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      基于葉形分類的淡竹葉面積預(yù)測(cè)模型研究

      2020-03-07 03:57:02談麗華胡姝珍談太騰武紅燕張振燁施建敏
      世界竹藤通訊 2020年1期
      關(guān)鍵詞:淡竹葉葉面積殘差

      談麗華 巫 娟 胡姝珍 談太騰 武紅燕 張振燁 施建敏

      (1 江西省瑞昌市林業(yè)局 江西瑞昌 332200;2 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院 南昌 330045;3 江西省竹子種質(zhì)資源與利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 南昌 330045)

      淡竹(Phyllostachysglauca)是禾本科剛竹屬植物,是集食用、藥用、材用、觀賞價(jià)值于一體,筍、材兩用的優(yōu)良竹種[1-3]。江西省瑞昌市具有豐富的淡竹資源,在低山和丘陵大面積連片分布,竹林面積達(dá)9 938 hm2,是當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的主要經(jīng)濟(jì)來源[4]。葉面積是植物生長、光截留、光合效率、蒸發(fā)和蒸騰、施肥和灌溉等相關(guān)生理研究的關(guān)鍵變量[5-8],不僅可作為生產(chǎn)力的指標(biāo),還可用于確定作物栽培措施如種植密度、灌溉與施肥的依據(jù)。淡竹葉片面積的準(zhǔn)確測(cè)量對(duì)淡竹基礎(chǔ)生態(tài)學(xué)研究和竹林生長具有重要指導(dǎo)意義。

      葉面積的測(cè)量主要有直接法和間接法2大類[9]。直接法大多數(shù)是利用破壞性取樣(離體)或精密電子儀器如掃描儀、相機(jī)、葉面積儀等測(cè)定葉面積。這些方式要么需要離體測(cè)量、步驟繁瑣、技術(shù)要求高,要么價(jià)格昂貴、維護(hù)成本大[10-11];另外,竹子葉片具有泡狀細(xì)胞,離體后極易失水卷曲,不適用于直接法測(cè)量,也難以大批量測(cè)定。間接法為無損檢測(cè),具有簡單便捷、快速高效的特點(diǎn),例如利用葉質(zhì)量、葉厚、葉長寬等相關(guān)形態(tài)指標(biāo)建立了獼猴桃[12]、黃瓜[13]、草莓[14]、桃子[15]、榛子[9]等葉面積線性預(yù)測(cè)模型,并取得了良好效果。本研究利用淡竹葉片長、寬指標(biāo)與實(shí)際面積進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選最為合適的參數(shù)與實(shí)際面積進(jìn)行擬合建立葉面積線性預(yù)測(cè)模型,以期規(guī)避直接儀器法的缺點(diǎn),獲得一種適用于淡竹葉面積的快速便捷準(zhǔn)確的測(cè)量方式,為淡竹的基礎(chǔ)研究和經(jīng)營管理提供技術(shù)支持。

      1 材料與方法

      1.1 試驗(yàn)材料

      供試淡竹葉片采自江西瑞昌,試驗(yàn)于2019年8月進(jìn)行。在4個(gè)采樣地每個(gè)樣地選取2株淡竹,從每株竹子的東、南、西、北不同方位,上、中、下不同冠層以及枝條的不同部位上隨機(jī)采取40片完好的葉片,裝入自封袋泡水備用。樣品葉片共320片,隨機(jī)選取256片建模,64片做模型檢驗(yàn)。

      1.2 研究方法

      根據(jù)葉長、葉寬與葉片實(shí)際面積,采用最小二乘法建立淡竹葉面積線性模型。

      1.2.1 葉片測(cè)量分類

      用直尺測(cè)量每片竹葉的長和寬。具體操作方法為:沿竹葉中脈從葉基到葉尖的距離為長(不含葉柄長度),記為x1;葉子最寬部位垂直中脈的兩側(cè)葉緣間的距離為寬,記為x2。按照葉片的長寬比進(jìn)行聚類分析以劃分葉片類型。

      1.2.2 葉片掃描

      將多片葉片和直尺平整置于Cannon scan掃描儀,擺放至葉片互不相連,以600 dpi掃描,然后將掃描所得圖片導(dǎo)入Image j軟件進(jìn)行分析所得的葉面積作為葉片實(shí)際面積。

      1.2.3 葉面積儀法

      采用CID-203手持葉面積儀,勻速拉動(dòng)淡竹葉片至完全拖出,記錄葉面積數(shù)據(jù)。

      1.2.4 葉面積預(yù)測(cè)建模

      將葉長、葉寬各種組合指標(biāo)與葉面積導(dǎo)入SPSS 22.0進(jìn)行相關(guān)性(Pearson)分析,再利用最小二乘法對(duì)葉片數(shù)據(jù)進(jìn)行整體擬合和分類擬合。

      1)整體擬合,即不區(qū)分葉片類型,將葉片長、寬與掃描儀獲得的實(shí)際面積導(dǎo)入Excel 2010,采用最小二乘法解出方程系數(shù),代入方程求得葉面積線性擬合面積模型。

      2)分類擬合,即用SPSS 22.0的聚類分析對(duì)葉片長寬比范圍進(jìn)行分類,再將分類后的葉片數(shù)據(jù)與相應(yīng)的實(shí)際面積導(dǎo)入Excel 2010分別進(jìn)行分類擬合,用最小二乘法解出方程系數(shù)并進(jìn)行計(jì)算,得出葉面積分類線性擬合面積模型。

      1.3 數(shù)據(jù)處理

      選用均方根誤差、殘差平方和、預(yù)測(cè)精度[16]3個(gè)統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)P偷恼`差和擬合度,并分析殘差分布情況,統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式如下:

      均方根誤差與殘差平方和的理想值接近0,預(yù)估精度理想值接近1。以上統(tǒng)計(jì)量均用Excel 2010與SPSS 22.0處理。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 葉片形態(tài)分類

      通過對(duì)葉片樣本的長寬比進(jìn)行k均值聚類分析,將葉片劃分為3類:生于竹枝底部的近三角形葉片,長寬比≤5.770;類橢圓形的葉片,5.770<長寬比≤6.682;生于竹枝頂部的長條形葉片,長寬比>6.682(表1)。

      2.2 葉面積模型自變量參數(shù)確定

      為了選擇構(gòu)建模型的參數(shù),研究對(duì)淡竹葉片形態(tài)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性(Pearson)分析(表2),發(fā)現(xiàn)不同指標(biāo)對(duì)葉面積(LA)影響不同。其中LA與葉長(LL)×葉寬(LW)呈極強(qiáng)線性相關(guān)(r=0.990,P<0.01),在所有形態(tài)特性指標(biāo)中相關(guān)性最強(qiáng)。

      表1 淡竹葉片長寬比聚類分析

      表2 淡竹葉片形態(tài)學(xué)特性指標(biāo)相關(guān)分析

      注:**為在P<0.01水平上表現(xiàn)顯著性差異。

      2.3 葉面積預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

      隨著葉面積預(yù)測(cè)模型的研究及普及,越來越多的研究人員探究使用擬合法測(cè)定葉面積模型。根據(jù)表1的聚類分析及表2的形態(tài)學(xué)相關(guān)性分析,將256個(gè)樣本以葉片長寬積與葉片實(shí)際面積分別進(jìn)行葉面積整體線性擬合和分類線性擬合,建立線性方程如下:

      y1=0.721 7x1x2-0.070 5

      (1)

      (2)

      公式(1)為整體擬合方程,公式(2)為分類擬合方程。其中,y1為整體擬合葉片面積;y2為分類擬合葉片面積;x1為葉長,x2為葉寬。

      圖1是分類擬合面積、整體擬合面積、葉面積儀測(cè)量面積分別與實(shí)際葉面積擬合的結(jié)果,可以看出,分類擬合面積、整體擬合面積與實(shí)際面積擬合度都很好,R2分別為0.980 9、0.976 9,葉面積儀的測(cè)量結(jié)果與實(shí)際面積擬合度最低,R2為0.903 8。分類擬合結(jié)果比整體擬合、葉面積儀法提高0.41%、9.40%。

      圖1 3種方法與實(shí)際葉面積擬合

      2.4 模型比較及檢驗(yàn)

      表3為整體擬合、分類擬合和葉面積儀3種測(cè)量方式的誤差統(tǒng)計(jì)。可以看出:對(duì)于均方根誤差,分類擬合最小,整體擬合次之,葉面積儀與前2種相差較大,為1.776 5;殘差平方和為分類擬合最小,最大為葉面積儀,說明葉面積儀的誤差最大。預(yù)測(cè)精度,分類擬合最高,達(dá)到了97.11%,比整體擬合、葉面積儀的測(cè)量結(jié)果分別提高了0.73%、3.10%。由此可見,分類擬合是理想的葉面積測(cè)量方式。

      從淡竹分類擬合、整體擬合以及葉面積儀測(cè)量面積與實(shí)際面積的殘差圖可得(圖2),三者殘差分別主要集中在-2~2、-2~2、-5~5之間,均為隨機(jī)分布。而三者位于-2~2區(qū)間的K-S檢驗(yàn)的近似相伴概率值P分別為0.997、0.983、0.903。分類擬合P值最大,其次為整體擬合、葉面積儀,葉面積儀與實(shí)際面積的誤差最高接近8 cm2,進(jìn)一步表明分類擬合的精準(zhǔn)與葉面積儀的誤差之大。此外,根據(jù)葉形的分類擬合可進(jìn)一步提高擬合的精度[17],該方法在雷公藤[18]、大豆[19-20]葉面積測(cè)量中的應(yīng)用顯著提高了結(jié)果準(zhǔn)確性。本研究將淡竹3種形狀的葉片采用分類擬合的方式,比整體擬合預(yù)測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)度提高了0.57%(表3)。

      表3 3種測(cè)量方式的誤差統(tǒng)計(jì)量

      圖2 測(cè)量面積與實(shí)際面積的殘差

      為了驗(yàn)證所擬合模型的適用性,用剩下64個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)獲得的分類擬合模型進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)分類擬合模型檢驗(yàn)的誤差統(tǒng)計(jì),均方根差為0.707 1,殘差平方和為10.001 3,預(yù)測(cè)精度為97.26%,位于95%以上,模型精準(zhǔn);圖3為分類擬合預(yù)測(cè)面積與實(shí)際面積的R2擬合,模型的R2接近0.99;圖4為淡竹分類擬合模型的殘差分布,從圖中可看出,殘差散點(diǎn)的分布隨機(jī)均勻,全部落在-0.5和2之間,模擬效果良好,此分類擬合預(yù)測(cè)模型適用于農(nóng)林生產(chǎn)。

      圖3 分類擬合模型檢驗(yàn)擬合度

      圖4 淡竹測(cè)量面積與實(shí)際面積的殘差

      3 結(jié)論

      本研究基于淡竹葉形特點(diǎn),將葉片分為了3類:近三角形葉片、類橢圓形葉片和長條形葉片。淡竹形態(tài)學(xué)指標(biāo)中葉長寬積與葉面積相關(guān)性最大。利用葉長寬積進(jìn)行建模的分類擬合線性預(yù)測(cè)模型決定系數(shù)高,預(yù)測(cè)結(jié)果精準(zhǔn),高于葉面積儀整體擬合與整體擬合測(cè)定結(jié)果。在野外實(shí)驗(yàn)中,分類擬合預(yù)測(cè)模型只需尺子便能快速準(zhǔn)確測(cè)量淡竹葉片面積,為淡竹研究提供了技術(shù)支撐。本研究提出的分類擬合預(yù)測(cè)模型在淡竹葉面積的測(cè)量上避免了葉面積儀和掃描儀等傳統(tǒng)測(cè)量方式結(jié)果不準(zhǔn)確和費(fèi)時(shí)的弊端,具有快速、便捷、準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。

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