基于源-库器官潜在生长的干物质分布对草莓产量的模拟

《Frontiers in Plant Science》：Simulation of strawberry yield using dry matter distribution based on the potential growth of the sink–source organs

草莓干物质生产模型通过光合产物分配模拟产量，输入温室环境、花芽日期、叶面积等参数，验证发现使用非破坏性叶面积指数（iLAI）的模型预测误差（RRMSE=0.17）与破坏性测量（RRMSE=0.15）相当，但初期和末期产量存在高估，未来需改进温度阈值和动态光合效率参数。

　　草莓作为一种重要的园艺作物，其产量受到多种因素的影响，包括病虫害侵袭、气候变化以及环境管理的不确定性。为了更好地理解草莓生长与环境之间的关系，研究人员开发了一种基于光合作用产生的干物质（Dry Matter, DM）的模型，以模拟草莓在温室环境下的干物质积累和产量变化。该模型通过输入温室环境数据、每朵花的开花日期、叶片面积以及植物生理参数，来预测草莓的总干物质产量和收获量。这种模型不仅有助于分析环境变化对作物生长的影响，还能够为种植者提供科学依据，优化环境调控和管理策略，从而提高草莓的稳定生产。

近年来，随着全球草莓产量的持续增长，特别是2021年达到970万吨，草莓种植在全球范围内得到了广泛关注。由于草莓属于高投入、高价值的作物，其生长过程中受到多种环境因素的影响，如温度波动、太阳辐射变化、病虫害等。这些因素可能导致产量不稳定，因此，开发能够准确模拟草莓生长过程的模型显得尤为重要。模型能够帮助种植者预测产量，从而在生产周期中合理安排资源，提高经济效益。同时，它也为市场预测和环境管理提供了科学支持，使得种植者能够根据模拟结果做出更精准的决策。

基于光合作用的干物质生产模型是一种有效的工具，能够揭示植物生长与环境条件之间的动态关系。该模型的核心在于利用干物质的分布规律来模拟草莓的生长过程。干物质的积累是植物生长的关键指标，它不仅反映了光合作用的效率，还与植物的生理结构密切相关。在草莓种植中，干物质的分配对果实的生长和最终产量具有决定性作用。因此，建立一个能够准确模拟干物质分配机制的模型，对于预测草莓产量具有重要意义。

在实际应用中，模型的输入变量包括温室环境参数、每朵花的开花日期、叶片面积以及生理参数等。其中，叶片面积是影响干物质积累的重要因素之一，可以通过破坏性测量或非破坏性测量（如基于网络摄像头的图像分析）来获取。这两种方法的精度相当，且在实际操作中，非破坏性测量更具有优势，因为它避免了对植物造成伤害，同时也能提供较为连续的数据。此外，模型还考虑了温室内的环境控制，如通风、湿度调节和温度管理，以确保植物在最佳条件下生长。

模型的验证结果显示，利用叶片面积指数（LAI）或非破坏性叶片面积指数（iLAI）作为输入变量，能够较为准确地模拟草莓的干物质积累和产量。在两个不同的生长季节中，模拟的产量与实际观测值之间表现出良好的一致性，相关系数（R2）均高于0.97，而相对均方根误差（RRMSE）和均方根误差（RMSE）则分别控制在较低的范围内。这些结果表明，模型在预测草莓产量方面具有较高的可靠性。然而，模型在生长季节的初期和末期表现出一定的偏差，这可能是由于模型对叶片和果实的干物质分配过程未能完全反映实际变化所致。

在草莓的生长过程中，干物质的分配受到多种因素的影响，包括叶片和果实的生长速率、环境条件的变化以及植物的生理结构。叶片作为光合作用的主要场所，其生长速度和面积直接影响干物质的生产。而在果实生长阶段，干物质的分配则更多地依赖于果实和植株之间的源库关系。研究表明，草莓果实是植物体内干物质的强吸收器官，能够积累植物总干物质的40%至50%。因此，模型需要准确模拟干物质在叶片和果实之间的分配，以确保预测结果的可靠性。

在模型开发过程中，研究人员采用了多种方法来提高其准确性。首先，通过破坏性测量和非破坏性测量相结合的方式，获取了叶片面积和果实重量等关键数据。其次，模型考虑了温度对叶片生长的影响，并结合实际观测数据调整了生长速率参数。此外，模型还引入了动态的光合效率（Light Use Efficiency, LUE）参数，以适应不同环境条件下的光合作用变化。这些方法的综合应用，使得模型能够更全面地反映草莓生长过程中的复杂关系。

为了进一步提高模型的适用性和准确性，研究人员提出了一些改进方向。例如，可以引入更精确的温度阈值，以更好地模拟草莓在不同温度条件下的生长表现。此外，动态调整LUE参数也有助于提高模型在不同环境条件下的适应能力，特别是在光照条件较差或二氧化碳浓度变化较大的情况下。同时，模型还可以根据不同的草莓品种进行调整，以适应不同品种的生长特性。这将有助于提高模型的通用性，使其能够广泛应用于各种温室环境下的草莓种植。

在实际应用中，该模型可以为草莓种植者提供重要的参考价值。通过模拟草莓的生长过程和产量变化，种植者能够提前预测产量，从而合理安排资源，如灌溉、施肥和人工管理。此外，模型还可以帮助种植者优化温室环境条件，如温度、湿度和光照强度，以提高产量和质量。对于草莓种植者而言，这样的工具不仅可以提高生产效率，还能降低生产成本，提高经济效益。

总的来说，该研究通过开发基于干物质生产的草莓产量预测模型，为温室环境下草莓的生长管理提供了科学依据。模型的成功应用表明，通过合理利用环境数据和生理参数，可以有效预测草莓的产量变化。同时，研究也指出了模型在实际应用中仍需进一步优化的方向，如引入更精确的温度阈值、动态调整光合效率参数以及根据不同品种进行参数调整。这些改进措施将有助于提高模型的准确性和适用性，使其更好地服务于草莓种植的实际需求。