0 引言
猕猴桃(
Actinidia chinensis Planch),也称狐狸桃、羊桃、毛木果、奇异果等,因猕猴喜食,故名猕猴桃,是一种品质鲜嫩,营养丰富,风味鲜美的水果。猕猴桃是20世纪人工驯化栽培野生果树最有成就的四大果种之一
[1,2,3],其浆果具有特殊的风味,含多种氨基酸、多种矿物质、维生素C,藤、根、叶及果均可入药,具有很高的经济价值和使用价值。
猕猴桃现代种植技术已不断发展,人工规模化种植面积不断扩大。有关猕猴桃种植技术及与气象条件的关系,许多学者作了大量的研究,这些研究主要集中在猕猴桃生长季气象条件、猕猴桃产量与气象条件的关系
[4,5,6];猕猴桃种植气候生态适宜性区划
[7];猕猴桃高温干旱灾害风险评估
[8];猕猴桃异常落果的原因及防御对策研究
[9,10,11,12]等。近年来,较多研究还注重猕猴桃果品气候品质认证模型和方法技术
[13,14,15]。
适时采收是猕猴桃生产的关键技术之一。猕猴桃品质与成熟度密切相关,如过早采收,风味不佳。早采的猕猴桃流入市场,将大大损害猕猴桃在消费者心目中的形象,造成品牌形象的损失。猕猴桃成熟期主要由当地气候条件决定,其次与品种有关。猕猴桃的产地分布较广,品种各异,因此,成熟时间也相差较大。目前,猕猴桃的采收标准主要是依据猕猴桃生理成熟期,生产上最直接的判断方法是借助折光分析仪测定其可溶性固形物含量来确定。一般中华猕猴桃可溶性固形物含量(
G)达6.2%~6.5%,美味猕猴桃可溶性固形物含量(
G)达6.6%~7.0%,就可以认为达到采收成熟期。2013年以来,有些新培育的优良品种可达8.0%以上
[16]。
使用气象资料对农作物成熟期进行预报,已较早在其他农产品应用
[16,17,18,19,20,21,22]。而对猕猴桃成熟期预报的方法研究,目前还是空白。对于猕猴桃成熟期的判断,目前仍然是主要依赖折光分析检测仪,在缺乏检测仪器的情况下,一般采用生育期天数判断成熟期
[23],但同一品种,每年气象条件差异造成每年生育期相差较大,少则相差10天左右,多则20天左右。因此,生育期天数判断法,在实际生产中基本无法掌握,而广大专业猕猴桃种植户又缺少仪器检测设备和检测技术,开展猕猴桃成熟期预报方法研究,具有重要意义。
本研究采用湖北全苑生态农业科技公司浠水猕猴桃种植基地2017—2019年不同时期采样检测的猕猴桃可溶性性固形物含量(G)资料,与气象资料进行相关分析,并求取成熟熵,以成熟熵作为当年猕猴桃成熟期的预报因子,探讨猕猴桃成熟期预报方法,为猕猴桃规模化人工种植基地,根据当年气象条件,准确掌握成熟期,从而摆脱对折光分析检测仪的依赖性,提供有效方法。
1 材料和方法
1.1 猕猴桃可溶性固形物检测
猕猴桃可溶性性固形物含量资料来自湖北全苑生态农业科技公司,资料时间2017—2019年。公司猕猴桃种植基地位于湖北省浠水县散花镇石牛山村,115.09° E,30.31° N,海拔高度45 m。基地于2013年开始规模化人工种植猕猴桃,种植品种主要为中科院武汉植物园培育的‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’,按照生产有机产品的标准,通过土壤测定、抽槽整地、苗木定植、嫁接、棚架架设、配套建设滴灌、喷灌系统、防风系统,种植面积100 hm2,2017年挂果面积约45 hm2。‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’成熟采收标准根据品种属性确定为可溶性固形物含量(G)≥8.0%。
2017年起,在猕猴桃生长果实营养积累期后期,即8月底或9月上中旬开始,每隔5~7天,对猕猴桃果实进行成熟度测定,每次采样数40~60果,求取平均。检测项目含单果重、可溶性固形物含量(G)、干物质含量、色彩角等,其中,可溶性固形物含量(G)检测分别对花萼端及花柱端进行检测,再求取平均。
1.2 气象资料
气象资料采用浠水县国家气象站观测资料。浠水县国家气象站位于115.22° E,30.47° N,海拔高度61.8 m,与猕猴桃种植基地直线距离18 km。资料时间与2017—2019年猕猴桃种植基地物候观测相对应。
2 结果和分析
2.1 猕猴桃成熟熵的设计与计算
先对猕猴桃不同时期测定的可溶性固形物含量与前阶段不同时段发育期温度、光照因子进行相关分析,选取相关性最好的2个因子：猕猴桃末花期次日至检测日前一天的≥0℃有效积温(ΣT)和累计日照总时数(ΣS)。
对ΣT、ΣS进行W检验,W计算值分别为：2.0493、2.129,均>Wα (20,α=0.01) 0.868,表明数据符合正态分布。
对ΣT、ΣS进行共线性检验,R2=0.7672,方差膨胀因子VIFi=4.2955,表明ΣT、ΣS存在一定的共线性关系。使用逐步回归法,拟合优度变化显著,计算F值也变化显著,因此,忽略ΣT、ΣS共线性问题。
ΣT、ΣS与与可溶性固形物含量(G)相关系数分别为0.8577、0.8266,复相关系数为0.8759,F计算值26.9265>F查表值6.11 (α=0.001),通过F检验。
为了更加直接和更简便的使用气象因子计算猕猴桃的成熟度,且又能统筹考虑所选气象因子对作物（猕猴桃）成熟度的贡献值大小,这里先设计猕猴桃成熟熵的计算方法并计算不同检测时期成熟熵。
农作物生长发育及正常成熟与光、温、水等气象条件密切相关,但,猕猴桃标准化种植基地在配套建设滴灌、喷灌设施的条件下,猕猴桃生长发育及果实成熟所需的水分条件能够得到充分满足,致使前期降水量与猕猴桃成熟度的相关性不明显（计算失真）,而温度条件和光照条件仍然是依靠自然气象条件,因此,这里不考虑降水量对成熟期的影响,只考虑温度和光照2个条件。
以猕猴桃末花期次日至统计日间的≥0℃有效积温(Σ
T)和累计日照时数(Σ
S)为猕猴桃成熟熵(
H)的计算变量
X1、
X2。因积温与日照时数单位和量纲均不同,需对2个变量进行加权处理。用二元回归分析计算得到的回归系数
b1=0.0016、
b2=0.0041,分别计算
b1、
b2所占它们的总和的比重
[24],得到2个变量的权重系数分别为：0.28、0.72,用检测日前一日Σ
T和Σ
S统计值分别与它们的权重系数相乘再求和,得到检测日期的前一日的成熟熵(
H),如式(1)所示。
2.2 猕猴桃成熟熵与可溶性固形物含量回归分析
对各检测日计算得到的猕猴桃成熟熵再次进行W检验,W计算值为2.230,通过W检验,符合正态分布。
对成熟熵与可溶性固形物进行直线回归分析（表1）,相关系数r=0.8718,并进行T检验,T计算值7.4747>查表值3.9920 (α=0.001),决定系数为0.76,相关显著。
可溶性固形物含量
检测日期 | 末花期 | 可溶性固形物含量G
检测值/% | 末花期次日至
检测前一日ΣT | 末花期次日至
检测前一日ΣS | 成熟熵(H) | 回归计算 |
金玉
2017年 | 8月30日 | 4月17日 | 5.49 | 3456.1 | 834.4 | 1568.5 | b1=0.0060
b0=-3.9875
r=0.8718
R=0.7593
T检验：
T=7.4747
t查表值(α=0.001)：3.9920 |
| 9月6日 | 5.78 | 3620.7 | 835.7 | 1615.5 |
| 9月13日 | 6.14 | 3795.5 | 875.7 | 1693.2 |
| 9月20日 | 6.91 | 3965.8 | 928.5 | 1778.9 |
| 9月27日 | 6.46 | 4135.4 | 943.7 | 1837.4 |
| 10月4日 | 6.94 | 4291.3 | 953.3 | 1887.9 |
| 10月11日 | 7.6 | 4435.6 | 974.9 | 1943.9 |
| 10月18日 | 8.74 | 4546.3 | 974.9 | 1974.9 |
金玉
2018年 | 8月16日 | 4月14日 | 5.42 | 3231.5 | 759.8 | 1451.9 |
| 9月4日 | 6.4 | 3767.6 | 896.3 | 1700.3 |
| 9月11日 | 5.77 | 3947.2 | 941.6 | 1783.2 |
| 9月24日 | 6.9 | 4285.3 | 1011.0 | 1927.8 |
| 9月27日 | 7.22 | 4374.4 | 1027.4 | 1964.6 |
| 10月1日 | 7.08 | 4441.3 | 1044.0 | 1995.2 |
| 10月8日 | 9.57 | 4587.6 | 1131.1 | 2098.9 |
2019年
金桃 | 9月3日 | 4月23日 | 5.4 | 3481.9 | 842.7 | 1581.7 |
| 9月10日 | 5.4 | 3673.8 | 911.1 | 1684.7 |
| 9月17日 | 6.3 | 3876.5 | 967.4 | 1781.9 |
| 9月24日 | 7.1 | 4040.9 | 1022.0 | 1867.3 |
| 9月30日 | 8.3 | 4193.7 | 1068.6 | 1943.6 |
按表1成熟熵计算数据系列建立猕猴桃成熟熵直线回归方程如(2)所示。
图1为猕猴桃可固含量(G)与成熟熵散点分布及回归分析效果比较图。
根据回归方程计算得到的2017—2019年可溶性固形物含量值(G)与检测实况值比较见表2。从结果看,两者最小误差0.03%,最大误差-0.96%,平均误差0.083%,均方差为0.31。
| 检测日期 | 可溶性固形物含量
检测值(G)/% | 成熟熵(H) | 可溶性固形物
含量计算值Gi/% | 残差(δ) | 方差(δ*) |
2017年
金玉 | 8月30日 | 5.49 | 1568.5 | 5.42 | -0.07 | 0.00 |
| 9月6日 | 5.78 | 1615.5 | 5.71 | -0.07 | 0.01 |
| 9月13日 | 6.14 | 1693.2 | 6.17 | 0.03 | 0.00 |
| 9月20日 | 6.91 | 1778.9 | 6.69 | -0.22 | 0.05 |
| 9月27日 | 6.46 | 1837.4 | 7.04 | 0.58 | 0.33 |
| 10月4日 | 6.94 | 1887.9 | 7.34 | 0.40 | 0.16 |
| 10月11日 | 7.6 | 1943.9 | 7.68 | 0.08 | 0.01 |
| 10月18日 | 8.74 | 1974.9 | 7.86 | -0.88 | 0.77 |
2018年
金玉 | 8月16日 | 5.42 | 1451.9 | 4.72 | -0.70 | 0.48 |
| 9月4日 | 6.4 | 1700.3 | 6.21 | -0.19 | 0.03 |
| 9月11日 | 5.77 | 1783.2 | 6.71 | 0.94 | 0.89 |
| 9月24日 | 6.9 | 1927.8 | 7.50 | 0.60 | 0.36 |
| 9月27日 | 7.22 | 1964.6 | 7.73 | 0.51 | 0.26 |
| 10月1日 | 7.08 | 1995.2 | 7.98 | 0.90 | 0.82 |
| 10月8日 | 9.57 | 2098.9 | 8.61 | -0.96 | 0.93 |
2019年
金桃 | 9月3日 | 5.4 | 1581.7 | 5.50 | 0.10 | 0.01 |
| 9月10日 | 5.4 | 1684.7 | 6.12 | 0.72 | 0.52 |
| 9月17日 | 6.3 | 1781.9 | 6.70 | 0.40 | 0.16 |
| 9月24日 | 7.1 | 1867.3 | 7.22 | 0.12 | 0.01 |
| 9月30日 | 8.3 | 1943.6 | 7.67 | -0.63 | 0.39 |
| 平均 | | | | 0.083 | 0.31 |
根据误差分析正态分布原理,可溶性固形物含量(G)回归计算值Gi置信度为0.05时的误差范围为：Gi±0.6076。
从表2分析误差值情况,当G≤8.0时,误差值较小,误差较大值主要是当可溶性固形物含量(G)值>8.0%以后,即出现在达到采收期标准后。在成熟期预报应用中,当计算值G≥8.0时,已达到预报目的,停止计算,因此,这种较大误差对回归方程使用不产生实际影响。
按公式(1)计算得到3年成熟期的成熟熵分别为：1957.03、1961.43、1928.73,平均1949.06。按最大熵原则,取3个值中的最大值,即猕猴桃可溶性固形物含量(G)≥8.0%所需成熟熵为1961.43,其中,‘金玉’品种成熟熵为1961.43,‘金桃’品种为1928.73。
将G=8.0代入公式(2),计算得到的猕猴桃成熟熵为1948.38,计算值与3年实况平均值1949.06误差较小(0.68),误差率0.035%。
2.3 猕猴桃成熟期预报与检验
根据实测猕猴桃可溶性固形物含量(G)达到≥8.0%的前后相邻两个检测日期内插求得2017—2019年猕猴桃实际成熟期（实况）分别为：10月14日（‘金玉’）、9月28日（‘金玉’）、9月29日（‘金桃’）。
根据预报方程计算得到的2017—2019年猕猴桃成熟期日期分别为：10月15日（‘金玉’）、9月27日（‘金玉’）、10月1日（‘金桃’）,与实况误差-1~2天,平均误差0.7（偏迟）天（见表3）。
| 检测日期 | 末花期次日至
统计日(ΣT) | 末花期次日至
统计日(ΣS) | 成熟熵
(H) | 可溶性固形物含量G
计算值 | 检测
成熟期 | 预报成熟期
(G≥8.0日期) | 误差/d |
2017年
‘金玉’ | 10月9日 | 4413.6 | 974.9 | 1937.74 | 7.83 | | | |
| 10月10日 | 4435.6 | 974.9 | 1943.9 | 7.87 | | | |
| 10月11日 | 4451.7 | 974.9 | 1948.40 | 7.90 | | | |
| 10月12日 | 4466.6 | 974.9 | 1952.6 | 7.92 | | | |
| 10月13日 | 4482.5 | 974.9 | 1957.0 | 7.95 | | | |
| 10月14日 | 4499.1 | 974.9 | 1961.7 | 7.98 | 10月14日 | | |
| 10月5日 | 4515.8 | 974.9 | 1966.35 | 8.01 | | 10月15日 | 1 |
2018年
‘金玉’ | 9月23日 | 4285.3 | 1011.0 | 1927.8 | 7.77 | | | |
| 9月24日 | 4309.7 | 1019.4 | 1940.7 | 7.85 | | | |
| 9月25日 | 4333.3 | 1027.4 | 1953.1 | 7.93 | | | |
| 9月26日 | 4374.4 | 1027.4 | 1964.6 | 7.96 | | | |
| 9月27日 | 4374.4 | 1027.4 | 1964.6 | 8.00 | | 9月27日 | -1 |
| 9月28日 | 4397.2 | 1028.9 | 1972.0 | 8.04 | 9月28日 | | |
2019年
‘金桃’ | 9月25日 | 4096.1 | 1031.7 | 1889.7 | 7.54 | | | |
| 9月26日 | 4119.9 | 1036.2 | 1899.6 | 7.60 | | | |
| 9月27日 | 4143.5 | 1047.1 | 1914.1 | 7.69 | | | |
| 9月28日 | 4168.0 | 1057.9 | 1928.7 | 7.78 | | | |
| 9月29日 | 4193.7 | 1068.6 | 1943.6 | 7.87 | 9月29日 | | |
| 9月30日 | 4220.4 | 1079.3 | 1958.8 | 7.96 | | | |
| 10月1日 | 4246.3 | 1090.0 | 1973.76 | 8.05 | | 10月1日 | 2 |
3 结论与讨论
本研究基于收集到的猕猴桃可溶性固形物含量(G)检测资料与气象资料进行相关分析,设计猕猴桃成熟熵计算方法,所选取的气象因子：≥0℃有效积温和累计日照时数,是作物生长发育及成熟的最重要气象因子,具有明显的生物学意义。值得注意的是,在不具备灌溉设施条件下的猕猴桃人工种植基地,还需考虑将自然降水量纳入成熟熵计算因子,对降水变量的加权处理方法相同。
本研究对积温与日照数据的加权处理采用回归系数权重法,充分考虑了2个气象因子与猕猴桃成熟度的相关系数,消除了2个因子因单位和量纲的不同的影响,避免了人为主观确定权重带来的的分析误差,计算结果与实况高度近似。
在猕猴桃果实生长接近成熟时,即在猕猴桃果实营养积累期后期,可随时统计当年猕猴桃末花期次日至当前阶段气象资料,计算猕猴桃成熟熵,从而得到猕猴桃可溶性固形物含量(G),判断当前猕猴桃成熟度;也可按照猕猴桃不同品种可溶性固形物含量(G)采收标准,根据后期气温、日照数值预报,提前进行猕猴桃成熟期预报,从而准确预测猕猴桃商品上市时间。
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[1]刘晓华.产业融合视角下延安民俗旅游品牌建设研究[J].宏观经济管理2017(S1）.
[2]董萌,郭玉梅.以旅游为依托的传统山区村落特色营建研究——以北京市延庆县千家店镇下德龙湾村为例[R].第十五届中国民居学术会议2007，21-23.
[3]尤海涛.乡村旅游的本质回归:乡村性的认知与保护[J].中国人口资源与环境，2012，第22卷，第9期158-162.
[4]张晓彤，等.基于参与式评估技术的景观特征评价——以北京市延庆县千家店镇为例.
[5]李利.自然千家店生态文明镇--访延庆区千家店镇党委书记池合仓[J].城市管理与科技，2013（3）：48-51.
[6]李勋,柯南雁.聚力共绘都市农业新景观：百里山水画廊再展秀美画卷[J].北京农业(实用技术).2014，9上旬刊46-49.
[7]延庆区千家店镇政府网[EB/OL].http://qjdz.bjyq.gov.cn.
[8]柳百萍.有效与困境：乡村旅游促进农村劳动力转移就业辨析[J].农业经济问题 ，2014，第5期81-86+112.
[9]张大玉.传统村落风貌特色保护传承与再生研究[N].北京建筑大学学报.2014-9,30卷第3期.
[1]刘晓华.产业融合视角下延安民俗旅游品牌建设研究[J].宏观经济管理2017(S1）.
[2]董萌,郭玉梅.以旅游为依托的传统山区村落特色营建研究——以北京市延庆县千家店镇下德龙湾村为例[R].第十五届中国民居学术会议2007，21-23.
[3]尤海涛.乡村旅游的本质回归:乡村性的认知与保护[J].中国人口资源与环境，2012，第22卷，第9期158-162.
[4]张晓彤，等.基于参与式评估技术的景观特征评价——以北京市延庆县千家店镇为例.
[5]李利.自然千家店生态文明镇--访延庆区千家店镇党委书记池合仓[J].城市管理与科技，2013（3）：48-51.
[6]李勋,柯南雁.聚力共绘都市农业新景观：百里山水画廊再展秀美画卷[J].北京农业(实用技术).2014，9上旬刊46-49.
[7]延庆区千家店镇政府网[EB/OL].http://qjdz.bjyq.gov.cn.
[8]柳百萍.有效与困境：乡村旅游促进农村劳动力转移就业辨析[J].农业经济问题 ，2014，第5期81-86+112.
[9]张大玉.传统村落风貌特色保护传承与再生研究[N].北京建筑大学学报.2014-9,30卷第3期.
[1]刘晓华.产业融合视角下延安民俗旅游品牌建设研究[J].宏观经济管理2017(S1）.
[2]董萌,郭玉梅.以旅游为依托的传统山区村落特色营建研究——以北京市延庆县千家店镇下德龙湾村为例[R].第十五届中国民居学术会议2007，21-23.
[3]尤海涛.乡村旅游的本质回归:乡村性的认知与保护[J].中国人口资源与环境，2012，第22卷，第9期158-162.
[4]张晓彤，等.基于参与式评估技术的景观特征评价——以北京市延庆县千家店镇为例.
[5]李利.自然千家店生态文明镇--访延庆区千家店镇党委书记池合仓[J].城市管理与科技，2013（3）：48-51.
[6]李勋,柯南雁.聚力共绘都市农业新景观：百里山水画廊再展秀美画卷[J].北京农业(实用技术).2014，9上旬刊46-49.
[7]延庆区千家店镇政府网[EB/OL].http://qjdz.bjyq.gov.cn.
[8]柳百萍.有效与困境：乡村旅游促进农村劳动力转移就业辨析[J].农业经济问题 ，2014，第5期81-86+112.
[9]张大玉.传统村落风貌特色保护传承与再生研究[N].北京建筑大学学报.2014-9,30卷第3期.
[1]刘晓华.产业融合视角下延安民俗旅游品牌建设研究[J].宏观经济管理2017(S1）.
[2]董萌,郭玉梅.以旅游为依托的传统山区村落特色营建研究——以北京市延庆县千家店镇下德龙湾村为例[R].第十五届中国民居学术会议2007，21-23.
[3]尤海涛.乡村旅游的本质回归:乡村性的认知与保护[J].中国人口资源与环境，2012，第22卷，第9期158-162.
[4]张晓彤，等.基于参与式评估技术的景观特征评价——以北京市延庆县千家店镇为例.
[5]李利.自然千家店生态文明镇--访延庆区千家店镇党委书记池合仓[J].城市管理与科技，2013（3）：48-51.
[6]李勋,柯南雁.聚力共绘都市农业新景观：百里山水画廊再展秀美画卷[J].北京农业(实用技术).2014，9上旬刊46-49.
[7]延庆区千家店镇政府网[EB/OL].http://qjdz.bjyq.gov.cn.
[8]柳百萍.有效与困境：乡村旅游促进农村劳动力转移就业辨析[J].农业经济问题 ，2014，第5期81-86+112.
[9]张大玉.传统村落风貌特色保护传承与再生研究[N].北京建筑大学学报.2014-9,30卷第3期.
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