王琳琳 于海業 張 蕾 田東旭 張雨晴 趙國罡
(1.吉林大學生物與農業工程學院, 長春 130022; 2.吉林大學工程仿生教育部重點實驗室, 長春 130022)
基于生態位適宜度模型和TOPSIS模型的間作模式評價
王琳琳1,2于海業1,2張 蕾1,2田東旭1,2張雨晴1,2趙國罡1,2
(1.吉林大學生物與農業工程學院, 長春 130022; 2.吉林大學工程仿生教育部重點實驗室, 長春 130022)
基于生態位適宜度模型對生菜與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆苗和香菜間作4種模式下作物對生境條件的適宜程度進行了初步評價,并采用TOPSIS模型對評價結果進行優選,以揭示生菜各間作模式中的最優模式。結果表明:模式1、模式2和模式3的生態位適宜度值較高且較接近,其生境環境較能滿足作物的需求,其中,生菜和櫻桃蘿卜的間作模式與理想方案的相對接近程度最大,即生菜與櫻桃蘿卜的間作模式為4種模式中最優間作模式。采用生態位適宜度模型和TOPSIS模型對間作模式進行優選的結果與實際栽培效果一致,通過限制因子分析確定生菜和櫻桃蘿卜間作模式的限制因子為營養液中鉀元素含量。
間作模式; 氣霧培; 硝酸鹽; 生態位適宜度模型; TOPSIS模型; 限制因子模型
生菜(LactucasativaL.)作為常見葉菜類蔬菜,深受消費者喜愛,但同時也是一種易富集硝酸鹽的作物。氣霧培作為無土栽培的一種,是未來農業發展的趨勢,但是,由于在栽培中通常使用硝酸鹽作為氮源,蔬菜中的硝酸鹽含量往往較高。據統計,人體攝入硝酸鹽的80%以上來自蔬菜[1],而過量硝酸鹽的攝入易致癌、致畸形以及誘發白血病和高鐵血紅蛋白癥等[2],對人體健康存在潛在威脅。目前,主要通過低硝酸鹽積累品種的篩選、農藝手段、遺傳育種和基因工程手段、合理進行蔬菜貯存和烹調[3]以及間作等手段降低蔬菜硝酸鹽含量,其中,間作是指在同一田地上于同一生長期內分行或分帶相間種植兩種或兩種以上作物的種植方式[4],是中國傳統精細農藝的精華。間作可以降低蔬菜硝酸鹽含量已經被有關研究[5-6]證實,但相關研究還是以土培蔬菜為研究對象,對于氣霧培蔬菜還未見報道,并且間作作物的選擇還是以栽培經驗為主,缺乏一定的定量分析依據。
20世紀90年代以來,生態位(Niche)這一概念在生態學界受到關注[7]。在生態位理論的進展中,最有影響的是HUTCHINSON提出的生態位多維超位積(n-dimensional hypervolume)模式,生態位適宜度理論則是在此基礎上提出的新理論,它描述了一個物種居住地的現實生境條件與最適生境條件之間的貼近程度,表征了擁有一定資源譜系生物種對其生境條件的適宜性,即生境資源條件對物種特定需求的滿足程度[8]。目前,生態位適宜度理論多用于土地評價與利用[9-11]以及產業研究[12-13]方面。文獻[8,14-17]針對春小麥和當歸,將生態位適宜度理論應用到了作物生長系統中,建立了土壤溫度、土壤含水率、土壤氮含量、土壤磷含量和土壤鉀含量等環境資源因子對產量影響程度的定量分析方法。
TOPSIS模型為接近理想點模型(接近理想方案的排序模型)[18],其基本思路是定義決策問題的正理想方案和負理想方案,然后在可行方案集中找到一個方案,使其既距離正理想方案最近,又距離負理想方案最遠[19]。TOPSIS模型是多屬性決策分析中常用模型,對于原始數據有一定的客觀性,且對樣本數據沒有特殊的要求,具有應用靈活和簡便的優點,在農業生產中主要應用于作物水肥管理評價[20-21]、抗蟲性評價[22-23]以及產量和品質評價[24-25]等方面,具有一定的指導意義。文獻[26-28]以溶解氧、總氮、總磷、氨氮、高錳酸鹽指數等為評價指標,將TOPSIS模型應用到了水環境質量評價中,具有一定的可行性。
本文結合相關文獻與氣霧培實際實驗條件,以營養液溫度、空氣溶解氧、營養液溶解氧、營養液中氮元素含量、營養液中磷元素含量和營養液中鉀元素含量為生態因子,選取不同科、不同食用部位且生長期相近的4種常見蔬菜分別與生菜進行間作,采用生態位適宜度模型和TOPSIS模型,對生菜與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆苗和香菜分別間作的4種模式進行優選,以期從模型計算的角度揭示生菜各間作模式中的最優模式。
1.1 生態位適宜度模型
目前,計算生態位適宜度的常用模型有加權平均模型、限制因子模型和希爾伯脫空間模型[8]等,其中限制因子模型為
(1)
式中Fi——第i種實驗下的作物生態位適宜度x″ij——第i種實驗下第j個生態因子的觀測值x″aj——第j個生態因子的最適值n——生態因子個數
但當各組實驗條件下的每組觀測值有較大變幅時,采用以上模型計算出的生態位適宜度在區間[0,1]上的分布范圍較窄,因此,本文選用生態位適宜度的貼近度模型[29]。
以氣霧培蔬菜為研究對象,將生態位適宜度模型用于定量評價蔬菜對不同間作模式實驗條件的適宜程度,其評價模型描述如下:
假設對作物進行了m種實驗:生菜分別與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆、香菜等進行間作,在各種實驗條件下,觀測n個生態因子:營養液溫度、空氣溶解氧、營養液溶解氧、營養液中氮元素含量、營養液中磷元素含量和營養液中鉀元素含量等,將各生態因子的量化指標分別記作x1(t),x2(t),…,xn(t),則t種實驗條件下的觀測值可記作Xt=(x1(t),x2(t),…,xn(t)),Xt表示作物在t種實驗下的現實資源位。若n個生態因子相應的最適值分別記作x1(a),x2(a),…,xn(a),則全部最適值構成的Xa=(x1(a),x2(a),…,xn(a))即為作物的最適生態位。其數學模型的一般形式為
F=Φ(Xa,Xt) (Xa、Xt∈En)
(2)
式中F——作物生態位適宜度En——表征作物生態位的n維空間中的區域Φ(Xa,Xt)——Xa和Xt的相似性測度
其中,F∈[0,1],在區間[0,1]上F值越大,表示作物對生境條件的適宜程度越高。據此生態位適宜度的貼近度模型表示為
(i=1,2,…,m;0≤T≤1)
(3)
式中xij——第i種實驗下第j個生態因子標準化后觀測值
xaj——第j個生態因子標準化后最適值
T——模型參數

Wij=|xij-xaj|
(4)
(5)
(6)

由此解出T值。
1.2TOPSIS模型
采用TOPSIS模型對間作模式進行優選,其模型描述如下:
設有m種實驗和n個生態因子,則原始矩陣為
X=(xij)m×n
(7)
經歸一化處理
(8)
得到新的矩陣
Y=(yij)m×n
(9)
在TOPSIS法的運用中,權重的設計是一項重要的內容,對評價結果有重要影響,本文采用變異系數法確定各評價因子的權重,為W=(w1,w2,…,wn),wn為第n個評價因子權重,由規范化的矩陣Y和W計算加權規范化矩陣
Z=[WY]m×n=(zij)m×n
(10)
式中zij——xij經歸一化和加權處理后的值
由于效益型指標是正向指標,越大越好;成本型指標是逆向指標,越小越好。因此,可確定評價問題的正理想方案Z+和負理想方案Z-。然后計算每一個方案與正理想方案和負理想方案的距離S*和S0,即

(11)
(12)

最后計算每一個方案對理想方案的相對接近程度,即
S=S0/(S*+S0)
(13)
相對接近程度最大的為最優方案,即本文的最優間作模式。
2.1 實驗材料與設計
實驗于2015年1月9日—2月8日在吉林大學生物與農業工程學院玻璃溫室(43°51′05″N、125°19′51″E)內進行,由于實驗是在北方的冬季進行,溫室內白天溫度控制在(22±4)℃,夜晚溫度控制在(15±2)℃。補光采用人工LED補光系統,補光時間為08:00—18:00,其中11:30—14:30光照強度可達5.5~6.5 klx,其余時間段光照強度達4.5~5.5 klx。營養液中大量元素配方采用日本園式配方,微量元素配方采用霍蘭德通用配方。設置循環噴霧定時器,白天為每間隔15 min噴施15 min,夜間為每間隔60 min噴施5 min。實驗過程中,每天測量并調節營養液的pH值和電導率(EC),使營養液的pH值和EC值分別控制在5.8~6.2和1 800~2 200 μS/cm之間,以確保植株的正常生長。
供實驗的生菜為意大利生菜,生菜種子與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆、香菜種子均購于吉林省科豐種業有限公司,其中豌豆僅作為芽菜類蔬菜進行栽培。將種子催芽后于培養箱內進行育苗,當生菜和小白菜、櫻桃蘿卜、香菜長出3~4片真葉,豌豆苗株高達5~6 cm時進行移苗。生菜與4種蔬菜分別以1∶1模式間作,同時設置生菜的單作模式,定植于氣霧栽培箱(3×4孔),用于實驗。單作與間作模式如圖1所示。

圖1 單作與間作模式示意圖Fig.1 Sketches of sole cropping and intercropping patterns
2.2 測量指標及方法
以下指標于每日12:00進行測量,記錄值為各指標30 d內的平均值。
(1)營養液溫度:使用上海雷磁JPB-607A型便攜式溶氧儀進行測量,測量部位為膜帽頂端距離營養液液面下6 cm高度處。
(2)空氣溶解氧:使用便攜式溶氧儀進行測量,測量部位為膜帽頂端距離營養液液面上5 cm高度處。
(3)營養液溶解氧:使用便攜式溶氧儀進行測量,測量部位為膜帽頂端距離營養液液面下6 cm高度處,測量時用手捏住電極帽以20~30 cm/s的速度水平晃動電極。
以下指標均于植株定植30 d后進行測定,記錄值為各指標重復測定3次的平均值。
(4)營養液中氮元素含量:采用過硫酸鉀氧化法[30]測定。
(5)營養液中磷元素含量:采用鉬銻抗分光光度法[30]測定。
(6)營養液中鉀元素含量:送樣至中國科學院(長春)應用化學研究所進行測量。
(7)生長指標:對植株的地上部分鮮質量、地上部分干質量、葉面積和葉片個數進行測定。其中葉面積的測定采用 EU-88 型 WinRHIZO圖像分析軟件進行分析處理。
(8)植物體內硝酸鹽含量:采用水楊酸法[31]測定,測量部位為生菜植株的葉片。
2.3 數據分析與數據計算
采用Microsoft Excel 2007進行數據整理與計算,采用SPSS 17.0進行相關性檢驗和差異顯著性檢驗。
采用實際觀測值與觀測的最大值之比對變量進行無量綱化處理,即
x′ij=x″ij/maxx″ij
(14)
式中x′ij——無量綱化后的變量值
數據標準化處理計算式為
(15)
3.1 基于生態位適宜度模型計算的最優化間作模式
3.1.1 確定評價因子
生態位適宜度評價因子的選取要遵循差異性、主導性、綜合性和可操作性原則[32]。具體應用中,評價因子應先通過顯著性水平P<0.05及相關系數R<0.7的相關性檢驗[32-33]。本文采用特爾菲法與實際實驗相結合確定生菜的評價因子為營養液溫度、空氣溶解氧、營養液溶解氧、營養液中氮元素含量、營養液中磷元素含量和營養液中鉀元素含量。
3.1.2 確定生態因子最適值
各生態因子最適值的估算對于生態位適宜度的計算起著重要作用。作物對各生態因子作用和反應具有明顯特征——三基點,即上限值、最適值和下限值。參照文獻[34],結合實際實驗條件和文獻[16],確定營養液溫度、空氣溶解氧和營養液溶解氧的最適值為實際實驗條件下所能測定的最大值,同時,確定營養液中氮元素含量、營養液中磷元素含量和營養液中鉀元素含量的最適值為營養液原始配方中相應元素含量。
3.1.3 數據標準化
數據標準化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理,主要解決不同性質數據問題以及消除量綱影響和變量自身變異的影響。
定義生菜與小白菜、櫻桃蘿卜、豌豆和香菜間作分別為模式1、模式2、模式3和模式4,生菜單作為模式5。
評價因子的觀測變量分別為營養液溫度、空氣溶解氧、營養液溶解氧、營養液中氮元素含量、營養液中磷元素含量和營養液中鉀元素含量,分別用x1、x2、x3、x4、x5和x6表示以上各變量經無量綱化和標準化處理后的變量,則各變量和相應最適值經標準化后的值如表1所示。

表1 標準化值
3.1.4 生態位適宜度計算結果
根據表1標準化值及相關公式,經計算得各間作模式下生菜的生態位適宜度分別為0.544、0.585、0.548和0.503。其中模式2的生態位適宜度最高,模式1和模式3的生態位適宜度較高且較接近,說明這3種間作模式下的生境環境較能滿足作物的需求,較適合其生長。
3.2 基于TOPSIS模型計算的最優化間作模式
由生態位適宜度模型對各間作模式進行初選,可以看出模式1、模式2和模式3是較適宜的間作模式,同時,采用TOPSIS模型對這3種間作模式進行進一步優選。
采用變異系數法確定各評價因子的權重,得到W=(0.062,0.070,0.048,0.136,0.553,0.131),進而通過計算得到加權規范化矩陣,如表2所示。由于實驗是在冬季的溫室內進行,溫度較低,所以營養液溫度越高越好;而溶解氧和營養元素含量尤其在實驗的最后階段也應越高越好,因此正理想方案為對應列的最大值,而負理想方案則為對應列的最小值,結果如表3所示。
計算每一個方案與理想方案的相對接近程度,模式1、模式2和模式3分別為0.557、0.800和0.265,可見模式2的相對接近程度最大,即生菜與櫻桃蘿卜的間作模式為備選模式中的最優間作模式。

表2 備選模式加權規范化矩陣
注:z1~z6表示相應模式下各評價因子觀測值經歸一化和加權處理后的值。

表3 正理想方案和負理想方案取值
3.3 限制因子分析
采用限制因子模型對最優間作模式進行限制因子分析 ,結果如表4所示,表中數值為生態因子觀測值與該生態因子最適值之比,由限制因子模型可知,比值越小,該生態因子對作物需求的滿足程度越低,則該生態因子為限制因子,由此可知,模式2的限制因子為營養液中鉀元素含量。模式2中櫻桃蘿卜的很大部分是其肉質根,而根的生長又與鉀元素密切相關,因此,營養液中鉀元素含量為模式2的限制因子是有依據可循的。

表4 限制因子分析
3.4 最優間作模式硝酸鹽控制效果評價
不同間作模式對生菜生長和硝酸鹽含量的影響如表5所示,可以看出,模式1和模式2對生菜生長有良好的促進作用,模式3次之,而模式4表現較差,但均優于模式5。可以說,生菜與所選擇的間作作物間表現出競爭作用小于促進作用,即間作優勢[35-36],顯示出較好的增產增收效益。
植物體內硝酸鹽含量是衡量蔬菜品質的重要指標[37]。由表5可以看出,模式1、模式2和模式3在降低生菜葉片硝酸鹽含量方面較模式5表現出了間作優勢,與文獻[5-6]表明的間作有降低蔬菜中硝酸鹽含量的趨勢相符。其中,模式2和模式3均與模式5差異顯著,從降低生菜葉片硝酸鹽含量方面考慮,是較優的間作模式。

表5 不同間作模式對生菜生長和品質的影響
注:不同小寫字母表示在P<0.05水平差異顯著。
綜合考慮生菜生長指標和葉片硝酸鹽含量可知,模式2是對于氣霧栽培生菜生長和降低葉片硝酸鹽含量均有較好影響的模式。因此,在實際生產中,建議選擇模式2(生菜與櫻桃蘿卜間作)進行栽培。
(1)采用生態位適宜度模型和TOPSIS模型,從間作蔬菜氣霧栽培箱內環境資源因子角度,對生菜4種間作模式進行優選,結果表明模式2即生菜與櫻桃蘿卜間作為最優間作模式。生態位適宜度模型和TOPSIS模型對間作模式進行優選的結果與實際栽培效果一致,可用于生菜不同間作模式的優選。
(2)通過限制因子分析確定限制模式2中作物生產潛力發揮的主要因子為營養液中鉀元素含量,這為以模式2方式進行無土栽培后期需要注意營養液中鉀元素的補充提供了一定的理論依據。
(3)小白菜和櫻桃蘿卜與生菜間作是適宜的間作模式,其中櫻桃蘿卜作為根菜類蔬菜與葉菜類生菜間作具有更加良好的效果。
1 EICHHOLZER M,GUTZWILLER F. Dietary nitrates, nitrites, and N-nitroso compounds and cancer risk: a review of the epidemiologic evidence[J]. Nutrition Review, 1998, 56(4):95-105.
2 王俊俐. 蔬菜中硝酸鹽檢測方法對比研究[J]. 食品科技, 2011, 36(2):304-308. WANG Junli. Comparison of detection for nitrate in vegetables[J]. Food Science and Technology, 2011, 36(2):304-308.(in Chinese)
3 都韶婷,金崇偉,章永松. 蔬菜硝酸鹽積累現狀及其調控措施研究進展[J]. 中國農業科學, 2010, 43(17):3580-3589. DU Shaoting, JIN Chongwei, ZHANG Yongsong. Current situations and research progress of nitrate pollution in vegetables and their regulating strategies[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2010, 43(17):3580-3589.(in Chinese)
4 崔雄維,吳伯志. 間作蔬菜研究進展[J]. 云南農業大學學報,2009,24(1):128-132. CUI Xiongwei, WU Bozhi. Advances in research on vegetable intercropping[J]. Journal of Yunnan Agricultural University, 2009, 24(1):128-132.(in Chinese)
5 吳瓊,杜連鳳,趙同科,等. 蔬菜間作對土壤和蔬菜硝酸鹽累積的影響[J].農業環境科學學報,2009,28(8):1623-1629. WU Qiong, DU Lianfeng, ZHAO Tongke, et al. Effect of vegetable intercropping on the nitrate accumulation in soil profiles and vegetables[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2009, 28(8):1623-1629.(in Chinese)
6 王曉麗,李隆,江榮風,等. 玉米/空心菜間作降低土壤及蔬菜中硝酸鹽含量的研究[J]. 環境科學學報,2003,23(4):463-467. WANG Xiaoli, LI Long, JIANG Rongfeng, et al. Effects of maize swamp cabbage intercropping on reduction of the nitrate content in soil profile and vegetables[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2003, 23(4):463-467.(in Chinese)
7 金松巖,張敏,楊春. 生態位理論研究論述[J]. 內蒙古環境科學, 2009, 21(4):12-15. JIN Songyan, ZHANG Min, YANG Chun. The Outline of ecological niche theory research[J]. Inner Mongolia Environmental Sciences, 2009, 21(4):12-15.(in Chinese)
8 李自珍,趙松嶺,張鵬云. 生態位適宜度理論及其在作物生長系統中的應用[J]. 蘭州大學學報:自然科學版,1993,29(4):219-224. LI Zizhen, ZHAO Songling, ZHANG Pengyun. The niche-fitness theory and its application to the systems of crop growth[J]. Journal of Lanzhou University:Natural Sciences, 1993, 29(4):219-224.(in Chinese)
9 王瑞燕,趙庚星,于振文,等. 利用生態位適宜度模型評價土地利用環境脆弱性效應[J]. 農業工程學報,2012,28(11):218-224. WANG Ruiyan, ZHAO Gengxing, YU Zhenwen, et al. Assessmen of land use effects on environmental vulnerability by ecological niche suitability model[J]. Transactions of the CSAE, 2012, 28(11):218-224.(in Chinese)
10 張宗耀,董捷,閆旭亮. 基于生態位適宜度的武漢市土地利用功能分區研究[J]. 湖北農業科學,2015,54(13):3302-3306. ZHANG Zongyao, DONG Jie, YAN Xuliang. Land utilization functional zoning based on the niche-fitness model in Wuhan City[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2015, 54(13):3302-3306.(in Chinese)
11 NIE Yan, YU Jing, PENG Yating, et al. A comprehensive evaluation of soil fertility of cultivated land: a GIS-based soil basic niche-fitness model [J]. Communications in Soil Science and Plant Analysis,2016,47(5):670-678.
12 吉亞輝,段榮榮. 生產性服務業與制造業雙重集聚的協調度與生態位適宜度研究[J]. 中國科技論壇,2014,30(8):49-54. JI Yahui, DUAN Rongrong. Coordination degree and ecological niche fitness of producer services and manufacture’s co-agglomeration[J]. China Science and Technology Forum, 2014, 30(8):49-54.(in Chinese)
13 崔迎春. 城市游艇產業生態位適宜度模型的構建研究[J]. 科學技術與工程,2012,12(2):473-477. CUI Yingchun. Study on niche-fitness model’s construction of urban yacht industry [J]. Science Technology and Engineering, 2012, 12(2):473-477.(in Chinese)
14 LI Wenlong, LI Zizhen, LI Weide. Effect of the niche-fitness at different water supply and fertilization on yield of spring wheat in farmland of semi-arid areas[J]. Agricultural Water Management, 2004, 67(1):1-13.
15 李自珍,林紅. 春小麥生態位適宜度與產量關系的研究[J]. 自然科學進展,1998,8(2):137-141. LI Zizhen, LIN Hong. Study on the relationship between ecological niche suitability and yield of spring wheat [J]. Progress in Natural Science, 1998, 8(2):137-141.(in Chinese)
16 李文龍,蘇敏,李自珍. 集水灌溉和施肥對半干旱區春小麥生態位適宜度和產量的影響[J]. 農業工程學報,2010,26(4):42-48. LI Wenlong, SU Min, LI Zizhen. Effects of irrigation and fertilization treatments for rainfall-harvesting agriculture on niche fitness and yield of spring wheat in semi-arid regions[J]. Transactions of the CSAE, 2010, 26(4):42-48.(in Chinese)
17 LIN Huilong, ZHUANG Qiming, FU Hua. Habitat niche-fitness and radix yield prediction models forAngelicasinensiscultivated in the alpine area of the southeastern region of Gansu Province, China[J]. Plant Production Science, 2008, 11(1):42-58.
18 楊保安,張科靜. 多目標決策分析理論、方法與應用研究[M]. 上海:東華大學出版社,2008.
19 楊建波. 多目標決策方法與應用[M]. 長沙:湖南出版社,1996.
20 虞娜,吳昌娟,張玉玲,等. 基于熵權的TOPSIS模型在保護地番茄水肥評價中的應用[J]. 沈陽農業大學學報,2012,43(4):456-460. YU Na, WU Changjuan, ZHANG Yuling, et al. Application of TOPSIS model method based on entropy weight to evaluate coupling effect of irrigation and fertilization of greenhouse tomato[J]. Journal of Shenyang Agricultural University, 2012, 43(4):456-460.(in Chinese)
21 劉浩,段愛旺,孫景生,等. 溫室番茄節水調質灌水方案評價[J]. 排灌機械工程學報,2014,32(6):529-534,540. LIU Hao, DUAN Aiwang, SUN Jingsheng, et al. Evaluation of irrigation scheme with high quality and efficiency for greenhouse grown tomato[J]. Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engineering, 2014, 32(6):529-534, 540.(in Chinese)
22 WANG Chunping, CHEN Qian, LUO Kun, et al. Evaluation of resistance in wheat germplasm to the aphids,Sitobionavenaebased on technique for order preference by similarity to ideal solution) TOPSIS and cluster methods[J]. African Journal of Agricultural Research, 2011, 6(6):1592-1599.
23 李峰奇,孔令讓,劉玉升,等. 用TOPSIS綜合評價小麥種質資源對麥長管蚜的抗蟲性[J]. 植物科學學報,2013,31(3):228-241. LI Fengqi, KONG Lingrang, LIU Yusheng, et al. TOPSIS based comprehensive evaluation of the resistance in wheat germplasm to English grain aphid[J]. Plant Science Journal, 2013, 31(3):228-241.(in Chinese)
24 姚入宇,陳興福,艾莉,等. TOPSIS法綜合比較不同采收期青川產北柴胡種子產量質量[J]. 中國中藥雜志,2013,38(24):4271-4276. YAO Ruyu, CHEN Xingfu, AI Li, et al. Comprehensive yield and quality comparison of bupleurum chinense,s seeds of different harvesting time from Qingchuan county with TOPSIS approach[J]. China Journal of Chinese Materia Medica, 2013, 38(24):4271-4276.(in Chinese)
25 LIU Xiaogang, LI Fusheng, ZHANG Yan, et al. Effects of deficit irrigation on yield and nutritional quality of arabica coffee (Coffeaarabica) under different N rates in dry and hot region of southwest China[J]. Agricultural Water Management, 2016, 172:1-8.
26 劉燕,張江山. 基于熵權的TOPSIS法在水環境質量評價中的應用[J].福建師范大學學報:自然科學版, 2010, 26(5):109-114. LIU Yan, ZHANG Jiangshan. Application of TOPSIS method based on coefficient of entropy in water quality evaluation[J]. Journal of Fujian Normal University:Natural Science Edition, 2010, 26(5):109-114.(in Chinese)
27 陳強,楊曉華. 基于熵權的TOPSIS法及其在水環境質量綜合評價中的應用[J].環境工程,2007,25(4):75-77. CHEN Qiang, YANG Xiaohua. Comprehensive assessment of water environment quality by TOPSIS method based on entropy weight[J]. Environmental Engineering, 2007, 25(4):75-77.(in Chinese)
28 吳智誠,張江山,陳盛. TOPSIS法在水環境質量綜合評價中的應用[J]. 水資源保護, 2007, 23(2):10-12. WU Zhicheng, ZHANG Jiangshan, CHEN Sheng. Comprehensive evaluation of water environmental quality by TOPSIS method of multi-objective decision-making[J]. Water Resources Protection, 2007, 23(2):10-12.(in Chinese)
29 林紅,李自珍. 半干旱區作物生態位適宜度模型及水肥調控試驗結果的定量分析[J]. 蘭州大學學報:自然科學版,1998,34(1):100-105. LIN Hong, LI Zizhen. The niche-fitness model of crop in semi-arid regions and the quantitive analysis of the results of water-fertilizer regulation experiment[J]. Journal of Lanzhou University:Natural Sciences, 1998, 34(1):100-105.(in Chinese)
30 國家環境保護總局《水和廢水監測分析方法》編委會. 水和廢水監測分析方法[M]. 4版.北京:中國環境科學出版社,2002.
31 李合生. 植物生理生化實驗原理和技術[M]. 北京:高等教育出版社,2000.
32 蒙莉娜,鄭新奇,趙璐,等. 基于生態位適宜度模型的土地利用功能分區[J]. 農業工程學報,2011,27(3):282-287. MENG Li’na, ZHENG Xinqi, ZHAO Lu, et al. Land-use functional regionalization based on niche-fitness model[J]. Transactions of the CSAE, 2011, 27(3):282-287.(in Chinese)
33 程龍,董捷. 基于生態位適宜度模型的城鄉建設用地增減掛鉤規劃方法研究[J]. 中國人口·資源與環境,2012,22(10): 94-101. CHENG Long, DONG Jie. Planning method of “linking the increase in land used for urban construction with the decrease in land used for rural construction” based on niche-fitness model[J]. China Population,Resources and Environment, 2012, 22(10): 94-101.(in Chinese)
34 張建國. 蔬菜花卉瓜果營養液栽培新技術[M]. 哈爾濱:黑龍江農業技術出版社,2003.
35 肖靖秀,鄭毅. 間套作系統中作物的養分吸收利用與病蟲害控制[J]. 中國農學通報,2005,21(3):150-154. XIAO Jingxiu, ZHENG Yi. Nutrients uptake and pests and diseases control of crops in intercropping system[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2005, 21(3):150-154.(in Chinese)
36 呂越,吳普特,陳小莉,等. 地上部與地下部作用對玉米/大豆間作優勢的影響[J/OL]. 農業機械學報,2014,45(1):129-136,142. http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140121&flag=1. DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2014.01.021. Lü Yue, WU Pute, CHEN Xiaoli, et al. Effect of above-and below-ground interactions on maize/soybean intercropping advantage[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(1):129-136, 142. (in Chinese)
37 楊成君,高嚴紅. 營養液培萵苣硝酸鹽含量的控制方式與效果[J]. 江蘇農業科學,2011,39(1):176-178. YANG Chengjun, GAO Yanhong. The control method and effect of the hydroponic lettuce nitrate content[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2011, 39(1):176-178.(in Chinese)
Evaluation of Intercropping Pattern Based on Niche-fitness Model and TOPSIS Model
WANG Linlin1,2YU Haiye1,2ZHANG Lei1,2TIAN Dongxu1,2ZHANG Yuqing1,2ZHAO Guogang1,2
(1.CollegeofBiologicalandAgriculturalEngineering,JilinUniversity,Changchun130022,China2.KeyLaboratoryofBionicEngineering,MinistryofEducation,JilinUniversity,Changchun130022,China)
Based on niche-fitness model, the suitability to habitat conditions of crops under four patterns was evaluated in order to reveal the optimal intercropping pattern of lettuce. And the four patterns were intercropping of lettuce with Chinese cabbage, radish, pea seedling and coriander, respectively. The niche-fitness values of intercropping patterns of lettuce with Chinese cabbage, radish and pea seedling were higher and closer, which showed that the habitat conditions of the three patterns can meet the needs of crops and the habitat conditions were more suitable for their growth. Then TOPSIS model was used to optimize the evaluation results. The relative approaching degrees of the three intercropping patterns with the ideal scheme were 0.557, 0.800 and 0.265, respectively. It was showed that the intercropping pattern of lettuce with radish was relatively close to the ideal scheme, which meant that the intercropping pattern of lettuce with radish was the best pattern among the four intercropping patterns. Considering the actual physiological indexes, it can be drawn that the intercropping pattern of lettuce with radish not only had better effect on the growth of aerosol cultured lettuce, but also had better effect on reducing the nitrate content in lettuce leaves. The combination of niche-fitness model and TOPSIS model had a certain practical significance and it can be used for the optimal selection of different intercropping patterns of lettuce. Limiting factor model was used to analyze, and the results showed that the limiting factor of the intercropping pattern of lettuce with radish was the content of potassium in nutrient solution. The results provided reference for the quantitative analysis of optimization of intercropping patterns.
intercropping pattern; aeroponics; nitrate; niche-fitness model; TOPSIS model; limiting factor model
10.6041/j.issn.1000-1298.2017.04.038
2016-12-21
2017-02-07
國家高技術研究發展計劃(863計劃)項目(2013AA103005-04)
王琳琳(1989—),女,博士生,主要從事農業設施調控與節能技術研究,E-mail: linlinw14@mails.jlu.edu.cn
張蕾(1979—),女,副教授,主要從事農業生物環境測控與生態農業研究,E-mail: z_lei@jlu.edu.cn
S314; S317
A
1000-1298(2017)04-0291-07