基于Logistic模型的設施番茄生長過程數字化研究*

趙坤，柳平增，張澤，張艷，馬峰

(1. 山東農業大學信息科學與工程學院,山東泰安,271018; 2. 山東農業大學農業大數據研究中心,山東泰安,271018; 3. 農業農村部黃淮海智慧農業技術重點實驗室,山東泰安,271018; 4. 山東省德州市陵城區農業農村局,山東德州,253000)

0 引言

番茄是我國設施園藝的主栽作物之一,其種植面積、銷量、規模位居世界蔬菜之首[1-2]。近年來,由于設施番茄栽培覆蓋面的擴大,番茄的精細化種植技術也廣泛地應用至其生產過程中。Logistic生長模型是目前最經典的S形曲線,廣泛應用于各類自然生長過程的模擬性研究,例如動物飼養和植物栽培等。然而當前指導番茄種植生產水平較低,因此使用Logistic生長模型開展設施番茄生長過程數字化研究,對指導番茄精細化、標準化種植具有十分重要的意義。

針對設施番茄生長過程研究,魏曉然等[3]以設施番茄作為實驗對象,分析研究不同灌溉量在番茄開花坐果期間對生長和水肥利用效能的影響,為促進番茄高產打下了基礎;雷濤等[4]利用Logistic回歸方法分析、深入研究不同水分、沸石量、埋深條件下的番茄生長特性,對其生長動態過程進行模擬和效果評價;侯加林等[5]通過研究番茄生長發育過程,將其生長階段以及生育期的形態指標進行科學劃分;荷蘭的Spitters等[6]對番茄植株不同冠層的光照程度、葉面積指數、其他生理效應及溫室環境等因素開展深入研究,構建TOMSIM番茄生長模型;以色列學者Heuvelink[7]構建的TOMGRO模型對番茄生產進行科學的管理,并對其進行預測,荷蘭與以色列學者聯合開發的HORTISIM系統可以為溫室園藝作物的環境管理和決策提供科學的參考[8]。學者在研究番茄生長過程時采用的方法也不盡相同,如杜婭丹等[9]采用主觀層次法和客觀熵權法,對番茄苗期營養生長進行全面的評估;張傳帥等[10]建立番茄果實直徑預測模型,為溫室番茄的環境調控、環境監測提供解決方案;王麗艷等[11]采用BP神經網絡預測番茄干重,為溫室的環境調控提供可靠的科學依據;Zuo等[12]基于線性回歸構建番茄莖粗生長速率預測模型;賴琳玲等[13]深入研究番茄各器官生長發育動態,并構建番茄生長發育動態模擬模型;員玉良等[14]構建基于主成分回歸的番茄莖直徑動態變化預測模型,通過測量環境數據以及土壤含水量實現番茄直徑的動態變化預測。在設施番茄數字化研究方面,Li等[15]對溫室環境下盆栽番茄植株的數字化和可視化進行研究,基于Kinect提出了一種能夠自動檢測和分割番茄植株莖段的4步法,并結合可視化構建逼真的三維虛擬番茄植株模型。

綜合現有研究,國內外學者在研究以生長模型探究設施番茄生長發育過程時,研究建立的模型針對性強,普適性與通用性方面存在較大差異。且國內外學者對設施番茄的數字化、標準化研究處于萌芽時期,對番茄生產過程中的環境調控、農事操作等領域的研究具有一定的局限性,需要對設施番茄全生產環節的數字化、標準化進行深入研究。本研究擬充分利用番茄生長數據,并采用Logistic模型擬合了番茄地上部分株高、莖粗、葉片的葉長、葉寬、葉面積指數、果實縱莖以及果實橫莖的生長動態過程,從而構建設施番茄生長發育模型,探究番茄植株營養生長與生殖生長的關系,剖析其生長發育規律,為番茄的生產精細化管理和標準化栽培提供理論依據。

1 試驗概況與研究方法

1.1 試驗區概況

本次試點的研究園區分別建立于山東省德州市陵城區糜鎮智慧農業產業園7號溫室及山東省泰安市山東農業大學科技創新園日光溫室中。

溫室一為東西走向,長125 m,寬10 m,北側墻體厚度為7.5 m,試驗材料為秋冬茬番茄“凱德87170”,定植時幼苗5葉1心,株距30 cm,行距35 cm,龔寬0.65 m,溝寬0.55 m,種植3 600顆,以龔內雙列形式進行栽培,種植模式采用龔作滴灌方式施肥,溫室上方棚膜采用專業的無滴膜,從而減少了溫室內棚膜水蒸氣直接下落對番茄植株及花果所帶來的危害。

溫室二為東西走向,脊高5.5 m,內跨10 m,東西長42 m,溫室種植面積為340 m2,試驗材料為秋冬茬番茄品種“圣羅蘭”,首批番茄定植于2020年8月6日,定植時5葉1心真葉幼苗,第四批定植于2020年10月13日,每批種植120株,行距80 cm,株距30 cm,番茄的種植方式為無土基質盆栽。滴管為雙行滴灌帶,滴箭插至幼苗根部附近。試驗實施統一的水肥管理,用量參照園區常規管理方式,溫室二的試驗不做特殊處理。

1.2 指標測定

試驗所需番茄地上部分生長數據為試驗區內每7天采集一次,每次隨機取10株長勢相同的樣本,采集株高(cm)、莖粗(mm)、葉片數(片)、葉片長(cm)、葉片寬(cm)、葉面積(cm2)、果實縱莖(mm)以及果實橫莖(mm)等指標。其中番茄的株高采用直尺或者卷尺進行測定,莖粗使用的測量工具為作物莖粗測量儀,番茄植株葉面積的測量工具使用CI-202便攜式葉面積儀,葉面積指數LAI是指單位土地面積上植物葉片總面積占地面積的倍數,計算公式如式(1)、式(2)所示。

LAI=LAt×d×10-6

(1)

(2)

式中:LAt——番茄植株第1～n節位總面積,mm2;

LAi——第i個節位葉面積,mm2;

d——種植密度,株/m2。

前期多次試驗表明,設施番茄地上部鮮重、葉面積、果長、果寬和果重的生長速率表現為開始時生長緩慢,以后逐漸加快,接近線性生長后進入線性生長期,達到一定界限后,生長速率趨于緩慢,生長規律符合S形生長曲線慢—快—慢的特點,可用Logistic模型進行擬合[16]。

Logistic模型公式由式(3)計算分析,以生長時間t為自變量,植株生長的累積生長量y為因變量,構建設施番茄生長模型。某時段內番茄生長特征平均生長速率可由式(4)進行計算。番茄物候期參數包括:線性生長起點t1、線性生長終點t2和線性生長期LGD。番茄生長參數包括:最大線性生長速率MGR、平均線性生長速率LGR和線性生長量TLG。番茄物候期參數及生長參數計算方法參照相關學者研究,具體如式(3)～式(10)所示。本試驗區內的番茄生長動態模擬效果主要通過決定系數R2指標進行評價,計算式如式(11)所示。

(3)

(4)

(5)

(6)

LGD=t2-t1

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中:t——番茄定植后天數,d;

t0——生長起點;

tz——番茄生長某一時段;

v——番茄生長速率;

k——番茄生長極限即最大生長量;

a、b——待定系數;

WLi——番茄各生長指標預測值,cm;

WRi——番茄各生長指標實測值,cm;

W——番茄株高實測值的平均值,cm;

N——試驗樣本個數;

Vmax——番茄最大生長速率。

2 結果與分析

2.1 基于Logistic理論的生長模型構建

對番茄植株生長性狀進行Logistic回歸分析,得到番茄株高的回歸方程為

莖粗的回歸方程為

葉長的回歸方程為

葉寬的回歸方程為

葉面積指數的回歸方程為

為分析設施番茄株高、莖粗、葉長、葉寬和葉面積指數的生長規律,將其生長階段劃分為生長前期、速生期和生長后期,番茄地上部株高、莖粗、葉片長、葉片寬以及葉面積指數隨定植天數變化的生長模擬曲線如圖1所示。

(b) 莖粗

(c) 葉長

(d) 葉寬

(e) 葉面積指數圖1 基于Logistic番茄植株生長的曲線模型圖Fig. 1 Curve model diagram of tomato plant growth based on Logistic

2.2 模型的驗證

對番茄植株主要性狀的生長數據進行Logistic擬合,得到生長曲線方程的擬合參數如表1所示,建立番茄植株生長的曲線模型。由表1可看出,番茄各性狀的Logistic曲線回歸方程經統計檢驗達極顯著水平(P<0.01),觀測值與Logistic模型擬合曲線符合程度較高,應用Logistic曲線擬合番茄植株生長規律。番茄各性狀與定植天數的相關系數R為0.923～0.961,表明番茄各性狀與定植天數存在顯著相關關系,以定植天數衡量番茄的生長數據可靠;番茄各性狀Logistic擬合方程的決定系數R2為0.853～0.924,表明采用Logistic曲線方程可分別解釋因變量變化的85.3%～92.4%。

表1 番茄生長性狀Logistic生長曲線方程的擬合參數表Tab. 1 Fitting parameter table of Logistic growth curve equation for tomato growth traits

2.3 生長模型應用結果與指導分析

對番茄植株生長特征的擬合方程進行分析推導得出物候期參數t1、t2和LGD和生長參數MGR、TLG、LGR和GT如表2所示,將番茄植株生長期劃分為生長前期(0～t1)、速生期(t1～t2)和生長后期(t2～生長季末)3個時期。

表2 番茄生長性狀Logistic參數表Tab. 2 Logistic parameters of tomato growth traits

通過模型擬合參數分析可得如下結論。

1) 莖粗的速生期起始時間為18.626 d、終止時間為53.746 d,持續28.021 d,在定植后36.187 d出現最大生長速率0.278 cm/d,其線性生長量為10.466 cm,平均生長速度達0.246 cm/d,生長特征值為9.741 cm;為了確保番茄莖粗的合理增粗,一方面,在農事管理時,應注意番茄種植密度的合理配置,使植株有充分生長發育的空間,同時還要在栽培時施足底肥,并且在生長期適當追肥,從根部為其生長提供營養;另一方面,在環境管理水平上,空氣溫度和有效光輻射對番茄生長的影響較大[17-18],在合理范圍內增加溫度可促進番茄生長帶來的莖粗變化,同時會提高植株體內酶的活性,促進生理活動。

通過對設施番茄的實際生產地進行調研,并結合專家咨詢和查閱文獻等方式[19],通過對Logistic模型進行分析,構建設施番茄數字化模型。在番茄生長的苗期階段,對苗期番茄進行精準化種植管理時,在環境調控、農事管理、水肥管理等方面的規范化如表3～表5所示。

表3 環境參數參考表Tab. 3 Reference table of environmental parameters

表4 農事管理參數參考表Tab. 4 Reference table of agricultural management parameters

表5 水肥管理參數參考表Tab. 5 Reference table of water and fertilizer management parameters

2) 番茄株高的速生期起始時間為26.309 d,終止時間為74.200 d,持續47.891 d,在定植后50.524 d出現最大生長速率3.132 cm/d,其線性生長量為161.068 cm,平均生長速度達2.784 cm/d,生長特征值為149.996 cm。對應農事記錄,此時為番茄開花坐果的時間段,為確保番茄株高的健壯生長,一方面,在農事管理水平上,要注重植株的整枝打岔,防治過多的側枝爭奪養分,在整枝打岔時,第一花穗下的側枝長至5 cm左右時抹除,隨著植株的不斷生長,應不斷進行抹杈處理,見杈就抹。除此之外,還要注重對吊蔓的管理,防止植株畸形生長影響后期坐果;另一方面,在環境管理水平上,有效光輻射與空氣溫度在此時期對番茄生長的影響較大[20-21],在合理范圍內增加有效光輻射的攝入和溫度的有效調控,可促進株高生長。同時也應注重對施水量的控制,防止水分過多導致番茄莖節徒長。

3) 對比發現,番茄葉面積指數速生期起止時間和線性生長時間分別為30.872～56.696 d和25.824 d,與番茄葉長速生期起止時間30.287～58.308 d和線性生長持續時間28.021 d以及葉寬速生期起止時間31.321～55.486 d和線性生長持續時間24.165 d基本一致,番茄葉面積指數在定植43.784 d時生長最快,該時期接近番茄開花坐果發育期。在農事管理水平上,要及時修正枝葉使葉片之間存在空隙,保證光合作用的有效進行,積累更多的有機物,還應注重病蟲害的預防,如:病毒病等,以免影響植株生長及后期坐果,同時應多施加硼肥、鈣肥,保證后期番茄的坐果率;環境管理水平上,在此時期應注重對光照的有效利用,可通過LED補光等措施增加光照時長以提高光合作用,積累有機物促進植株生長。

同時,在番茄生長的開花坐果期階段,通過對番茄實際生產情況進行調研分析,并結合專家意見、參考資料進行總結,分析Logistic擬合曲線,對開花坐果期番茄進行精準化種植管理,在環境調控、農事管理、水肥管理等方面的規范化可參考表6～表8所示。

表6 環境參數參考表Tab. 6 Reference table of environmental parameters

表7 農事管理參數參考表Tab. 7 Reference table of agricultural management parameters

表8 水肥管理參數參考表Tab. 8 Reference table of water and fertilizer management parameters

3 結論

1) 本文構建了基于Logistic方程的設施番茄生長模型,探究了設施番茄的生長發育過程。

2) 番茄在不同生長指標下的生長規律均符合S形生長曲線,擬合方程的決定系數R2均≥0.976,達極顯著水平(P<0.01),擬合效果較好。依據Logistic番茄生長動態曲線,將設施番茄的生長期劃分為生長前期、速生期和生長后期,建議在番茄速生期強化肥水管理,以延長速生期,提高線性生長率,提高甜番茄產量和品質。

3) 本文對基于Logistic模型的設施番茄生長過程進行研究,這為實現番茄生產過程的精細化和標準化栽培管理奠定基礎。通過生長模型數字化實現生產過程中環境、農事、水肥等操作的精準化管理,為設施番茄生產種植的數字化管理提供可靠的管理辦法和科學依據,并進而實現生產過程的標準化、智能化。