棉花株式图信息数字化方法及其应用

雷亚平，韩迎春，王国平，冯璐，杨北方，范正义，支晓宇，王占彪，熊世武，魏晓文，李亚兵

（中国农业科学院棉花研究所/棉花生物学国家重点实验室，河南安阳455000）

棉花产量和纤维品质受结铃时间、棉铃所处空间部位以及棉株生理年龄影响[1]。棉花产量是单位面积成铃数、铃重、衣分的乘积[2]，其中铃数对产量的贡献率为90%[3]。所以建立合理的成铃结构是提高棉花产量和纤维品质的1个重要方法。棉花蕾铃脱落是生产中普遍存在的问题，多数陆地棉脱落率为60%～70%[4]，因为棉花的补偿效应，花铃的脱落不一定会导致减产[5]，但蕾铃脱落影响棉铃的时空分布。品种、光照、温度、土壤水分、氮素等因素都对棉花蕾铃生长发育和脱落有重要影响[6-9]，进而影响棉花的产量和品质。因此，深入分析棉花的蕾铃分布、脱落规律，掌握棉花生长发育特征对提高棉花单位面积产量和纤维品质有十分重要的意义。

棉花株式图是棉花生殖器官时空分布特征的描述，如何科学、快速、直观地描述棉花株式图分布特征，对了解棉花生长发育特征具有重要的意义。目前棉花科研工作中常用的棉花株式图都是以符号进行记录和存储，其分布主要以人工统计结果为依据，按照圆锥体株式图归类[4，10-11]。有关株式图信息化的研究中，国内仅见郑曙峰通过数字与字母结合的方式记录株式图信息，并利用Foxpro语言编写了计算机程序统计分析不同生育期棉花株式图[12]；但其数据的录入、浏览等仅能在程序提供的格式中进行，使用者不能根据自己的需要对数据进行分析统计，而且计算结果仍仅是手工简单统计获得的信息，不能反映各果节上生殖器官的生育情况。美国的棉花生产管理系统COTMAN中采用数字记录各主茎枝第1果节蕾、铃生殖器官的状况来监测棉花生育进程，1表示蕾，2表示铃，用0表示生殖器官脱落，仅依据第一果节的数据统计脱落率等株式图信息[13-14]。

棉花科研工作一般需要在棉花生长发育阶段进行多次株式图调查，每次株式图调查往往要求多点、多株，统计数据多而且统计数据应能反映不同品种、株型的生长发育特性，这就需要数据尽可能具体到不同果枝不同果节上，而目前在数据繁多的株式图统计上没有统一标准，基本采用人工手动统计，费时耗力且容易出错。因此研究棉花株式图信息化不仅能够节省时间，提高准确性而且能够为科研工作提供更加详细的株式图信息。本研究方法拟利用独特的株式图信息存储方法，通过VB编程，快速、准确展示棉花每一果枝不同节位蕾、花、铃、絮、脱落等各项指标的空间分布特征，为实现长势监测和科学调控提供依据。

表1 株式图信息数字化标准Table 1 The digitizing standard of plant mapping information

1 株式图信息数字化

1.1 株式图信息数字化标准

株式图信息的记录方式一般有图形符号、字母和数字3种，其中图形符号记录和统计最繁琐。在以往研究的基础上，为了方便、快捷地进行统计、分析，构建了株式图信息数字化的标准（表1）。棉株上的营养枝用－1定义，果枝编号以其出现的顺序用正整数1，2，3，…定义。棉株性状信息中株高以厘米（cm）为单位的测量数据记录，蕾、花、小铃、大铃、絮、烂铃等性状分别用数字1～6表示，如果脱落用数字7表示。

1.2 株式图信息数据库结构

株式图调查结果数字化存储时采用常用的Excel表格，表格包含年份、日期、处理、重复、株号、果枝、性状7个字段（表2）。年份和日期字段记录调查株式图信息的时间；株式图调查对象一般包括多处理多重复多棉株的不同果枝，处理、重复、株号和果枝字段记录所调查棉株的对应信息；性状字段从左到右的每位数字记录对应果枝从第1果节开始向外每个果节上各生殖器官的性状，其中果枝字段值为0的对应性状字段值表示株高。

表2 数字化株式图信息存储Table 2 The storage table of digitizing plant mapping information

1.3 株式图信息统计指标

利用数字化的株式图信息不仅可以计算传统的株式图指标，而且可以计算出棉株中每个节位的蕾、花、幼铃、成铃、絮、脱落等生殖器官性状出现的概率，以反映整个棉田群体的熟性及生长发育进程。某果节生殖器官性状发生概率计算公式式中Pij为第i果枝j果节生殖器官发生概率，n为调查总棉株数，nijk为第k株棉花i果枝j果节生殖器官发生与否，若发生记为1，若不发生记为0。

1.4 株式图结果的自动化与可视化

利用VB（Visual Basic）编程语言编制株式图信息处理程序，首先将存储株式图信息的Excel表格数据自动读取，其次程序自动列出表中存储的处理名称，使用者可根据需要选择不同的处理和需要统计的项目，统计项目包括株高和每个果枝各果节生殖器官性状发生概率，最后程序根据选择进行处理，并输出Excel形式和图形化的统计结果。将Excel数据结果导入Surfer软件，绘制棉花各生殖器官性状概率分布图。

1.5 田间数据采集与分析

1.5.1 数据采集方法。2016年从中国农业科学院棉花研究所东场试验田 （河南省安阳市白璧镇）的品种试验中采集数据，参试的10个品种（系）有短果枝品系（Short fruit branch line）、冀棉 228（Jim ian 228）、冀棉 958（Jim ian 958）、鲁棉研 28（Lumianyan 28）、 中 113 （Zhong 113）、 中 3799（Zhong 3799）、 中棉所 60 （CCRI 60）、 中 6913（Zhong 6913）、 中棉所 79 （CCRI 79）、 中 915（Zhong 915）。在每个品种（系）处理3个重复的棉花群体中分别选取能代表群体长势的连续10株棉花，挂牌标记，于6月24日（蕾期）、8月3日（花铃中期）、9月15日 （吐絮期）记录各棉株株高、蕾、花、小铃、大铃、脱落、吐絮铃、烂铃的空间分布。

1.5.2 数据分析。按1.3～1.4方法进行株式图信息处理和数字化株式图绘制。此外，利用Excel数据制作中3799、短果枝品系、中6913花铃中期1～4果节生殖器官脱落概率分布图和吐絮期所有品种（系）1～4果节成铃概率分布图，通过举例展示形成的数字化信息的多种利用途径。

2 结果与分析

2.1 蕾期棉蕾的空间分布

选择6月24日10个品种（系）数字化的棉花株式图信息，分别统计数据表中30株棉花每个果枝各个果节的现蕾数量，进一步计算出现蕾概率。根据计算结果，形成蕾期各品种现蕾概率分布图（图1）。分布图显示出，从冠层底部果枝到上部果枝，从内围果节到外围果节，现蕾概率总体呈下降趋势，这与棉花现蕾开花顺序相符，但品种（系）间现蕾概率有差异。

2.2 花铃期生殖器官及脱落的空间分布

图1 蕾期不同品种棉株上现蕾概率的空间分布Fig.1 The distribution of square probability of different cotton varieties(strains)in the squaring stage

选择8月3日10个品种（系）数字化的棉花株式图信息，分别统计数据表中30株棉花每个果枝对应性状栏各个果节的生殖器官数量和脱落数量，进一步计算出生殖器官发生概率与脱落概率。根据计算结果，形成花铃期各品种（系）生殖器官发生概率与脱落概率分布图（图2、图3）。从分布图可看出：各品种（系）棉株上生殖器官空间分布呈现“下空型”特点，中下部果枝生殖器官出现概率小，脱落概率大，外围脱落概率大于内围；品种（系）间生殖器官发生概率与脱落概率差异较大。

进一步分析品种间不同果节生殖器官脱落概率变化差异。选取花铃期中期中3799、中6913和短果枝品系3个品种（系）并制作其花铃期脱落率的分布图（图4）。3个品种（系）均表现为中下部第1果节脱落概率最低，除第一果节外的其他果节从第7果枝以上脱落概率出现下降趋势，小于下部果枝，这与生殖器官分布呈现“下空”特点相符。中3799各果节脱落概率明显高于中6913和短果枝品系，中6913中下部第1、第2果节脱落概率低于中3799和短果枝品系。

图2 花铃中期棉株上所有生殖器官发生概率的空间分布Fig.2 The distribution of reproduction organs occurrence probability of different cotton varieties(strains)in the middle of flowering stage

2.3 吐絮期棉铃的空间分布

选择9月15日10个品种（系）数字化的棉花株式图信息，分别统计数据表中30株棉花每个果枝各个果节的成铃数量，进一步计算出成铃概率。根据计算结果，形成吐絮期棉株成铃概率的空间分布图（图5）。吐絮期各果枝上果节成铃概率由里到外递减，近主茎果节成铃概率高于远主茎果节，而各果枝上的成铃概率在品种间存在较大差异。

图3 花铃中期棉株上所有生殖器官脱落概率的空间分布Fig.3 The distribution of reproduction organs shedding probability of different cotton varieties(strains)in the middle of flowering stage

进一步通过10个品种（系）各果枝1～4果节成铃概率分布分析具体差异点。各品种（系）均表现为第1果节成铃概率最高，第4果节成铃概率最低，其中中6913第1、第2果节成铃概率明显高于其他品种（系）且在各果枝间波动较小；中3799成铃概率总体偏低，除第2果枝第1果节外，其余各果节成铃概率均低于0.3（图6）。

图4 3个品种（系）花铃中期1～4果节生殖器官脱落概率Fig.4 The reproduction organs shedding probability in 1st～4th node of three varieties(strains)cotton in the middle of flowering stage

3 讨论

本研究提出1种棉花株式图信息数字化方法，通过规定数字代表相关的棉花生长发育信息创建了标准化的株式图信息存储，以代表群体株式图性状的某果节生殖器官性状发生概率为主要指标，利用VB软件对标准化株式图信息数据进行编程处理实现对数据的统计分析及作图，最后通过Surfer制作各生殖器官发生概率分布图。

为验证此株式图信息数字化方法的效果，利用该方法分析了10个品种（系）的不同生育时期主要生殖器官发生概率的分布特征，结果表明：蕾期各品种现蕾概率分布图特点与棉花现蕾开花顺序相符。花铃中期棉花生殖器官发生概率空间分布呈现“下空型”特点，吐絮期成铃概率仍表现出“下空型”异常分布。本研究中花铃中期棉花生殖器官发生概率为“下空型”，不同与正常年景的“中下部大于上部”[15-17]，主要原因是2016年7月份降雨较多，棉株发生旺长，过早封行，而棉蕾和幼铃对渍水胁迫反应敏感易脱落[8,18]，致使中下部果枝蕾铃严重脱落。

可见，利用此株式图信息数字化方法能够准确、直观地描述蕾、铃生长发育及脱落的时空分布特点，而且可详细计算出各果枝不同果节上的概率变动并生成趋势图。此方法的另一特性是利用Excel表存储数据，使用者可以直接利用开发的VB程序打开并自动分析处理，也可根据需要自行进行数据分析，简便快捷。本方法的不足之处是利用Surfer形成分布图时，需要在Excel中对数据进行行列变换。

图5 吐絮期棉株成铃概率的空间分布Fig.5 The distribution of boll emerging probability of different cotton varieties(strains)in the opening boll stage

4 结论

采用本研究建立的方法能够快速绘制多个品种不同生育期各生殖器官发生概率的时空分布图和各果枝不同果节概率分布图，可通过数字化信息直观反映棉花的熟性及生长发育进程，从而为科研工作和生产管理提供技术支持。

图6 吐絮期10个品种（系）1～4果节成铃概率Fig.6 The boll emerging probability in 1～4 position of different cotton varieties(strains)in the opening boll stage

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