考慮日光溫室空間異質(zhì)性的黃瓜葉片濕潤(rùn)時(shí)間估算模型研究

　　摘要: 葉片濕潤(rùn)時(shí)間（LWD）是植物病害模型的重要輸入變量之一，它與許多葉部病原菌的侵染有關(guān)，影響病原侵染和發(fā)育速率。為了準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)日光溫室黃瓜病害的發(fā)生時(shí)間和方位，本研究于2019年3月和9月在北京兩個(gè)不同類(lèi)型日光溫室內(nèi)按照棋盤(pán)格法設(shè)置了9個(gè)采樣點(diǎn)部署溫濕光傳感器和目測(cè)葉片濕潤(rùn)時(shí)間，每隔1 h采集一次溫度、濕度、輻射和葉片濕潤(rùn)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量估算分析。分析結(jié)果表明：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在兩個(gè)溫室的試驗(yàn)條件下獲得了相似的準(zhǔn)確度（ACC為0.90和0.92），比相對(duì)濕度經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸浪闳~片濕潤(rùn)時(shí)間的準(zhǔn)確度（ACC為0.82和0.84）更高，平均絕對(duì)誤差MAE分別為1.81和1.61 h，均方根誤差RSME分別為2.10和1.87，決定系數(shù)R2分別為0.87和0.85；在晴天和多云天氣條件下，葉片濕潤(rùn)時(shí)間的空間分布總體規(guī)律是南部＞中部＞北部，南面是葉片濕潤(rùn)平均時(shí)間（12.17 h/d）最長(zhǎng)的區(qū)域；由東向西方向上，葉片濕潤(rùn)時(shí)間的空間分布總體規(guī)律是東部＞西部＞中部，中部是葉片濕潤(rùn)平均時(shí)間（4.83 h/d）最短的區(qū)域；雨天的葉片濕潤(rùn)平均時(shí)間比晴天和多云長(zhǎng)，春季和秋季分別為17.15和17.41 h/d。這些變化和差異對(duì)溫室黃瓜種群水平方向的葉片濕潤(rùn)時(shí)間分布具有重要影響，與大多數(shù)高濕性黃瓜病害的發(fā)生規(guī)律密切相關(guān)。本研究為預(yù)測(cè)溫室黃瓜病害分布提供了有價(jià)值的參考，對(duì)控制病害流行和減少農(nóng)藥使用具有重要意義，提出的區(qū)域化分析溫室內(nèi)葉片濕潤(rùn)時(shí)間的方法，可以為模擬日光溫室葉片濕潤(rùn)時(shí)間的空間分布提供參考。

　　關(guān)鍵詞: 日光溫室；估算模型；區(qū)域化；葉片濕潤(rùn)時(shí)間;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；傳感器

　　1 引 言

　　植物表面的水是決定許多葉部病原菌能否侵染及產(chǎn)孢的關(guān)鍵因素[1]。大多植物病害爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)與葉片濕潤(rùn)時(shí)間（Leaf Wetness Duration，LWD）成正比[2]，通常將LWD作為驅(qū)動(dòng)變量模擬植物病害的發(fā)展進(jìn)程[3-5]。在日光溫室中，黃瓜葉片濕潤(rùn)是由結(jié)露、棚膜滴水、上層葉向下層葉滴水等物理現(xiàn)象和吐水、蒸騰作用等生理現(xiàn)象造成的。根據(jù)Sentelhas等[6]和Gleason等[7]研究建議，每天的葉片濕潤(rùn)時(shí)間誤差低于2 h可在病害預(yù)警系統(tǒng)中操作使用，原因是在一種作物的一個(gè)時(shí)期內(nèi)，每天測(cè)得的葉片濕潤(rùn)時(shí)間的變化經(jīng)常超過(guò)2 h。由于冬季低溫寡照的災(zāi)害天氣影響溫室的通風(fēng)時(shí)間，極易在溫室內(nèi)形成高濕環(huán)境，會(huì)誘發(fā)黃瓜霜霉病等流行性病害[8]，如黃瓜霜霉菌孢子囊在15~20℃下保濕2 h即可完成侵染過(guò)程[9]。因此，葉片濕潤(rùn)時(shí)間的研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。

　　2 試驗(yàn)材料和方法

　　2.1　田間試驗(yàn)場(chǎng)地與材料

　　春季試驗(yàn)于2019年3月至6月在北京市昌平區(qū)小湯山國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“小湯山”）（北緯40.18°，東經(jīng)116.47°）內(nèi)進(jìn)行。選取1間未重茬的日光溫室，日光溫室長(zhǎng)、寬分別為50和7 m，以聚乙烯薄膜為采光材料。供試材料“京研迷你2號(hào)”黃瓜品種購(gòu)于北京市農(nóng)林科學(xué)院蔬菜中心。2月26日施有機(jī)肥（1750 kg）和復(fù)合肥（7.5 kg）。同時(shí)做壟，壟寬80 cm，壟間距60 cm，南北走向，每壟2行，共32壟。定植前用煙劑（異丙威）熏棚。兩葉一心時(shí)定植于栽培壟（3月5日）。

　　秋季試驗(yàn)于2019年9月至11月在北京市房山區(qū)弘科農(nóng)場(chǎng)北京市農(nóng)林科學(xué)院示范基地（以下簡(jiǎn)稱(chēng)房山）（北緯39.63°，東經(jīng)115.97°）內(nèi)進(jìn)行，日光溫室長(zhǎng)、寬分別為80和7 m，采光材料為聚乙烯薄膜。種植品種為“北農(nóng)佳秀”。8月25日施有機(jī)肥（1500 kg）。壟寬60 cm，壟間距60 cm，東西走向，每壟2行，共5壟。兩葉一心時(shí)定植于栽培壟（9月2日）。

　　小湯山溫室和房山溫室均為單屋面日光溫室，并且都未安裝加溫或降溫設(shè)備，灌溉方式均采用膜下滴灌。

　　2.2　傳感器布置

　　如圖1所示，在小湯山溫室和房山溫室中以棋盤(pán)格取樣法標(biāo)記9個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，分別命名為A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H和I。在每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)距地面1m處安置1個(gè)小氣候監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)（ENVIROMONITOR，Davis Instruments, Hayward, California，USA）用于采集溫度、濕度、太陽(yáng)輻射和葉片濕潤(rùn)數(shù)據(jù)，設(shè)置每15 min記錄一次。溫室外放置1個(gè)與溫室內(nèi)相同的氣象站，命名為J，傳感器高度為1.5 m，記錄溫室外的天氣狀況，時(shí)間間隔與溫室內(nèi)保持一致。數(shù)據(jù)通過(guò)Wi-Fi傳輸下載收集。

　　3 結(jié)果與分析

　　3.1　葉片濕潤(rùn)判斷結(jié)果

　　BPNN和RHM的平均輸出結(jié)果（表1）表明，在774次測(cè)試數(shù)據(jù)估算小湯山溫室內(nèi)不同方位的葉片是否濕潤(rùn)中，BPNN和RHM模擬到葉片出現(xiàn)濕潤(rùn)且實(shí)際發(fā)生濕潤(rùn)的次數(shù)分別為314次和224次，模擬到葉片未出現(xiàn)濕潤(rùn)且實(shí)際也未發(fā)生濕潤(rùn)的次數(shù)分別為383次和409次，模擬到葉片未出現(xiàn)濕潤(rùn)但實(shí)際發(fā)生濕潤(rùn)的次數(shù)分別為46次和136次，模擬到葉片出現(xiàn)濕潤(rùn)但實(shí)際未發(fā)生濕潤(rùn)次數(shù)分別為31次和5次，表明RHM容易出現(xiàn)誤判。平均BPNN真陽(yáng)性比例（TP=0.87）高于平均RHM（TP=0.62），平均BPNN假陰性比例（FN=0.13）低于平均RHM（FN=0.38），BPNN比RHM預(yù)測(cè)發(fā)生葉片濕潤(rùn)的準(zhǔn)確度更高，漏報(bào)率更低。平均BPNN假陽(yáng)性比例（FP=0.07）高于平均RHM（FP=0.01），平均BPNN真陰性比例（TN=0.93）低于平均RHM（TN=0.99），平均BPNN預(yù)測(cè)未發(fā)生葉片濕潤(rùn)的準(zhǔn)確度略低于平均RHM。平均BPNN準(zhǔn)確度（ACC=0.90）優(yōu)于平均RHM（ACC=0.82），平均BPNN約登指數(shù)（J=0.80）高于平均RHM（J=0.61），表明BPNN預(yù)測(cè)結(jié)果真實(shí)性高于RHM。

　　3.2　葉片濕潤(rùn)時(shí)間估算模型的效果評(píng)估

　　圖2為兩個(gè)溫室內(nèi)不同位置下BPNN和RHM估算值與實(shí)測(cè)值之間的葉片濕潤(rùn)時(shí)間比較。在小湯山溫室和房山溫室的RHM結(jié)果中，數(shù)據(jù)偏離1:1直線，9個(gè)方位都存在超過(guò)連續(xù)2個(gè)小時(shí)以上葉片濕潤(rùn)時(shí)間沒(méi)有被預(yù)測(cè)到的情況，最大偏差為12h。在BPNN結(jié)果中，小湯山和房山兩個(gè)溫室的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，能夠準(zhǔn)確地反映每晚葉片濕潤(rùn)時(shí)間。

　　4 討論與結(jié)論

　　本試驗(yàn)基于BPNN模型估算小湯山和房山溫室內(nèi)各9個(gè)方位的葉片濕潤(rùn)時(shí)間，平均絕對(duì)誤差MAE分別為1.81和1.61 h，與已報(bào)道的小麥[15]和番茄[17]有0.5 h左右的差距，原因可能是黃瓜葉片的濕潤(rùn)特性與小麥和番茄不同[22]。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型沒(méi)有明確環(huán)境因子和葉片濕潤(rùn)時(shí)間之間的關(guān)系變化，但它強(qiáng)大的特征提取能力非常適合在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)輸出數(shù)據(jù)的非線性擬合，所以仍可用于估算葉片濕潤(rùn)時(shí)間[23]。日光溫室內(nèi)夜間溫度由南向北逐漸升高，濕度與之相反，白天輻射由南向北依次減弱，中部溫度整天高于東西兩側(cè)[18,24]，本研究中濕潤(rùn)時(shí)間的分布規(guī)律在南北向與溫度分布規(guī)律相反，與相對(duì)濕度和輻射分布規(guī)律相同，東西方向上中部溫度較高，濕潤(rùn)時(shí)間較短，東部的溫室出入口使東部溫度低于西部，是東部濕潤(rùn)時(shí)間高于西部的主要原因，雨天溫室內(nèi)相對(duì)濕度大，易造成葉片濕潤(rùn)，表明日光溫室環(huán)境因子的差異性會(huì)影響葉片濕潤(rùn)時(shí)間。本研究使用了2019年3月至11月小湯山和房山兩個(gè)溫室的環(huán)境數(shù)據(jù)作為BPNN模型的測(cè)試數(shù)據(jù)，模擬效果較好，但BPNN模型能否預(yù)測(cè)不同季節(jié)和不同品種的黃瓜葉片濕潤(rùn)時(shí)間還需要進(jìn)一步驗(yàn)證，后續(xù)可利用不同品種、不同年份和不同地區(qū)的實(shí)際葉片濕潤(rùn)時(shí)間驗(yàn)證模型，從而提高模型的泛化性[25,26]。

　　參考文獻(xiàn):

　　[1] 李明, 趙春江, 李道亮, 等. 日光溫室黃瓜葉片濕潤(rùn)傳感器校準(zhǔn)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(2): 224-230.

　　LI M, ZHAO C, LI D, et al. Calibration method of leaf wetness sensor for cucumber in solar greenhouse[J]. Transactions of the CSAE, 2010, 26(2): 224-230.

　　[2] SENTELHAS P C, GILLESPIE T J, GLEASON M L, et al. Evaluation of a Penman-Monteith approach to provide “reference” and crop canopy leaf wetness duration estimates[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2006, 141(2-4): 105-117.

　　作者劉鑒 1,2, 任愛(ài)新 1, 劉冉 1,2, 紀(jì)濤 1,2, 劉慧英 1*, 李明 1,2*

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