劉繼林 張超 王俊美 柳平增
摘 要 為了探討大蒜長勢主要特征與環(huán)境因素的相關(guān)關(guān)系,以2018年山東省濟寧市金鄉(xiāng)縣周邊12個大蒜站點的苗情數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)為研究對象,進行數(shù)據(jù)分析。先進行了主成分分析,從大蒜的株高、假莖長、假莖粗、根數(shù)、平均根長、平均葉長、平均葉寬中篩選出影響大蒜長勢的主要特征;然后運用因素分析法與回歸分析探尋大蒜長勢主要特征與各環(huán)境因素之間的關(guān)系,并得到擬合方程。結(jié)果表明:主成分分析顯示,假莖粗是最能表現(xiàn)大蒜長勢的主要特征,其負荷占比達到49.6%;分析假莖粗與各種環(huán)境因素的擬合方程得出,假莖粗與土壤溫度的關(guān)系最強,假莖粗與土壤pH之間的關(guān)系最弱。本研究結(jié)果為科學(xué)判斷大蒜長勢提供了較好的模型結(jié)果與擬合方程,為研究氣象、土壤等相關(guān)環(huán)境因素對大蒜長勢的影響提供了參考依據(jù)。
關(guān)鍵詞 大蒜;主成分分析;氣象因素;可視化分析;回歸分析
中圖分類號:S11;F224 文獻標(biāo)志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2020.26.085
大蒜農(nóng)藝性狀除了與土壤基礎(chǔ)肥力、化肥、農(nóng)藝措施有關(guān)外,很大程度上還與大蒜生長期間的氣象環(huán)境因素息息相關(guān)[1-2]?,F(xiàn)階段,大蒜產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,從大蒜蒜種挑選、施肥方法以及耕種時間安排上,都有越來越科學(xué)的指導(dǎo)方法。但氣象因素的變化無法避免,如果惡劣的氣象變化嚴重超出了大蒜生長發(fā)育期間所能承受的范圍,就會導(dǎo)致大蒜生長發(fā)育受阻甚至停止生長。氣象因素對大蒜的生長發(fā)育和農(nóng)藝性狀的影響較為顯著,而大蒜農(nóng)藝性狀會嚴重影響大蒜單產(chǎn),因此研究氣象因素變化對大蒜農(nóng)藝性狀的影響已成為大蒜產(chǎn)業(yè)研究中一項重要課題[3]。
國內(nèi)當(dāng)前對大蒜產(chǎn)業(yè)的研究涉及到方方面面,其中信息化研究主要體現(xiàn)在價格、面積規(guī)模、輿情等三個方面,對大蒜長勢、產(chǎn)量及信息化相關(guān)的研究較少。郭峰[4]利用季節(jié)調(diào)整法、H-P濾波法并構(gòu)建ARIMA-SVR組合模型,展開了對大蒜價格波動規(guī)律及影響因素分析,對大蒜價格預(yù)測進行深入研究。吳國靖[5]使用遙感技術(shù)獲取大蒜種植面積,并根據(jù)相關(guān)理論對大蒜種植面積的影響因素進行了分析。王寶佳[6]結(jié)合大蒜產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情特點,從大蒜產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情采集、分析及監(jiān)測分析系統(tǒng)研發(fā)三個方面進行了深入研究。
關(guān)于農(nóng)作物長勢評價與氣象的相關(guān)研究,國內(nèi)大都以糧食產(chǎn)物研究為主[7-8]。如周鶴等[9]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻生長長勢預(yù)測模型,預(yù)測氣象等環(huán)境因子對水稻不同生育周期長勢的影響,得到的預(yù)測值較為準(zhǔn)確。黃清等[10]利用遙感數(shù)據(jù),探討了冬小麥不同生育期長勢狀況及其與氣溫、降水、日照等氣象因子的相關(guān)性。Bannayan等[11]研究了降水和溫度對伊朗東北部農(nóng)作物長勢的影響,結(jié)果表明,不同地點的作物長勢狀況與氣候因素之間的關(guān)聯(lián)存在差異,最高溫度是作物長勢的限制和決定因素。
總體來說,前人在對農(nóng)作物長勢評價與氣象因素的分析研究上取得了眾多研究成果,但仍然存在一些不足:1)國內(nèi)外學(xué)者對于農(nóng)作物長勢評價與氣象分析的研究大都集中在糧食、蔬菜等大宗商品,忽視了大蒜等小宗產(chǎn)品;2)在大蒜領(lǐng)域中,氣象等環(huán)境因素對大蒜長勢影響的研究大都處于宏觀解釋階段,缺少量化氣象等環(huán)境因素對大蒜長勢影響的方式方法。
本試驗在分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,以2018年濟寧市金鄉(xiāng)縣周邊12個大蒜站點的苗情數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)為研究對象,探究最能表現(xiàn)大蒜長勢的生長特征及其與氣象等環(huán)境因素的關(guān)系,為大蒜種植應(yīng)對氣象因素變化提供決策依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 資料來源及處理
大蒜數(shù)據(jù)來自2017年10月—2018年5月濟寧市金鄉(xiāng)縣周邊魚山鎮(zhèn)、羊山鎮(zhèn)、胡集鎮(zhèn)、卜集鎮(zhèn)、高河鎮(zhèn)、王丕鎮(zhèn)、興隆鎮(zhèn)、雞黍鎮(zhèn)、肖云鎮(zhèn)、化雨鎮(zhèn)、馬廟鎮(zhèn)、司馬鎮(zhèn)等12個站點,并對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,將其中不滿足地質(zhì)為砂地或者苗情為較好的數(shù)據(jù)剔除。計算的生長特征因子包括株高、假莖長、假莖粗、根數(shù)、平均根長、平均葉長、平均葉寬。從2017年10月種植,到2018年5月收獲,對各個站點進行了實時環(huán)境監(jiān)測,其中逐日環(huán)境資料短缺的日期,在環(huán)境數(shù)據(jù)處理時采用周環(huán)境數(shù)據(jù)平均值代替。計算的環(huán)境因子[12]包括土壤溫度(10 cm)、土壤PH(10 cm)、土壤濕度(10 cm)、土壤溫度(20 cm)、土壤PH(20 cm)、土壤濕度(20 cm)、空氣溫度(℃)、空氣濕度(%)。
1.2 研究方法與思路
本研究以濟寧市金鄉(xiāng)縣周邊12個大蒜站點的苗情數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)為研究對象,運用R語言來分析大蒜長勢的主要特征因素及其與氣象因素的相關(guān)關(guān)系。先篩選出苗情表現(xiàn)較好的大蒜,通過主成分分析法找出最能表現(xiàn)大蒜苗情的生長長勢特征。在此基礎(chǔ)上,將最能表現(xiàn)大蒜苗情的生長長勢特征與各種氣象因素相結(jié)合,運用可視化分析與回歸分析,得到影響大蒜長勢狀況的數(shù)學(xué)模型,為進一步得到大蒜產(chǎn)量的預(yù)估奠定基礎(chǔ)。
2 結(jié)果與分析
2.1 大蒜生長特征主成分分析
首先要在大蒜中找出表現(xiàn)苗情好壞的主要長勢特征,其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分別表示株高、假莖長、假莖粗、根數(shù)、平均根長、平均葉長、平均葉寬。利用R語言中的scale()函數(shù)將大蒜的苗情數(shù)據(jù)株高、假莖長、假莖粗、根數(shù)、平均根長、平均葉長、平均葉寬進行歸一化處理,并進行主成分分析求得主成分負荷,結(jié)果如表1所示。
進一步確定主成分,結(jié)果如圖1所示。
按照的原則及由碎石圖的圖像可以看出m=2,即選定兩個主成分C1(Comp.1)及C2(Comp.2)。
由表1可以看出,主成分C1在假莖粗、平均葉寬、根數(shù)、平均葉長上的載荷值都很大,主成分C2在株高、平均葉長、平均根長上的載荷值都很大,所以這兩者可以看作反映大蒜生長長勢的因素。
經(jīng)過以上分析可得,最能表現(xiàn)大蒜生長狀況的因素是假莖粗。也就是說在生長期,大蒜的假莖粗越粗,大蒜長勢越好,蒜頭的重量也就越大,蒜農(nóng)的收益就越高,這與實際情況相符。因此,若想使得大蒜長勢良好,應(yīng)該增加假莖粗。
2.2 假莖粗與氣象因素的相關(guān)性分析
為了更直觀和形象地表達氣象因素與假莖粗之間的關(guān)系,選用基于可視化與回歸分析的相關(guān)性分析方法。其中y表示假莖粗,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8分別表示10 cm處土壤溫度、pH、濕度和20 cm處土壤溫度、pH、濕度以及空氣溫度、空氣濕度。
在R語言中導(dǎo)入假莖粗與10 cm處土壤溫度、pH、濕度和20 cm處土壤溫度、pH、濕度以及空氣溫度、空氣濕度的相關(guān)數(shù)據(jù),并利用rcorr()、symnum()、corrplot()等函數(shù)進行可視化分析,具體結(jié)果如下圖所示。
由圖2可得,y與x4之間的相關(guān)性最強,其次是y與x1,而y與x5的關(guān)系最弱,即假莖粗與20 cm處土壤溫度的關(guān)系最強,其次是假莖粗與10 cm處土壤溫度的關(guān)系,而假莖粗與20 cm處土壤 pH之間的關(guān)系最弱。因此,要是想增加假莖粗的大小,可以適當(dāng)改變20 cm處土壤溫度、10 cm處土壤溫度、空氣濕度的大小。
2.3 基于回歸分析的相關(guān)性分析
以假莖粗與20 cm處土壤溫度的基于回歸分析的相關(guān)性分析為例,得到兩個變量之間的密切程度,并擬合出假莖粗與20 cm處土壤溫度的回歸方程。假莖粗與10 cm處土壤溫度、10 cm處土壤PH、10 cm處土壤濕度、20 cm處土壤pH、20 cm處土壤濕度、空氣溫度、空氣濕度回歸方程的擬合,與此方法相同。
擬合直線并對之進行檢驗,擬合出的方程為y=0.5029x4+6.5646,F(xiàn)值為10.893 0,對應(yīng)的P值為0.003 761,說明x4對應(yīng)的因素20 cm處土壤溫度高度顯著,對實驗結(jié)果非常重要。調(diào)整后的可決系數(shù)R2為0.331,相關(guān)系數(shù)的平方為0.364 4。再用各種非線性函數(shù)擬合,最終得到結(jié)果,擬合出的方程為y=-0.78+2.17x4-0.01x43。
分析擬合方程可得,x43不變時,x4每增加一個單位,y即假莖粗平均增加2.17個單位;x4不變時,x43每增加一個單位,y即假莖粗平均減少0.01個單位。
則令y?=0可得x4=±8.5,所以,也就是說當(dāng)20 cm處土壤溫度處低于-8.5 ℃或高于8.5 ℃時,假莖粗會隨土壤溫度的升高而增加;當(dāng)土壤溫度在-8.5~8.5 ℃時,假莖粗會隨土壤溫度的升高而下降。
綜合上述分析結(jié)果可得見表2,即假莖粗與各個氣象因素的相關(guān)關(guān)系。
分析結(jié)果表明,影響假莖粗大小的最大的因素是20 cm處土壤溫度,其次是10 cm處土壤溫度、空氣濕度。
3 討論
對變量進行主成分分析后,可以從煩瑣復(fù)雜的因素中找出一些起主要作用的成分,并對這些成分利用統(tǒng)計學(xué)知識進行定量分析,揭示變量之間存在的真正關(guān)系,進而得到一些啟發(fā),為深入探究事物特征及其發(fā)展規(guī)律奠定基礎(chǔ)[13]。相關(guān)性分析是對兩個或者多個具有相關(guān)性的變量因素進行分析,目的是為得到兩個變量因素的相關(guān)密切程度[14-15]。本研究為了更直觀和形象地表達氣象因素與假莖粗之間的關(guān)系并得出擬合方程,選用了基于可視化與回歸分析的相關(guān)性分析方法。
本研究對表現(xiàn)大蒜長勢的所有指標(biāo)進行主成分分析,得到負荷最大的因素,也就是代表大蒜長勢的最主要生長因素是假莖粗。這與陳昆等[16]、李賀等[17]的分析結(jié)果一致,表明了大蒜長勢和大蒜的假莖粗有密切關(guān)系,通過調(diào)整大蒜假莖粗的生長狀況可以有效改善大蒜長勢。同時,本研究利用可視化分析方法研究了假莖粗與10 cm處土壤溫度、土壤PH、土壤濕度;20 cm處土壤溫度、土壤pH、土壤濕度;空氣溫度、濕度之間的相關(guān)性,直觀表達了假莖粗與各氣象因素之間的密切程度,并通過回歸分析方法,找到了假莖粗與各種氣象因素相關(guān)關(guān)系的擬合方程,對假莖粗與各氣象因素之間的關(guān)系進行了量化,其中,假莖粗與20 cm處土壤溫度的關(guān)系最密切,其次是與10 cm出土壤溫度的關(guān)系,而假莖粗與土壤pH之間的關(guān)系最弱。
4 結(jié)論
本研究采集大蒜一年生長期期間的生長特征數(shù)據(jù),包括株高、假莖長、假莖粗、根數(shù)、最長根長、最長葉長、最大葉寬,運用主成分分析法,得出了在眾多生長特征中負荷最大的因素,也就是最能表現(xiàn)大蒜苗情好壞的最主要生長特征——假莖粗。在實際中,生長期大蒜的假莖粗越大,大蒜長勢越好,農(nóng)民后期收益越高。因此,有效控制假莖粗的長勢至關(guān)重要。同時,本次研究量化了假莖粗與各種氣象因素之間的關(guān)系,其中假莖粗與20 cm處土壤溫度的關(guān)系最強。
本研究僅初步研究了氣象等環(huán)境因素對大蒜主要生長特征的影響,而氣象等環(huán)境因素變化對大蒜其他長勢特征的影響還有待進一步深入探討。
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(責(zé)任編輯:趙中正)