基于輻熱積的日光溫室不同茬次袋培番茄干物質模型比較

王丹丹，呂振寧，李 堅，馬金明，孫周平

(1.設施園藝省部共建教育部重點實驗室，沈陽 110866；2.環渤海灣地區設施蔬菜優質高效生產協同創新中心，沈陽 110866；3.沈陽農業大學 園藝學院，沈陽 110866；4.江蘇綠巷現代農業發展有限公司，江蘇宿遷 223800)

無土栽培是解決設施土壤連作障礙，發展蔬菜集約化和規模化生產的重要方式。以農林廢棄物為主要原料的基質袋培，由于簡化了土壤栽培的勞動程序，省去了土壤栽培中漚糞、施肥、整地、起壟等苦、累、臟、臭的勞動環節，減少人工，省時省力，提高效率，改善勞動環境；同時，采用箭式滴灌的自動灌溉控制系統，可達到肥水的定時、定量和定位的精準控制，從而實現日光溫室蔬菜生產的標準化管理，為日光溫室蔬菜生產的現代化栽培模式的發展奠定基礎[1]。

溫室內部作物生長的主要限制因素是溫度和輻射[2-6]。在東北地區溫室蔬菜生產中，主要通過調節溫室內的溫度來增產，而在冬季不加溫的日光溫室蔬菜生產中太陽輻射強弱是溫室內溫度變化的直接影響因素，因此能否準確掌握調節溫度和輻射的尺度對東北日光溫室蔬菜生產起著重要的作用。目前對蔬菜生長發育的研究，主要體現在運用模型來模擬葉面積指數、干物質分配。作物干物質分配模擬作為作物生長發育模擬中一部分，主要有源庫理論[7-9]、功能平衡模型、運輸和庫調節、物理相似以及分配指數模型[10-11]。Marcelis[10]提出的經驗性干物質分配指數模型首先確定各個器官之間的分配指數，然后根據相應分配指數隨生育期的變化模擬干物質分配。由于該模型需要參數少且容易確定，是目前最常用的模擬干物質分配的方法[12-14]。

倪紀恒等[12]、王新等[15]和石小虎等[16]研究溫室番茄干物質分配指數模型時引入輻熱積來綜合考慮溫度和光合有效輻射，建立了基于分配指數和收獲指數的土壤栽培的番茄干物質生產分配和產量模型，并得到了很好的驗證。國外模型主要應用在溫室環境條件優良的大型連棟溫室，難以用于中國環境條件較差的日光溫室。番茄袋培盡管基質容量小，限制了根系的伸展，但由于根區透氣性好、蒸發少，番茄植株的根系、生長以及產量仍然較好，但目前，基于輻熱積的日光溫室不同茬次袋培番茄干物質生產模型模擬的變化尚不明確。

為此，本試驗通過探討基于輻熱積的日光溫室不同茬次袋培番茄干物質模型的比較研究，構建日光溫室不同茬次番茄干物質生產分配模型，以預測日光溫室不同茬次袋培番茄各器官的干物質量，為日光溫室袋培番茄植株生長的精準管理提供理論與技術指導。

1 材料與方法

1.1 試驗日光溫室概況

試驗于2015-2016年在沈陽農業大學園藝學院科研基地日光溫室內進行，溫室為非加熱型自然通風溫室，并配置自動通風裝置，冬春茬當溫室內溫度>28 ℃或<20 ℃時，秋冬茬當溫室內溫度>30 ℃或<25 ℃時，自動開啟或關閉通風口以調節溫室內溫度。溫室以鋼架為主體結構(長60 m×寬8 m×高4.2 m)，覆蓋聚烯烴(PO)無滴膜，冬季加蓋草簾和棉被，地面鋪設舊棚膜(控制雜草，利于反光)。

1.2 試驗材料與設計

供試番茄品種為‘DF-09’，冬春茬1月15日、秋冬茬8月2日播種育苗，在番茄三葉一心期，即冬春茬在3月11日、秋冬茬在8月27日時，選擇長勢均勻一致的健壯苗定植(定植前澆透水)，單干整枝，每穗留4個番茄，7穗果時摘心。番茄生育期為苗期(2015年3月11日至31日；2015年8月27日至9月20日)、開花期(2015年4月1日至5月31日；2015年9月21日至11月20日)以及成熟期(2015年6月1日至7月4日；2015年11月21日至2016年1月4日)。

采用基質袋式栽培(50 cm×30 cm)，栽培袋為編織袋，控制灌溉量。基質主要由玉米秸稈、牛糞及糠醛渣等原料發酵而成。采用箭式滴灌自動灌溉控制系統。每個栽培袋種植2 株番茄，行距1 m，株距30 cm，種植密度為4株/m2。試驗設1個水分處理(一般為每個時期最大灌溉量)。重復7次，共70個栽培袋，140株番茄。其中，固定3行30袋不動，用以測定番茄的農藝性狀指標和品質指標，剩下4行40袋用于定期(每隔15 d)取樣，以測定番茄的干鮮質量。番茄進入生殖生長期后，每天10：00時以每株0.3 g復合肥(N-P-K比例為14-14-30和N-P-K比例為19-19-19的復合肥交替施入)的量自動施肥。

1.3 觀測項目與方法

氣象資料：采用位于溫室中部的溫度采集器、光照度采集器自動測定并記錄溫室內溫度(T， ℃)、光照度(LI，lx)等氣象數據，溫度數據每30 min采集1次，光照度每3 min采集1 次，然后自動記錄在數據采集器中。

充分灌水處理灌溉量：灌水從定植后10 d 開始，各處理放置3個2 L的燒杯，每天手動記錄實際灌溉量(Irrigation amount,IA)。

番茄干物質量：番茄各生育期每隔15 d進行1 次破壞性取樣，各處理隨機選取2袋、4株長勢均勻一致的番茄，將番茄莖(含葉柄)、葉、果實剪斷分開，并清洗根系。于105 ℃烘箱內殺青后調至75 ℃烘干至恒量，采用精度0.01 g 天平分別稱取各部分干質量，然后加和求出干物質總量(Total dry mass,TDM)。

累積輻熱積:采用累積輻熱積(Product of thermal effectiveness and PAR,TEP)來綜合考慮溫度和光合有效輻射對干物質生產和分配的影響，累積輻熱積采用如下方法計算[12,17]。

PARi=μ×LIi

(1)

(2)

HTEPi=RTEi×PARi×3 600

(3)

DTEP=∑(HTEPi/1 000 000)

(4)

TEP(i+1)=TEP(i)+DTEP(i+1)

(5)

式中，PARi為第i小時內光合有效輻射[J/(m2·h)]，LIi為第i小時內光照度(lx/h)，μ為光合有效輻射與光照度的比值(5.07×10-3)[17]，To為生長最適溫度，Tb為生長下限溫度，Tm為生長上限溫度，T為第i小時的平均溫度，HTEPi為第i小時內的輻熱積，RTEi為第i小時內相對熱效應，DTEP為日總輻熱積[MJ/(m2·d)],1 000 000是將J轉換為MJ的單位換算系數，TEP(i+1)為到第i+1天的累積輻熱積，MJ/m2，DTEP(i+1)為第(i+1)天的日總輻熱積，MJ/(m2·d)，TEP(i)為到第i天的累積輻熱積，MJ/m2。根據文獻資料，番茄各生育時期的生長三基點溫度見表1。

表1 溫室番茄生長三基點溫度Table 1 Minimum,optimum and maximumtemperature for greenhouse tomato ℃

1.4 數據處理方法

采用Excel 2010、Dps 8.0和Spss 18.0軟件進行數據分析。

2 結果與分析

2.1 日光溫室平均氣溫、有效輻射和累積輻熱積變化

表2 為日光溫室袋培番茄各生育期溫室內T、PAR和TEP變化。隨著季節性的變化，溫室內T和PAR呈逐漸增大然后減小的趨勢。在冬春茬番茄成熟期時，T和PAR最大，分別為24.81 ℃和148.81 MJ/m2；在秋冬茬番茄成熟期時，溫室內日均氣溫降到最低，為11.45 ℃，有效輻射降低為49.96 MJ/m2。而溫室內累積輻熱積隨時間處于增加趨勢，在拉秧時達到最大，分別為314.56和109.53 MJ/m2，冬春茬番茄累積輻熱積明顯高于秋冬茬。

2.2 日光溫室不同茬次袋培番茄干物質模型比較

對3株番茄數據進行干物質總量與累積輻熱積擬合，其擬合方程如下：

TDM=a/[1+EXP(b-c×TEP)]

(6)

式中a、b、c都為常數，TDM為干物質總量，TEP為累積輻熱積，EXP為以e為底的指數函數。不同茬次擬合得到的模擬系數有所不同，如表3所示。

采用破壞性取樣的另外一株番茄干物質數據驗證公式(6)的可行性。由表4可以看出，番茄干物質總量模擬值與實測值有較好的一致性，其冬春茬和秋冬茬MAE為5.12 g和9.67 g，RMSE分別為9.46 g和15.02 g，R2分別為0.98和0.96，說明在各茬次利用累積輻熱積可以準確模擬番茄全生育期內干物質總量。

2.3 日光溫室不同茬次袋培番茄干物質分配比較

作物的同化產物首先在地上部和根系之間分配，然后在地上部各部分(莖、葉、果)進行分配[16]。地上部分配指數指的是地上部分(莖、葉、果)干質量占干物質總質量的比例；根系分配指數為根系干質量占總干質量的比例。

表4 日光溫室不同茬次袋培番茄單株干物質模型的誤差比較Table 4 Error comparison between simulated and observeddry mass of tomato with growth-bag during differentgrowing seasons in solar greenhouse

2.3.1 日光溫室冬春茬袋培番茄干物質分配比較 圖1為冬春茬袋培番茄干物質分配指數與累積輻熱積變化。隨著累積輻熱積的不斷增加，根和莖的分配指數變化不大，根的分配指數在定植初期最大，為0.22；莖的分配指數在拉秧時達到最大，為0.31；而葉片和果實的分配指數隨著累積輻熱積的增加都呈現先增大后減小的趨勢，在苗期結束時，葉片的分配指數達到最大，為0.37，果實的分配指數在成熟期達到最大，為0.38，此時的果實干質量FDM(Fruit dry mass)=0.38×TDM=0.38×a/[1+EXP(b-c×TEP)]，之前的試驗研究番茄果實干鮮質量之比為0.088，因此番茄鮮質量FFM(Fruit fresh mass)=0.38/0.088×a/[1+EXP(b-c×TEP)]，故可用此方程預測番茄的最大產量。

當果實的分配指數快速增加時，累積輻熱積也處于快速增加階段，而葉片的分配指數開始減小；后期隨著果實的不斷成熟及采摘導致其分配指數減小。

圖1 日光溫室冬春茬袋培番茄干物質分配指數與累積輻熱積變化Fig.1 Change of dry mass partitioning index andTEP of bag-cultivated tomato during winter-springgrowing season in solar greenhouse

2.3.2 日光溫室秋冬茬袋培番茄干物質分配比較 圖2為秋冬茬袋培番茄干物質分配指數與累積輻熱積變化。隨著累積輻熱積的不斷增加，根和莖的分配指數變化不明顯，根的分配指數在定植初期最大，為0.12，葉片的分配指數呈現先減小后平緩的趨勢，定植初期最大，為0.65，而果實的分配指數表現為先增大后平緩的趨勢，在成熟期達到最大，為0.61。此時的果實干質量FDM=0.61×TDM=0.61a/[1 +EXP(b-c×TEP)]，因此番茄鮮質量FFM=0.61/0.088×a/[1 +EXP(b-c×TEP)]，故可用此方程預測番茄的最大產量。

葉片的分配指數逐漸減小時，果實的分配指數逐漸增大，表明隨著累積輻熱積的不斷增加使得果實的分配指數逐漸替代了葉片的分配指數；后期由于冬季輻熱積增加緩慢導致果實成熟較慢，使得果實的分配指數一直處于較高的水平。

2.3.3 日光溫室不同茬次袋培番茄干物質分配變化 比較圖1和圖2，從圖1可知，冬春茬番茄葉片的分配指數呈現先增大后減小最后逐漸穩定的趨勢，果實的分配指數呈現先增大后減小的趨勢，莖和根的分配指數變化不大，而秋冬茬中(圖2)，葉片的分配指數呈現先減小后逐漸穩定的趨勢，果實的分配指數呈現先增大后逐漸穩定的趨勢，莖和根的分配指數變化也較小。結果顯示，2個茬次的番茄葉片和果實的分配指數變化趨勢明顯不同，而莖和根的分配指數變化趨勢比較一致和穩定。說明，不同茬次的番茄葉片生長情況可能對果實產量有直接且較大的影響。

2.4 日光溫室不同茬次袋培番茄產量比較

從表5可以看出，冬春茬番茄的單株坐果數24.27個，平均單果質量112.92 g，單株產量2.74 kg；秋冬茬番茄單株坐果數22.67個、平均單果質量100.79 g，單株產量2.28 kg，冬春茬比秋冬茬分別提高7.06%、12.03%和20.18%，說明冬春茬番茄長勢良好，產量較高。

圖2 日光溫室秋冬茬袋培番茄干物質分配指數與累積輻熱積變化Fig.2 Change of dry mass partitioning index and TEPof bag-cultivated tomato during autumn-wintergrowing season in solar greenhouse

茬次Differentgrowingseason單株坐果數Fruitsnumberperplant平均單果質量/gAveragemassperfruit單株產量/kgYieldperplant冬春茬Winter?springgrowingseason24．27112．922．74秋冬茬Autumn?wintergrowingseason22．67100．792．28

3 討 論

目前，有許多研究基于分配系數預測干物質分配的作物生長模型，李永秀等[19]采用輻熱積法進行溫室黃瓜葉面積、光合速率與干物質生產的模擬模型的研究；石小虎等[16]利用基于分配系數的方法研究不同水分處理下基于輻熱積的溫室番茄干物質生產及分配模型，都達到較為理想的結果。干物質分配受生育進程及同化產物積累的影響很大，各生育期主要受相對熱效應的影響，而同化產物的積累量則主要受光照影響，基于輻熱積和干物質的模型，既考慮相對熱效應對番茄生育進程的影響，同時考慮對同化物積累的影響；降低模型的復雜性，同時提高模型的預測精度。

本研究運用輻熱積與干物質總量模型及干物質分配情況準確地預測番茄植株各部分所占比例，能夠很好地預測番茄產量，具有較好的實用性。冬春茬和秋冬茬日光溫室番茄的生長環境與產量明顯不同，其中番茄單株產量分別為2.74和2.28 kg，累積輻熱積分別為314.56和109.53 MJ/m2。主要原因在于冬春茬日光溫室內環境條件隨著番茄植株的生長，其光照時間越來越長、光照度越來越強、溫室氣溫逐漸升高，導致輻熱積較大，這恰與植物生長對溫度和光照的需求條件一致，使得番茄產量較高。而秋冬茬日光溫室的環境條件變化則相反，且在本試驗進行的2015年11月和12月份期間，霧霾天數較多，也影響輻熱積的積累。因此，針對日光溫室秋冬茬栽培存在的低溫弱光問題，生產中應考慮延長光照時間或補光，使用透光率好的棚膜，進行夜間加溫等措施，使植株處于比較良好的生長條件。

4 結 論

本研究通過基于輻熱積的日光溫室不同茬次袋培番茄干物質模型的比較，建立了不同茬次輻熱積與干物質生產模型。結果表明：運用輻熱積與干物質生產得到的日光溫室袋培番茄模型的模擬精確度較高，其單株絕對誤差分別為5.12 g和9.67 g，單株剩余標準差分別為9.46 g和15.02 g，決定系數分別為0.98和0.96，說明冬春茬的模型模擬效果優于秋冬茬，可以較好地應用于日光溫室袋培番茄的生產預測，而秋冬茬輻熱積與干物質模型還需進一步完善。

Reference：

[1] 李 芳,馬 艷,孫周平,等.不同尺寸栽培袋番茄營養基質栽培效果研究[J].中國蔬菜,2014,1(7):43-46.

LI F,MA Y,SUN ZH P,etal.Studies on effect of tomato nutrition substrate cultivation with different size of cultivation bag[J].ChinaVegetables,2014,1(7):43-46.

[2] GUO J L,BENOIT F,CEUSTEMANS N.Influence of day and night temperature on the growth,development and yield of greenhouse sweet pepper[J].JournalofZhejiangUniversity,2004,30(5):487-491.

[3] TURC O,LECOEUR J.Leaf primordium initiation and expanded leaf production are co-ordinated through similar response to air temperature in Pea(PisumsativumL.) [J].AnnalsofBotany,1997,80(3):265-273.

[4] 袁洪波,李 莉,王俊衡,等.基于溫度積分算法的溫室環境控制方法[J].農業工程學報,2015,31(11)：221-227.

YUAN H B,LI L,WANG J H,etal.Control method for greenhouse climate based on temperature integration[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2015,31(11):221-227.

[5] MARCELIS L F M,HEUVELINK E,GOUDRIAAN J.Modelling biomass production and yield of horticultural crop:A review[J].ScientiaHorticulturae,1998,74(1):83-111.

[6] 王紀章,李萍萍,趙青松.基于積溫模型的溫室栽培生產規劃決策支持系統[J].江蘇大學學報(自然科學版),2013,34(5):543-547.

WANG J ZH,LI P P,ZHAO Q S.Decision support system of greenhouse production planning based on temperature integration model[J].JournalofJiangsuUniversity(NaturalScienceEdition),2013,34(5):543-547.

[7] MARCELIS L F M.A simulation model for dry matter partitioning in cucumber[J].AnnalsofBotany,1994,74(1):43-52.

[8] THOMLEY JOHN H M.Modeling shoot：root relation：the only way forward[J].AnnalsofBotany,1998,81(2):165-171.

[9] REYNOLDS J F,CHEN J L.Modeling whole-plant allocation in relation to carbon and nitrogen supply:Coordination versus optimization[J].PlantandSoil,1997,185(1):65-74.

[10] MARCELIS L F M.Simulation of biomass allocation in greenhouse crops:A review[J].ActaHorticulture,1993,328(1):49-67.

[11] COLOMER R P G,GONZALEZ-REAL M M,BAILLE A.Dry matter production and partitioning in rose(Rosa hybrida) flower shoots[J].ScientiaHorticulturae,2006,107(3):284-291.

[12] 倪紀恒,羅衛紅,李永秀,等.溫室番茄干物質分配與產量的模擬分析[J].應用生態學報,2006,17(5):811-816.

NI J H,LUO W H,LI Y X,etal.Simulation of greenhouse tomato dry matter partitioning and yield prediction[J].ChineseJournalofAppliedEcology,2006,17(5):811-816.

[13] 李永秀,羅衛紅,倪紀恒,等.溫室黃瓜干物質分配與產量預測模擬模型初步研究[J].農業工程學報,2006,22(2):116-121.

LI Y X,LUO W H,NI J H,etal.Simulation of dry matter partitioning and yield prediction in greenhouse cucumber[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2006,22(2):116-121.

[14] 員玉良,盛文溢.基于主成分回歸的莖直徑動態變化預測方法[J].農業機械學報,2015,46(1):306-314.

YUN Y L,SHENG W Y.Method for predicting stem diameter variations based on principal component regression[J].TransactionsoftheChineseSocietyforAgriculturalMachinery,2015,46(1):306-314.

[15] 王 新,馬富裕,刁 明,等.加工番茄地上部干物質分配與產量預測模擬模型[J].農業工程學報,2013,29(22):171-179.

WANG X,MA F Y,DIAO M,etal.Simulation of shoot dry matter partitioning and yield prediction of processing tomato[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2013,29(22):171-179.

[16] 石小虎,蔡煥杰,趙麗麗,等.不同水分處理下基于輻熱積的溫室番茄干物質生產及分配模型[J].農業工程學報,2016,32(3):69-77.

SHI X H,CAI H J,ZHAO L L,etal.Greenhouse tomato dry matter production and distribution model under condition of irrigation based on product of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2016,32(3):69-77.

[17] NASH J E,SUTCLIFFE J V.River flow forecasting through conceptual models,part I-A discussion of principles[J].JournalofHydrology,1970,10(3):282-290.

[18] 毛軍需.太陽輻射度與光照度淺析[J].洛陽農專學報,1994,14(3):8-10.

MAO J X.Analysis of solar radiance and light intensity conversion[J].JournalofLuoyangAgriculturalCollege,1994,14(3):8-10.

[19] 李永秀,羅衛紅,倪紀恒,等.用輻熱積法模擬溫室黃瓜葉面積、光合速率與干物質產量[J].農業工程學報,2005,21(12):131-136.

LI Y X,LUO W H,NI J H,etal.Simulation of leaf area,photosynthetic rate and dry matter production in greenhouse cucumber based on product of thermal effectiveness and photo synthetically active radiation[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering,2005,21(12):131-136.