不同季节露地结球生菜生长模型初探

孙亚男，刘元军，马铁民，苟党庆

（1.凯盛浩丰农业有限公司，山东 青岛 266000，2.青岛浩丰生物科技有限公司，山东 青岛 266000）

结球生菜（Lactuca satireL．var．captitataDC．）为菊科莴苣属1年或2年生草本植物，含有蛋白质、糖类、维生素和丰富的矿物质，且风味独特，无论生吃、炒食都深受人们的喜爱，因此种植面积越来越大。结球生菜喜冷凉，不耐强光照，适宜昼夜温差大、夜间温度较低的环境[1]，生产中主要进行春、秋两季露地栽培[2]。低温期种植过早，结球生菜生长缓慢，结球小产量低；高温期定植过早，易抽薹开花或者烧心[3]，甚至有绝产的风险；因此，适宜的种植计划及合理的水肥管理有助于提高结球生菜的产量和品质。

对于如何快速判断生菜是否偏离了标准环境下的生长曲线，建立生长模拟模型是非常必要的。作物生长模拟模型是综合作物生理、生态、农业气象和农学等学科研究成果，应用系统分析和计算机技术，将作物与其生态环境因子作为一个系统进行动态的定量分析和生长模拟研究[4-5]。高亮之等[6]于1 9 8 5年首次在国内发表了“苜蓿生产的农业气候计算机模拟模式-ALFAMOD”。李萍萍等[7]于1999年建立了温室生菜生产的模拟模型。温维亮等[8]于2011年通过形态参数对模板进行控制，组装成为参数化的生菜几何模型。高阳等[9]于2014年建立了设施韭菜生长环境管理模型，李晓斌等[10]于2016年用K-means图像法和主要成分分析法监测温室内生菜生长势。可见前人研究基本基于设施环境下，但未见露地结球生菜不同季节下生长模型的建立。结球生菜主要以露地栽培为主，占到总种植面积的95%以上。露地栽培受天气、环境变化影响较大。通过建立生长模型，种植者可以初步掌握结球生菜是否偏离生长轨迹，并快速了解生菜生长状况，预测生长期是否满足供应计划，以便提前做好应急预案。为探究结球生菜产量构成因子在不同温度下的变化情况，本试验以山东地区主栽结球生菜品种为材料，构建结球生菜的生长模型，以期为生产者掌握结球生菜生长情况提供理论依据。

1 材料和方法

1.1 试验时间和地点

试验于2018年3月—2020年5月在凯盛浩丰农业有限公司的青岛即墨移风基地进行，采用统一育苗移栽、露地栽培方式，统一田间管理。

1.2 试验材料

试验材料为结球生菜KF08品种，由凯盛浩丰农业有限公司提供。

1.3 试验方法

1.3.1 生菜田间定植批次设定

于春、秋季各定植4批露地结球生菜，为了避免采收过于集中，一般每批定植时间间隔5～9 d。具体定植时间见表1。

1.3.2 生长模型的建立

在每一个批次结球生菜定植当天，随机连续标记5株，注意避开地块边缘低洼、过旺过弱苗，从定植至采收前调查植株的表型数据，包括植株自然展开最大直径（以下简称为最大直径，单位cm）、株高（cm）、叶片数（指外叶片数，单位片）、叶长（cm）、叶宽（cm）、球高（cm）、球宽（cm）等。使用直尺、游标卡尺进行测量，一般5～9 d调查1次，定植当天记为0 d，调查天数为定植后1 d时，记为0＋1 d，调查天数为定植后2 d时，记为0＋2 d，调查天数为定植后Xd时，记为0＋Xd，以此类推。环境温度数据参考基地内部气象站收集的数据。

基于Excel 2010软件，将春季和秋季每个批次生长期内调查的最大直径、株高、外叶片数、叶长、叶宽、球高、球宽数据分别取平均值后，建立了不同季节下生长指标的趋势图，同时采用多元线性回归分析方法建立春季生长模型和秋季生长模型。

1.3.3 生长模型验证

生长期预测：将2020年各批次结球生菜的定植日期、调查当日的日最高温度和日最低温度、调查天数导入春季生长模型获取预测值，比较预测生长期与实际生长期的差异。

模型的标准误差计算：通过回归分析计算模型的标准误差，用于说明实际值与其预测值之间相对偏离程度，预测标准误差的值越小，则预测值与其实际值的近似误差越小，说明模型越准确。

1.3.4 生长指标间的相关性

通过Excel中的CORREL函数计算生长指标间的相关系数，相关系数越大，则生长指标相关程度越高，当2个生长指标的相关系数在0.90以上时，则认为这2个生长指标相关程度大，在快速调查时，相关程度大的2个生长指标可以简化为仅调查一个生长指标。在使用生长模型预测时，结球生菜的生长指标相关性大的2个指标，可以只预测其中一个生长指标的生长模型，在实际测量表型数据时，仅调查用于预测的生长指标即可。

2 结果与分析

2.1 近2年温度数据与生菜生长期分析

由图1可见，2018年山东地区春季3—6月份4个月平均温度高出2019年春季月平均温度0.39 ℃，而2018年秋季8—10月3个月平均温度比2019年秋季月平均温度低0.72 ℃。

图1 2018年和2019年月平均温度变化

由图2可知，春季各批次随着定植时间的推移，生长期越来越短；秋季各批次随着定植时间的推移，生长期越来越长，定植时间决定了生长期，温度决定了定植时间，因此温度与生长期密切相关。综合比较图1和图2发现，2018年春季整体生长期温度比2019年春季高，但生长期反而长，原因在于生菜在日平均温度12 ℃时生长壮健，叶球生长最适温度为13～16 ℃，由于2018年天气气温过高，不适合菜球生长，所以2019年春季温度稍低，不会延长生长期，反而会降低烧心发生率，2019年春季第3批和第4批的烧心率低于2018年春季第3批和第4批。而2019年秋季温度高于2018年秋季温度带来的问题是秋季第1批次生菜面临部分抽薹问题，其中2019年秋季第1批的抽薹率高于2018年秋季第1批约20%，故秋季前2批遇到高温天气应适当延后定植。

图2 不同季节不同批次的生长期变化

2.2 生长模型的建立

通过结球生菜的表型数据建立了不同季节下的生长趋势图，同一生长指标随着调查天数的增加而增加，当不同调查日期的柱形图高度差越大，代表此时间内生长最迅速，温度也是最适宜生长，反之不同调查日期的柱形图高度差越小，代表此时间内生长最慢，不在结球生菜适宜生长的温度内，见图3和图4。从生长趋势图上无法判断或者预测结球生菜的生长是正常还是延缓，春季4个批次生长环境的温度是由低温逐渐升高，秋季4个批次生长环境的温度从高温逐渐下降，结球生菜在2种相反的温度变化模式下，生长情况势必不同，因此发掘不同季节下温度与生长指标的关系至关重要。

图3 春季不同批次结球生菜的生长指标变化

图4 秋季不同批次结球生菜的生长指标变化

为了探讨温度与生长指标之间关系，经过对数据回归分析，建立了温度与结球生菜生长预测模型：

春季：

其中，PD代表最大直径，PH代表株高，LN代表叶片数，LL代表叶长，LW代表叶宽，HH代表球高，HW代表球宽，T高代表日最高温度，T低代表日最低温度，D为定植后调查天数。

2.3 生长模型验证

2.3.1 模型验证

以2020年春季第1批次为例，进行生长模型的验证，由图2中2018年春季第1批生长期58 d，2019年春季第1批生长期56 d，根据开始采收日提前最佳采收日2～3 d的经验，推测2020年春季第1批次生长期在55～59 d范围内。将2020年春季第1批次结球生菜的数据导入春季生长模型（定植日期2020年3月17日），计算2020年春季结球生菜生长指标预测值，使用模型预测55～59 d内的生长量（表2），得出了2020年春季第1批次生长期为59 d，此时表现为菜球最大，并与实际生长期为57 d（2020年5月13日进行采收）相差2 d。

表2 2020年春季第1批次生长指标（生长期）预测

因前面通过经验来推测生长期范围，将推测生长期导入生长模型来确定下一年生长期，为了使生长期范围准确，在做生长模型预测时，将过去2年生长期的平均值的前后5 d的温度数据导入生长模型中进行计算，发现平均值的前后2 d的数据即为菜球的球高、球宽数据高峰范围，为了提高计算的效率，在使用生长模型预测生长期时，生长期取值范围确定逻辑：以过去2年生长期的平均值及其前后2 d为范围。最终通过生长模型计算比较菜球的球高、球宽最优时为预测的下一年的生长期（表3）。表3中列举了使用生长模型预测的不同批次结球生菜生长期，预测的2020年各批次的生长期与实际开始生长期不超过±2 d，模型预测较为准确。需要调整水肥等种植管理措施，以保证产量稳定。

表3 生长模型预测的生长期与实际生长期的差异 d

2.3.2 生长模型标准误差

由表4可见，秋季模型的标准误差除了最大直径外，其他项目明显低于春季的标准误差，原因在于春季3—4月在生长前中期会出现突然高温天气导致数据偏差，秋季一般10月下旬生长后期会因偶尔出现降温影响数据较小，例2019年4月3日最高温度16 ℃/最低温度6 ℃，4月6日24 ℃/8 ℃，4月9日9 ℃/5 ℃；另外，植株最大直径相比其他参数标准误差大，是由于前期最大直径的生长速度最快，增幅最大，且受肥料和水分影响较大，所以标准误差会相对较大。

表4 春季与秋季生长模型标准误差值

2.3.3 生长指标间相关系数

由表5可知，最大直径与株高、叶片数、叶长、叶宽4个生长指标相关系数较高，株高与叶长和叶宽相关系数较高，叶片数与其他生长指标相关系数低，叶长与叶宽的相关系数较高，球高与球宽的相关系数较高，因此当快速调查时可以不调查叶片数，仅调查最大直径、叶长、球高3项生长指标即可判断结球生菜的生长是否正常。

表5 结球生菜生长指标间的相关系数

3 结论与讨论

通过建立生长指标模型，可以快速预测结球生菜生长是否偏离种植计划，可及时指导调整管理措施，以获取稳定产量。通过生长指标相关系数研究，将田间调查数据由原来的7项缩减为3项，减少了田间调查工作量，且简化并提高了生长模型预测和生长指标表型数据的调查工作效率。

为了获得高产和优质的结球生菜，除了品种适应性和种植日期研究外，掌握品种的最佳播种和定植时间至关重要。山东地区一般春季和秋季均可种植4～5茬生菜，一般春季以1月底—2月份初进行第1批结球生菜育苗，秋季7月中旬开始进行第1批结球生菜育苗。结球生菜的苗龄和生长期均随着温度的升高而缩短，随着温度的降低而延长。在生产中需要注意的是，苗龄与定植后成活率、结球形状有很大关系，需根据当地气候温度提前规划播种期，及时定植，可有效避免出现老苗、弱苗、缓苗慢等问题。

本研究使用生长模型预测的结果是最佳生长期与实际生长期相差2 d，因在实际操作中，一般开始采收日会提前最佳采收日2～3 d，因此该生长模型的预测相对准确，可以为种植者提供基本参考依据；然而由于露地条件下天气变化的不确定性，生长模型预测还存在不足，未来还会不断完善模型。一方面可以扩大调查样本，制定合理、有规律的调查间隔日期；另一方面，在温度数据上做更精准预判，比如预测近3 d最高温度平均值、近3 d最低温度平均值等，降低极端温度或单日温度变化的影响。

为了提高模型实用性和及时反馈性，未来可以考虑建立结球生菜实时预测模型和天气预测系统，通过传感器实时监控气温与预测，记录生长表型数据，便于种植者实时掌握实际生长数据与预测生长模型的趋势图，及时调整种植管理措施。