基于KPCA降維的綜合評價法篩選最優溫室白蘿卜水溶肥施用量

摘 " "要：為深入研究烏魯木齊地區溫室白蘿卜的最佳水溶性肥料施用方案，設置了4個不同濃度梯度的水溶性肥料處理組，構建基于核主成分分析（KPCA）降維技術的隸屬函數綜合評價體系，旨在評估水溶性肥料對溫室蘿卜生長、產量及果實品質等多方面指標的影響。研究結果顯示，高濃度的氮、磷、鉀水溶性肥料有助于提升產量；而低濃度的水溶性肥料則有利于提升維生素C和可溶性糖含量；中等濃度的水溶性肥料則對提高單株單果質量有積極作用。此外，水溶性肥料濃度與干物質質量、株高與可溶性糖含量、葉片數與葉長、667 m2產量與收益比等指標間存在顯著的正相關關系，而株高與單果質量、維生素C含量與SPAD值、單果質量與可溶性糖含量之間則表現出顯著的負相關性。這些結果揭示了白蘿卜的農藝性狀與品質之間存在一定的相關性和相互制約關系。為了全面評估不同濃度水溶性肥料對溫室蘿卜生長、產量及品質的影響，采用基于KPCA降維技術的多指標綜合評價體系，提取了3個主成分F1、F2、F3；通過隸屬函數對這3個主成分進行了綜合評價，并分析了12個指標間的相關性以及地上部分干物質的積累規律，以增產提質為目標，篩選出最優的水肥處理方案為M2處理（高磷型105 kg·hm-2、生根型785 kg·hm-2、農用微生物菌劑75 kg·hm-2、根莖專用型105 kg·hm-2）。

關鍵詞：溫室白蘿卜；土壤氮磷鉀；KPCA降維；隸屬函數評價

中圖分類號：S631.1 " 文獻標志碼：A " " 文章編號：1673-2871（2025）02-107-08

Selecting optimal application rate of water-soluble fertilizer for greenhouse white radish based on the comprehensive evaluation method of KPCA dimensionality reduction

WEI Yurong， MA Yingjie， AI Pengrui

（College of Water Conservancy and Civil Engineering， Xinjiang Agricultural University/Xinjiang Key Laboratory of Water Conservancy Engineering Safety and Water Disaster Prevention， Urumqi 830052， Xinjiang， China）

Abstract： In order to thoroughly investigate the optimal application scheme of water-soluble fertilizer for greenhouse white radish in Urumqi， four treatments with different concentration gradients of water-soluble fertilizer were set up to explore the effects of water-soluble fertilizer on the growth， yield and fruit quality of greenhouse radish. A comprehensive evaluation system of membership function based on kernel principal component analysis（KPCA）dimensionality reduction was constructed. The results showed that high concentrations of nitrogen-phosphorus-potassium water-soluble fertilizer were beneficial for increasing yield. Low levels of water-soluble fertilizer were beneficial for increasing the content of vitamin C and soluble sugar. Medium-level water-soluble fertilizer promoted fruit mass per plant. Furthermore， there was a significant positive correlation between the concentration of water-soluble fertilizer and dry matter mass， plant height and soluble sugar content， leaf number and length， as well as yield and benefit ratio per 667 m2 . In contrast， significant negative correlations were found beteen plant height and fruit mass， vitamin C content and SPAD value， as well as fruit mass and soluble sugar content. These results revealed certain correlations and mutual constraints between agronomic traits and quality of white radish.A multi-index comprehensive evaluation system based on KPCA dimensionality reduction technology was used to process 12 evaluation indexes， and three principal components were obtained. These three principal components were comprehensively evaluated using the membership function， and the correlations of 12 indexes as well as the accumulation pattern of above-ground dry matter were analyzed. Aiming to increase yield and improve quality， the optimal water and fertilizer treatment scheme was identified as M2 treatment（High phosphorus type 105 kg·hm-2， Rooting type 785 kg·hm-2， Agricultural microbial agents 75 kg·hm-2， Rhizome-specific type 105 kg·hm-2）.

Key words： Greenhouse white radish; Nitrogen， phosphorus and potassium in soil; KPCA dimensionality reduction; Membership function evaluation

白蘿卜隸屬于十字花科蘿卜屬，不僅具有顯著的藥用價值，同時也具有重要的經濟價值，其應用廣泛，涵蓋食品加工、保健品制造以及農產品加工等多個領域[1]。新疆地區日照充足、晝夜溫差顯著，為糖分及其他營養物質的積累提供了有利條件；同時，該地區土壤中有機物和礦物質含量豐富，有利于根系的健康生長。近年來，在新疆農業種植結構調整中，蘿卜種植業已成為蔬菜種植領域的重要支柱產業[2]。相較于傳統種植方法，溫室環境下種植的蘿卜更易于實現對溫度、濕度等生長環境因素的精確控制，從而有效降低病蟲害的發生概率，提升農產品的品質與安全性。因此，研究最佳水溶性肥料處理方案對提高農業生產效率、優化資源利用以及推動綠色農業的發展具有重要意義。同時，也有助于提升溫室蘿卜的品質，促進農業的可持續發展。

近年來，針對水肥耦合對溫室蘿卜產量與品質影響的研究在國內外引起了廣泛關注。孫世宇等[3]運用主成分分析法對溫室白蘿卜的綜合指標進行了評價。王雪等[4]的研究表明，在適宜的氮素供應條件下，蘿卜的總干物質和肉質根干物質的快速積累持續時間得以延長，最大積累速率得到提升，且肉質根干物質最大積累速率和總干物質快速積累的發生時間均有所提前。Zhang等[5]構建了2000年至2017年蘿卜生產和施肥的數據集，并基于此建立了NE系統的營養推薦原則，有效提升了蘿卜的產量、利潤以及氮素利用效率。Zhang等[6]通過四季田間試驗，研究了不同施氮量對蘿卜產量、氮肥利用率、硝酸鹽殘留和淋失的影響，發現180～196 kg·hm-2的施氮量能夠在高產的同時減少環境風險。核主成分分析（KPCA）是一種將數據通過核函數映射到高維空間后，再進行主成分分析的降維方法。與PCA相比，KPCA能夠處理非線性數據結構，捕捉復雜關系，而PCA僅限于線性降維。Liang等[7]提出了一種基于物元可拓的TOPSIS和KPCA-NSGA-II-LSSVM的混合模型。該模型采用核主成分分析（KPCA）提取變量間的重要信息，實現了特征降維的目標。實例分析證明了該模型的科學性和準確性。Deng等[8]采用核主成分分析方法（KPCA）對金屬構件缺陷渦流信號進行特征提取，并利用ELM對缺陷進行自動識別和分類，顯著提高了缺陷分類的準確性。隸屬函數綜合評價是一種基于模糊數學的評價方法，通過隸屬度衡量對象對指標的滿足程度，適合處理模糊性數據。與其他方法相比，它能有效應對復雜、不確定的問題。李雪等[9]采用隸屬度函數對各品種蘿卜芽苗菜的形態指標、品質指標及產量進行綜合評價，從而選出紅豐一號作為最適宜的蘿卜芽苗菜品種。Gyanagoudar等[10]通過隸屬函數值（MFV）評估了110份茄子種質的耐鹽性，依據MFV將其分為五類，確定發芽率和活力指數I為關鍵指標，并開發了數學模型以驗證耐鹽性。上述研究成果對構建當地作物的水肥評價體系具有重要推動作用，為制定科學合理的水肥管理策略提供了關鍵依據。

基于國內外研究現狀，筆者在現有成果的基礎上，采用核主成分分析（kernel principal component analysis，KPCA）作為數據降維技術，針對溫室蘿卜評價指標數據維度高的問題，引入KPCA的隸屬函數，提出了一種新的綜合評價方法。筆者以溫室蘿卜為研究對象，深入分析了不同水肥灌溉條件對蘿卜生長、產量及品質的影響，并運用核主成分分析法與隸屬函數分析法構建了綜合評價體系。旨在明確烏魯木齊地區溫室蘿卜的最佳水肥施用方案，為溫室蘿卜的科學評價提供技術支持，并為烏魯木齊地區溫室蘿卜水肥管理提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗區位于新疆維吾爾自治區烏魯木齊市烏魯木齊縣水西溝鎮南山設施蔬菜基地，距離烏魯木齊市區約40 km，海拔1593 m，平均無霜期為121 d，最短為84 d，最長為163 d，年平均氣溫2.5 ℃，年降水量為551.5 mm，冬季降水量為66.2 mm，平均年日照時數為2 349.8 h。溫室大棚西北朝向。長32 m、寬6 m，試驗于2023年1月16日至6月30日在烏魯木齊市烏魯木齊縣南山試驗基地進行，試驗地土壤肥力等級較高，土壤基本理化性狀為銨態氮含量（w，下同）4.92 mg·kg-1，速效鉀含量447.63 mg·kg-1，有效磷含量13.545 mg·kg-1。

1.2 試驗設計

供試作物白蘿卜，品種為君川亮劍，育種公司為君川種業。白蘿卜于2020年4月16日點播，小區面積21.6 m2（行寬1.8 m，長6 m，2壟），種植密度105 560株·hm-2，南北向種植，每穴播種2粒，栽培壟縱剖面為梯形，壟底寬0.6 m，壟頂寬0.4 m，壟距0.8 m，壟高0.15 m，壟長6 m。壟向與溫室寬向平行。整個溫室共設置4個小區，每小區轄2壟，每壟單行種植，行距25 cm，株距25 cm。灌水方式采用滴灌，滴頭間距30 cm。設4個處理（表1），不施肥為對照（CK）。白蘿卜2023年試驗方案如表1，白蘿卜不同生育期施肥量如表2所示，不同類型肥料成分如表3所示。

1.3 測定指標

1.3.1 生理生態指標 各小區選取長勢一致、有代表性的5株樣本植株并標記，于白蘿卜苗期（9月25日）、肉質根形成期（10月5日）、肉質根膨大期（10月25日）和收獲期（11月20日）測定，株高用精度0.1 cm卷尺從根部開始測量到地上部分最高處；莖粗用精度0.02 mm的游標卡尺對地上部分8 cm處直徑進行測量；采用圓柱體積法計算溫室蘿卜果實體積；采用精度為0.1cm的卷尺從根莖交界處量至根尖測定根長；采用精度為0.02 mm的游標卡尺測量根的最粗部分作為根粗；采用圓柱體積法計算溫室蘿卜果實體積；采用精度為0.1 cm的卷尺從根莖交界處量至根尖測定根長；采用精度為0.02 mm的游標卡尺測量根的最粗部分作為根粗；從根部往上數第三根莖最外側葉，用精度0.1 cm卷尺測量葉長、葉寬；在每個植株的上、中、下部各選1片葉子采用葉綠素儀進行測量，取平均值作為最終SPAD值；各小區選取長勢一致、有代表性的植株3株采用全收割法對作物的地上部分干物質量進行測量，在65 ℃烘箱中烘干至恒質量，用精度為0.01 g天平測定地上部分干物質量。在白蘿卜收獲期（11月20日），采用精度為1 g的臺秤測定每個小區的單個白蘿卜鮮質量，并據此得出總產量，折算為kg·hm-2。

1.3.2 果實品質 于白蘿卜收獲期選取各小區長勢一致的有代表性的植株4株，送至中國科學院新疆生態地理研究測定維生素C、可溶性糖含量[11]。采用蒽酮比色法測定可溶性糖含量[12]，采用鉬藍比色法測定果實維生素C含量[13]；采用精度為0.001 g的高精度電子天平測量單果質量。

1.3.3 土壤成分測定 采用高智能土壤養分檢測儀（YT-TRX03）測定土壤銨態氮、速效鉀和有效磷含量。采用靛酚藍比色法測定土壤銨態氮含量[14]；采用水溶性鉀測定土壤速效鉀含量[11]；采用鈉乙酸溶解法測定土壤有效磷含量[14]，土壤初始養分如表4所示。

1.4 綜合評價方法

用MATLAB2022a進行核主成分分析，得到各主成分貢獻率和特征值。采用Excel 2019對KPCA降維后的主成分進行隸屬函數分析和綜合評價。隸屬函數值=（X-Xmin）/（Xmax-Xmin），式中，X為某一指標的測定值；Xmax為某一指標測定值中的最大值；Xmin為某一指標測定值中的最小值；將各指標隸屬函數值進行累加并求其平均值。

2 結果與分析

2.1 不同水溶肥處理對白蘿卜生長特性的影響

由表5可知，對比各處理白蘿卜株高，在苗期和蓮座期，CK處理與其他處理無顯著差異，在肉質膨大期，CK處理的株高最大，為47.80 cm，與M1、M2處理相比均差異顯著，在收獲期，M1處理的株高維持在最大值，為51.44 cm，但與其他處理相比無顯著差異。對比各處理白蘿卜莖粗，在苗期和蓮座期，CK處理與其他處理無顯著差異，在肉質膨大期，M3處理的莖粗最大，為10.76 mm，與M1處理相比差異顯著，在收獲期，CK處理的莖粗維持在最大值，為13.83 mm，與M1處理相比差異顯著。對比各處理白蘿卜葉長，在苗期，M3處理顯著大于CK，在蓮座期、肉質膨大期和收獲期，CK處理葉長與其他處理無顯著差異。在蓮座期和收獲期，CK處理葉寬與其他處理無顯著差異，在苗期和肉質膨大期，均是M3處理最大。對比各處理葉片數，在不同生育期各處理間均無顯著差異。對比各處理白蘿卜SPAD值，在各生育期，各處理間SPAD均無顯著差異。在苗期、蓮座期和肉質膨大期，M3處理的SPAD均大于其他處理。說明在白蘿卜生長發育期，施肥有利于SPAD值的增大，有利于植物進行光合作用。

2.2 不同水溶肥處理對白蘿卜生物量和產量的影響

由圖1可知，溫室白蘿卜在苗期干物質積累速度緩慢，CK、M1、M2、M3處理的生長速度分別為0.027、0.181、0.079和0.020 g·d-1。在肉質膨大期，白蘿卜生長量逐漸增大，地上部分干物質積累速度增大，CK、M1、M2、M3處理的生長速度分別為0.140、0.053、0.253和0.033 g·d-1，干物質前期積累緩慢，隨后迅速增長，后期又逐漸減緩，呈“S”形曲線增長。所得到的三階多項式模擬方程為y= -1.054x3-0.307 1x2 + 3.505x+4.628。決定系數可達0.984 8，RMSE為0.533 1，說明有較好的擬合效果。各處理在收獲期地上部分干物質量由高到低依次為M3、M2、M1、CK。其中，M3處理的地上部分干物質量顯著高于其他處理，CK處理的地上部分干物質量顯著低于其他處理。M3比CK、M1、M2分別高出46.77%、24.66%和15.2%。

由表6可知，在收獲期，M3處理的產量、果實體積和平均根粗均顯著高于其他處理，CK處理的產量、果實體積、果形指數、根長和根粗均顯著低于其他處理。M1、M2、M3處理的產量比CK處理分別高出49.47%、43.61%和52.88%。M1、M2、M3處理的果實體積比CK處理分別高出43.59%、47.08%和60.63%。M1、M2、M3處理的果形指數比CK處理分別高出5.83%、5.83%和8.54%。M1、M2、M3處理的根長比CK處理分別高出17.21%、18.12%和23.73%。M1、M2、M3處理的根粗比CK處理分別高出10.70%、11.71%和14.05%。隨著水溶肥濃度的增加，各項指標一般會呈現增加的趨勢，尤其是在果實體積、根長和根粗方面增加較為顯著。研究發現，產量最高的M3處理在成熟期的地上部分干物質量也達到最大，說明氮磷鉀水溶肥可能是通過肉質膨大期提高地上部分的干物質量，促進植物光合作用，從而增加產量。

2.3 不同水溶肥處理對白蘿卜品質的影響

由表7可知，在收獲期，M3處理的單果質量顯著大于其他處理，CK處理的單果質量顯著小于M1和M2處理。各處理維生素C含量由高到低依次為M1＞M2＞CK＞M3。其中，M1處理的維生素C含量顯著高于其他處理。各處理可溶性糖含量由高到低依次為M1＞CK＞M3＞M2。

2.4 不同處理下各指標間的相關性分析

由圖2可知，株高與單果質量呈顯著負相關，說明株高越大，單果質量反而越小。株高與可溶性糖含量呈顯著正相關。說明株高越大，果實可溶性糖含量越高。葉片數與葉長呈顯著正相關，說明葉片數越多，葉長越長。667 m2產量與收益比呈顯著正相關，說明667 m2產量越高，收益比越大，更具有經濟效益。維生素C含量與SPAD值呈顯著負相關，說明維生素C含量隨著SPAD值的增大而降低。單果質量與可溶性糖含量呈顯著負相關，說明單果質量增加會導致可溶性糖含量降低。上述研究結果表明，白蘿卜的農藝性狀和品質之間存在一定的相關性和制約性，改善某一性狀的同時可能會抑制其他性狀。通過分析顯著性正負相關關系，可以進一步了解各個生長指標和品質指標之間的交互作用，并針對不同目標優化施肥方案或其他管理措施。

2.5 不同水溶肥處理下溫室白蘿卜綜合評價

由表8可知，根據核主成分因子累積貢獻率大于90%的準則提取3個主成分因子，將不同水溶肥處理下的12個與溫白蘿卜生長、產量和品質相關的指標轉化為3個主成分，其中，前3個主成分的貢獻率分別為45.34%、39.90%和14.76%，根據貢獻率大于85%的原則，前3個主成分的累計貢獻率達到99.91%。因此，前3個主成分可以作為不同水溶肥對溫室白蘿卜生長的重要主成分。

由表9可知，采用模糊數學中的隸屬函數分析法對不同水溶肥處理下溫室白蘿卜多指標進行綜合評價，選取與溫室白蘿卜相關的3個主成分，選取株高、莖粗、葉長、葉寬、葉片數、SPAD值、地上部分干物質量、單果質量、維生素含量、可溶糖含量、667 m2產量、收益比共12個指標進行隸屬函數評價。F1、F2、F3分別為3個核主成分的隸屬函數值。最后對不同水溶肥下溫室白蘿卜的生長、產量和品質進行綜合評價。研究表明，相同灌水量條件下，隨著水溶肥施用量的增加，綜合得分呈先升高后降低的趨勢；綜合得分排序分別為M2gt;M1gt;CKgt;M3，M1、M2的綜合得分均高于CK，說明低肥和中肥條件有利于溫室白蘿卜的生長發育，M3的綜合得分低于CK處理，說明高濃度水溶肥施用會導致溫室白蘿卜綜合評價得分偏低，不利于溫室白蘿卜生長發育，最佳水溶肥施用量為M2處理。

3 討論與結論

相較于傳統固態有機肥料，水溶性肥料中的有機提取物的有機質含量更高，養分種類更全面，養分活化速率更高；此外，水溶性肥料兼具化肥的快速肥效和有機肥料的全面養分特性[15]。本研究結果表明，在相同灌水量條件下，葉長與氮磷鉀施肥量的增加呈正相關。在白蘿卜生長發育階段，氮、磷、鉀水溶肥的施用量增加有助于SPAD值的增大，從而促進植物光合作用。高水平的氮、磷、鉀施用量對株高增長具有積極作用，但對莖粗生長存在抑制效應。收獲期的結果表明，M3處理的干物質量最大，與Pujankhanal等[16]的研究結果一致，表明高水平的氮、磷、鉀施用量有利于提升白蘿卜地上部分的干物質量。M2處理的單果質量達到最大值，而M1處理的維生素C含量最高，這與Roy等[17]的研究結果一致，說明高水平的氮、磷、鉀施用量有利于維生素C的積累。本研究結果表明，維生素C含量與葉片SPAD值呈負相關；株高、可溶性糖含量與單果質量均呈負相關，這與鄭思宇等[18]的部分研究結果相符。地上部分干物質量與氮、磷、鉀濃度呈正相關，這與袁偉玲等[19]的部分研究結論一致。本研究結果還表明，溫室白蘿卜的干物質積累呈現前期緩慢、中期迅速增長、后期再次減緩的“S”形曲線增長模式。M3處理的產量顯著高于其他處理，表明在一定水溶肥施用范圍內，溫室白蘿卜的產量隨著氮、磷、鉀元素施用量的增加而增加，這與王雪等[20]的研究結果一致，即適宜的氮素供應能影響白蘿卜干物質的積累和肉質根產量。

過度施用氮、磷、鉀的肥料不僅會降低蔬菜的品質，降低養分利用效率，還會導致經濟效益低下、土壤富營養化和地下水污染等環境問題[5]。當前，迫切需要為蔬菜生產系統中的白蘿卜制定科學的肥料方案，需要建立完善的肥料綜合評價體系。前人研究表明，核主成分分析（KPCA）在綜合評價中的應用并不廣泛，KPCA大部分應用在機器故障判斷[21]、機器壽命[22]和產品質量[23]的預測等方面，在農業領域大多采用主成分分析用于減少數據集的維度。筆者利用核主成分分析（KPCA）對12種與白蘿卜生長發育及產量品質相關的指標進行降維，避免了高維計算問題并保留更多數據結構信息，彌補了主成分分析（PCA）在高維數據處理中“維數災難”的缺陷。

綜上可知，隨著水溶性肥料濃度的提升，白蘿卜的生長狀況明顯改善，但濃度過高或過低時，促生長效果有所下降。白蘿卜的產量在不同水溶肥處理下呈現出顯著差異。適當濃度的水溶肥不僅能夠促進白蘿卜的生長和產量提高，還能顯著提升其內在品質，尤其是營養價值更高。綜合評價確定M2處理（高磷型105 kg·hm-2、生根型785 kg·hm-2、農用微生物菌劑75 kg·hm-2、根莖專用型105 kg·hm-2）為烏魯木齊地區溫室白蘿卜的理想施肥方案，推薦優先使用以提升產量和品質。

參考文獻

[1] NOMAN O M，NASR F A，ALQAHTANI A S，et al．Comparative study of antioxidant and anticancer activities and HPTLC quantification of rutin in white radish （Raphanus sativus L．） leaves and root extracts grown in Saudi Arabia[J]．Open Chemistry，2021，19（1）：408-416．

[2] 孫世宇，范海燕，劉洪祿，等．基于主成分分析的溫室白蘿卜水氮耦合效應[J]．江蘇農業科學，2024，52（5）：159-165．

[3] ZHANG J，DING W，HE P，et al．Establishment and validation of nutrient expert system for radish fertilization management in China[J]．Agronomy Journal，2019，111（5）：2435-2444．

[4] 王雪，張闊，孫志梅，等．氮素水平對蘿卜干物質累積特征及源庫活性的影響[J]．中國農業科學，2014，47（21）：4300-4308．

[5] ZHANG J J，DING W C，HE P，et al．Establishment and validation of nutrient expert system for radish fertilization management in China[J]．Agronomy Journal，2019，111（5）：2435-2444．

[6] ZHANG J I，HE P，DING W C，et al．Identifying the critical nitrogen fertilizer rate for optimum yield and minimum nitrate leaching in a typical field radish cropping system in China[J]．Environmental Pollution，2021，268：115004．

[7] LIANG G Q，NIU D X，LIANG Y．Core competitiveness evaluation of clean energy incubators based on matter-element extension combined with TOPSIS and KPCA-NSGA-II-LSSVM[J]．Sustainability，2020，12（22）：9570．

[8] DENG W Q，YE B，BAO J，et al．Classification and quantitative evaluation of eddy current based on kernel-PCA and ELM for defects in metal component[J]．Metals，2019，9（2）：155．

[9] 李雪，趙士文，白雅暉，等．不同蘿卜品種芽苗菜綜合評價[J]．中國瓜菜，2023，36（9）：94-101．

[10] GYANAGOUDAR H S，HATIYA S T，GUHEY A，et al．A comprehensive approach for evaluating salinity stress tolerance in brinjal （Solanum melongena L．） germplasm using membership function value[J]．Physiologia Plantarum，2024，176（2）：e14239.

[11] 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．

[12] 王學奎．植物生理生化實驗原理和技術[M]．2版．北京：高等教育出版社，2006．

[13] 周罕覓，孫旗立，張碩，等．基于多目標綜合評價的滴灌蘋果水肥協同調控研究[J]．農業機械學報，2023，54（11）：335-346．

[14] 魯如坤．土壤農業化學分析方法[M]．北京：中國農業科技出版社，2000．

[15] 周霞，李成忠，梁大剛．有機水溶肥對牡丹脂肪酸含量?土壤碳活性與利用的影響[J]．江蘇農業科學，2024，52（4）：239-244．

[16] PUJANKHANAL J K，VINAY J S，ANEEETA Y，et al．Effects of different nitrogen，phosphorus and potassium levels on growth and yield parameters of radish （Raphanus sativus L．） variety Pusa Himani[J]．The Pharma Innovation，2022，11（7）：2288-2292．

[17] ROY R N，SETH J．Nutrient uptake and quality of radish （Raphanus satjvus L．） as influenced by levels of nitrogen，phosphorus and potassium and methods of their application[J]．Indian Journal of Horticulture，1971，28（2）：144-149．

[18] 鄭思宇，范偉強，王超楠，等．青蘿卜種質資源主要農藝性狀的表型評價[J]．中國蔬菜，2020（9）：50-56．

[19] 袁偉玲，王晴芳，袁尚勇，等．蘿卜適宜施氮量和氮肥基追比例研究[J]．植物營養與肥料學報，2014，20（3）：696-701．

[20] 王雪，張闊，孫志梅，等．氮素水平對蘿卜干物質累積特征及源庫活性的影響[J]．中國農業科學，2014，47（21）：4300-4308

[21] 田晶，張羽薇，張鳳玲，等．基于廣義精細復合多尺度量子熵和核主成分分析的中介軸承故障診斷方法[J]．航空動力學報，2024，39（2）：81-90．

[22] 曹現剛，葉煜，趙友軍，等．基于KPCA-LSTM的旋轉機械剩余使用壽命預測[J]．振動與沖擊，2023，42（24）：81-91．

[23] 張天瑞，劉玉亭，王譯可．基于改進BiLSTM的多工序產品質量預測研究[J]．系統仿真學報，2023，35（11）：2321-2332．