蓖麻籽粒油分含量預測模型構建

徐壽軍，王 磊，德木其格，王金波，齊海祥，朱國立，5

（1.內蒙古民族大學 農學院，內蒙古通遼028043；2.內蒙古自治區高校蓖麻產業工程技術研究中心，內蒙古 通遼028043；3.內蒙古自治區蓖麻育種重點實驗室，內蒙古 通遼028043；4.內蒙古自治區蓖麻產業協同創新培育中心，內蒙古 通遼028043；5.內蒙古 通遼市農科院，內蒙古 通遼028015）

蓖麻屬大戟科蓖麻屬（Ricinus communisL.），是生物質能開發的首選作物，在工業、軍事和醫藥中占有重要的位置.因適應性強、耐瘠薄、抗旱，在我國曾被廣泛種植.蓖麻油是一種高級植物油，其經濟價值高，用途大，廣泛應用于國防、醫藥和化學工業，在農業生產和國民經濟中占有一定地位.但因蓖麻是分枝型作物，果穗著生部位分散且不能集中成熟，導致栽培管理粗放，費時費工，嚴重影響了蓖麻的生產水平.因此，輕簡化、機械化、現代化和精細化已成為當前蓖麻生產栽培技術的研究熱點.農業信息技術是現代農業的重要支撐，作為其突出代表的作物模擬技術是作物生產實現現代化和精細化的重要基礎.目前，作物模擬技術研究已在水稻［1］、玉米［2］、小麥［3］、大豆［4］、油菜［5］、大麥［6］、棉花［7］等作物取得較多成果.關于蓖麻生長發育的模擬研究，僅見徐壽軍等的蓖麻生育物質生產、分配的模擬研究［8-9］.油分含量是蓖麻重要品質指標，關于蓖麻籽粒油分形成的模擬模型研究，迄今為止尚未見報道.構建蓖麻籽粒油分含量預測模型，是利用量化工具精確預測蓖麻籽粒油分含量、構建蓖麻生產管理決策支持系統、實現蓖麻生產的精確化和數字化迫切需要解決的關鍵技術之一.

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗于2017年和2018年在內蒙古通遼市科爾沁區農牧業高新科技示范園區（43°63′N，122°25′E）進行，試驗地年平均氣溫為6.3 ℃，≥10 ℃活動積溫為3 164 ℃，日照時數為3 112 h，年平均降水量350 mm.

1.2 試驗材料

試驗選取在內蒙古地區廣泛種植的籽粒油分含量差異較大的蓖麻品種4個，即通蓖9號、通蓖10號、通蓖11號和通蓖13號，均由內蒙古通遼市農業科學研究院提供.

1.3 試驗設計

試驗設4個氮肥處理，分別為0，60，120，180 kg·hm-2（分別用N0、N60、N120、N180表示）.肥料分2次施入，基肥在播種時施入，追肥在現蕾前施用，基追比為7∶3.磷、鉀肥作為基肥一次性施用，磷肥30 kg·hm-2，鉀肥60 kg·hm-2.試驗采用隨機區組設計，3次重復，小區面積60 m2，行距65 cm，株距60 cm.2017年4月21日播種，2018年4月23日播種.栽培管理措施同大田.

1.4 測定指標及方法

從第一片復葉出現開始，選擇長勢相同的蓖麻掛牌標記.從開花期開始，每小區每隔10 d取1次樣，按葉片、莖稈、籽粒等器官分開，各器官在105 ℃下殺青0.5 h，80 ℃下烘干至恒重，烘干后測各器官干物重、含氮量，測定蓖麻籽粒的粗脂肪含量.含氮量用凱氏定氮-半微量蒸餾法測定［10］；粗脂肪含量采用經優化后的索式提取法測定［11］.

2 結果與分析

2.1 基于異速生長關系的氮肥效應因子模型構建

氮肥用量對蓖麻籽粒油分含量有影響，其影響可用氮肥效應因子來訂正，計算如下.

其中，TMNC為蓖麻地上部植株最小含氮量（%），TCNP為植株臨界含氮量（%），TANC為植株實際含氮量（%），TBNC為植株最高含氮量（%）.

在本試驗條件下，蓖麻植株最高含氮量、臨界含氮量和最小含氮量均與植株干物重呈異速生長關系.

上式中，DWP為蓖麻植株干物重.PDT為生理發育時間，其計算見參考文獻［8］.

2.2 基于異速生長理論的蓖麻籽粒油分含量預測模型

異速生長理論指出生物體特征變量和生物量的關系可以用冪函數表示.本研究中，蓖麻籽粒油分含量與籽粒干物重呈典型的冪函數關系，可用異速生長模型表達.此外，蓖麻籽粒在油分形成的過程中，除受氮素營養的影響外，還要受到溫度、日長等外界環境條件的影響.當溫度小于籽粒灌漿的基點溫度時，溫度值越高，越有利于籽粒灌漿；當溫度大于或等于籽粒灌漿的基點溫度時，溫度值越低，越有利于籽粒灌漿.當日照時間少于臨界日照時間，則嚴重影響灌漿.當日照時間大于蓖麻生長的臨界日照時間，小于最適日照時間時，日照時間越長，越有利于灌漿.

上式中，BOAR（PDT）為PDT時刻蓖麻籽粒油分含量，DWG（PDT）為PDT時刻蓖麻籽粒干物重.F（Tmean）為溫度影響因子，取值在0～1之間.當日均溫越接近最適溫度，F（Tmean）的值越接近1.Tmean為蓖麻在灌漿期間的日平均溫度，Tb為蓖麻籽粒灌漿的基點溫度，取值15 ℃，Tm為最高溫度，取值35 ℃，TO為蓖麻籽粒灌漿的最適溫度.本研究中，取值為25 ℃［7］.

SDF為日照對蓖麻籽粒灌漿的影響因子，取值在0～1之間.DL為蓖麻灌漿期間的日平均日照時數（h），DLo為蓖麻灌漿期的最適日照時間，DLc為蓖麻灌漿期間的臨界日照時間，根據文獻資料［8］及本研究的結果，10 h是蓖麻灌漿的最適日照時間，少于3 h則嚴重影響蓖麻灌漿.

2.3 模型檢驗

運用通遼市科爾沁區農牧業高新園區試點2017 年的試驗數據，采用絕對預測誤差AE、均方根誤差RMSE、相對均方根誤差RRMSE、模型效率EF和剩余系數CRM等指數對本模型進行檢驗和評價.

式中，AE為絕對誤差.OBSi為觀測值，SIMi為模擬值，n為樣本容量.RRMSE（percent relative rootmean square error）取值范圍0～+∞，0 為最好.EF（modeling efficiency）取值范圍-∞～1，1 表示模擬精度最好.CRM（coefficient of residualmass）可為正值或負值，正值表示對觀測值模擬偏低，負值表示對觀測值模擬偏高，0表示模擬精度最好.RMSE（rootmeansquareerror）取值范圍0～+∞，0為最好.

不同品種不同處理蓖麻籽粒灌漿期間油分含量實測值與模擬值的絕對誤差見表1.

表1 灌漿期籽粒油分含量實測值與模擬值的絕對誤差Tab. 1 Absolute error between measured and simulated value of grain oil content during grain filling period %

表1顯示，本模型的絕對預測誤差在0.11%～5.22%間.

對不同品種不同處理蓖麻籽粒灌漿期間油分含量實測值與模擬值進行比較，見圖1.

圖1 不同品種不同處理蓖麻籽粒油分含量實測值與模擬值的比較Fig. 1 Comparison of measured and simulated value of castor grain oil content in different varieties and treatments

運用均方根誤差RMSE、相對均方根誤差RRMSE、模型效率EF和剩余系數CRM等指數對模型進行評價和檢驗，結果見表2.顯示RMSE在0.413 8～3.032 3 之間，RRMSE在6.813 2～10.847 7 之間，EF在0.052 6～0.858 4之間，CRM在-0.047 3～0.010 4之間，模型表現出較好的預測性.

表2 模型檢驗相關指數Tab. 2 Model test relevant index

3 討論

描述個體大小和生理屬性關系的規律叫做異速生長.目前，異速生長關系主要應用在樹木的生物量分配研究方面.孫蒙柯運用異速生長關系研究了武夷山常綠闊葉林木本植物小枝生物量分配表明小枝重和莖重在喬木中呈異速生長關系［12］.朱江等［13］用異速生長模型研究了山西太岳山華北落葉松生物量分配格局.冷寒冰等用異速生長模型分析了上海兩種常綠闊葉樹種生物量分配［14］.在大田作物方面，王子勝等［15］運用異速生長理論，建立了東北特早熟棉區不同群體棉花氮臨界濃度稀釋模型，認為不同種植密度下棉花氮臨界濃度與地上部最大生物量間均符合冪函數關系，即異速生長關系.薛曉萍等［16］基于臨界氮濃度稀釋模型，建立了棉株地上部氮素與干物質累積量之間的異速生長模型和氮營養指數模型.本研究運用異速生長關系，建立了蓖麻植株含氮量隨植株干物質積累和蓖麻籽粒油分含量隨干物質積累的動態預測模型，模型考慮了氮素營養、溫度和日照對灌漿期籽粒油分積累的影響.模型評價和檢驗結果表明，RMSE在0.413 8～3.032 3之間，RRMSE在6.813 2～10.847 7之間，EF在0.052 6～0.858 4之間，CRM在-0.047 3～0.010 4之間，模型表現出較好的預測性.