Venlo型玻璃温室黄瓜动态生长模型的研究

马万征，郑洪倩

Venlo型玻璃温室黄瓜动态生长模型的研究

*马万征1，郑洪倩2

(1.安徽科技学院城建与环境学院，安徽，凤阳 233100；2. 江苏省农业科学院农业设施与装备研究所，江苏，南京 210014)

黄瓜发育动态模型对于动态掌握温室作物生长规律具有重要意义。以de Koning模型为基础建立温室黄瓜动态生长模型，分别对黄瓜生长的光合速率、蒸腾速率、呼吸速率、生育期、同化物暂存库、叶干质量、果实干质量模型等进行研究。通过实验得到各观测指标的模拟值与实测值之间的相关系数平方R2和根均方差RMSE依次为：叶干质量：R2=0.9998， RMSE=0.0601 kg·m2；果实干质量：R2=0.9975， RMSE=0.9596 kg·m2；日同化物积累量：R2=0.9983，RMSE=0.0067 kg·m2，结果表明该模型对作物生长发育具有较好的预测性，可为温室作物生长环境优化控制提供依据。

温室；黄瓜；动态生长；模型

黄瓜是中国主要温室作物之一，主要种植在玻璃温室、日光温室中，可以实现周年生产，约占我国温室栽培面积的60%左右。随着设施农业技术的快速发展，温室黄瓜的栽培面积与产量得到大幅度提升。黄瓜动态生长发育模型要求不仅能描述作物生长过程，而且更需要与作物的经济产量、环境因子相结合，这样才能更好的指导温室生产，降低温室生产的经济投入，提高温室黄瓜的生产经济效益。目前有关作物生长发育模型国内外学者已有较多研究，但侧重点均有不同。如倪纪恒[1]采用温度-光照法（辐热积法）模拟温室黄瓜果实干质量，构建的动态生长模型能够准确地预测黄瓜各节位果实的生长，实用性较强。史为民[2]利用Richards生长函数和植物干质量分配的汇强理论构建了温室黄瓜植株单个器官生长和干质量的分配模型，该模型的实用性受限。李娟等[3]利用黄瓜生长发育阶段有效积温不变的理论，构建了温室黄瓜果实生长发育模型。Marcelis[4]构建了温室黄瓜干质量的分配模拟模型。Dayan E.[5]对玫瑰的干质量分配进行了模拟。李永秀[6]研究了温室黄瓜的动态生长过程和干质量的分配，对黄瓜的生长过程进行了模拟。本研究以Venlo型玻璃温室中黄瓜为研究对象，建立了叶干重、果实干重、同化物暂存、果实等动态生长模拟模型，本模型可为温室黄瓜的栽培管理和环境调控提供理论依据，并且可以较好地预测黄瓜经济产量。

1 材料与方法

1.1 模型参数

本模型以前人的模型为基础(de Koning[7])、(Tap[8])，模型参数采用实验与回归统计的方法确定，并用最小二乘法使参数达到最优。温室黄瓜动态生长发育模型的参数如表1所示，“继承”的参数采用文献[8]的研究成果。

1.2 实验条件

实验在江苏大学的教育部重点实验室--Venlo型多联栋玻璃智能温室中进行，温室南北走向，长20 m。试验在西温室进行，温室跨度为6.4 m，温室天沟高为3.8 m。温室中主要调控设备有：2组天窗，可实现向东侧、西侧方向开启，开启最大角度为45度；西侧墙装有一组侧窗，供通风使用；温室上方装有外遮阳，内遮阳；温室顶部装有2组环流风机，每组各2台。南侧墙装有2台排风机，北侧装有湿帘，以供夏季降温使用。

1.3 实验方法

2009年3~6月开始进行实验研究，温室内种植津优1号黄瓜，成行种植，种植期为一季，共108 d。3月13日播种，4月5日移栽，采用珍珠岩袋装栽培，苗期种植密度为3.09 株·m-2，开花后间苗，密度为2.06 株·m-2。定植后按照中国现代温室商业化生产的标准进行生产和栽培管理。黄瓜栽培管理中，侧枝和卷须均及时摘除；同时依据植株生长状况去除下部老叶，第6节开始留果，每节着生一个果实，在黄瓜结果过程中，由于后期黄瓜生长所需营养增加，营养液不足会产生化瓜现象。

表1 模型参数

1.3.1 环境数据的测量

温室内的温度、湿度、光照采用美国HOBO的U12-012环境数据记录仪进行记录。室内二氧化碳浓度采用杭州路格科技有限公司的L99-CO2记录仪进行记录，实验过程中还需要记录外遮阳的开启大小，湿帘的开启时间和风机开启个数。室外环境数据由小型气象站进行测定并自动记录保存数据。测量项目包括室外的温度、湿度、风速、太阳总辐射和太阳平均辐射。所有的环境数据每隔10 min记录保存1次。

1.3.2 作物各器官数据的获取

温室黄瓜育苗采用穴盘育苗，穴盘规格为72孔，基质采用醋糟。黄瓜苗生长至第二片真叶完全展开时移栽，采用珍珠岩为基质，专用栽培袋进行种植，每个栽培袋上为3棵黄瓜，移栽后第6 d开始，每隔6 d进行取样，每小区选择具有代表性的黄瓜3株。首先，将样株分解为根、茎(包括叶柄)、叶和果实4部分，在105 ℃下杀青，然后在80℃下烘干，时间为3 d，烘至恒重后用精度为0.01 g的电子天平称取黄瓜各器官干质量。从黄瓜生殖期开始，每一个小区选取具有代表性的黄瓜10株进行测产，采收标准与实际生产相同，采收后用精度为0.1 g的电子天平称取黄瓜果实鲜质量，最后将各次采收质量相加得到10株的总产量[9]，验证模型的作物数据采用多次测量后的平均值。作物的蒸腾速率与光合速率的测定采用美国Li-6400光合测定仪进行测定，采样时进行测定。

2 研究结果

2.1 叶干物质模拟值和实测值的比较

如图1所示，在黄瓜生长的108 d内，通过对温室黄瓜的叶干物质的模拟与实测可以看出，实验结果可以较好的验证模拟结果，模拟值与实测值之间的相关系数平方为0.9998，均方根误差为0.0601 kg·m2。从图1看出叶干物质模拟值高于实测值，这可能是由于模拟时没有考虑病虫害等因素的影响造成的，实际的黄瓜在生长期间病虫害等会对干物质的生产具有不利影响，从而造成干物质的实际值会低于模拟值。

2.2 果实干物质的模拟值和实测值的比较

如图2所示，在黄瓜生长的108 d内，果实干物质的模拟值与实测值之间的相关系数平方为0.9975，均方根误差为0.9596 kg·m2。由于采样时，可能由于整枝等温室栽培管理方式使得黄瓜的一些成熟的果实没有计算到果实干物质中，造成均方根误差较大。黄瓜果实干物质的模拟值稍高于实测值，因为不能满足黄瓜果实营养供给，而果实负载较多，因此出现黄瓜化瓜现象，造成模拟值高于实测值[10]。

2.3 日同化物积累量的模拟值和实测值的比较

如图3所示，在黄瓜生长期间内，日同化物积累量的模拟值与实测之间的相关系数平方为0.9983，均方根误差为0.0067 kg·m2。日同化物积累量在黄瓜生长初期呈现缓慢增长，在黄瓜结果期，呈现快速增长的趋势，从验证的结果得知模拟值与实测值吻合性较好。

图1 叶干物质模拟值和实测值的比较

图2 果实干物质模拟值和实测值的比较

图3 日同化物积累量模拟值和实测值的比较

3 讨论

本模型是基于前人模型的基础上进行构建，进行了参数的修正，模型具有精度高、连续性好、实用性强等优点。该模型对温室黄瓜叶干物质、果实干物质、日同化物积累量进行了模拟。从结果可知该模型可较好地预测温室黄瓜叶、果实干质量及日同化物积累量，研究构建的模型能较准确地预测温室黄瓜叶干物质、果实干物质、日同化物积累，可以为温室黄瓜生产和栽培管理提供理论依据和决策支持。

作物生长模型的构建与室内外环境因子、作物样本数据采集的合理性、采集精度等有着密切的关系，在模型构建的过程中，对于玻璃温室、日光温室等不同类型的温室数据的采集方式不同，模型的适用性不同。因此，需要构建一个对不同温室、不同作物、不同地点均适用的模型，这也是未来作物模型研究的热点。本模型在构建过程中，有些模型参数是继承前人的研究结果，为了提高该模型的精度，需要进一步加强对模型参数的修订。该模型是以国外模型为基础，通过实验修正模型参数，应用于我国温室黄瓜生产中，为黄瓜生长环境优化控制提供理论基础与技术支撑。

[1] 倪纪恒,陈学好,陈春宏,等.用辐热积法模拟温室黄瓜果实生长[J]. 农业工程学报,2009,25(5):192-196.

[2] 史为民,陈青云,曲梅.日光温室黄瓜地上部各器官生长的模拟模型研究[J].上海交通大学学报:农业科学版,2008,26(5): 466-470.

[3] 李娟,郭士荣,罗卫红,等.温室黄瓜发育动态模拟模型研究[J].农业工程学报,2002,18:131-134.

[4] Marcelis L F M. A simulation model for dry matter partitioning in Cucumber[J].Annals of Botany, 1994,74(1): 43-52.

[5] Dayan E, Presnov E, Fuchs M. Prediction and calculation of morphological characteristics and distribution of assimilates in the ROSGRO model[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2004,65: 101-116.

[6] 李永秀，罗卫红,倪纪恒，等.温室黄瓜干物质分配与产量预测模拟模型初步研究[J].农业工程学报，2006，22(2):116-121.

[7] Koning A N M. Development and dry matter distribution in glasshouse tomato: a quantitative approach[C]. Wageningen:Wageningen Agricultural University, 1994.

[8] Tap R F, G van Straten, L G van Willigenburg. A dynamic model for the optimal control of greenhouse tomato crop production[C]. Wageningen:Wageningen Agricultural University,2000.

[9] 李永秀,罗卫红,倪纪恒,等.用辐热积法模拟温室黄瓜叶面积、光合速率与干物质生产[J].农业工程学报, 2005，21(12):131-136.

[10] Marcelis L F M. Fruit growth and biomass allocation to the fruit in cucumber, Effect of fruit load and temperature [J]. Scientia Horticulturae, 1993,54:107-121.

CUCUMBER DYNAMIC GROWTH MODELS IN VENLO GLASSHOUSE

*MA Wan-zheng1, ZHENG Hong-qian2

(1. College of Urban Construction and Environment，Anhui Science and Technology University，Fengyang, Anhui 233100, China；2.. Institute of Agricultural Facilities and Equipment，Jiangsu Academy of Agricultural Sciences，Nanjing, Jiangsu 210014, China)

Dynamic model of cucumber development has great significance for mastering the growth law of crops in greenhouse. Based on de Koning model, photosynthetic rate, transpiration rate, respiration, cucumber developmental stage, assimilate buff, leaf dry weight , fruit dry weight was studied respectively to set up cucumber dynamic growth model. The correlation coefficient R2and the root mean square error RMSE between simulation values and observation values of index were acquired through experiment, the results are R2=0.9998, RMSE=0.0601 for leaf dry weight,R2=0.9975, RMSE=0.9596 for fruit dry weight; R2=0.9983, RMSE=0.0067 for accumulation of the assimilate daily respectively. It suggested that the model has better prediction for crop growth and development, can provide basis for the environment optimal control of greenhouse crop growth.

greenhouse; cucumber; dynamical growth; model

S688

A

10.3969/j.issn.1674-8085.2014.03.011

1674-8085(2014)03-0046-04

2013-12-22；

2014-04-16

安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2013Z056)；安徽省科技计划项目(1301031030)；安徽科技学院青年科学研究基金项目(ZRC2013343)；安徽省大学生创新创业训练计划项目(AH201310879062)；安徽科技学院农业资源利用学重点学科项目(AKXK20101-3)

*马万征(1978-)，男，山东冠县人，助理实验师，硕士，主要从事现代设施农业与环境控制技术研究(E-mail：mwzujs@126.com);

郑洪倩(1986-)，男，山东济宁人，研究实习员，硕士，主要从事现代设施农业与环境控制技术研究(E-mail：zhenghongqian521@163.com).