基于模糊算法的温室番茄调亏滴灌制度综合评判

龚雪文，刘 浩，刘东鑫，王湾湾，孙景生※

（1. 中国农业科学院农田灌溉研究所/农业部作物需水与调控重点开放实验室，新乡 453003；2. 中国农业科学院研究生院，北京 100081；3. 华北水利水电大学水利学院，郑州 450000）

基于模糊算法的温室番茄调亏滴灌制度综合评判

龚雪文1,2,3，刘 浩1，刘东鑫3，王湾湾1，孙景生1※

（1. 中国农业科学院农田灌溉研究所/农业部作物需水与调控重点开放实验室，新乡 453003；2. 中国农业科学院研究生院，北京 100081；3. 华北水利水电大学水利学院，郑州 450000）

该文研究利用改进的模糊综合评判模型在温室滴灌番茄生长、产量、品质和耗水进行综合评判的可行性。于2015和2016年在中国农业科学院新乡综合试验基地的日光温室内，以滴灌番茄为研究对象，参考20 cm标准蒸发皿的累积蒸发量，分别在开花坐果期和成熟采摘期进行充分灌溉、轻度亏缺和中度亏缺，采用改进的模糊综合评判模型，对调亏灌溉制度温室番茄的生长指标、产量指标、耗水指标和品质指标进行综合评价。结果表明：不考虑阶段水分亏缺条件下，番茄的生长指标、产量指标和蒸发蒸腾量指标均随灌水量的增大而增大，品质指标则相反。轻度亏缺对番茄品质指标的影响较小（两者的品质综合评判指数为0.135和0.138，0.125和0.124），采摘期轻度亏缺的生长指标和产量指标的综合评判指数高于花果期轻度亏缺处理，且全生育期蒸发蒸腾量较低；花果期中度亏缺的产量指标和品质指标的综合评判指数与采摘期中度亏缺相近，但前者的总蒸发蒸腾量低于后者。因此，推荐水资源充足地区可采用在成熟采摘期轻度亏缺的灌溉模式，而水资源短缺地区采用在开花坐果期中度亏缺的灌溉模式。研究可为温室调亏滴灌制度的优化提供参考。关键词：温室；土壤含水率；蒸发蒸腾量；模糊算法；调亏灌溉；专家预测法

0 引 言

模糊算法于1965年由美国自动控制论专家扎德教授提出，后经发展，已有多个子模块，如模糊综合决策、模糊聚类分析、模糊模式识别以及模糊控制等。模糊综合评判属于模糊综合决策的一种，即对多因素影响的既定目标做出全面而有效的评比和判定。模糊算法在农业水资源领域的应用主要集中在灌溉系统设计[1-2]、水污染评价[3-4]、农业土地资源评价[5-6]以及温室环境控制[7-8]等，汪顺生等[9]采用模糊综合评判法对不同沟灌方式夏玉米耗水特性及产量进行了评价，评判结果与大田试验结果具有较好的一致性；张伶鳦等[10]结合模糊控制与调亏理论设计了寒地水稻智能灌溉策略，该策略可提高水分利用效率的20.5%。可见，模糊算法不仅可用来评价灌水制度，而且与灌水理论相结合有助于制定合理的灌溉策略，在农业生产实践方面的应用具有较大发展空间。

调亏灌溉（regulated deficit irrigation，RDI）是一种高效节水灌溉制度，通过在作物特定生长阶段施加一定的水分胁迫，迫使光合产物向人们所需要的组织器官分配，且恢复正常灌水后仍可保证作物的正常生长，从而实现增产优质的效果[11]。RDI的增产机理是针对作物不同组织器官对水分的感知程度，进行合理调控[12]。温室合理的RDI制度不仅能提高果实的产量改善品质，而且能有效减少耗水量，实现水资源的最大化利用[13]。对于温室梨枣树，在果实成熟期进行水分亏缺（灌水定额为充分供水的1/2，土壤含水率为90%的田间持水率为充分供水）可显著改善枣的品质，提高水分利用效率[14-15]；刘炼红等[16]利用灌溉频率控制调亏灌溉水量，认为温室滴灌西瓜在苗期、开花坐果期、果实膨大期和成熟期的灌水频率依次为4、2、4和6 d时可提高坐果率，减少耗水量。大量研究表明，调亏灌溉在温室番茄作物节水、改善品质方面效果显著[17-20]。目前评价调亏灌溉制度性能的研究多以产量、品质和水分利用率等实测数据作为评价依据，而应用数学模型评价灌溉制度的研究却比较少见，尤其对于温室栽培模式。为此，本文采用改进的模糊综合评判模型，对温室滴灌番茄的生长指标、产量指标、品质指标和耗水指标进行了综合评判，同时分析了各项指标对调亏灌溉制度的响应，旨在为温室滴灌番茄调亏灌溉制度的优化提供借鉴。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

本试验于2015和2016年的3—6月在中国农业科学院新乡综合试验基地的日光温室内进行，该试验站位于新乡县七里营镇（35°9′N，113°5′E，海拔 78.7 m），多年平均降水量为540 mm，蒸发量在1 910 mm左右，全年平均气温为14.5 ℃，年日照时数2 395 h，无霜期200 d。试验所用日光温室坐北朝南，占地510 m2（60 m×8.5 m），下沉0.5 m，温室采用钢架结构建造，覆盖无滴聚乙烯薄膜。日光温室后墙和山墙内镶嵌有60 cm厚的保温材料，顶部用5 cm厚的保温棉被覆盖，以确保温室内平均温度控制在20 ℃以上。本试验采用的小区0～80 cm土壤质地为壤土，每20 cm为一层，土壤剖面容重依次为1.47、1.44、1.52和1.54 g/cm3，田间持水率依次为0.31、0.28、0.32和0.38 cm3/cm3，80～100 cm为砂壤土，容重和田间持水率分别为1.46 g/cm3和0.33 cm3/cm3。

1.2 试验设计

试验品种选用“金顶新星”，分别于2015年1月5日和2016年1月6日育苗，2015年3月8日和2016年3月9日移栽。供水方式采用滴灌（滴头间距为33 cm, 滴头流量为1.1 L/h），1带2行布置，滴头与植株对应，采用精度为0.001 m3的水表控制各小区的灌水量。参考20 cm标准蒸发皿的累计蒸发量（Ep）控制灌水量和灌水时间，当Ep达到(20±2) mm时开始灌水。灌水制度参考刘浩[21]对日光温室滴灌番茄的研究结论制定，即分别在开花坐果期和成熟采摘期设计充分灌溉（0.9Ep）、轻度亏缺（0.7Ep）和中度亏缺（0.5Ep）3种调亏水平。由于幼苗期需进行蹲苗，因此苗期不做水分处理，各试验处理和全生育期灌水量如表1所示。试验小区单畦长8.0 m，宽1.1 m，采用双行种植模式，行距45 cm，株距33 cm。每个处理4次重复，单畦定植50株，种植密度为5.7株/m2，试验小区采用完全随机区组排列。各小区之间埋设60 cm深的塑料薄膜，防止水分侧渗。幼苗移栽后，为确保成活率并加强其长势，所有小区均以滴灌方式灌水20 mm，进入开花坐果期之前不再灌水。各处理施肥情况一致，移栽前施干鸡粪（20 t/hm2）、三元复合肥（675 kg/hm2）、尿素（225 kg/hm2）作为底肥，番茄进入坐果期后随滴灌追施沃夫特水溶肥，单次追肥量为 75 kg/hm2，共追肥6次。

表1 日光温室滴灌番茄水分处理设计Table 1 Water treatment design of drip irrigation for tomato in solar greenhouse

1.3 试验观测项目

1.3.1 气象数据

日光温室中部安装有一套自动气象监测系统，该系统包括净辐射（NR LITE2, Kipp & Zonen, Delft,Netherlands）、总辐射（LI200X, Campbell Scientific Inc.,USA）、温湿度（CS215, Campbell Scientific Inc., USA）和风速传感器（Wind Sonic, Gill, UK）。所有气象数据每隔30 min由CR1000数据采集器（Campbell Scientific Inc.,USA）自动记录。采用20 cm ADM7标准蒸发皿（直径20 cm，深11 cm）测定水面蒸发量，于每日7:30—8:00之间完成测量，蒸发皿置于冠层上方30 cm处，并随冠层高度进行调整，每次测量后更换蒸发皿中的蒸馏水，并重新添加到20 mm水位处。

1.3.2 耗水指标

耗水指标包括阶段蒸发蒸腾量（evapotranspiration，ET）和蒸发蒸腾水分生产率（water production efficiency,WUE）。采用TRIME-IPH时域反射仪(micromodultechnik GmbH, Germany)测定0～100 cm土层含水率，为确保仪器测定的准确性，定期采用取土烘干法对仪器进行矫正。滴灌为局部灌溉，采用刘浩[21]推荐的最能反应根区土壤水分状况的位置进行测量，即同一滴灌带的 2个滴头中间位置。由于幼苗期到开花坐果期不做水分处理，这期间含水率每隔7～10 d测量1次，之后每7 d定期测量。采用水量平衡法[22]计算各处理的ET，

式中ET为蒸发蒸腾量（mm）；Pr为降雨量（mm）；Ir为灌水量（mm）；U为地下水补给量（mm）；D为深层渗漏量（mm）；W0、Wt分别为时段初和时段末100 cm土层内的储水量（mm）。本试验中，温室内部无降雨，Pr=0；由于试验区地下水位在5.0 m以下，作物无法吸收利用，可忽略地下水补给量，U= 0；滴灌水量较小，不产生无深层渗漏，D= 0。

WUE为番茄产量与总蒸发蒸腾量的比值[23]，%。

1.3.3 生长指标

生长指标包括番茄株高和叶面积指数（leaf area index，LAI）。株高采用直尺测量，每个重复固定5棵长势均匀的植株，每个处理测量20株，每隔7～10 d测定子叶到冠层顶部位置的高度，取20棵的平均值作为该处理的平均株高。LAI采用折减系数法进行计算，具体方法见文献[24]，每个重复固定3棵长势均匀的植株，每个处理测量12株，取12棵的平均值作为该处理的平均LAI。

1.3.4 产量指标

产量指标包括番茄的总产量和平均单果质量。为确保测量的准确性，每个重复在畦田中间位置固定20株，每个处理共测量80株，采用精度为5 g的电子称单独测产，平均单果质量为总产量与番茄总个数的比值。

1.3.5 品质指标

品质指标包括维生素C（vitamin C, VC）、可滴定酸（titration acid, TA）、可溶性糖（soluble sugar, SS）和糖酸比（SS/TA）。每个重复测量 3颗同一天开花坐果的番茄，即每个处理测量 9个番茄的品质。可滴定酸采用氢氧化钠溶液滴定，以酚酞酒精溶液为指示剂；可溶性糖含量采用蒽酮比色法测定；VC采用2,6-二氯酚靛酚滴定法测定[25]。

1.4 模糊综合评判方法

对一个事件或事物的评价，不仅要考虑单因素的评价结果，更多的是对多指标或多因素指标的评价，这就需要根据限定因素或指标，对评价对象做一个涵盖多因素的综合评价，即综合评判。在模糊数学思想中，综合评判是对多个因素影响的事件做出全面的评价结果，具体步骤如下[26]：

1.4.1 建立评判因素集

根据影响番茄生长、产量、品质和耗水指标的主要因素，组成因素集U={u1,u2,u3,…,un}，然后根据实际情况，确定生长指标、产量指标、品质指标和耗水指标各自的因素集。

1.4.2 建立评判集

根据被评判的指标因素，确立相应的评判集。如果被评判的因素u有v1,v2,v3,…,vm种评判（m为有限值），则可确定评判集V={v1,v2,v3,…,vm}，其中每种评判对应一个模糊子集[9]。

1.4.3 单因素评判

根据评判因素集合评判集，可以建立U→V的模糊映射f：

式中i=1, 2,…,n;j=1, 2,…,m; 0≤rij≤1，rij表示某个被评判因素ui对评判vj的隶属度，模糊矩阵R为单因素评判矩阵，如下：

进行模糊综合评判时，需统一被评价数据的单位，对于单位不同的数据，根据模糊数学中的平移标准差变换方法对数据进行标准化处理，可根据下式进行标准化处理：

式中c为试验实测数据。

1.4.4 确定被评判因素的模糊权重

一般情况下，被评价的n个u1,u2,u3,…,un重要程度是不同的，且各因素对总体的影响也不一样，因此需要确定每个评判因素对总体的影响程度，本文采用专家预测法确定模糊权重，即权重A= (a1,a2,…,an)[27]。

1.4.5 模糊综合评判模型的改进

一般在模糊综合评判决策中，采用 max-min合成运算，即用模型M(∧,∨)计算B=A·R，其中

模糊综合评判模型的改进形式M(·, +)采用加权平均模型得到综合评判结果[26]，即

式中B是模糊评判指数。改进的加权平均模型对所有因素依权重大小均衡兼顾，适用于考虑各因素起作用的情况。

2 结果与分析

2.1 对番茄生长指标和产量指标的模糊综合评判

采用模糊综合评判法对番茄的生长指标和产量指标进行评价，生长指标主要选用的平均最大株高（hm）和平均最大叶面积指数（LAImax），产量指标选用总产量（Y）和平均单果质量（FW），采用专家预测法，选择10位节水灌溉专家对各指标进行评判后，得到生长指标和产量指标的权重分别为A1=（0.5, 0.5）和A2=（0.7, 0.3），将数据标准化，得到各指标的综合评判结果。由表2可知，T1处理的hm、LAImax和Y标准化的评价指标值最大，2015年分别为0.154、0.155和0.152，2016年分别为0.168、0.161和0.158，而T6最小，2015年分别为0.131、0.119和0.133，2016年分别为0.131、0.121和0.129。从不同生育期水分亏缺程度对番茄生长指标和产量指标的影响结果来看，采摘期轻度亏缺（T2）的hm、LAImax和Y均高于花果期轻度水分亏缺处理（T5），而除hm指标外，采摘期中度亏缺（T3）的LAImax和Y亦高于花果期中度水分亏缺处理（T7）。从生长指标和产量指标的综合评判指数来看，T1处理的评价指标最大，2 a的生长指标（GI）分别为0.155和0.164，产量指标（YI）分别为0.151和0.159，而T6最小，2 a的GI分别为0.125和0.126，YI分别为0.136和0.129。从阶段调亏水平来看，无论是花果期或是采摘期，轻度水分亏缺的GI和YI均高于中度水分亏缺处理（T2＞T3，T5＞T7），采摘期进行轻度水分亏缺的 GI和YI高于花果期（T2＞T5），而中度水分亏缺条件下，对YI的影响不大（T3≈T7）。

2.2 对番茄品质指标的模糊综合评判

采用模糊综合评判法对番茄品质指标进行评价，品质指标选用VC、TA、SS和SS/TA，采用专家预测法，随机选取10位节水灌溉方向的专家，得到品质指标的权重为A3=（0.4, 0.2, 0.2, 0.2），将数据标准化，得到各指标的综合评判结果（表3）。由表3可知，不考虑阶段水分亏缺条件下，即对于处理 T1、T4、T6，番茄的品质指标（除SS/TA外）随灌水量增加而降低，T6处理的综合评判指数最大，而 T1最小。从不同阶段水分亏缺（T2、T3、T5、T7）对番茄品质的影响程度来看，在花果期轻度亏缺的VC大于采摘期轻度亏缺VC（T5＞T2），而TA和SS则为采摘期轻度亏缺处理与花果期轻度亏缺大致持平；花果期中度亏缺的 SS略高于采摘期（T7＞T3），而VC和TA则相反。从品质指标的综合评判指数来看，不考虑阶段水分亏缺时表现为 T6＞T4＞T1，考虑阶段水分亏缺时，无论是在开花坐果期或是成熟采摘期进行中度水分亏缺的综合评判指数均高于轻度水分亏缺处理（T7＞T5，T3＞T2），而相同水分亏缺水平条件下，无论是在花果期或是采摘期进行轻、中度水分亏缺，其综合评判指数相差不大（T2≈T5，T3=T7）。

表2 日光温室滴灌番茄生长指标和产量指标及其标准化Table 2 Growth and yield index and its standardization of tomato under drip irrigation in solar greenhouse

表3 日光温室滴灌番茄品质指标及其标准化Table 3 Quality index and its standardization of tomato under drip irrigation in solar greenhouse

2.3 对番茄阶段蒸发蒸腾量指标的模糊综合评判

同样采用模糊综合评判法对番茄阶段蒸发蒸腾量指标进行评价，采用专家预测法，随机选取10位专家对温室滴灌番茄幼苗期、开花坐果期和成熟采摘期的蒸发蒸腾量进行评判，得到各阶段的权重为A4=（0.2,0.5, 0.3），将各阶段蒸发蒸腾量的数据标准化，得到各指标的综合评判结果（表4）。全生育期蒸发蒸腾量的综合评判指数表现为 T1最高，2a分别为 0.155和0.163，T6最低，2a分别为 0.128和 0.121，即全生育期 T1的水分消耗量最大而 T6最小。由于本试验从开花坐果期开始划分水分处理，花果期和采摘期轻度亏缺处理的综合评价指数均高于中度亏缺处理（T2＞T3，T5＞T7）。从轻度亏缺水平来看，花果期进行亏缺的评判指数高于采摘期（T5＞T2），这可能是由于营养生长期进行水分亏缺抑制了番茄的耗水性能（如气孔开度、叶片发育以及根系生长等），进而影响了植株在生殖生长时期的耗水量[28]。从中度亏缺水平来看，则表现为采摘期进行亏缺的综合评判指数高于花果期（T3＞T7），与总蒸发蒸腾量相反，出现该结果的原因与阶段蒸发蒸腾量的大小和权重因子有关，由于在花果期T3处理的蒸发蒸腾量大于T7处理，而在采摘期二者相近，且花果期的权重大于采摘期，是导致T3综合评判指数高于T7的主要原因。权重的确定在一定程度上影响着评价结果[29]。

综上，从品质综合评判指数来看，处理T6＞T3(T4、T7)＞T5（T2）＞T1；从产量和生长来看，T1＞T2＞T5＞T7(T3、T4)＞T6；从耗水来看，T1＞T5＞T2＞T3（T4）＞T7＞T6。可见，处理难以兼顾所有指标：充分灌水产量最高，但耗水和品质最差；2生育期全部调亏灌溉（T4和T6）中，T6可降低耗水，增加品质，但产量也极低，而且T4耗水高于T7处理；部分生育期调亏灌溉处理中（T2、T3、T5、T7），T2优于T5，T7优于T3。所以，若实际应用中，若强调节水、品质，则可选择T7处理，若强调产量，可选择T2处理。

表4 日光温室滴灌番茄阶段蒸发蒸腾量指标及其标准化Table 4 Evapotranspiration and its standardization of tomato at different stages under drip irrigation in solar greenhouse

3 讨 论

本文以日光温室滴灌番茄为研究对象，采用改进的模糊综合评判模型对番茄的生长指标、产量指标、品质指标和阶段蒸发蒸腾量指标进行了综合评判，从各指标的评判结果来看，改进的模糊综合评判模型在一定程度上实现了对调亏灌溉制度的优化选择，该方法为合理选择温室滴灌作物调亏灌溉制度提供了可能。在对品质指标和阶段蒸发蒸腾量的评判方面，改进的模糊综合评判法的评价结果与实测结果一致性较好。主成分分析法也可用于番茄综合品质的评价，如王峰等[30]应用主成分分析法对温室番茄品质进行了综合评价，并提出平均品质综合主成分的概念；岳冬等[31]运用主成分分析法评价了不同性状的樱桃番茄和普通番茄各9个品种的品质指标。此外，主成分分析法还用于苹果酒香气质量的评价[32]，以及灌水参数方式的优化[33]等。孙雷[29]对比分析了主成分分析法和模糊综合分析法的区别，认为二者在对水质的评价方面结果大致相同。主成分分析法是对多指标的综合评判结果，即将多个评价指标混合在一起进行最终评价，而模糊算法可以实现分类比较的效果，从多角度方面得到最终的评判结果，更具有说服力。但该方法也有不足之处，需要人为地给评价指数赋予权重，这在一定程度上会影响最终评价结果[29]。另外，对于温室独特小气候环境，该方法未能充分考虑温湿度变化以及长波辐射转化等因素对评价结果的影响程度，因此，在今后的研究中需进一步考虑该模型的多层次性和多因素性对模型评价结果的影响。

本文权重的确定采用的是专家预测法，该方法具有较强的主观性，通过选取10位节水灌溉专家进行评判，得到了各评价指标的权重，该方法受地域和环境条件的限制，评价结果难免会出现判断误差，但该方法在评价对象的性质和发展趋势等方面表现出较好的判断效果。汪顺生等[9]采用该方法确定的沟灌夏玉米产量和耗水指标权重系数，同样取得了良好的评价效果；金贵等[5]结合专家评价法构建了综合指数模型，从而克服了单纯数据驱动或知识驱动方法的不足。可见，专家预测法在模糊综合评判模型中具有一定的优越性，但该方法在权重确定方面仍然存在诸多不确定性，这种不确定性不仅来源于周围环境因子的变化，而且作物自身生理特性的影响也占主要部分。因此，若能结合环境因素以及作物自身生理特性建立一个适用性更广机理性更全面的预测模型，将会进一步提升模糊综合评判法的准确性。

4 结 论

本文采用改进的模糊算法进行温室番茄调亏滴灌制度的综合评价，结果表明：

1）不考虑阶段水分亏缺条件下，全生育期水分供应量越大，番茄的平均最大株高、平均最大叶面积指数和产量的评价指标以及蒸发蒸腾量综合评价指标就越大，而品质指标则相反，说明充分灌水增加了番茄的形态和产量指标，但却降低了品质指标。

2）成熟采摘期进行轻度水分亏缺(T2)与开花坐果期轻度水分亏缺(T5)相比，两者的品质综合评判指数接近（0.135和0.138，0.125和0.124），但前者的生长指标和产量指标高于后者（T2＞T5），且蒸发蒸腾量低（T2＜T5）。因此，在水资源较充足地区，推荐采用成熟采摘期轻度亏缺的灌溉模式（T2），在不减少果实品质和产量的前提下实现节水的效果。

3）在开花坐果期进行中度水分亏缺(T7)与成熟采摘期中度水分亏缺(T3)相比，二者的产量指标和品质指标接近，但后者的总蒸发蒸腾量高于后者（T3＞T7），因此，对于水资源比较贫乏的地区，推荐采用开花坐果期中度水分亏缺的灌溉模式（T7），保证产量和品质的前提下实现节水灌溉的目的。

[1] Touati F, Al-Hitmi M, Benhmed K, et al. A fuzzy logic based irrigation system enhanced with wireless data logging applied to the state of Qatar[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2013, 98(7): 233－241.

[2] Giusti E, Marsili-Libelli S. A Fuzzy decision support system for irrigation and water conservation in agriculture[J].Environmental Modelling and Software, 2015, 63(C): 73－86.

[3] Cheng Cui Yun, Qian Xin. Evaluation of emergency planning for water pollution incidents in reservoir based on fuzzy comprehensive assessment[J]. Procedia Environmental Sciences, 2010, 2(6): 566－570.

[4] 王肖肖，张妙仙，徐兵兵. 模糊标识指数与对应分析法在水质评价中的联合应用[J]. 环境科学学报，2012，32(5)：1227－1235.Wang Xiaoxiao, Zhang Miaoxian, Xu Bingbing. Combination and application of fuzzy identification index and correspondence analysis method in water quality evaluation[J].Acta Scientiae Circumstantiae, 2012, 32(5): 1227－1235. (in Chinese with English abstract)

[5] 金贵，王占岐，胡学东，等. 基于模糊证据权模型的青藏高原区土地适宜性评价[J]. 农业工程学报，2013，29(18)：241－250.Jin Gui, Wang Zhanqi, Hu Xuedong, et al. Land suitability evaluation in Qinghai-Tibet Plateau based on fuzzy weight of evidence model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013,29(18): 241－250. (in Chinese with English abstract)

[6] 潘润秋，刘珺，宋丹妤. 基于模糊综合分析法的农用地分等方法[J]. 农业工程学报，2014，30(18)：257–265.Pan Runqiu, Liu Jun, Song Danyu. Agricultural land classification based on fuzzy comprehensive analysis[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(18):257－265. (in Chinese with English abstract)

[7] Ramos-Fernández J C, Balmat J F, Márquez-Vera M A, et al.Fuzzy modeling vapor pressure deficit to monitoring microclimate in greenhouses[J]. IFAC-Papers On Line, 2016,49(16): 371－374.

[8] Hahn F. Fuzzy controller decreases tomato cracking in greenhouses[J]. Computers and Electronics in Agriculture,2011, 77(1): 21－27.

[9] 汪顺生，刘东鑫，王康三，等. 不同沟灌方式对夏玉米耗水特性及产量影响的模糊综合评判[J]. 农业工程学报，2015，31(24)：89－94.Wang Shunsheng, Liu Dongxin, Wang Kangsan, et al. Fuzzy comprehensive evaluation on water consumption characteristics and yield of summer corn under different furrow irrigation patterns[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015,31(24): 89－94. (in Chinese with English abstract)

[10] 张伶鳦，王润涛，张长利，等. 基于调亏理论和模糊控制的寒地水稻智能灌溉策略[J]. 农业工程学报，2016，32(13)：52－58.Zhang Lingyi, Wang Runtao, Zhang Changli, et al. Intelligent irrigation strategy based on regulated deficit theory and fuzzy control for rice in cold region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(13): 52－58. (in Chinese with English abstract)

[11] Mitchell P D, Chalmen D J, Jerie P H, et al. The use of initial with holding of irrigation and tree spacing to enhance the effect of regulated deficit irrigation on pear tree[J]. Journal of the American Society for Horticultural Science, 1986, 111(6):858－861.

[12] 刘聪，张旭辉. 作物不同生长时段对水分胁迫敏感性分析[J]. 气象科学，1999，19(2)：136－141.Liu Cong, Zhang Xuhui. The analysis on sensitivity of crops to water forcing in each growth stage[J]. Scientia Meteorologica Sinica, 1999, 19(2): 136－141. (in Chinese with English abstract)

[13] Yang Hui, Du Taisheng, Qiu Rangjian, et al. Improved water use efficiency and fruit quality of greenhouse crops under regulated deficit irrigation in northwest China[J]. Agricultural Water Management, 2017, 179(1): 193－204.

[14] 马福生，康绍忠，王密侠，等. 调亏灌溉对温室梨枣树水分利用效率与枣品质的影响[J]. 农业工程学报，2006，22(1)：37－43.Ma Fusheng, Kang Shaozhong, Wang Mixia, et al. Effect of regulated deficit irrigation on water use efficiency and fruit quality of pear-jujube tree in greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2006, 22 (1): 37－43. (in Chinese with English abstract)

[15] 崔宁博，杜太生，李忠亭，等. 不同生育期调亏灌溉对温室梨枣品质的影响[J]. 农业工程学报，2009，25(7)：32－38.Cui Ningbo, Du Taisheng, Li Zhongting, et al. Effects of regulated deficit irrigation at different growth stages on greenhouse pear-jujube quality[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(7): 32－38. (in Chinese with English abstract)

[16] 刘炼红，莫言玲，杨小振，等. 调亏灌溉合理滴灌频率提高大棚西瓜产量及品质[J]. 农业工程学报，2014，30(24)：95－104.Liu Lianhong, Mo Yanling, Yang Xiaozhen, et al.Reasonable drip irrigation frequency improving watermelon yield and quality under regulated deficit irrigation in plastic greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014,30(24): 95－104. (in Chinese with English abstract)

[17] 郭海涛，邹志荣，杨兴娟，等. 调亏灌溉对番茄生理指标、产量品质及水分生产效率的影响[J]. 干旱地区农业研究，2007，25(3)：133－137.Guo Haitao, Zou Zhirong, Yang Xingjuan, et al. Effects of regulated deficit irrigation (RDI) on physiological indexes,yield, quality and WUE of tomato[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2007, 25(3): 133－137. (in Chinese with English abstract)

[18] Maía González A, Bonachela S, Fernández M D. Regulated deficit irrigation in green bean and watermelon greenhouse crops[J]. Scientia Horticulturae, 2009, 122(4): 527－531.

[19] 唐晓伟，刘明池，郝静，等. 调亏灌溉对番茄品质与风味组分的影响[J]. 植物营养与肥料学报，2010，16(4)：970－977.Tang Xiaowei, Liu Mingchi, Hao Jing, et al. Influences of regulated deficit irrigation on sensory quality and flavor components of tomato[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2010, 16(4): 970－977. (in Chinese with English abstract)

[20] 龚雪文，刘浩，孙景生，等. 调亏灌溉对温室番茄生长发育及其产量和品质的影响[J]. 节水灌溉, 2016(9): 52－56.Gong Xuewen, Liu Hao, Sun Jingsheng, et al. Effect of regulated deficit irrigation on solar greenhouse tomato growth, yield and quality[J]. Water Saving Irrigation, 2016(9): 52－56. (in Chinese with English abstract)

[21] 刘浩. 温室番茄需水规律与优质高效灌溉指标研究[D].北京：中国农业科学院，2010.Liu Hao. Water Requirement and Optimal Irrigation Index for Effective Water Use and High-quality of Tomato in Greenhouse[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2010. (in Chinese with English abstract)

[22] Allen R G, Pereira L S, Howell T A, et al. Evapotranspiration information reporting: I. Factors governing measurement accuracy[J]. Agricultural Water Management, 2011, 98(6):899－920.

[23] 王会肖，刘昌明. 作物水分利用效率内涵及研究进展[J].水科学进展，2000，11(1)：99－104.Wang Huixiao, Liu Changming. Advances in crop water use efficiency research[J]. Advances in Water Science, 2000,11(1): 99－104. (in Chinese with English abstract)

[24] 刘浩，孙景生，段爱旺，等. 基于 AutoCAD软件确定番茄与青椒叶面积的简易方法[J]. 中国农学通报，2009，25(5)：287－293.Liu Hao, Sun Jingsheng, Duan Aiwang, et al. Simple model for tomato and green pepper leaf area based on AutoCAD software[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2009,25(5): 287－293. (in Chinese with English abstract)

[25] 李合生，陈翠莲，洪玉枝，等. 植物生理生化实验原理和技术[M]. 北京：高等教育出版社，2002：70.

[26] 谢季坚，刘承平. 模糊数学方法及其应用[M]. 武汉：华中科技大学出版社，2013：155.

[27] 王举才，席磊，招笑莉，等. 基于模糊综合评判的可视化叶色模型数据标准化[J]. 农业工程学报，2011，27(11)：155－159.Wang Jucai, Xi Lei, Zhao Xiaoli, et al. Data normalization ofleaf color based on fuzzy comprehensive evaluation for visualization model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2011, 27(11): 155－159. (in Chinese with English abstract)

[28] Bogale A, Nagle M, Latif S, et al. Regulated deficit irrigation and partial root-zone drying irrigation impact bioactive compounds and antioxidant activity in two select tomato cultivars[J]. Scientia Horticulturae, 2016, 213: 115－124.

[29] 孙雷. 主成分分析法和模糊综合分析法在水质评价中的实例比较[J]. 环境科学与管理，2011，36(8)：178－181.Sun Lei. Comparison between performance of principal component analysis and fuzzy analysis in water quality evaluation[J]. Environmental Science and Management, 2011,36(8): 178－181. (in Chinese with English abstract)

[30] 王峰，杜太生，邱让建. 基于品质主成分分析的温室番茄亏缺灌溉制度[J]. 农业工程学报，2011，27(1)：75－80.Wang Feng, Du Taisheng, Qiu Rangjian. Deficit irrigation scheduling of greenhouse tomato based on quality principle component analysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2011, 27(1): 75－80. (in Chinese with English abstract)

[31] 岳冬，鲁博，刘娜，等. 基于主成分分析法的番茄内在品质评价指标的选择[J]. 上海农业学报，2017，33(1)：88－92.Yue Dong, Lu Bo, Liu Na, et al. Selection of internal quality evaluation index of tomato based on principal component analysis[J]. Acta Agriculturae Shanghai, 2017, 33(1): 88－92.(in Chinese with English abstract)

[32] 岳田利，彭帮柱，袁亚宏，等. 基于主成分分析法的苹果酒香气质量评价模型的构建[J]. 农业工程学报，2007，23(6)：223－227.Yue Tianli, Peng Bangzhu, Yuan Yahong, et al. Modeling of aroma quality evaluation of cider based on principal component analysis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2007, 23(6): 223–227. (in Chinese with English abstract)

[33] 徐家屯，朱大炯，蔡焕杰，等. 基于主成分分析和参数设计的畦灌技术参数优化[J]. 干旱地区农业研究，2016，34(11)：89－96.Xu Jiatun, Zhu Dajiong, Cai Huanjie, et al. Optimization of technical parameters for border irrigation based on principal component analysis and parameter design[J]. Agricultural research in the arid areas, 2016, 34(11): 89－96. (in Chinese with English abstract)

Fuzzy comprehensive evaluation on regulated deficit irrigation scheduling of tomato drip irrigated in solar greenhouse

Gong Xuewen1,2,3, Liu Hao1, Liu Dongxin3, Wang Wanwan1, Sun Jingsheng1※
(1.Key Laboratory of Crop Water Use and Regulation, Ministry of Agriculture, Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang453003,China; 2.Graduate School of Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing100081,China; 3.
School of Water Conservancy, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou450000,China)

This study aimed to investigate the feasibility of improved fuzzy comprehensive method in the evaluation of regulated deficit drip irrigation scheduling in solar greenhouse. An experiment was conducted in a solar greenhouse from March to July, 2015 and 2016 at Xinxiang Comprehensive Experimental Station, Chinese Academy of Agriculture Sciences(35°9′ N, 113°5′ E and altitude 78.7 m). The experimental soil was loam at 0-80 cm and sandy loam at 80-100 cm. The solar greenhouse frame had a steel frame, covering an area of 510 m2(60 m by 8.5 m). The roof of solar greenhouse was covered with 2.5-cm thick cotton wadding and the heat-insulating materials were embedded in the wall to maintain the interior temperature. Irrigation scheduling was determined based on the accumulated evaporation in a standard pan in the diameter of 20 cm. The experiment was designed with full irrigation (0.9 times of the accumulated pan evaporation), mild water deficit(0.7 times of the accumulated pan evaporation) and moderate water deficit (0.5 times of the accumulated pan evaporation) in the flowering and fruit setting stage and the mature picking stage. There were 18 plots, and the plot area was 8.8 m2(8.0 m by 1.1 m). The crop growth index, yield index, water consumption index and quality index of drip-irrigated tomato were evaluated by using the improved fuzzy comprehensive method. The weight was obtained by 10 expert’s scores. The results showed that the crop growth index, yield index and water consumption index of tomato increased with the irrigation amount without considering the water deficit at different stages, but the quality index was decreased. Effect of the mild water deficit on quality index was weak, and the comprehensive evaluation index of growth index and yield index in the mature picking stage was higher than that in the flowering and fruit setting stage, while the crop evapotranspiration and irrigation amount over the whole growth stage of the former was lower. For the mild deficit irrigation for both growing stages, the quality comprehensive evaluation index was similar (0.135 and 0.138, and 0.125 and 0.124). For the moderate water deficit, the comprehensive evaluation index of growth index, yield index and quality index in the flowering and fruit setting stage was similar to that in the mature picking stage, but the crop evapotranspiration over the whole growth stage of the latter was lower. Therefore, for the drip-irrigated tomato in solar greenhouse, the mild water deficit in the mature picking stage should be recommended to the region with abundant water resource, while for the region with limited water resource, the moderate water deficit in the flowering and fruit setting stage should be applied. The improved fuzzy comprehensive evaluation method was recommended as a basis for evaluating regulated deficit irrigation system of drip-irrigated tomato in solar greenhouse.

greenhouse; soil moisture; evapotranspiration; fuzzy algorithm; regulated deficit irrigation; expert forecast method

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.020

S275.6; S11+7

A

1002-6819(2017)-14-0144-08

龚雪文，刘 浩，刘东鑫，王湾湾，孙景生. 基于模糊算法的温室番茄调亏滴灌制度综合评判[J]. 农业工程学报，2017，33(14)：144－151.

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.020 http://www.tcsae.org

Gong Xuewen, Liu Hao, Liu Dongxin, Wang Wanwan, Sun Jingsheng. Fuzzy comprehensive evaluation on regulated deficit irrigation scheduling of tomato drip irrigated in solar greenhouse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(14): 144－151. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.14.020 http://www.tcsae.org

2017-01-12

2017-06-10

中央级科研院所基本科研业务费专项（中国农业科学院农田灌溉研究所）；河南省科技攻关项目（162102110017）

龚雪文，男，河南安阳人，博士生，主要从事作物水分生理与高效利用方面的研究。新乡 中国农业科学院农田灌溉研究所，453003。

Email: gxw068@126.com

※通信作者：孙景生，男，辽宁建平人，研究员，博士生导师，主要从事节水灌溉和作物高效用水技术方面的研究。新乡 中国农业科学院农田灌溉研究所，453003。Email: jshsun623@163.com