基于土壤属性与土壤类别的甘蔗产量非线性建模

《Sugar Tech》：Nonlinear Modeling of Sugarcane Yield Based on Edaphic Attributes and Soil Classes

　　

土壤属性强烈影响甘蔗产量，然而生产环境通常根据平均生产力进行分类，这可能无法完全捕捉环境变异性。本研究评估了土壤理化属性与土壤类别如何影响甘蔗生产力，以及整合非线性建模与多元分析是否能改进生产环境的表征。研究人员使用了从SoilGrids获得的土壤数据，以及2018年至2021年间收集的每个基因型、环境和收获周期的平均每公顷蔗茎吨数（TSH）。拟合广义加性模型（GAMs）以评估土壤类别和连续土壤属性对生产力的影响，同时使用主成分分析（PCA）和层次聚类来识别土壤梯度并根据土壤相似性对环境进行分组。GAM解释了TSH中67%的方差，并揭示了容重、阳离子交换容量（CEC）、粉粒、氮和有机碳在不同土壤深度上的显著非线性效应。土壤类别也显著影响生产力，其中LATOSSOLO VERMELHO Distrófico（LVd）与最高TSH值相关。PCA识别出两个与质地/肥力和表层肥力相关的主要土壤梯度，聚类将环境分为四个不同的土壤剖面。与传统基于生产力的分类比较显示，具有相似TSH的环境可能表现出截然不同的土壤特征，表明仅凭平均产量不足以描述环境变异性。整合非线性建模和多元土壤表征为环境分层提供了信息更丰富的框架，支持甘蔗生产系统中的基因型推荐和农艺管理。

研究背景与问题：土壤属性对甘蔗产量具有强烈影响，但生产环境通常仅按平均生产力进行分类，难以充分反映环境变异性。在巴西，高度风化的热带土壤如Latosols和Argisols分布广泛，其物理化学特征差异显著，直接影响水分储存、养分供应和根系生长。已有研究多关注气候或管理措施，对土壤属性与土壤类别在甘蔗生产环境中的综合作用认识不足。为此，研究人员提出假设：仅按平均产量划分生产环境不能充分代表影响作物表现的土壤变异。该研究发表于《Sugar Tech》。

研究人员利用巴西米纳斯吉拉斯州13个地点2018–2021年间种植的32个甘蔗基因型、三个收获周期的田间试验数据，以每公顷蔗茎吨数（TSH）作为产量指标。土壤数据取自SoilGrids数据库，包含7个土壤理化属性（黏粒、粉粒、砂粒、全氮、有机碳、阳离子交换容量CEC、容重）在15–30 cm和30–60 cm两个深度的估计值。通过构建广义加性模型（GAM）评估土壤类别和连续土壤属性对产量的线性与非线性效应；采用主成分分析（PCA）和层次聚类识别土壤梯度并划分环境组；同时按Prado提出的标准基于平均产量对生产环境进行分类，并与土壤属性分组进行比较。

研究结果如下。

——模型诊断与充分性：模型优化收敛，Hessian矩阵正定，参数估计稳定。残差直方图、QQ图、残差与线性预测值关系图均表明高斯误差假设合理。采用双重惩罚法（select = TRUE）自动选择平滑项，将冗余平滑项收缩至零，并确认基维度充足。

——广义加性模型的统计评估：GAM解释了67.8%的偏差，调整R2为67%。土壤类别作为固定效应显著影响TSH（F = 6298；df = 5；p < 0.001）。以LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Distrófico（LVAd）为参考，LATOSSOLO VERMELHO Distrófico（LVd）增产36.10 t·ha^?1，LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Distroférrico（LVAdf）增产32.34 t·ha^?1，NITOSSOLO VERMELHO Eutrófico（NVe）和ARGISSOLO VERMELHO Eutrófico（PVe）分别增产11.59和11.49 t·ha^?1，而ARGISSOLO VERMELHO-AMARELO Distrófico（PVAd）减产3.93 t·ha^?1。平滑项方面，容重在15–30 cm深度表现出显著非线性效应（edf = 2.19，p < 0.001）；CEC、粉粒、砂粒（30–60 cm）及深层有机碳的edf接近零，说明其贡献近似线性。黏粒在30–60 cm深度显著，全氮在两个深度均显著，粉粒在两个深度均极显著，有机碳在两个深度均显著。基因型随机效应显著（edf = 29.5），反映较大遗传变异。具体效应显示：容重适中时产量最高，过高或过低均不利；表层CEC较高促进产量，深层高CEC略呈负效应；黏粒含量过高不利于产量；表层全氮中等水平最有利，深层全氮呈持续负效应；砂粒含量与产量正相关；粉粒含量与产量负相关；有机碳含量对产量有正效应，以表层尤为明显。

——主成分分析与聚类分析：PCA前两个主成分累计解释73.3%的变异。第一主成分反映质地/肥力梯度，黏粒、粉粒和CEC与砂粒、容重形成对比；第二主成分反映表层肥力梯度，有机碳和全氮聚集。层次聚类将13个地点分为四组：蓝色组（UBE、UCE、USV）与砂粒和容重相关联；黄色组（USJ、BIO、UVG）砂质程度更高且远离肥力向量；灰色组（