作為產(chǎn)量預(yù)測(cè)參數(shù)相關(guān)性較強(qiáng),而3月以后的采果中后期,輻射與輻熱積作為參數(shù)相關(guān)性更強(qiáng),故而篩選12月—次年2月棚內(nèi)有效積溫和3—4 月棚內(nèi)輻熱積作為產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型關(guān)鍵氣象因子,并用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 18.0 分析處理相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建氣象產(chǎn)量的模擬預(yù)報(bào)方程,如式(3),復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.959(R2=0.919),F(xiàn)=9.133,進(jìn)行F顯著性檢驗(yàn),F(xiàn)<F0.05(差異達(dá)顯著水平)。

其中,X1為12月棚內(nèi)有效積溫,X2為次年1月棚內(nèi)有效積溫,X3為次年2 月棚內(nèi)有效積溫,X4為次年3 月棚內(nèi)輻熱積,X5為次年4月棚內(nèi)輻熱積。

2.3 大棚草莓氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)精度

用式(2)模擬得到趨勢(shì)產(chǎn)量,根據(jù)式(3)模擬氣象產(chǎn)量。把氣象產(chǎn)量模擬值和模擬的趨勢(shì)產(chǎn)量相加,即為大棚草莓預(yù)測(cè)單位面積產(chǎn)量。各年份產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果見表1。

預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量的占比百分率即為預(yù)測(cè)精度,預(yù)測(cè)產(chǎn)量越接近實(shí)際產(chǎn)量,占比百分率越高,說(shuō)明精度越高,反之則說(shuō)明精度低。根據(jù)實(shí)際產(chǎn)量與預(yù)測(cè)產(chǎn)量計(jì)算得到預(yù)測(cè)精度,結(jié)果見表1,對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)價(jià),各年預(yù)報(bào)精度均達(dá)90%以上,該模型能較好地滿足產(chǎn)量模擬預(yù)報(bào)的精度要求,其中模擬預(yù)報(bào)精度達(dá)95%以上的有7年,精度達(dá)90%以上的有11年,平均精度達(dá)95.3%,其中2021年為大棚草莓產(chǎn)量預(yù)報(bào)檢驗(yàn)?zāi)辏M精度為90.82%。綜上,本模型預(yù)測(cè)精度高,模型內(nèi)關(guān)鍵參數(shù)指標(biāo)容易獲取,具有較強(qiáng)實(shí)用性。

3 結(jié)論

在作物產(chǎn)量的模擬和預(yù)報(bào)模型建立過(guò)程中,人們對(duì)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析最常用的統(tǒng)計(jì)方法有多項(xiàng)式分離法和滑動(dòng)平均法,因滑動(dòng)平均方法對(duì)樣本數(shù)量有損耗,使用多項(xiàng)式方法分離氣象產(chǎn)量和趨勢(shì)產(chǎn)量,其優(yōu)點(diǎn)在于不必減少樣本數(shù),尤其是當(dāng)產(chǎn)量和氣象資料的樣本數(shù)比較少時(shí),這種方法的優(yōu)點(diǎn)比較明顯,預(yù)測(cè)精確度更高[11-12]。

根據(jù)筆者團(tuán)隊(duì)早年研究,大棚草莓產(chǎn)量主要與溫度和太陽(yáng)輻射2 個(gè)要素最直接相關(guān),在產(chǎn)果前期溫度作為產(chǎn)量預(yù)測(cè)參數(shù)相關(guān)性較強(qiáng),而3 月以后的采果中后期,輻射與輻熱積作為參數(shù)相關(guān)性更佳[13]。但由于當(dāng)時(shí)研究年限較短,僅構(gòu)建了一些逐月模型,未對(duì)全年產(chǎn)量預(yù)測(cè)做出更精準(zhǔn)的產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。而本研究在結(jié)合前人設(shè)施小氣候關(guān)鍵因子研究基礎(chǔ)上,結(jié)合更多年份設(shè)施小氣候關(guān)鍵要素及大棚草莓產(chǎn)量數(shù)據(jù),構(gòu)建了更為合理、精準(zhǔn)度更優(yōu)的大棚草莓全年氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。

楊淑華等[14]結(jié)合降水量參數(shù)這種氣象非線性因子,發(fā)現(xiàn)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合非線性因子精確度更高,而本研究關(guān)鍵小氣候因子參數(shù)中氣溫、輻熱積多為線性因子,故多元回歸模型已可以簡(jiǎn)便快捷達(dá)到較高精度,便于在其他無(wú)降水這類非線性氣象因子影響的設(shè)施作物小氣候模型構(gòu)建時(shí)參考應(yīng)用。

草莓大棚內(nèi)灌溉采用合理滴灌模式,與外界降水交互性較少,從水分的角度,受外界降水影響少,認(rèn)為各月土壤水分含量在一個(gè)滿足草莓生長(zhǎng)需求的適宜值,草莓棚內(nèi)全生育期不存在干旱減產(chǎn)或澇害減產(chǎn)等情況,故與露地作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型中大量引入各月降水量作為參數(shù)不同,在該預(yù)報(bào)模型中未引入降水作為參數(shù),有效積溫和輻熱積2個(gè)關(guān)鍵因子更有其合理性,冬春季大棚外界降水要素影響更多體現(xiàn)在間接影響降水時(shí)段的溫度和太陽(yáng)輻射變化。

每年的1、2月本應(yīng)該是全年氣溫最低的2個(gè)月份,但近年來(lái),冬季連陰雨頻發(fā),發(fā)生連陰雨時(shí)段較長(zhǎng)的年份,1、2 月棚內(nèi)累計(jì)有效積溫反而較未出現(xiàn)連陰雨晴冷的年份高,但連陰雨對(duì)產(chǎn)量是有明顯抑制作用的,故在產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程中1、2月棚內(nèi)有效積溫與產(chǎn)量預(yù)測(cè)值呈反比;4月外界氣溫已升得過(guò)高,過(guò)高的棚溫和過(guò)強(qiáng)輻射對(duì)草莓產(chǎn)量有明顯抑制作用,故4 月輻熱積與年氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)值也呈反比。

4 討論

在作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型研究方面,大宗露地作物如小麥、水稻、玉米、棉花、大豆[15-19]等作物產(chǎn)量模型研究較多,預(yù)報(bào)技術(shù)方法也較為多樣,除了統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型,還有結(jié)合遙感的預(yù)報(bào)模型,結(jié)合大量作物參數(shù)的作物生長(zhǎng)模擬方法等類型[20-24],而對(duì)于設(shè)施作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型目前研究報(bào)道較少,特別是對(duì)于無(wú)加溫類型的南方鋼結(jié)構(gòu)大棚草莓年產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型鮮有研究和報(bào)道。

本研究為設(shè)施作物小氣候關(guān)鍵因子構(gòu)建產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型研究提供一定思路,但設(shè)施作物生長(zhǎng)及產(chǎn)量品質(zhì)形成除了受外界環(huán)境影響,內(nèi)部還受到其自身水分和養(yǎng)分代謝影響[25]。Yang等[26]在對(duì)草莓露地產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型中引入了可視化拍攝等現(xiàn)代化的手段,為今后大棚草莓產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究方面開拓了新思路,今后的研究中,應(yīng)通過(guò)生理生化試驗(yàn)等方式引入作物自身水分、養(yǎng)分代謝參數(shù),并結(jié)合新的技術(shù)手段包括AI智能深度算法學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)應(yīng)用,使大棚草莓產(chǎn)量預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)與完善。

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