黔江烟区云烟87物质累积模型构建

张学杰,王 平,王 辉,孙 鹏,晁江涛,高 强,王新伟,李 林*

(1.重庆市烟草公司黔江分公司,重庆 409000;2.中国农业科学院烟草研究所,山东青岛 266101;3.山东临沂烟草有限公司,山东临沂 276003)

烟草生长模型是智慧烟草生长决策的基础[1]。鉴于烟草生长发育属于复杂系统工程,在研究过程中,往往先从简单模型入手。例如,熊淑萍[2]构建了烟草生长发育动态模拟模型系统(Tobacco-DSMS),可以有效预测生育期和叶龄;马新明等[3]构建了烟草根系形态发育模型,可以预测根系数量、长度、根长指数和根长密度等指标,开展了可视化研究[4-5];孙延国等[6]基于Richards生长曲线分别构建了K326、NC89、云烟85、红花大金元的叶片发生模型,能够较好预测叶数、叶片大小及生长速率等指标;为快速评估烟草生长状态,王辉等[7]利用主成分分析及神经网络方法构建了烟草光合-蒸腾速率日变化估算模型;胡雪琼等[8]将WOFOST(world food studies)模型延伸至云南烤烟的生长模拟,并进行了初步验证。

虽然科研人员已从多个角度解析了烟草生长模型,但关于烟株物质累积的模型较少。鉴于此,笔者以重庆市黔江烟区云烟87为研究对象,选取6个试验点,预设6个时间点定期采集样品,基于S型Logistic曲线构建其物质累积模型。

1 材料与方法

1.1 试验地概况重庆市属中亚热带湿润季风气候,年平均气温16～18 ℃,夏季年均温26～29 ℃,冬季年均温4～8 ℃,年均降水1 000～1 350 mm,集中在5—9月,占全年总降水的70%左右,春季连阴雨天气居多,太阳辐射弱,年日照时数1 000～1 400 h,但日照百分率仅25%～35%,属年日照少地区。重庆市下辖26个区12个县,其中黔江区具有较强代表性。

1.2 试验材料试验以烤烟品种云烟87为研究对象。

1.3 试验方法在黔江烟区邻鄂镇和阿蓬江镇各选3个试验点,详情见表1。试验材料于2021年4月28日完成移栽,之后取样6次,详情见表2。取样后获取烟株的鲜重与干重,计算鲜干比以及含水率。参考烟株的鲜重与干重的累计趋势,构建云烟87在黔江区的田间生长累积曲线,构建其累计模型。

表1 云烟87取样点信息

表2 云烟87试验6次取样日期及生物学重复数

从田间取样后,使用美工刀分割烟株根、茎、叶,使用电子秤(分辨率千分之一克,量程5 kg)分别测量其鲜重,之后再将其进一步切分为小片样品,放入电烘箱中,100 ℃杀青20 min,65 ℃持续24 h烘干样品,分别记录干重,并将样品分装入密封袋备用。

1.4 模型构建使用Matlab R2021b中的fitnlm()函数匹配曲线参数。

2 结果与分析

2.1 烟株生长发育趋势烟苗从烟苗移栽到烟叶采收大致需经历5个时期:还苗期、团棵期、旺长期、现蕾期及成熟期。其中,还苗期至旺长期烟株生长发育较为缓慢,从旺长期开始到现蕾期则发育迅速,成熟期趋于稳定,烟株的物质积累趋势整体呈S型Logistic曲线[10-12](图1),其公式为:y～b1+b2/(1+b3×exp(b4×t)),其中b1～b4为曲线参数,决定了曲线形态;t为移栽后天数,决定了曲线的延伸程度。

图1 烟株物质累积曲线Fig.1 Material accumulation curve of tobacco plant

2.2 云烟87物质累积指标变化趋势2021年在黔江烟区试验点于特定日期取样,分别测量烟株的鲜重、干重、鲜干比及含水率。结果表明,不同试验点的烟株鲜重、干重、鲜干比、含水率等指标变化趋势基本一致。①烟株鲜重于移栽后36 d内增长缓慢,从36 d开始鲜重快速增加,73 d鲜重逐渐趋于稳定;干重变化趋势与鲜重基本一致。②烟株鲜干比在移栽后1～22 d时为8～11;36 d迅速升高,为17～22; 53 d略有下降,为12～16;73 d又迅速升高至28 ～ 33,鲜干比整体呈现“升-降-升”趋势。③烟株含水率于移栽后1～22 d维持在88%～91%,36 d降至77%～82%, 53 d略有上升,73 d降至66%～71%。

2.3 云烟87物质累积模型构建云烟87物质累积可分为鲜物质累积和干物质累积,两者累积趋势均为S型Logistic曲线,因此在构建云烟87物质累积曲线时,只需匹配b1～b4参数即可。

由于不同发育时期的鲜干比与含水率不同,因此鲜物质累积曲线与干物质累积曲线存在一定差别,只需匹配b1～b4参数即可。在构建模型过程中,如果模型仅用1个公式表示,累积曲线拟合R2约为0.90。从整体看,移栽后36 d内曲线拟合度较差,36 d后曲线拟合度较好。鉴于此,将累积模型分成2个阶段:1～36 和 36～73 d。单一试验点的第1、2阶段曲线R2值均达到0.99;而6个试验点的第1、2阶段曲线R2值分别提升至0.99和0.95。

2.3.1鲜物质累积模型。鲜物质累积模型能够预测特定时间点田间新鲜烟株的总重量(fresh matter weight, FW)。参考S型Logistic曲线公式(y～b1+b2/(1+b3×exp(b4×t))),使用Matlab fitnlm()函数匹配不同试验点的曲线b1～b4参数(表3)。

表3 云烟87烟株鲜物质累积参数匹配

表4 云烟87烟株干物质累积参数匹配

对6个试验点的鲜重指标求平均值,并匹配b1～b4参数,获得黔江区云烟87烟株鲜物质累积模型:

第1阶段(t≤36 d),FW1= 4.448+159.14/(1+283.71×exp(-0.256 98×x))。

第2阶段(t>36 d),FW2= 81.681+1941.5/(1+172 030×exp(-0.246 61×x))。

2.3.2干物质累积模型。干物质累积模型能够预测特定时间点烟株烘干后的总重量(dry matter weight, DW)。先匹配不同试验点的干物质累积曲线的b1～b4参数(表3)。

对6个试验点的干重指标求平均值,并匹配b1～b4参数,获得黔江区云烟87烟株干物质累积模型:

第1阶段(t≤36 d),DW1=0.276 43+38.747/(1+287.5×exp(-0.197 86×x))。

第2阶段(t>36 d),DW2=4.381 7+716/(1+3 523.1×exp(-0.137 25×x))。

2.4 云烟87物质累积曲线拟合验证将6个试验点的鲜重数据与累积曲线进行拟合,结果表明第1阶段模型R2值为0.99;第2阶段模型R2值为0.96(图3);

将6个试验点的干重数据与累积曲线进行拟合,结果表明第1阶段模型R2值为0.99;第2阶段模型R2值为0.98(图4)。

图4 云烟87烟株干物质累积曲线拟合验证Fig.4 Dry matter accumulation curve fitting verification of Yunyan 87

3 小结

云烟87是国内种植面积最大的烤烟品种。该研究以重庆市黔江区为例,构建了云烟87烟株鲜物质及干物质的累积模型。根据云烟87的生长特点,将鲜物质累积及干物质累积模型均分解为2个阶段,即1～36 和36～73 d,结果表明,模型R2值高于0.96。虽然该模型仅考虑时间序列1个因素,但模型R2值依然很高,有望应用于实际生产中。