高晨凱，劉水苗，李煜銘，吳鵬年，王艷麗，劉長碩，喬毅博，關(guān)小康，王同朝，溫鵬飛

基于綜合指標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的冬小麥植株水分含量預(yù)測

高晨凱1，劉水苗1，李煜銘1，吳鵬年2，王艷麗2，劉長碩1，喬毅博1，關(guān)小康1，王同朝1，溫鵬飛1

1河南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，鄭州 450046；2河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，鄭州 450046

【目的】基于冬小麥冠層溫度參數(shù)、形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)3種綜合指標(biāo)構(gòu)建不同生育時期冬小麥植株含水量（PWC）反演模型，探尋更全面、精準(zhǔn)的水分虧缺監(jiān)測方法，為冬小麥抗旱提供理論依據(jù)?！痉椒ā恳远←湠檠芯繉ο?，設(shè)置3個水分梯度，分別為水分虧缺處理（W1）：35 mm和（W2）：48 mm，對照處理（W3）：68 mm；2個小麥品種洛麥22（一般耐旱品種）和周麥27（弱耐旱品種）。分別獲取拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期冬小麥的冠層溫度參數(shù)（冠層溫度標(biāo)準(zhǔn)差（CTSD）和作物水分脅迫指數(shù)（CWSI））、形態(tài)指標(biāo)（株高、莖粗、地上部生物量和葉面積指數(shù)）和生理指標(biāo)（氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率和光合速率），按照平均權(quán)重原則分別構(gòu)建綜合溫度參數(shù)指標(biāo)（comprehensive temperature parameter indicator，CTPI）、綜合生長指標(biāo)（comprehensive growth indicator，CGI）和綜合生理指標(biāo)（comprehensive physiological indicator，CPI）。分析植株含水量與綜合指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，并采用多元線性回歸（MLR）、偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量機（SVM）方法分生育時期構(gòu)建基于綜合指標(biāo)的PWC反演模型?！窘Y(jié)果】不同生育時期內(nèi)冬小麥的冠層溫度參數(shù)、形態(tài)指標(biāo)及生理指標(biāo)水分虧缺處理（W1、W2）較對照處理（W3）均表現(xiàn)出顯著性差異（＜0.05）。孕穗期和灌漿期的綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）與PWC具有顯著相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)（）分別為-0.70（-0.78）、0.84（0.80）和0.83（0.76）。采用MLR、PLSR和SVM方法，基于綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）構(gòu)建PWC反演預(yù)測模型均具有較高的預(yù)測精度，其中以SVM構(gòu)建的孕穗期PWC模型最優(yōu)，2cal（2val）、RMSEcal（RMSEval）和nRMSEcal（nRMSEval）分別為0.878（0.815）、2.06%（2.37%）和3.10%（3.33%）?！窘Y(jié)論】基于綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）構(gòu)建的SVM-PWC模型能夠很好地預(yù)測冬小麥各生育時期水分虧缺狀況，可為黃淮海平原冬小麥防旱抗旱提供理論依據(jù)。

冬小麥；水分虧缺；綜合指標(biāo)；植株含水量；支持向量機

0 引言

【研究意義】氣候變暖加劇了干旱事件的發(fā)生，全球每年因干旱造成的經(jīng)濟損失占?xì)庀鬄?zāi)害損失的50%，這對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國家糧食安全帶來巨大影響[1-3]。黃淮海平原是我國重要的冬小麥生產(chǎn)基地，年降雨量500—900 mm，主要集中在夏季，而冬小麥生長期主要在冬、春季，降雨在125—250 mm[4-5]，自然降雨無法滿足冬小麥生長需求，因此，精準(zhǔn)、有效地監(jiān)測冬小麥水分虧缺狀況，是應(yīng)對作物水分脅迫和水資源短缺的最經(jīng)濟、最直接的措施。【前人研究進展】作物干旱監(jiān)測通常采用與水分脅迫敏感的相關(guān)指標(biāo)對作物水分狀況進行描述[6]。當(dāng)作物受到水分虧缺脅迫時，會發(fā)生株高降低、葉面積減小、葉片萎蔫卷曲以及葉片顏色改變[7-8]。相比之下，植株在水分脅迫的鄰近-發(fā)生階段，光合速率（n）、蒸騰速率（r）及氣孔導(dǎo)度（s）等生理指標(biāo)就已經(jīng)對水分脅迫作出應(yīng)激響應(yīng)[9-10]。隨著水分虧缺的持續(xù)，作物通過控制葉片氣孔關(guān)閉減少水分損耗，使得凈光合速率、氣孔導(dǎo)度及蒸騰速率降低[11]。作物冠層溫度受土壤-植物-大氣連通體內(nèi)水汽流決定，與作物水分密切相關(guān)[12-13]，且作物冠層溫度和冠層溫度特征參數(shù)獲取方法簡單，是監(jiān)測作物水分的重要指標(biāo)，被廣泛應(yīng)用于植物水分虧缺和灌溉策略等農(nóng)業(yè)研究[14-15]。張鑫等[16]發(fā)現(xiàn)當(dāng)供水不能滿足小麥蒸騰需求時，植株水分蒸發(fā)量小，蒸騰散熱減少，冠層溫度升高較快；Morales等[17]通過熱成像獲取無土栽培作物表面溫度，診斷水分脅迫情況，較好地反映了作物的水分需求；Mangus等[18]基于熱成像儀提取出的作物水分脅迫指數(shù)與土壤水分含量呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系（2=0.82）。雖然作物形態(tài)及生理指標(biāo)都能監(jiān)測作物的水分虧缺狀況，但由于農(nóng)業(yè)干旱成因復(fù)雜，影響因素眾多[19]，單一農(nóng)學(xué)指標(biāo)評價作物長勢會存在精度較低的問題，且具有一定局限性，通過多類指標(biāo)對作物進行監(jiān)測能夠更全面、穩(wěn)定反映作物真實的生長狀況[20-21]。單捷等[22]以GF-1影像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將監(jiān)測指標(biāo)與多個參數(shù)（葉面積指數(shù)LAI、地上部生物量、株高、土壤含水量等）進行回歸擬合，得到每個長勢參數(shù)的反演模型；翟麗婷等[23]提供了一種以熵值法構(gòu)建的綜合指標(biāo)，該指標(biāo)將冬小麥氮素、葉綠素、水分信息有效結(jié)合起來，利用光譜指數(shù)與PLS方法進行綜合長勢指標(biāo)反演模型的構(gòu)建，通過綜合指標(biāo)實現(xiàn)了較全面的作物長勢監(jiān)測；裴浩杰等[24]將5個反映冬小麥長勢的指標(biāo)按照均等權(quán)重的原則組合成一個綜合指標(biāo)CGI，結(jié)合PLSR方法建立反演模型，得到了精度較高的冬小麥長勢反演模型?！颈狙芯壳腥朦c】前人僅采用單一類別指標(biāo)對作物水分狀況進行監(jiān)測，使得結(jié)果與作物實際水分虧缺存在較大差異。同時對于熱成像技術(shù)開展的研究多側(cè)重于冠層溫度與作物水分間的直接聯(lián)系，缺乏對水分虧缺下作物生長和生理方面的考慮。因此，本研究基于冠層溫度參數(shù)、作物形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)，將各類指標(biāo)分別按均等權(quán)重綜合，探討各類綜合指標(biāo)與冬小麥植株含水量（PWC）之間的關(guān)系，構(gòu)建更全面、精準(zhǔn)的不同生育時期綜合性水分虧缺診斷模型?！緮M解決的關(guān)鍵問題】基于冠層溫度頻率直方圖等分析方法提取冠層溫度特征參數(shù)，同步獲取的小麥形態(tài)指標(biāo)、生理指標(biāo)，按照平均權(quán)重的原則，分別構(gòu)建綜合溫度參數(shù)指標(biāo)（comprehensive temperature parameter indicator，CTPI）、綜合生長指標(biāo)（comprehensive growth indicator，CGI）以及綜合生理指標(biāo)（comprehensive physiological indicator，CPI），探討綜合指標(biāo)與冬小麥植株含水量之間的關(guān)系，進一步利用多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）、偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和支持向量機（support vector machine，SVM）分別構(gòu)建冬小麥不同生育時期和全生育期的植株含水量反演模型，為冬小麥水分監(jiān)測及田間管理提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗設(shè)計

試驗于2020—2022年連續(xù)兩個年度在河南農(nóng)業(yè)大學(xué)教科園區(qū)毛莊農(nóng)場（34°47′N，113°38′E）進行，試驗地屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年均氣溫15.2 ℃，多年平均降雨量640 mm。兩個冬小麥生長期內(nèi)降雨量分別為168.8和100.4 mm。試驗地0—30 cm土層為沙壤土，容重為1.38 g·cm-3，有機質(zhì)12.3 g·kg-1，全氮1.05 g·kg-1，速效磷13.45 mg·kg-1，速效鉀120.5 mg·kg-1。

試驗設(shè)計為池栽試驗，兩年試驗均于拔節(jié)期（2021年3月21日和2022年3月23日）進行一次性灌水，灌溉方式為地表滴灌。設(shè)置3個水分梯度，水分虧缺處理（W1）：35 mm和（W2）：48 mm，對照處理（W3）：68 mm；試驗品種：洛麥22（一般耐旱品種）和周麥27（弱耐旱品種），3次重復(fù)，采用隨機區(qū)組設(shè)計，共計18個小區(qū)，小區(qū)面積3 m×2.2 m＝6.6 m2，區(qū)組間走道寬1 m。兩年冬小麥播種日期分別為2020年10月11日和2021年10月13日，收獲日期分別為2021年5月26日和2022年5月26日。播種前翻地并施入復(fù)合肥N-P2O5-K2O（18%-18%-18%）750 kg·hm-2。拔節(jié)期各處理統(tǒng)一追氮肥225 kg N·hm-2，其他管理措施按照當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)小麥進行田間管理。

1.2 熱紅外圖像的獲取

采用高分辨率的便攜式熱紅外成像儀（FLIR Systems Inc，Wilsonville，OR，USA），選擇晴朗無云的中午12：00—14：00，獲取小麥拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期各小區(qū)的熱紅外圖像，各小區(qū)獲取兩次重復(fù)。熱傳感器光譜范圍為7.5—13.0 μm，輻射分辨率為0.1 ℃，像素空間分辨率為640（V）×480（H），發(fā)射率（）設(shè)置為0.96。測定時選取群體生長一致區(qū)域，儀器置于小麥冠層高度1 m左右，垂直照射小麥冠層區(qū)域。此外，儀器需順小區(qū)種植走向，以消除太陽方位角和種植方向造成的影響[25]。

1.3 冠層溫度特征參數(shù)的提取

式中，cmax和cmin分別為每個采樣小區(qū)中小麥冠層溫度最大值和最小值。

式中，T為作物冠層溫度，T和T分別為冠層溫度直方圖99.5%和0.5%處的溫度像元值。

1.4 小麥形態(tài)指標(biāo)與生理指標(biāo)的采集測定

小麥形態(tài)指標(biāo)與生理指標(biāo)的采集與熱紅外圖像的獲取同步，采用便攜式全自動光合儀（LI-6400，Li-COR，Lincoln，NE，USA）選取有代表性的小麥植株頂部第一張完全展開葉測定蒸騰速率（transpiration rate，r）、氣孔導(dǎo)度（stomatal conductance，s）和光合速率（photosynthetic rate，n），各小區(qū)兩次重復(fù)。在光合指標(biāo)測定后，各小區(qū)選取20 cm單行有代表性的植株，兩次重復(fù)，迅速用保鮮膜包裹嚴(yán)實。隨即，帶入實驗室內(nèi)測定株高、莖粗，并將所有植株葉片和其他部位分開，稱鮮重后放入105 ℃烘箱殺青30 min，在80 ℃下烘干至恒重稱取干重，通過干重法測算葉面積指數(shù)（LAI），并計算植株含水量（PWC）。

計算公式：PWC（%）=100×（PWF-PWD）/PWF （3）

式中，PWF為植株各部分鮮重總和，PWD為植株各部分干重總和。

1.5 綜合指標(biāo)建立

本文分別將能夠響應(yīng)冬小麥水分虧缺狀況的冠層溫度參數(shù)、形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)進行綜合，形成3個新的綜合指標(biāo)，即綜合溫度參數(shù)指標(biāo)（CTPI）、綜合生長指標(biāo)（CGI）和綜合生理指標(biāo)（CPI）。以綜合生長指標(biāo)為例，首先對單一形態(tài)指標(biāo)株高、地上部生物量、莖粗和葉面積指數(shù)進行歸一化處理（公式4），考慮到無法確切得知各指標(biāo)在冬小麥不同生育時期所占比例，故采用均等權(quán)重方式進行賦值[29]（公式5），使得每個指標(biāo)經(jīng)過歸一化之后在新的指標(biāo)中占比為1/4。

（5）

式中，為指標(biāo)類別，U代表歸一化后的類指標(biāo)，X為原始的第類指標(biāo)；（X）為同一生育期原始類指標(biāo)中的最大值。CGI中原始指標(biāo)類別為株高、地上部生物量、莖粗和葉面積指數(shù)；CPI中原始指標(biāo)類別為氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率和光合速率；為避免本研究選擇的6個冠層溫度參數(shù)間的多重共線性問題，對6個冠層溫度參數(shù)間進行相關(guān)性分析，去除了相互線性較高的指標(biāo)CETR、MTD、CTCV和CRTD，故選取冠層溫度標(biāo)準(zhǔn)差（CTSD）和作物水分脅迫指數(shù)（CWSI）作為原始指標(biāo)構(gòu)建CTPI指數(shù)。

1.6 建模方法

多元線性回歸（MLR）、偏最小二乘回歸（PLSR）和支持向量機（SVM）均能很好地解釋自變量與因變量之間的關(guān)系，本研究將建立的綜合指標(biāo)CTPI、CGI和CPI作為3種模型的輸入變量，相應(yīng)的PWC作為因變量，進行PWC反演，以期實現(xiàn)小麥水分狀況的監(jiān)測。

MLR算法常用于描述因變量與多個自變量之間的關(guān)系，相較一元線性回歸模型，MLR能有效表現(xiàn)冬小麥PWC與綜合指標(biāo)之間的關(guān)系；PLSR是一種信息多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，能充分利用樣本現(xiàn)有的信息且有效解決變量之間的多重相關(guān)性問題[30]。

SVM是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上建立起來的，具備自組織、自學(xué)習(xí)和聯(lián)想記憶功能，克服了一般的機器學(xué)習(xí)中存在的“過學(xué)習(xí)”、局部尋優(yōu)、樣本數(shù)量要求大等問題[31]。在利用SVM解決回歸問題時，支持向量機回歸的基本思想是通過一個非線性變換將數(shù)據(jù)變換到一個高維特征空間，并在該特征空間建立線性模型來擬合回歸函數(shù)。這種非線性變換是通過核函數(shù)來實現(xiàn)的[32]，本研究中支持向量機所用的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)（Radial Basis Function，RBF kernel），利用交叉驗證法獲取參數(shù)（懲罰因子）和參數(shù)（徑向基核函數(shù)方差）訓(xùn)練模型，本研究和取值分別為2和0.5。

1.7 數(shù)據(jù)分析及模型精度評價

采用Origin 2021、Excel 2019和SPSS 26.0等軟件進行制圖和統(tǒng)計分析。MLR、PLSR和SVM 3種方法均在R studio環(huán)境中實現(xiàn)。將拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期每個生育時期36個數(shù)據(jù)的2/3樣本（n=24）作為建模數(shù)據(jù)，1/3樣本（n=12）作為驗證數(shù)據(jù)。采用決定系數(shù)（coefficient of determination，2）、均方根誤差（root mean square error，RMSE）和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差（normalized root mean square error，nRMSE）對模型進行評價，其中，2越接近1，RMSE及nRMSE越小，構(gòu)建的模型效果越好。

2 結(jié)果

2.1 冠層溫度頻率直方圖分析及特征參數(shù)的分布

通過獲取拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期不同水分處理下兩個品種小麥的熱紅外圖像，對熱圖像進行預(yù)處理，提取冠層溫度值，并繪制不同水分處理下兩個品種小麥的冠層溫度頻率直方圖（圖1）。不同水分處理下兩個品種小麥的冠層溫度直方圖整體上呈現(xiàn)出單峰偏態(tài)分布規(guī)律，冠層溫度頻率直方圖的主要像元集中于直方圖的中部，且直方圖前后區(qū)間范圍像元溫度誤差較大。因此，選取冠層溫度直方圖0.5%—99.5%的像元為測定的有效溫度像元值，并進一步計算得到CETR、MTD、CTSD、CTCV、CRTD及CWSI的變化趨勢（表1）。

同一生育時期內(nèi)，水分虧缺處理（W1、W2）的各冠層溫度參數(shù)與對照處理（W3）存在差異，且同一水分處理下洛麥22各冠層溫度參數(shù)均低于周麥27，各生育時期表現(xiàn)一致。水分虧缺處理（W1、W2）下小麥CETR變化較大，且冠層溫度高，而對照處理（W3）的CETR變化較小，冠層溫度低；各生育時期兩個品種小麥的MTD均表現(xiàn)出水分虧缺處理（W1、W2）大于對照處理（W3）。隨著水分虧缺程度的減弱，CTSD數(shù)值逐漸減小，但也存在區(qū)間范圍部分?jǐn)?shù)值交叉的情況。以洛麥22為例，不同水分處理下，拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期水分虧缺處理的CTSD數(shù)值范圍分別為W1：1.21—1.46、1.55—1.94和1.72—1.95，W2：0.92—1.00、0.73—0.87和1.35—1.61，對照處理（W3）的CTSD數(shù)值范圍分別為0.83—0.88、0.55—0.69和0.61—0.89；不同水分處理下兩個小麥品種CTCV、CRTD、CWSI與CTSD結(jié)果表現(xiàn)相似，因此，冠層溫度參數(shù)CTSD與CETR、MTD、CTCV、CRTD及CWSI均可以很好地表征不同水分處理下小麥冠層溫度差別。

2.2 水分虧缺對冬小麥形態(tài)指標(biāo)及生理指標(biāo)的影響

不同水分處理對洛麥22和周麥27的形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)影響顯著（圖2）。同一生育時期內(nèi)，水分虧缺處理（W1、W2）的形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)與對照處理（W3）存在差異，并于孕穗期和灌漿期達(dá)到顯著水平（＜0.05），且同一水分處理下洛麥22各形態(tài)和生理指標(biāo)均高于周麥27，各生育時期表現(xiàn)一致。兩個品種小麥的株高、莖粗和地上部生物量均隨生育期的推進呈上升趨勢，PWC隨生育期推進呈下降趨勢，而LAI、n、s、r隨生育期推進呈先升高后下降的趨勢。在孕穗期，洛麥22水分虧缺處理（W1、W2）較對照處理（W3）的株高、地上部生物量、莖粗和LAI分別下降4.28%—8.96%、10.02%—21.20%、9.93%—10.82%和10.70%—20.08%；周麥27分別下降1.48%—3.50%、12.24%—24.11%、7.34%—10.30%和5.88%—20.94%。在灌漿期，較對照處理（W3）相比，水分虧缺處理（W1、W2）下洛麥22的PWC、s、r和n分別下降7.82%—17.62%、16.47%—25.19%、27.66%—51.67%和20.16%—39.13%；周麥27分別下降8.26%—14.74%、8.37%—27.75%、19.37%—43.48%和20.76%—37.71%。綜上可知，水分虧缺會顯著影響冬小麥植株形態(tài)結(jié)構(gòu)，造成生長受損；植株含水量、氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率及光合速率均能較好地響應(yīng)植株的水分虧缺狀況。

圖1 不同水分處理下各生育時期兩個小麥品種冠層溫度頻率直方圖

表1 不同水分處理下兩個小麥品種冠層溫度參數(shù)變化特征

CETR：冠層有效溫度區(qū)間Canopy effective temperature range；MTD：冠層溫度極差Maximum temperature difference；CTSD：冠層溫度標(biāo)準(zhǔn)差Standard deviation of canopy temperature；CTCV：冠層溫度變異系數(shù)Canopy temperature variation coefficient；CRTD：冠層相對溫差Relative canopy temperature difference；CWSI：作物水分脅迫指數(shù)Crop water stress index

2.3 不同生育時期冬小麥植株含水量與綜合指標(biāo)間的相關(guān)性分析

冬小麥冠層溫度參數(shù)、形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)均能夠在一定程度上反映植株的水分虧缺狀況，而水分虧缺是一個外在形態(tài)和內(nèi)在生理相互關(guān)聯(lián)的過程，因此將各類單一指標(biāo)進行綜合，并探究冬小麥不同生育時期植株含水量（PWC）與各綜合指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系（圖3）。結(jié)果表明，PWC與綜合指標(biāo)CGI、CPI呈正相關(guān)且隨生育時期推進呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢，在孕穗期達(dá)到最大，孕穗期PWC與CGI、CPI相關(guān)系數(shù)（）分別為0.84和0.83，灌漿期分別為0.80和0.76；PWC與CTPI呈顯著負(fù)相關(guān)且隨生育時期推進相關(guān)性更強，3個生育時期相關(guān)系數(shù)分別為-0.36、-0.70和-0.78。全生育時期PWC與綜合指標(biāo)CTPI、CGI和CPI的相關(guān)系數(shù)分別為-0.50、0.47和0.64，僅次于孕穗期和灌漿期，拔節(jié)期PWC與綜合指標(biāo)相關(guān)性最差，PWC與CPI相關(guān)系數(shù)為0.56。不同生育時期各綜合指標(biāo)之間也顯著相關(guān)，拔節(jié)期CGI和CPI、CTPI間相關(guān)系數(shù)分別為0.79和-0.76，孕穗期為0.88和-0.80，灌漿期為0.58和-0.85，CPI與CTPI顯著負(fù)相關(guān)，拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期相關(guān)系數(shù)分別為-0.92、-0.60和-0.60。綜上可知，PWC與綜合指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系在孕穗期和灌漿期表現(xiàn)較好，綜合指標(biāo)能夠很好地響應(yīng)冬小麥水分虧缺狀況。

圖2 不同水分處理對兩個小麥品種形態(tài)指標(biāo)及生理指標(biāo)的影響

不同顏色表示相關(guān)性的強度，越接近紅色（正）或藍(lán)色（負(fù)）說明相關(guān)性越高，橢圓形越扁說明相關(guān)系數(shù)越大，×表示無顯著相關(guān)性

2.4 基于綜合指標(biāo)的植株含水量估算模型構(gòu)建

利用MLR、PLSR和SVM方法，以PWC為因變量，綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）為輸入變量，分別構(gòu)建各生育時期的PWC預(yù)測模型。不同生育時期和不同方法分別構(gòu)建的PWC預(yù)測模型效果均有差異（表2、圖4、圖5）。就不同生育時期而言，在拔節(jié)期構(gòu)建的預(yù)測模型，整體預(yù)測精度較低（2=0.707—0.728）；孕穗期構(gòu)建的預(yù)測模型精度最高（2=0.771—0.878）；灌漿期各模型2高于拔節(jié)期，RMSE和nRMSE雖略高于孕穗期，但模型整體預(yù)測效果也較好。全生育期構(gòu)建的預(yù)測模型，特別是MLR和PLSR預(yù)測模型整體預(yù)測精度低于拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期。進一步對比各種方法構(gòu)建的全生育期PWC模型發(fā)現(xiàn)，基于SVM方法構(gòu)建的全生育期PWC模型效果最優(yōu)，建模和驗證2、RMSE和nRMSE分別為0.711、5.06%、6.32%；0.665、7.62%、13.34%，基于PLSR的PWC模型次之，基于MLR的PWC模型最差?；赟VM方法構(gòu)建的拔節(jié)期、孕穗期和灌漿期PWC模型優(yōu)于MLR和PLSR方法，孕穗期基于SVM、PLSR和MLR模型建模2、RMSE和nRMSE分別為0.878、2.06%、3.10%；0.827、2.23%、3.20%；0.771、2.70%、3.86%。綜合模型分析可知，各生育期中分別構(gòu)建的預(yù)測模型以孕穗期表現(xiàn)效果最優(yōu)，其次是灌漿期和拔節(jié)期，最后是全生育期。3種方法構(gòu)建的PWC模型，模型效果和預(yù)測精度從強到弱依次為SVM-PWC、PLSR-PWC、MLR-PWC。

表2 不同生育時期預(yù)測植株含水量建模及驗證分析

圖4 基于SVM的不同生育期植株含水量建模效果

3 討論

3.1 水分虧缺影響冬小麥冠層溫度及形態(tài)生理特征

冠層溫度、形態(tài)和生理指標(biāo)均能很好地響應(yīng)冬小麥不同程度的水分虧缺。本研究借助熱成像技術(shù)獲取冬小麥拔節(jié)期、孕穗期及灌漿期不同水分處理的田間冠層溫度信息，同步測定形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)冬小麥冠層溫度參數(shù)（CTSD、CETR、CTCV、CRTD和CWSI）隨著水分虧缺加重呈上升趨勢，這是由于小麥體內(nèi)水分存在形式及比例發(fā)生改變，葉片自由水減少，束縛水增加，氣孔暫時關(guān)閉，導(dǎo)致氣孔呼吸微弱，蒸騰速率和光合速率下降，冠層溫度升高[33]。而株高、莖粗、地上部生物量、葉面積指數(shù)、植株含水量及s、r、n呈逐漸下降趨勢，各生育時期表現(xiàn)均一致，這是由于水分虧缺下小麥植株調(diào)節(jié)自身，消耗體內(nèi)水分使藏水器官體積變小，導(dǎo)致株高和葉面積指數(shù)降低，生物量減少[34-35]。前人研究結(jié)果中也證實了作物冠層溫度、形態(tài)特征和生理特征對水分虧缺有很好的響應(yīng)[36-38]，可用于作物水分虧缺監(jiān)測等研究。

圖5 基于SVM的不同生育期植株含水量驗證效果

3.2 基于綜合指標(biāo)的植株含水量模型構(gòu)建與分析

作物生長、生理生化和農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生過程相互聯(lián)系，密切相關(guān)，且內(nèi)部存在一定的耦合關(guān)系[39]，因此本研究構(gòu)建冬小麥綜合溫度參數(shù)指標(biāo)（CTPI）、綜合生長指標(biāo)（CGI）和綜合生理指標(biāo)（CPI），探討各類綜合指標(biāo)與植株含水量之間的關(guān)系，結(jié)果表明各類綜合指標(biāo)與植株含水量在孕穗期和灌漿期顯著相關(guān)，而在拔節(jié)期相關(guān)性較差，可能是因為拔節(jié)期各水分處理下植株含水量及形態(tài)指標(biāo)差異未達(dá)到最大，因而綜合指標(biāo)對植株含水量響應(yīng)較其他時期不敏感。這也驗證了作物冠層溫度參數(shù)、形態(tài)指標(biāo)和生理指標(biāo)與作物水分狀況之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

陶惠林等[29]將冬小麥生物量與葉面積指數(shù)按平均權(quán)重原則構(gòu)建長勢監(jiān)測指標(biāo)GMI，并利用高光譜信息實現(xiàn)GMI反演，結(jié)果較好。而本研究將冬小麥形態(tài)指標(biāo)（株高、莖粗、地上部生物量和葉面積指數(shù)）按均等權(quán)重進行綜合并構(gòu)建CGI，與陳倩[40]結(jié)合地上部生物量、植株氮含量和SPAD構(gòu)建的CGI實現(xiàn)作物長勢反演不同的是，本研究同時還引入了CPI及CTPI，并基于綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）構(gòu)建不同生育時期預(yù)測模型，預(yù)測精度較好。翟麗婷等[23]通過挑選與綜合指標(biāo)相關(guān)性較好的光譜指數(shù)構(gòu)建反演精度較高的作物長勢模型，這也表明綜合指標(biāo)相對單一指標(biāo)能更全面反映作物水分狀況等信息。不同生育時期預(yù)測結(jié)果有一定差異性，其中孕穗期植株含水量與綜合指標(biāo)建立的預(yù)測模型樣本點均勻分布在1﹕1線附近，優(yōu)于其他時期，主要原因是孕穗期冬小麥處于營養(yǎng)生長和生殖生長并進時期，葉片完全展開，相比于拔節(jié)期，持續(xù)的水分虧缺增加了各類形態(tài)指標(biāo)、生理指標(biāo)對植株含水量的敏感響應(yīng)，且水分脅迫下植株體內(nèi)水分優(yōu)先供給運輸至生長中心，加劇各器官之間含水量及生理代謝活動差異，造成植株冠層溫度空間差異增大[25]，因而模型效果較好，這與樊意廣等[41]發(fā)現(xiàn)馬鈴薯塊莖形成期冠層光譜能較好反演植株氮含量的結(jié)果類似?；贛LR、PLSR和SVM構(gòu)建的全生育期模型精度低于其他生育時期，其原因可能是構(gòu)建的全生育期植株含水量反演模型累加了各生育時期反演誤差，另外，各類指標(biāo)之間在綜合的過程中也存在相互影響，裴浩杰等[24]在構(gòu)建綜合長勢指標(biāo)反演模型的研究中有類似結(jié)果?；赟VM方法構(gòu)建的全生育期植株含水量模型精度顯著高于MLR和PLSR方法，主要原因可能是SVM在模型預(yù)測過程中采用的徑向基核函數(shù)能夠非常有效地反映全生育期植株含水量與各綜合指標(biāo)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜非線性關(guān)系，且SVM通過尋求結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化實現(xiàn)經(jīng)驗風(fēng)險最小化[42]，一定程度上解決了各生育時期反演模型誤差的累加效應(yīng)，因而SVM方法構(gòu)建的全生育期植株含水量反演模型較好，而MLR和PLSR很容易受異常點的影響，模型回歸不夠穩(wěn)健，同時本研究樣本量較少，而SVM能夠在非常有限的樣本條件下，得到較高精度的預(yù)測結(jié)果，這與Li等[43]在樣本量較少的情況下得到SVM方法有較好的植株氮含量預(yù)測精度結(jié)果一致。

此外，盡管本研究中植株含水量預(yù)測模型是在連續(xù)兩年的試驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的，但是構(gòu)建的綜合指標(biāo)還需不斷進行檢驗與完善，以增強監(jiān)測作物水分虧缺狀況的有效性、適用性。隨著監(jiān)測手段的豐富及各指標(biāo)間的關(guān)系復(fù)雜性增加，未來可嘗試采用更多模型算法，融入高光譜及多光譜信息，提高作物水分模型預(yù)測精度，為作物水分狀況監(jiān)測提供技術(shù)支撐。

4 結(jié)論

基于熱紅外圖像提取分析得到的冠層溫度參數(shù)均表現(xiàn)出隨水分虧缺程度加重呈上升趨勢，而同步獲取的冬小麥形態(tài)指標(biāo)（株高、地上部生物量、莖粗和葉面積指數(shù)）及生理指標(biāo)（氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率、光合速率）則均呈現(xiàn)出下降趨勢，各生育期表現(xiàn)一致。孕穗期和灌漿期的綜合指標(biāo)（CTPI、CGI和CPI）與植株含水量顯著相關(guān)?；贛LR、PLSR和SVM方法分別構(gòu)建的不同生育時期植株含水量反演預(yù)測模型，模型精度均達(dá)到顯著水平，以SVM構(gòu)建的孕穗期植株含水量模型最優(yōu)，同時，基于SVM方法建立的全生育期植株含水量模型精度高于MLR和PLSR方法。結(jié)合綜合指標(biāo)CTPI、CGI和CPI，基于SVM方法構(gòu)建的植株含水量反演模型能較好地實現(xiàn)冬小麥水分虧缺監(jiān)測，可為黃淮海平原防旱、抗旱工作提供理論依據(jù)。

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Prediction of water content of winter wheat plant based on comprehensive index synergetic optimization

GAO ChenKai1, LIU ShuiMiao1, LI YuMing1, WU PengNian2, WANG YanLi2, LIU ChangShuo1, QIAO YiBo1, GUAN XiaoKang1, WANG TongChao1, WEN PengFei1

1Agronomy College, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450046;2Resources and Environment College, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450046

【Objective】To find a more comprehensive and accurate method to monitor the water deficit and to provide a theoretical basis for drought relief of winter wheat, the present study was conducted to construct an inversion model of plant water content (PWC) at different growth stages based on three comprehensive indexes, namely, canopy temperature, morphology and physiology indexes of winter wheat.【Method】The winter wheat was studied by setting up three water treatments (water deficit treatment W1: 35 mm, water deficit treatment W2: 48 mm, and control treatment W3: 68 mm) and two wheat varieties (general drought resistant variety Luomai 22 and weak drought resistant variety Zhoumai 27). Canopy temperature parameters (canopy temperature standard deviation (CTSD) and crop water stress index (CWSI)), morphological indicators (plant height, stem diameter, aboveground biomass, and leaf aera index (LAI)) and physiological indicators (stomatal conductance, transpiration rate, and photosynthetic rate) of winter wheat were obtained at jointing, booting, and filling stages, respectively. comprehensive temperature parameter indicators (CTPI), comprehensive growth indicators (CGI) and comprehensive physiological indicators (CPI) based on the average weight principle were constructed. the correlation between PWC and comprehensive indicators was analyzed, and multiple linear regression (MLR), partial least squares recurrence (PLSR) and support vector machine (SVM) methods were used to construct the PWC inversion model based on comprehensive indicators according to the growth period.【Result】The canopy temperature parameters, morphology and physiological indexes of winter wheat at different growth stages showed significant differences between water deficit treatments (W1, W2) and control treatment (W3) (＜0.05). Comprehensive indicators (CTPI, CGI and CPI) at booting and filling stages have a significant correlation with PWC, with correlation coefficients () of -0.70 (-0.78), 0.84 (0.80) and 0.83 (0.76), respectively. Using MLR, PLSR and SVM methods, the PWC inversion prediction model based on comprehensive indicators (CTPI, CGI and CPI) has high prediction accuracy, among which the PWC model built by SVM is the best,2cal(2val), RMSEcal(RMSEval), and nRMSEcal(nRMSEval) were 0.878 (0.815), 2.06% (2.37%), and 3.10% (3.33%), respectively.【Conclusion】The SVM-PWC model based on the comprehensive indicators CTPI, CGI and CPI can well predict the water deficit of winter wheat at different growth stages, and provide theoretical basis for drought prevention and drought resistance of winter wheat in the Huang-Huai-Hai Plain.

winter wheat; water deficit; comprehensive index; plant water content (PWC); support vector machine (SVM)

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.22.004

2023-03-21；

2023-03-30

國家重點研發(fā)計劃（2021YFD1700900）、河南省高等學(xué)校重點科研項目計劃（23A210017）、河南省重點研發(fā)與推廣專項（232102110298）

高晨凱，E-mail：13849068126@163.com。通信作者王同朝，E-mail：wtcwrn@henau.edu.cn。通信作者溫鵬飛，E-mail：18792966980@163.com

（責(zé)任編輯 岳梅）