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烤煙生物量指數(shù)模型構(gòu)建及其驗(yàn)證

2016-03-22 09:22陸星星王興德陳世祿
湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年1期
關(guān)鍵詞:烤煙生物量

?陸星星,王興德,陳世祿?

(1.玉溪農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,云南 玉溪 653106;2.玉溪市煙草公司華寧縣分公司,云南 玉溪 653100)

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烤煙生物量指數(shù)模型構(gòu)建及其驗(yàn)證

陸星星1,王興德2,陳世祿1

(1.玉溪農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,云南 玉溪 653106;2.玉溪市煙草公司華寧縣分公司,云南 玉溪 653100)

摘 要:為了構(gòu)建科學(xué)合理的烤煙生長生物量模型,通過盆栽控水的方法,對5種不同處理的烤煙進(jìn)行農(nóng)藝性狀指標(biāo)測定,采用變異系數(shù)法計(jì)算相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重,利用指數(shù)和法計(jì)算出烤煙生物量,實(shí)現(xiàn)在活體條件下測算烤煙生物量;并采用相關(guān)分析、擬合度分析對模型進(jìn)行了驗(yàn)證,證明該方法能較為敏感和準(zhǔn)確地反映烤煙在生長發(fā)育過程中生物量的變化情況。

關(guān)鍵詞:烤煙;生物量;生物量指數(shù);變異系數(shù)法;指數(shù)和法

生物量是監(jiān)測作物長勢的一個(gè)重要指標(biāo)[1],它可以為陸地生態(tài)系統(tǒng)中的能量平衡和能量流動研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[2-3]。目前,絕大多數(shù)地區(qū)作物生物量主要利用遙感技術(shù)進(jìn)行估算,在水稻、小麥等作物上多有研究報(bào)道[4-6]。在烤煙生物量檢測中,長期采用“取樣-烘干-稱重”的傳統(tǒng)方法,往往破壞煙株,不利于對煙株生物量進(jìn)行連續(xù)檢測。此外,在這種傳統(tǒng)的檢測方法中,不同時(shí)點(diǎn)的檢測樣本之間不存在實(shí)際上的傳承關(guān)系,只是一種參照關(guān)系。因此,在不破壞烤煙生長的條件下,通過煙株活體檢測,建立烤煙生長生物量指數(shù)模型,可以為干旱條件下烤煙栽培調(diào)控提供一定參考依據(jù)。

1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)在玉溪農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院防雨大棚內(nèi)進(jìn)行。供試烤煙品種為K326(由中國煙草南方育種中心提供)。試驗(yàn)采用盆栽,漂浮育苗,移栽時(shí)間為2015年 3月25日,還苗7 d后進(jìn)行控水處理,共設(shè)5個(gè)處理,即處理①(CK):每隔1 d供水400 mL/株;處理②:每隔2 d供水400 mL/株;處理③:每隔3 d供水400 mL/株;處理④:每隔4 d供水400 mL/株;處理⑤:每隔5 d供水400 mL/株。每個(gè)處理重復(fù)15次,移栽量為75株煙苗。處理30 d后,在各處理中選擇長勢一致且具有代表性的5株煙株進(jìn)行觀測,觀測指標(biāo)為株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長、最大葉寬以及單株生物總干重等6項(xiàng)。各處理剩下的煙株統(tǒng)一每隔1 d供水400 mL/株,供水20 d后,觀測煙株的株高、莖粗、有效葉片數(shù)等指標(biāo)。

1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)分析和處理均采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。各指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述情況見表1。

表1 生物量要素指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

2 生物量指數(shù)模型構(gòu)建

2.1 原始指標(biāo)量的標(biāo)準(zhǔn)化

烤煙生物量指數(shù)采用指數(shù)和法進(jìn)行計(jì)算,原始指標(biāo)株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長、最大葉寬是描述烤煙生物量特征的不同指標(biāo),雖然其中4個(gè)指標(biāo)都使用同一計(jì)量單位來表達(dá)量的大小,但是每個(gè)指標(biāo)量表征的烤煙形態(tài)特性不一樣,取值區(qū)間也不一致。由于這5個(gè)原始指標(biāo)量不具有可加性,所以要對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,從而解決原始指標(biāo)量的可加性問題。如株高反映烤煙植株在垂直方向上的大小,取值區(qū)間為6.50~48.70 cm;莖粗反映煙株在水平方向上的大小,取值區(qū)間為0.40~1.75 cm;有效葉片數(shù)反映煙株在一定生長時(shí)段有效葉片的多少,取值區(qū)間為6.00~20.00片。這說明上述5個(gè)指標(biāo)量不是同質(zhì)變量,不具有可比性(可加性)。

研究通過將這5個(gè)指標(biāo)的具體觀測值與同一指標(biāo)的所有觀測值中的最大值進(jìn)行比較,求取相對值的辦法,分別將5個(gè)指標(biāo)的取值區(qū)間統(tǒng)一為0~1,使它們之間具有可加性。即用各個(gè)指標(biāo)的實(shí)際觀測值除以該指標(biāo)中的最大值所得到的值來代表該指標(biāo)的可加性觀測值。如某指標(biāo)中有一個(gè)實(shí)際觀測值是10,而最大觀測值是20,則該觀測值的可加性值為0.5。

2.2 指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

在株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長、最大葉寬等5個(gè)反映烤煙生物量的指標(biāo)中,受各種生長和栽培因素的影響,每個(gè)指標(biāo)變化的相對幅度也不一致,因此各個(gè)原始指標(biāo)量對生物量指數(shù)實(shí)際變化的貢獻(xiàn)強(qiáng)度也不一致。觀察研究所依據(jù)的數(shù)據(jù)群體的統(tǒng)計(jì)描述,在5個(gè)原始指標(biāo)量中,相對變化幅度最大的指標(biāo)是株高,變異系數(shù)為0.45,占5個(gè)原始指標(biāo)量變異系數(shù)總和的0.28;有效葉片數(shù)等3個(gè)原始指標(biāo)量的變異系數(shù)最小,僅為0.29,占5個(gè)原始指標(biāo)量變異系數(shù)總和的0.18。即各個(gè)指標(biāo)量受生長或栽培因素的影響,其可比的相對變異系數(shù)并不一致。也就是說,用以計(jì)算生物量指數(shù)的5個(gè)原始指標(biāo)量,對實(shí)際生物量指數(shù)變化的貢獻(xiàn)不一樣,不應(yīng)以相同的權(quán)重對待。因此,在應(yīng)用這5個(gè)原始指標(biāo)量綜合計(jì)算生物量指數(shù)的過程中,必須有針對性地考慮各個(gè)原始指標(biāo)量對烤煙生物量指數(shù)貢獻(xiàn)的實(shí)際權(quán)重大小。

由各個(gè)原始指標(biāo)量的實(shí)際觀測值統(tǒng)計(jì)得到的標(biāo)準(zhǔn)差除以其均值所得到的變異系數(shù)(CV),是一個(gè)取值區(qū)間為0~1的可比量,具有可加性。各個(gè)具體的原始指標(biāo)量的變異系數(shù)占全部原始指標(biāo)量變異系數(shù)總和的比重(即表1中的差異權(quán)重指標(biāo)),能較好地反映該原始指標(biāo)量對烤煙生物量指數(shù)貢獻(xiàn)權(quán)重的大小。因此,研究采用表1中的差異權(quán)重指標(biāo)來代表或反映各個(gè)原始指標(biāo)量對烤煙生物量指數(shù)貢獻(xiàn)權(quán)重的大小。

2.3 生物量指數(shù)計(jì)算

依據(jù)株高(x1)、莖粗(x2)、有效葉片數(shù)(x3)、最大葉長(x4)、最大葉寬(x5)等5個(gè)原始指標(biāo)量計(jì)算烤煙生物量指數(shù)??緹熒锪恐笖?shù)是一個(gè)相對比較值,其取值區(qū)間為0~100。烤煙生物量指數(shù)計(jì)算公式如下:

式中,y代表生物量指數(shù),取值范圍:0~100;xi代表第i個(gè)生物量指數(shù)原始指標(biāo)量的具體觀察值;ximax代表第i個(gè)生物量指數(shù)原始指標(biāo)量的n個(gè)觀察值中的最大值;vi代表第i個(gè)生物量指數(shù)原始指標(biāo)量樣本變異系數(shù)占所有生物量因素樣本變異系數(shù)值總和的比重,即表1中的差異權(quán)重指標(biāo)。

依據(jù)式(1),計(jì)算得到75組反映烤煙生物量大小的生物量指數(shù),最大值為97.1,最小值為23.3,均值為67.4,標(biāo)準(zhǔn)差是21.6。

3 模型驗(yàn)證

3.1 相關(guān)性檢驗(yàn)

相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明,依據(jù)式(1),計(jì)算得到75個(gè)反映烤煙生物量大小的生物量指數(shù)與其配對的75個(gè)烤煙生物干重量數(shù)據(jù)之間存在高度正相關(guān)。由表2可見,相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.952,其顯著性超過99%的概率,說明生物量指數(shù)與對應(yīng)的烤煙生物干重量之間,不僅數(shù)據(jù)的變化方向一致,而且相關(guān)度極高,能靈敏地反映生物量指數(shù)隨烤煙生物干重量變化而變化。

表2 相關(guān)性檢驗(yàn)

3.2 擬合度檢驗(yàn)

通過SPSS數(shù)據(jù)分析工具,應(yīng)用曲線回歸分析模型,分析和描述75對數(shù)據(jù)在生物量指數(shù)和生物總干重2個(gè)維度上的分布狀況,結(jié)果顯示生物總干重隨生物量指數(shù)的變化趨勢表現(xiàn)為明顯的線性關(guān)系(圖1),其擬合度達(dá)到極顯著水平(表3)。兩者之間的回歸關(guān)系可表達(dá)為一條斜率為0.669的線性關(guān)系曲線(R2=0.906,Sig.=0.000),其數(shù)學(xué)表達(dá)式見式(2):

圖1 烤煙生物干重與生物量指數(shù)關(guān)系

表3 模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

4 結(jié)論與討論

(1)在烤煙生長發(fā)育過程中,株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長和葉寬等5個(gè)煙株外觀指標(biāo)是煙株總生物量的直觀表現(xiàn),與煙株總生物量之間存在高度正相關(guān)性,能有效地反映各個(gè)時(shí)點(diǎn)煙株生物量的變化狀態(tài)。

(2)通過檢測煙株在生長發(fā)育過程中不同時(shí)點(diǎn)株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長和最大葉寬等5個(gè)外觀指標(biāo),找到一個(gè)能較好地反映烤煙生物量變化方向和大小的綜合指標(biāo)——烤煙生物量指數(shù)。

(3)該研究通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,有效地消除了株高、莖粗、有效葉片數(shù)、最大葉長和最大葉寬等5個(gè)煙株外觀指標(biāo)量不可加的問題,并通過科學(xué)途徑找到了解決以上5個(gè)指標(biāo)在反映烤煙生物量大小時(shí)權(quán)重問題的方法,從而提供了一套科學(xué)合理,能在活體條件下檢測烤煙生物量大小的方法。

(4)通過采集配對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析和擬合度分析,利用該研究提供的方法取得的烤煙生物量指數(shù),能較為敏感和準(zhǔn)確地反映烤煙在生長發(fā)育過程中生物量的變化情況,是一種在烤煙活體條件下檢測烤煙生物量大小的科學(xué)方法。

參考文獻(xiàn):

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[3] 陳 龍,史學(xué)正,徐勝祥,等. 基于水稻葉面積指數(shù)的根生物量預(yù)測模型研究[J].土壤,2014,46(5):862-868.

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[5] 薛利紅,曹衛(wèi)星,羅衛(wèi)紅. 基于冠層反射光譜的水稻產(chǎn)量預(yù)測模型[J]. 遙感學(xué)報(bào),2005,9(1):100-105.

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(責(zé)任編輯:葉雪娥)

Establishment and Validation of Flue-cured Tobacco Biomass Index Model

LU Xing-xing1,WANG Xing-de2,CHEN SHi-lu1(1. Yuxi Agriculture Vocation-Technical College, Yuxi 653106, PRC; 2.Huaning Xian Branch of Yuxi Tobacco Company, Yuxi 653100, PRC)

Abstract:In order to establish scientific and reasonable biomass model for the growth of flue-cured tobacco, we adopted the method of potted plant water control, agronomic traits of flue-cured tobacco were determined. The variation coefficient method was adopted to calculate the relevant index weight, and the flue-cured tobacco biomass was calculated by using exponential sum methods. It realized the measurement of flue-cured tobacco biomass model in vivo. Then we used correlation analysis and fitting analysis to verify the model. It proved that the method can accurately reflect the change of tobacco in the process of growth and development of biomass.

Key?words:flue-cured tobacco; biomass; biomass index; variation coefficient method; exponential sum methods

作者簡介:陸星星(1976-),女,云南玉溪市人,副教授,主要從事煙草生態(tài)條件與質(zhì)量調(diào)控研究。

基金項(xiàng)目:云南省教育廳2012年科研基金項(xiàng)目(2012Y403)

收稿日期:2015-10-18

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2016.01.008

中圖分類號:S572

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1006-060X(2016)01-0024-03

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