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      多參數(shù)環(huán)境因子對黃瓜葉面濕度影響研究

      2019-05-31 08:50錢春陽王建春李鳳菊宋治文
      天津農(nóng)業(yè)科學 2019年4期
      關鍵詞:太陽輻射土壤濕度土壤溫度

      錢春陽 王建春 李鳳菊 宋治文

      摘? ? 要:為研究在日光溫室環(huán)境下多因子對黃瓜葉面濕度影響情況,采用人造葉片電阻模擬葉面濕度值,試驗針對天津地區(qū)日光溫室環(huán)境安裝小氣候檢測設備,分別對溫室內濕度群數(shù)據(jù)(空氣濕度RH,葉片濕度RHL,土壤濕度RH10、RH20、RH30、RH40)和溫度群數(shù)據(jù)(空氣溫度T,土壤溫度T10、T20、T30、T40),以及太陽輻射W進行數(shù)據(jù)采集,通過相關分析和主成分分析方法探討各指標之間的關系。結果表明,除空氣溫度T和土壤溫度T40與土壤濕度RH30以及土壤溫度T20與太陽輻射W間無顯著相關性(P>0.05)外,其他指標間均存在極顯著的相關性(P<0.01);經(jīng)主成分可將12個指標分為3個主成分,主成分I為土壤溫度指標(T10、T20、T30、T40)和土壤濕度指標中的RH10、RH20、RH40,主成分II為空氣溫濕度指標(T、RH)、太陽輻射指標(W)和葉片濕度指標(RHL),主成分III為土壤濕度指標中的RH30。綜合而言,本試驗所選11個環(huán)境因子指標中,葉面濕度受空氣溫濕度和太陽輻射的影響較大,主要表現(xiàn)為空氣溫度和太陽輻射高,空氣濕度低,則葉面濕度亦低,其他環(huán)境因子指標對其影響相對較小。

      關鍵詞:黃瓜葉面濕度;主成分分析;多參數(shù)因子

      中圖分類號:S126,TP23,S642.2 ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? DOI 編碼:10.3969/j.issn.1006-6500.2019.04.006

      Effects of Multi-parameter Environmental Factors on Cucumber Leaf Surface Humidity

      QIAN Chunyang1, WANG Jianchun1, LI Fengju1, SONG Zhiwen2

      (1.Information Institute, Tianjin Academy of Agricultural Sciences, Tianjin 300192, China; 2.Tianjin Academy of Agricultural Sciences, Tianjin 300192, China)

      Abstract: In order to study the influence of multi-factors on cucumber leaf humidity in solar greenhouse environment, artificial leaf resistance was used to simulate leaf humidity. A microclimate detection device was installed in Tianjin solar greenhouse environment. The humidity group data(air humidity RH, leaf humidity RHL, soil humidity RH10, RH20, RH30, RH40), temperature group data (air temperature, soil temperature T10, T20, T30, T40), and solar radiation (W) were collected respectively, the relationship between the indicators were explored by correlation analysis and principal component analysis. The results showed that there was a significant correlation among all the 12 indices in this experiment(P<0.01), except soil moisture RH30 and air temperature(T)(P>0.05), soil moisture RH30 and soil temperature(T40)(P>0.05), soil temperature(T20) and solar radiation (W)(P>0.05). According to the principal component analysis, the 12 indices were divided to three principal components,in which the principal component I included soil temperature index (T10, T20, T30, T40) and three soil moisture index (RH10, RH20, RH40), the principal component II included air temperature(T), air humidity (RH), solar radiation (W) and leaf humidity (RHL), the principal component III included only one soil moisture index (RH30). Generally speaking, among the 11 enviroment factor indexes selected in this experiment, the leaf humidity(RHL) was greatly affected by air temperature, humidity and solar radiation, and the main manifestations were that higher the air temperature and solar radiation were, lower the air humidity was, the leaf humidity was also lower; the other 8 indicators had relatively small impacts on the leaf humidity (RHL).

      Key words: cucumber leaf humidity; principal component analysis; multi-parameter factors

      設施農(nóng)業(yè)具有高投入高產(chǎn)出、抵御自然災害能力強等特點,目前已成為天津市現(xiàn)代都市型農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向,其面積已達4萬hm2。高溫、高濕對設施溫室環(huán)境下作物的生長發(fā)育和病害的發(fā)生、生理生化過程均有一定的影響[1]。葉片作為植物的重要營養(yǎng)器官,其主要功能是進行光合作用和蒸騰作用。當葉面長期積累過量水汽時,很容易受到真菌和細菌等感染,導致病害發(fā)生,因此葉面濕度已成為評價植物生長的一項重要指標。近年來,有關設施溫室小氣候預警監(jiān)測等技術[2-7]的研究發(fā)展迅速,但有關設施環(huán)境小氣候對植物葉面濕度的影響研究相對較少。葉面濕度傳感器一般采用人造葉片電阻,置于葉片附近,能夠測定葉面上濕度的存在以及持續(xù)的時間,模擬通過電阻阻值變化來反映葉面濕度值,供研究人員或栽培管理人員參考,可預知疾病的發(fā)生并采取相關的保護措施[8]。

      本試驗通過搭建溫室小氣候環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),定時采集影響黃瓜葉面濕度變化的溫度群數(shù)據(jù)、濕度群數(shù)據(jù)及太陽輻射數(shù)據(jù),研究多參數(shù)環(huán)境因子對黃瓜葉面濕度的影響作用,旨在通過大量群數(shù)據(jù)參數(shù)采樣,篩選出影響黃瓜葉面濕度的關鍵因子,為合理控制葉面濕度,以及對建立植物常見病害監(jiān)測預警模型提供參考。

      1 材料和方法

      1.1 試驗基本情況

      試驗于2018年3月30日—2018年6月15日在天津市北辰區(qū)實驗基地日光溫室(長70m,寬12 m)進行,供試作物為黃瓜。試驗期間分別在溫室東部、中部和西部3個區(qū)域安裝美國HOBO公司生產(chǎn)的U30-NRC小氣候環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng),設備性能指標見表1,安裝位置及測量參數(shù)表2。葉片濕度傳感器水平固定在支架上,測定由上到下第5片葉。試驗期間連續(xù)采樣,時間間隔采集濕度群數(shù)據(jù):空氣濕度RH,10~40 cm土壤濕度RH10、RH20、RH30、RH40,葉面濕度RHL;溫度群數(shù)據(jù):空氣溫度T,10~40 cm土壤溫度T10,T20,T30,T40;以及太陽輻射W,共12個指標。

      1.2 數(shù)據(jù)處理與分析

      采用Microsoft Excel 2010、 SPSS 20.0、 Matlab 2012等軟件進行對數(shù)據(jù)進行相關分析和主成分分析。

      2 ?結果與分析

      2.1 相關分析

      通過對空氣濕度RH,10~40 cm土壤濕度值RH10,RH20,RH30,RH40,葉片濕度RHL,空氣溫度T,10~40 cm土壤溫度T10,T20,T30,T40,以及太陽輻射W共12個變量進行相關分析,分析結果如表3所示。

      2.1.1 濕度指標間相關性?葉面濕度RHL、空氣濕度RH和土壤濕度RH40指標間均呈極顯著正相關關系(P<0.01),葉面濕度RHL、空氣濕度RH均與土壤濕度RH10,RH20和RH30呈極顯著負相關關系(P<0.01),各層土壤濕度指標間均存在極顯著正相關關系(P<0.01),由于土壤濕度RH40在空間上與溫室內環(huán)境存在一定距離,在黃瓜根系生長過程中,此層土壤主要起到對于深層水分的滲漏作用,與葉面濕度RHL、空氣濕度RH相關性較弱。此外,土壤濕度RH30與葉面濕度RHL之間相關性較其它層土壤絕對值最大,同時從采樣數(shù)據(jù)可以看出同一時刻該層土壤濕度較其他三層也最大,分析可能是由于30 cm土層充分持水,含水量達到最大值,從而濕度值也最大。

      2.1.2 溫度指標間相關性?空氣溫度T和各層土壤溫度T10,T20,T30,T40指標間均呈極顯著正相關關系(P<0.01),說明空氣溫度越高,各層土壤溫度亦越高。

      2.1.3 溫度、濕度和太陽輻射指標間相關性? ? 葉面濕度RHL、空氣濕度RH與空氣溫度T、土壤溫度T10和T20以及太陽輻射W均呈極顯著負相關關系T,而與土壤溫度T30和T40呈極顯著正相關關系T;除空氣溫度T和土壤溫度T40與土壤濕度RH30以及土壤溫度T20與太陽輻射W間無顯著相關性外,空氣、土壤溫度、各層土壤濕度以及太陽輻射W指標之間均存在極顯著正相關關系(P<0.01);太陽輻射W與空氣溫度和土壤溫度T10存在極顯著正相關關系(P<0.01),而與土壤溫度T30和T40之間存在極顯著負相關關系。空氣濕度RH、空氣溫度T、太陽輻射W在空間上與葉片直接接觸,直接作用于光合作用,影響氣孔開度及能量耗散等,較其他因子對葉面濕度影響更為直接,其表現(xiàn)為空氣溫度越高,太陽輻射越大,空氣濕度和葉面濕度越低;對于10~40 cm土壤溫度、濕度因子則通過由太陽能驅動水分從土壤到葉片直至大氣,從而影響葉片的蒸騰及能量耗散,起到間接作用,表現(xiàn)為10~20 cm土壤溫度越高,10~30 cm土壤濕度亦越高,空氣濕度和葉面濕度越低。

      2.2 葉面濕度主成分分析

      通過對影響日光溫室智能灌溉控制系統(tǒng)的濕度群和溫度群以及太陽輻射數(shù)據(jù)進行相關性分析,初步了解相關群數(shù)據(jù)特征及對葉面濕度的影響和作用方式,對于篩選更具價值的影響因子、提高關鍵因子在預測模型中的權重、有效地簡化模型維度、提高模型的計算速度均有著至關重要的作用[9-12]。采用主成分分析方法對輸入樣本進行預處理,可把多個影響灌溉用水的變量轉化為較少的彼此不相關的綜合變量[13-17]。

      對6個濕度群指標、5個溫度群指標和1個太陽輻射指標進行主成分分析,結果(表5)表明,KMO檢測結果P=0.000<0.05,說明數(shù)據(jù)主成分分析效果具有統(tǒng)計學意義,其中前3個主成分的累積貢獻率為89.701%,故取前3項主成分作為評價指標。

      主成分載荷是主成分與變量因子之間的相關系數(shù),系數(shù)絕對值越大表明該主成分與指標間的聯(lián)系越密切。從表6中可以看出,X2、X3、X4、X5、X7、X8、X10在第一主成分的載荷較大,均與主成分Ⅰ正相關,說明主成分Yi可以看成是由溫室內環(huán)境中10~40 cm土壤溫度與10,20,40 cm的土壤濕度組成的綜合指標;X1、X6、X11、X12在第二主成分載荷較大,其中X6、X12與主成分Ⅱ正相關,與主成分Ⅱ負相關,故主成分Y可以看成是環(huán)境空氣溫度、空氣濕度、太陽輻射值以及葉面濕度組成的綜合指標,這也間接表明葉面濕度與空氣溫濕度和太陽輻射的相關性較強;X9在第三主成分中的載荷較大,與主成分Ⅲ負相關,故主成分YⅢ可以看成是RH30組成的綜合指標,也進一步印證了本文對于30 cm土層土壤濕度的相關分析。綜上所述,主成分分析結果體現(xiàn)了設施溫室環(huán)境中多參數(shù)環(huán)境因子間相互作用情況。

      3 結論與討論

      有研究表明,溫室絕大部分的空氣相對濕度在85%以上[18],采用日光溫室冠層溫濕度預測模型可以有效模擬黃瓜夜間冠層溫濕度[19],適當降低土壤濕度(60%~80%)可以提高黃瓜幼苗的耐冷性,以保證低溫冷害環(huán)境中幼苗黃瓜葉片光合作用酶的活性[20]。同時,有研究認為,引起葉面濕度不同的原因主要是植物營養(yǎng)生長與生殖生長在生長中期和后期的差異所致[21]。在日光溫室環(huán)境當中黃瓜全生育期葉面濕度主要受溫室內溫度群數(shù)據(jù)、濕度群數(shù)據(jù),以及環(huán)境光照等條件的影響,本試驗采用人造葉片電阻模擬葉面濕度值,采集與植物葉面濕度相關的集群數(shù)據(jù),通過相關性和主成分分析對以葉面濕度、空氣濕度和土壤濕度組成的濕度群數(shù)據(jù),以空氣溫度和土壤溫度組成的溫度群數(shù)據(jù),以及太陽輻射等指標之間的關系進行研究,相關分析結果表明,葉面濕度與空氣和土壤的溫濕度指標及太陽輻射均存在著極顯著的相關性;經(jīng)主成分可將12個指標分為3個主成分,主成分I為土壤溫度指標(T10、T20、T30、T40)和土壤濕度指標中的RH10、RH20、RH40,主成分II為空氣溫濕度指標(T、RH)、太陽輻射指標(W)和葉面濕度指標(RHL),主成分III為土壤濕度指標中的RH30。綜合而言,葉面濕度受空氣溫濕度和太陽輻射的影響較大,主要表現(xiàn)為空氣溫度和太陽輻射高,空氣濕度低,則葉面濕度亦低,而有關葉面濕度與各指標之間的具體關系可根據(jù)主成分對指標群降維后建立植物全生育期葉面濕度預測模型,實現(xiàn)通過對葉面濕度的實時監(jiān)測來及時調整溫室內環(huán)境參數(shù),同時結合植物常見病害建立的植物病害監(jiān)測預警模型,以適應植物當前生長需求。

      參考文獻:

      [1]崔海,郭文忠.不同生育期黃瓜葉片濕度變化特征及其影響因子[J].設施園藝,2017(7):52-55.

      [2]王慧,李梅蘭,許建平,等.基于冠層溫濕度模型的日光溫室黃瓜霜霉病預警方法[J].應用生態(tài)學報,2015(10):3027-3034.

      [3]王慧,陳梅香,李文勇,等.不同天氣條件下黃瓜日光溫室溫濕度空間分布研究[J].北方園藝,2015(17):41 46.

      [4]董志南,鄭拴寧,趙會兵,等.基于空間插值的風場模擬方法比較分析[J].地球信息科學,2015,17(1):37-43.

      [5]王虎,許哲,郭靜,等.玉米品種多環(huán)境測試數(shù)據(jù)的空間插值分析[J].玉米科學,2012,20(6):143-148.

      [6]鳳舞劍.剖析溫濕度與溫室蔬菜病蟲害的相關及應對措施[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè),2009(10):7-8.

      [7]齊志廣.塑料溫室生態(tài)環(huán)境調控技術的研究[J].生態(tài)農(nóng)業(yè)研究,1997,5(2):57-60.

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