玉米叶片生长模拟研究

玉米叶片生长模拟研究玉米叶片生长模拟研究 摘要摘要 用不同的生长模型拟合玉米的生长发育数据 结果表明 Gompertz 模型能较好地描述玉米总 叶片数随有效积温变化的动态 Logistic 模型能较好地描述玉米总面积数和玉米株高的发展变化动态 根据上述模型得到玉米叶片面积相对日增量随有效积温发展变化的三参数高斯模型 Y 3 5054EXP 0 5 X 1111 4854 256 0952 2 R2 0 9944 关键词 关键词 玉米 叶片生长 模型 植物病害流行是病害在寄主植物群体内的增 长过程 在一个生长季节内 随着时间的推移 寄主群体也在增长 这对病害流行有很大影响 一方面 它为病原接种体提供新的侵染位点 另 一方面 它又会引起病害的表观数值下降 即稀 释作用 因此 在植物病害流行研究中 寄主生 长一直是一个不可忽视的方面 寄主生长对病害 流行参数如表观侵染速率等方面有较大影响 事 实上 在植物病害流行电算模拟模型中 寄主生 长往往作为一个重要的子模型处理 寄主植物有其自身的生命周期 而这种周期 显著影响寄主的抗病性及病害的流行 在植物病 害流行模拟模型研究中 寄主植物生长模型是必 不可少的组成部分 目前 众多植物病害流行模 拟模型中的寄主生长模型都是极为简单的作物模 型 其功能仅能满足病害模拟模型辅助变量的需 要 如能结合栽培学中的作物生长模型 便可提 高病害模拟模型的精确度和准确度 但有些作物 模型不能满足病害模拟的需要 还需加以改造 大多作物生长模型均以有效积温作为模型的驱动 变量 1 因为一般作物完成整个生育期所需积温 值相对稳定 若作物生长阶段环境和温度均最适 宜 则积温值可表征作物生育期长度 玉米叶片是玉米各种叶斑病害的载体 其面积 的动态变化与病害发生流行密切相关 因此 本研 究建立以有效积温为变量的玉米叶片生长模拟模型 以期为玉米叶部病害流行的模拟模型提供必备组件 1 1 材料与方法材料与方法 1 1 供试品种 供试玉米品种为屯玉 41 号 该品种为生产 上的主栽品种 属于感病品种 1 2 气象资料 气象资料由温湿度自动记录仪 浙江大学产 每隔 0 5h 记录一次 根据记录资料计算出每日的 平均气温 最后得出不同时间的有效积温 玉米 生长发育的有效积温起点记为 10 温度低于 10 的为无效温度 1 3 数据调查 玉米播种面积为 0 3 亩 分为三个小区 玉 米出苗后进行调查 每小区定点调查 20 株玉米 前期每 7 天调查一次 后期每 15 天调查一次 每 次调查记录所有玉米上的叶片数 各个叶片的面 积及株高等 并按照由下向上的顺序记录 玉米 叶片面积的计算公式为 2 LA L W 0 75 式中 LA 为玉米叶片的面积 L 为叶片长度 W 为叶片最大宽度 0 75 为校正系数 1 4 数据处理 以有效积温为因变量 所对应的变量 玉米 叶片总数 总面积 株高及玉米不同叶序叶片的 面积 为自变量 利用较常见的几个 S 型模型 Exponontial Logistic Gomperts Weibull S curve Growth 拟合实测数据 数据拟合采用 SAS 统计软件 Release 8 01 SAS Institute Inc 的 NLINE 过程 以各模型的决定系数 R2 剩余平方和 SSE F 值 F value 和检验概率 Pr F 作为模型取设的标准 3 2 2 结果与分析结果与分析 2 1 玉米叶片总数 总面积及植株高度随有效积温 的变化 表 1 为玉米叶片总数 总面积及株高的数据 拟合结果 SAS 系统计算了判断模型拟合效果的 4 个指标 R2 F value Pr F 和 SSE 其中前三个 指标越大表明模型的拟合效果越好 SSE 越小表明 模型的拟合效果越好 根据以上标准 由表 1 可知玉米叶片总数 总面积及株高的最佳模型分别为 玉米总叶片数模型 X1 24 8033 EXP EXP 1 1973 0 00190T 1 玉米总面积数模型 X2 10068 6 1 EXP 0 00599 T 1087 9 2 玉米株高模型 X3 281 4 1 EXP 0 00310 T 1281 3 3 上述模型中的T 为玉米播种后的有效积温 X1 X2和 X3分别为玉米叶片的总叶数 个 玉米叶片的总面积 cm2 和玉米的株高 cm 由模型 1 3 可以看出 模型 1 为高 姆比茨模型 Gompertz Model 模型 2 和 3 为逻辑斯蒂模型 Logistic Model 这就说明在 玉米的生长发育过程中 玉米总叶片数随有效积 温变化的动态可用高姆比茨模型来描述 而玉米 总面积数和玉米株高的发展动态则可用逻辑斯蒂 模型来描述 它们的实测值及模型拟合曲线见图 1 表 1 玉米叶片总数 总面积及株高不同模型及其检验 ContentModelModel ExpressionR2SSEF ValuePr F ExponontialX1 8 3475 EXP 0 000442T 0 7367201 7114 23 0 0001 Logistic X1 24 0703 1 EXP 0 00282 T 832 4 0 99503 84123854 24 0 0001 GompertsX1 24 8033 EXP EXP 1 1973 0 00190T 0 99702 31166407 03 0 0001 Weibull X1 24 6765 1 EXP T 1033 4 1 5111 0 99672 55005807 69 0 0001 S curveX1 EXP 3 4918 753 5 T 0 986110 67992264 53 0 0001 叶片总数 Total leaves GrowthX1 EXP 2 1220 0 000442T 0 7367201 7114 23 0 0001 ExponontialX2 2216 6 EXP 0 000625T 0 65368756440338 10 0 0001 Logistic X2 10068 6 1 EXP 0 00599 T 1087 9 0 999611185021093 5 0 0001 GompertsX2 10243 6 EXP EXP 3 8436 0 00393T 0 99697828203010 71 0 0001 Weibull X2 9997 2 1 EXP T 1184 1 4 4183 0 999414725716020 8 0 0001 S curveX2 EXP 9 8954 1469 4 T 0 924319142013195 72 0 0001 叶片 总面积 Total area GrowthX2 EXP 7 7037 0 000085T 0 65368756440338 10 0 0001 ExponontialX3 48 0756 EXP 0 000692T 0 809926757 777 69 0 0001 Logistic X3 281 4 1 EXP 0 00310 T 1281 3 0 999490 183815170 2 0 0001 GompertsX3 299 5 EXP EXP 1 9878 0 00181T 0 9968448 43048 28 0 0001 WeibullX3 281 4 1 EXP T 1461 3 2 5970 0 9989160 48527 42 0 0001 S curveX3 EXP 6 3217 1730 3 T 0 98542057 71082 26 0 0001 玉米株高 Maize height GrowthX3 EXP 3 8728 0 000196T 0 809926757 777 69 0 0001 注 T 为玉米播种后的有效积温 X1 X2和 X3分别为玉米叶片的总叶数 个 玉米叶片的总面积 cm2 和玉米的株高 cm 2 2 玉米叶片总面积相对日增长量随有效积温的 变化 利用本节所得的玉米叶片总面积模型 2 和 SPSS 软件推导出玉米叶片面积相对日增量 再利 用三参数高斯模型拟合得到模型 Y 3 5054EXP 0 5 X 1111 4854 256 0952 2 R2 0 9944 4 模型 4 中 Y 为玉米叶片面积相对日产量 假设整株的玉米叶片面积为 100 X 为有效积温 模型 4 对应图 2 中的曲线 由图中可以看 出 玉米叶片面积相对日增量的最大值出现在积 温为 1111 5 时 大约为玉米播种后的 60d 左右 当有效积温低于或高于这个温度时 面积相对日 050010001500200025003000 0 5 10 15 20 25 30 有效积温 图 1 玉米叶片总数 总面积及植株高度随有效积温的变化情况 叶片总数 个 Total leaves of maize 050010001500200025003000 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 050010001500200025003000 0 50 100 150 200 250 300 叶片总面积 cm2 Total area of maize 植株高度 cm Highness of maize 增量均降低 此规律符合玉米的栽培学特性 3 3 结论与讨论结论与讨论 3 1 通过 SAS 统计软件拟合不同模型 Exponontial Logistic Gomperts Weibull S curve Growth 的研究结果表明 在玉米的 生长发育过程中 玉米总叶片数随有效积温变化 的动态可用 Gomperts 模型来描述 而玉米总面积 数和玉米株高的发展动态则可用 Logistic 模型来 描述 3 2 玉米叶片面积相对日增量随有效积温的发展动 态符合三参数的高斯模型 Y 3 5054EXP 0 5 X 1111 4854 256 0952 2 R2 0 9944 Y 为玉米叶片面积相对日产量 假设整株的玉 米叶片面积为 100 X 为有效积温 由上述模型可以看出 玉米叶片面积相对日 增量的最大值出现在积温为 1111 5 时 大约为 玉米播种后的 60d 左右 当有效积温低于或高于 这个温度时 面积相对日增量均降低 此规律符 合玉米的栽培学特性 Exponontial Logistic Gomperts Weibul l S curve Growth 是植物病害流行学中较为常 用的几个模型 可用于对植物的生长和病害的流 行进行拟合 以便得到最优模型 Van der Plank 首次把植物病害分为单利型 和复利型两类 并把 Logistic 模型应用于对复利 型病害流行过程的描述 4 Logistic 模型是一条 关于拐点对称的 S 形曲线 它的密度分布呈钟状 5 然而 病害流行的速率分布是不对称的 其峰值 较 Logistic 密度曲线之峰值出现的早 5 Berger 认为 当病情低于 0 05 和高于 0 6 时 Logistic 模型不能很好地拟合病害增长过程 而 Gompertz 模型则无此限制 Berger 利用 9 个病害系统共 113 组流行曲线 对 Logistic 和 Gompertz 模型进 行拟合 并用线性化参数作为鉴定拟和好坏的判 别标准 结果表明后者优于前者 5 不同植物生长的时间动态可用不同的模型进 行描述 在实际应用中应进行模型的比较后选取 最合适的模型 并可利用选取后的模型估算在植 物生长过程中 生长参数达到某些点的期望天数 和植物在这些点时的期望发展速度 面积相对日 增量等 为组建病害流行模拟模型提供重要基础 该研究得出了玉米叶片数 玉米叶片总面积 不同叶序叶片面积及叶片面积日增量等随有效积温 的变化情况 反应了玉米叶片生长的生物学过程 这些模型可根据不同目的有选择性地增加到玉米叶 部病害流行模拟模型中 为其提供寄主生长模型和 参数 提高病害模拟模型的准确度 鉴于试验条件 的限制 本模型中暂时只考虑了屯玉41品种在常规 栽培管理条件下 有效积温对其叶片生长的影响 其他诸如品种 地域 灌溉 肥力等因子可能会使 模型中有关参数的数值不同 这尚待进一步研究 影响玉米叶片生长动态的还有一些其他因素 随着 研究的深入 可将这些因素增加到玉米叶片生长模 拟模型中 以进一步提高模型的准确度 参考文献 参考文献 1 张立桢 曹卫星 张思平等 棉花形态发生和叶面积指数 0100020003000 0 1 2 3 4 有效积温 图 2 玉米叶片总面积日增量随有效积温的变化情况 叶片总面积日增量 T relativeincrement per day of overall area 的模拟模型 J 棉花学报 2004 16 2 77 83 2 王忠孝 山东玉米 M 北京 中国农业出版社 1999 3 李金堂 李保华 默书霞等 梨黑星病流行时间动态分析 J 沈阳农业大学学报 2005 36 5 558 561 4 Van der Plank J E Plant Disease Epidemics and control M New and London Academic Press 1963 5 Berger R D Comparison of Gompertz and Logistic equations to describe plant disease progress J Phytopath 1981 71 716 719 R