0 引言
【研究意义】番茄是中国北方地区设施栽培的主要蔬菜之一[1],同时也是人们日常饮食中抗氧化物质(番茄红素、VC等)的一种重要来源[2]。近年来,随着经济社会的发展和人们环境意识和保健意识的提高,人们对高品质水果和蔬菜的需求日益增长,性状品质较好的水果和蔬菜具有明显的市场优势[3]。番茄的品质包括诸多不同的评价指标,仅凭单一品质指标不能准确评价其品质,需考虑各评价指标本身的重要程度[4],对番茄综合品质进行评价才能对比不同番茄品质的优劣。【前人研究进展】对于番茄不同种植模式的研究大多集中于对产量的影响[5,6,7];西北地区温室春秋茬番茄多采用短季节沟垄种植模式,番茄种植密度由行距与株距直接决定,株距对产量的影响已经有了相关研究[8,9];周怀兵[10]研究了在密度一定的情况下不同行株距组合对番茄产量和品质的影响。番茄的品质受番茄红素、VC、糖酸比等多个指标的综合影响,有研究表明,降低灌水量可以显著提高果实中番茄红素、VC、可溶性固形物的含量[11,12,13,14],但同时也会导致果实含水量的降低,由于番茄各品质指标之间既在某种程度上相互关联又彼此间无法互相替代,因此,番茄综合品质的评价多采用TOPSIS法[4,15-16]、主成分分析法[17]和灰色关联度法[18]。【本研究切入点】由于西北地区温室春秋茬番茄栽培的大行距(操作行行距)、株距及留果穗数较为固定,而小行距(种植行行距)的距离设置在实际生产中存在一定的主观性,且在不改变番茄种植株距、操作行距和留果穗数的情况下,探讨不同种植行距对温室大棚番茄综合品质影响的研究较少。在进行综合评价时由于主成分分析法对数据的要求较高,可能在部分情况下无法适用;综合评价的结果是否可信在很大程度上取决于各指标在评价体系中的权重取得合理与否。研究表明,CRITIC(Criteria Importance Though Intercrieria Correlation)法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法[19],已应用在某些领域的综合评价中 [20,21],而缺少应用于番茄品质研究。【拟解决的关键问题】受限于各种评价方法自身内在的局限性,运用单一评价方法并不能准确的评价番茄综合品质,因此,本研究使用CRITIC法和改进模糊灰色关联度分析法两种方法对番茄综合品质进行分析,以期通过对比探明CRITIC法在番茄品质综合评价中的适用性。同时,寻求温室番茄综合品质最佳时番茄的种植行距与灌水量的最优组合,为本地区温室番茄的栽培管理和灌溉提供科学依据和技术指导。1 材料与方法
试验于2016年1月至2017年1月在陕西省杨凌农业高新技术产业示范区绿百合果蔬专业合作社的日光温室内进行。试验地点位于关中平原,北纬34°17′、东经108°01′,海拔高度521 m,多年平均气温12.5℃,年均日照时数2 163.8 h,年均蒸发量1 500 mm,年平均降水量632 mm,主要集中在6—10月。1.1 试验材料
试验温室为简易土墙日光温室,东西走向,温室顶部和底部均设通风口,当温室内温度>35℃或<10℃时通过开启或关闭通风口调节温室内环境。随试验进行,于6—8月在温室顶部加装遮阳网,10—4月在温室顶部加装棉被,通过卷帘机收放,以避免温室内温度过高或过低,温室日常管理依照当地常规进行。试验温室土壤为重壤土,0—0.6 m土壤容重为1.39 g∙cm-3,田间持水量为23.91%,有机质含量为15.56 g∙kg-1,全氮含量1.67 g∙kg-1,全磷含量0.38 g∙kg-1,全钾含量1.80 g∙kg-1,土壤肥力较为均一。番茄采用宽窄行沟垄覆膜种植形式,宽行位于垄上,为操作行,窄行位于沟内,是种植行,番茄植株种植于沟坡上。操作行行距0.8 m,种植行行距见试验设计部分,株距0.35 m。灌溉采用膜下滴灌,在窄行相邻两行番茄的中间布置1行滴灌管,滴头间距为0.35 m,滴头流量为2.1 L∙h-1。供试番茄品种为‘HL2109’( Lycopersicon esculentum,HL2109),每株番茄留4穗果后去顶,施肥参照当地经验,整地后均匀撒施腐熟羊粪作为基肥,追肥在每穗果膨大前进行,随水滴施,基肥量和追肥量均按当地推荐水平进行。春茬番茄幼苗于2016年1月27日定植,2016年6月17号拉秧;秋茬番茄幼苗于2016年8月23号定植,2017年1月12号拉秧,两茬试验均于蹲苗结束后覆白色聚氯乙烯膜。两茬试验期间温室内平均日空气温度分别为21.98℃和19.41℃,平均日相对湿度为84.06%和86.99%。温室中央设置Φ20 cm标准蒸发皿,高度始终与植株冠层高度保持一致,从定植后开始每天早上8:30测定蒸发皿日蒸发量;整个生育期划分为3个阶段:营养生长期(定植至第1穗花坐果)、果实膨大期(1穗花坐果至1穗果成熟)、成熟采摘期(1穗果成熟至拉秧)。1.2 试验设计
试验设种植行距和灌水量两个因素,其中种植行距设置3个水平,分别为60 cm(L1)、45 cm(L2)和30 cm(L3)。灌水量以两次灌水间隔期Φ20cm标准蒸发皿的累计蒸发量E为基数,设置0.6E、0.8E、1.0E、1.2E四个水平,滴灌湿润比为0.8。试验采用完全随机区组设计,共12个处理,分别为L1-0.6E、L1-0.8E、L1-1.0E、L1-1.2E、L2-0.6E、L2-0.8E、L2-1.0E、L2-1.2E、L3-0.6E、L3-0.8E、L3-1.0E、L3-1.2E,每个处理3次重复,每个小区3沟3垄(6行植株),每个小区与其他小区相邻的两行为隔离行。
定植时为确保秧苗的成活,于定植前一天用土钻取土,通过烘干称重法测定土壤含水量,于定植当天进行灌水,灌至田间持水量。为达到蹲苗效果,第一次灌水处理距定植的间隔时间较长,以后每当蒸发皿的累积蒸发量达到(20±3)mm时即进行灌水处理,各处理全生育期总灌水量如表1所示。
Table 1
表1
表1各处理全生育期总灌水量
Table 1Total irrigation amount during whole growth periods under different treatments
茬口 Planting time | 灌溉定额 Irrigation quota (mm) | |||
---|---|---|---|---|
0.6E | 0.8E | 1.0E | 1.2E | |
春茬Early spring tomato | 150.09 | 190.09 | 230.09 | 270.09 |
秋茬Late autumn tomato | 201.54 | 236.29 | 271.04 | 305.79 |
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1.3 测定项目及方法
选取成熟的第二穂果进行品质测定。测定时在每个小区随机选取成熟度一致的番茄5颗,用游表卡尺测定果实的横、纵径,横径变异系数为果身平面上两个垂直方向横径标准差与平均值的比值,果形指数为番茄纵径与平均横径的比值。采用烘干法测定含水量[22],采用IR200S手持式糖度计测定可溶性固形物,0.1 mol∙L-1 NaOH滴定法测定有机酸,硫酸-蒽酮比色法测定可溶性糖,钼蓝比色法测定Vc,EV300PC型紫外-可见分光光度计法(Thermo Fisher,USA)测定番茄红素。1.4 品质综合评价
1.4.1 评价指标的选取 选择能整体表征番茄品质的7个指标作为评价变量,分别为果形指数( X1)、横径变异系数( X2)、果实含水量( X3)、可溶性固形物( X4)、糖酸比( X5)、Vc( X6)、番茄红素( X7)。采用改进模糊灰色关联度法和CRITIC法进行番茄品质的综合评价。1.4.2 原始数据的标准化、同趋化处理 灰色关联度法和CRITIC法是两种客观赋权法,虽然其原理不同,但其数据的标准化和同趋化的步骤可同步进行,采用EXCEL对原始数据进行处理,具体方法为:将原始评价指标的数据写为矩阵 X=( Xij)12×5, Xij为第 i个处理第 j个指标的测量值。
对于高优指标(越大越好):
ZXij=$\frac{{{X}_{ij}}}{{{X}_{\max }}}$×100 ( Xij≤ Xmax) (1)
对于低优指标(越小越好):
ZXij=$\frac{{{X}_{\min }}}{{{X}_{ij}}}$×100 ( Xij≥ Xmin) (2)
式中, Xmax为指标最大值, Xmin为指标最小值, ZXij
为 Xij经标准化和同趋化后的值,将标准化、同趋化后的数据写为矩阵 ZX=( ZXij)12×7。
1.4.3 改进模糊灰色关联度分析 灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)由于其相较于主成分分析具有对样本量的大小没有过高的要求、不需要典型的分布规律且计算量小、定性与定量分析结果一般能够吻合等特点[23],因而有着广泛的应用。改进模糊灰色关联度分析在一般灰色关联分析方法的基础上结合灰内涵序列熵分析方法进行了进一步的完善,控制了局部点关联系数对整个序列关联度的影响。采用EXCEL对试验数据进行改进模糊灰色关联度分析,具体计算方法见参考文献[23,24]。
1.4.4 CRITIC法 CRITIC法是一种基于同一指标内不同处理的对比强度和指标间冲突性确定指标权重的客观赋权方法,对选取指标较多的项目进行评价时可以减少计算量而不会对结果产生较大的影响[19],有较好的赋权效果。采用SPSS 23.0进行评价指标间的相关性分析,得到相关系数矩阵 R=( Rij)7×7,采用EXCEL根据下式进行权重计算[25]:
Cj=${{C}_{j}}\sum\limits_{i=1}^{n}{(1-{{R}_{ij}})}$ ( j=1,2,…, n) (3)
式中, Cj表示第 j个评价指标所包含的信息量, σj为第 j个指标的标准差。 Cj越大,表明第 j个评价指标所包含的信息量越大,该指标的相对重要性也就越大,所以第 j个评价指标的客观权重 Wj可表示为:
Wj=${{C}_{j}}\sum\limits_{j=1}^{n}{{{C}_{j}}}$ ( j=1,2,…, n) (4)
1.5 数据处理与分析
采用SPSS 23.0数据处理软件进行方差分析(Duncan法),用Sigmaplot 12.5和OriginPro 8作图。2 结果
2.1 不同种植行距和灌水量对春秋茬番茄品质的影响
表2为春茬和秋茬不同处理条件下番茄品质指标,综合两茬试验可以看出,果形指数受灌水量和种植行距的影响均达到显著水平,横径变异系数受灌水量的影响显著。在相同种植行距下,果形指数随灌水量的增加而降低,横径变异系数则表现为先降低后增大的趋势,说明灌水量过高会使果实的外观品质降低。而在相同灌水量条件下横径变异系数随种植行距的增大呈现先减小后增大的趋势,说明适宜的种植行距会获得较好的果形。可溶性固形物、Vc和番茄红素受灌水量和种植行距及其交互作用的影响均达到极显著水平,且均随灌水量的增大呈现先增加后减小的趋势(可溶性固形物L2处理除外);在相同种植行距下,0.8 E灌水量时Vc值最高且显著高于0.6E和1.2E处理,在相同灌水量下当种植行距为L3时Vc含量最大(1.2E灌水量除外),两茬试验Vc均以L3-0.8E处理含量最大,分别为22.55 mg/100 g和18.64 mg/100 g;番茄红素在相同种植行距下于1.0E灌水量时得到最大值,在相同灌水量下随着种植行距的增大而减小(0.6E灌水量除外),总体来看番茄红素以L3-1.0E处理含量最大,分别为90.00 µg∙g-1和85.60 µg∙g-1。果实含水量随灌水量的增加而增大,而在相同灌水量下种植行距对果实含水量的影响并不显著。灌水量的变化对糖酸比的影响不显著,而随着种植行距的增大,糖酸比呈现先增加后减小的趋势。Table 2
表2
表2种植行距与灌水量对番茄品质的影响
Table 2Effect of planting row spacing and irrigation amount on tomato quality
茬口 Planting time | 种植行距 Row spacing (cm) | 灌水量 Irrigation amount | 果形指数 Fruit shape index | 横径变 异系数 TDVC | 含水量 Water content (g) | 可溶性固形物 Soluble solid (%) | 糖酸比 Sugar-acid ratio | VC (mg/100 g) | 番茄红素 Lycopene (μg·g-1) |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
春茬 Early spring tomato | L1(60) | 0.6E | 0.7877ab | 0.0212abc | 93.12ab | 6.07b | 3.11bcd | 14.08efg | 60.13cde |
0.8E | 0.7444bc | 0.0205abc | 93.02ab | 6.30b | 2.89bcd | 19.99abc | 67.20bcd | ||
1.0E | 0.7559bc | 0.0173abc | 93.38ab | 5.50cdef | 2.98bcd | 19.69bc | 50.60e | ||
1.2E | 0.7322c | 0.0226ab | 93.56a | 5.07f | 2.74cd | 12.48fg | 47.80e | ||
L2(45) | 0.6E | 0.7884ab | 0.0186abc | 92.33bc | 7.30a | 5.50a | 14.83ef | 52.67de | |
0.8E | 0.7788abc | 0.0151bc | 92.56abc | 6.03bc | 6.14a | 21.56ab | 76.60ab | ||
1.0E | 0.7763abc | 0.0140c | 92.85abc | 5.47def | 5.19ab | 18.04cd | 78.00ab | ||
1.2E | 0.7629bc | 0.0179abc | 93.20ab | 5.87bcd | 5.10abc | 16.38de | 55.27cde | ||
L3(30) | 0.6E | 0.8175a | 0.0198abc | 91.86c | 5.83bcde | 2.81bcd | 17.67cd | 66.53bcd | |
0.8E | 0.7878ab | 0.0193abc | 91.81c | 6.03bc | 2.48d | 22.55a | 83.27a | ||
1.0E | 0.7900ab | 0.0159bc | 92.44bc | 5.30ef | 2.82bcd | 20.17abc | 90.00a | ||
1.2E | 0.7903ab | 0.0238a | 92.70abc | 5.50cdef | 3.04bcd | 11.63g | 68.27bc | ||
种植行距 RS | ** | * | ** | ** | ** | * | ** | ||
灌水量 IA | * | * | * | ** | ns | ** | ** | ||
种植行距×灌水量 RS×IA | ns | ns | ns | ** | ns | ** | ** | ||
秋茬 Late autumn tomato | L1(60) | 0.6E | 0.8771ab | 0.0185ab | 88.88c | 5.57b | 2.70c | 13.16de | 40.67e |
0.8E | 0.8502abc | 0.0153b | 90.05abc | 5.63b | 3.07bc | 16.55b | 50.17cde | ||
1.0E | 0.8024abc | 0.0139b | 89.32bc | 4.97c | 3.16bc | 15.98bc | 51.30cde | ||
1.2E | 0.8263abc | 0.0241a | 90.41abc | 4.57d | 3.00bc | 12.58de | 44.37de | ||
L2(45) | 0.6E | 0.9015a | 0.0157ab | 88.92c | 6.03a | 5.48ab | 9.63f | 57.07cd | |
0.8E | 0.8928ab | 0.0125b | 90.73abc | 5.17c | 6.46a | 17.03ab | 48.87cde | ||
1.0E | 0.8446abc | 0.0153b | 89.77abc | 4.83cd | 5.26abc | 14.37cd | 71.43b | ||
1.2E | 0.8484abc | 0.0181ab | 91.35ab | 6.37a | 5.28abc | 13.88de | 55.17cd | ||
L3(30) | 0.6E | 0.8518abc | 0.0172ab | 88.75c | 5.60b | 4.15abc | 16.19bc | 42.03e | |
0.8E | 0.8362abc | 0.0148b | 90.71abc | 6.33a | 4.96abc | 18.64a | 58.43c | ||
1.0E | 0.7855bc | 0.0160ab | 90.09abc | 4.53d | 4.24abc | 16.83ab | 85.60a | ||
1.2E | 0.7634c | 0.0210ab | 91.80a | 4.80cd | 3.98abc | 12.12de | 77.07ab | ||
种植行距 RS | * | ns | ns | ** | ** | ** | ** | ||
灌水量 IA | * | * | ** | ** | ns | ** | ** | ||
种植行距×灌水量 RS×IA | ns | ns | ns | ** | ns | ** | ** |
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2.2 番茄综合品质指标的标准化处理与交互影响评价
2.2.1 品质指标的标准化、同趋化和相关矩阵 由于番茄各品质指标之间既在某种程度上相互关联又彼此无法互相替代,因此本研究采用改进模糊灰色关联度法和CRITIC法对番茄综合品质进行客观评价。两种评价方法需要对原始数据进行标准化、同趋化处理,横径变异系数和果实含水量的标准化、同趋化处理根据公式(2),其他指标则根据公式(1)处理,处理结果见表3。Table 3
表3
表3各指标同趋化、标准化值
Table 3Chemotactic and standardized value of evaluation indicators
茬口 Planting time | 处理 Treatment | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | A6 | A7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
春茬 Early spring tomato | L1-0.6E | 0.9635 | 0.6604 | 0.9859 | 0.8315 | 0.5065 | 0.6244 | 0.6681 |
L1-0.8E | 0.9106 | 0.6829 | 0.9870 | 0.8630 | 0.4707 | 0.8865 | 0.7467 | |
L1-1.0E | 0.9246 | 0.8092 | 0.9832 | 0.7534 | 0.4853 | 0.8732 | 0.5622 | |
L1-1.2E | 0.8957 | 0.6195 | 0.9813 | 0.6945 | 0.4463 | 0.5534 | 0.5311 | |
L2-0.6E | 0.9644 | 0.7527 | 0.9944 | 1.0000 | 0.8958 | 0.6576 | 0.5852 | |
L2-0.8E | 0.9527 | 0.9272 | 0.9919 | 0.8260 | 1.0000 | 0.9561 | 0.8511 | |
L2-1.0E | 0.9496 | 1.0000 | 0.9888 | 0.7493 | 0.8453 | 0.8000 | 0.8667 | |
L2-1.2E | 0.9332 | 0.7821 | 0.9851 | 0.8041 | 0.8306 | 0.7264 | 0.6141 | |
L3-0.6E | 1.0000 | 0.7071 | 0.9995 | 0.7986 | 0.4577 | 0.7836 | 0.7392 | |
L3-0.8E | 0.9637 | 0.7254 | 1.0000 | 0.8260 | 0.4039 | 1.0000 | 0.9252 | |
L3-1.0E | 0.9664 | 0.8805 | 0.9932 | 0.7260 | 0.4593 | 0.8945 | 1.0000 | |
L3-1.2E | 0.9667 | 0.5882 | 0.9904 | 0.7534 | 0.4951 | 0.5157 | 0.7586 | |
秋茬 Late autumn tomato | L1-0.6E | 0.9729 | 0.6757 | 0.9985 | 0.8744 | 0.4180 | 0.7060 | 0.4751 |
L1-0.8E | 0.9431 | 0.8170 | 0.9856 | 0.8838 | 0.4752 | 0.8879 | 0.5861 | |
L1-1.0E | 0.8901 | 0.8993 | 0.9936 | 0.7802 | 0.4892 | 0.8573 | 0.5993 | |
L1-1.2E | 0.9166 | 0.5187 | 0.9816 | 0.7174 | 0.4644 | 0.6749 | 0.5183 | |
L2-0.6E | 1.0000 | 0.7962 | 0.9981 | 0.9466 | 0.8483 | 0.5166 | 0.6667 | |
L2-0.8E | 0.9903 | 1.0000 | 0.9782 | 0.8116 | 1.0000 | 0.9136 | 0.5709 | |
L2-1.0E | 0.9369 | 0.8170 | 0.9886 | 0.7582 | 0.8142 | 0.7709 | 0.8345 | |
L2-1.2E | 0.9411 | 0.6906 | 0.9715 | 1.0000 | 0.8173 | 0.7446 | 0.6445 | |
L3-0.6E | 0.9449 | 0.7267 | 1.0000 | 0.8791 | 0.6424 | 0.8686 | 0.4910 | |
L3-0.8E | 0.9276 | 0.8446 | 0.9784 | 0.9937 | 0.7678 | 1.0000 | 0.6826 | |
L3-1.0E | 0.8713 | 0.7813 | 0.9851 | 0.7111 | 0.6563 | 0.9029 | 1.0000 | |
L3-1.2E | 0.8468 | 0.5952 | 0.9668 | 0.7535 | 0.6161 | 0.6502 | 0.9004 |
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2.2.2 改进模糊灰色关联度法对番茄综合品质的评价 采用EXCEL对经标准化、同趋化后的数据进行处理,求得各试验处理的加权灰色关联度(表4),加权灰色关联度越大,表明该处理越接近理想处理。结果表明两茬试验均以L2-0.8E处理综合品质最好,而L1-1.2E处理综合品质最差,且在灌水量相同的情况下可以看出种植行距各处理排名L2>L3>L1,种植行距为L2的各处理排名均位于前6,说明L2种植行距相对较优。综合对比两茬番茄排序结果,各处理排名结果相近,表明两茬试验综合品质对种植行距和灌水量的响应具有较好的一致性。
Table 4
表4
表4各处理与理想处理的加权关联系数与加权关联度
Table 4Correlation coefficients and grey weighted correlation degree between tested and reference treatments
茬口 Planting time | 处理 Treatment | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | A6 | A7 | 加权关联度 Weighted correlation degree | 排序 Ranking |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
春茬 Early spring tomato | L1-0.6E | 0.9635 | 0.6604 | 0.9859 | 0.8315 | 0.5065 | 0.6244 | 0.6681 | 0.540 | 10 |
L1-0.8E | 0.9106 | 0.6829 | 0.9870 | 0.8630 | 0.4707 | 0.8865 | 0.7467 | 0.588 | 7 | |
L1-1.0E | 0.9246 | 0.8092 | 0.9832 | 0.7534 | 0.4853 | 0.8732 | 0.5622 | 0.561 | 9 | |
L1-1.2E | 0.8957 | 0.6195 | 0.9813 | 0.6945 | 0.4463 | 0.5534 | 0.5311 | 0.476 | 12 | |
L2-0.6E | 0.9644 | 0.7527 | 0.9944 | 1.0000 | 0.8958 | 0.6576 | 0.5852 | 0.643 | 4 | |
L2-0.8E | 0.9527 | 0.9272 | 0.9919 | 0.8260 | 1.0000 | 0.9561 | 0.8511 | 0.807 | 1 | |
L2-1.0E | 0.9496 | 1.0000 | 0.9888 | 0.7493 | 0.8453 | 0.8000 | 0.8667 | 0.721 | 2 | |
L2-1.2E | 0.9332 | 0.7821 | 0.9851 | 0.8041 | 0.8306 | 0.7264 | 0.6141 | 0.609 | 6 | |
L3-0.6E | 1.0000 | 0.7071 | 0.9995 | 0.7986 | 0.4577 | 0.7836 | 0.7392 | 0.577 | 8 | |
L3-0.8E | 0.9637 | 0.7254 | 1.0000 | 0.8260 | 0.4039 | 1.0000 | 0.9252 | 0.641 | 5 | |
L3-1.0E | 0.9664 | 0.8805 | 0.9932 | 0.7260 | 0.4593 | 0.8945 | 1.0000 | 0.656 | 3 | |
L3-1.2E | 0.9667 | 0.5882 | 0.9904 | 0.7534 | 0.4951 | 0.5157 | 0.7586 | 0.517 | 11 | |
秋茬 Late autumn tomato | L1-0.6E | 0.9729 | 0.6757 | 0.9985 | 0.8744 | 0.4180 | 0.7060 | 0.4751 | 0.520 | 11 |
L1-0.8E | 0.9431 | 0.8170 | 0.9856 | 0.8838 | 0.4752 | 0.8879 | 0.5861 | 0.589 | 7 | |
L1-1.0E | 0.8901 | 0.8993 | 0.9936 | 0.7802 | 0.4892 | 0.8573 | 0.5993 | 0.576 | 9 | |
L1-1.2E | 0.9166 | 0.5187 | 0.9816 | 0.7174 | 0.4644 | 0.6749 | 0.5183 | 0.479 | 12 | |
L2-0.6E | 1.0000 | 0.7962 | 0.9981 | 0.9466 | 0.8483 | 0.5166 | 0.6667 | 0.625 | 6 | |
L2-0.8E | 0.9903 | 1.0000 | 0.9782 | 0.8116 | 1.0000 | 0.9136 | 0.5709 | 0.734 | 1 | |
L2-1.0E | 0.9369 | 0.8170 | 0.9886 | 0.7582 | 0.8142 | 0.7709 | 0.8345 | 0.653 | 3 | |
L2-1.2E | 0.9411 | 0.6906 | 0.9715 | 1.0000 | 0.8173 | 0.7446 | 0.6445 | 0.630 | 5 | |
L3-0.6E | 0.9449 | 0.7267 | 1.0000 | 0.8791 | 0.6424 | 0.8686 | 0.4910 | 0.583 | 8 | |
L3-0.8E | 0.9276 | 0.8446 | 0.9784 | 0.9937 | 0.7678 | 1.0000 | 0.6826 | 0.717 | 2 | |
L3-1.0E | 0.8713 | 0.7813 | 0.9851 | 0.7111 | 0.6563 | 0.9029 | 1.0000 | 0.651 | 4 | |
L3-1.2E | 0.8468 | 0.5952 | 0.9668 | 0.7535 | 0.6161 | 0.6502 | 0.9004 | 0.549 | 10 |
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2.2.3 CRITIC法对番茄综合品质的评价 采用SPSS 23.0对经标准化、同趋化后的数据进行评价指标间的相关性分析,得到相关系数矩阵 R=( Rij)7×7(表5),根据公式(3)和(4)计算得到各品质指标权重(表6)。基于得到的各指标权重和标准化矩阵计算得到各处理综合得分及排序(表7),可以看到两茬试验番茄综合品质在灌水量相同的情况下各种植行距处理排名L2>L3>L1,且春茬L2各处理排名均位于前4,秋茬L2各处理排名位于前6,最优的处理均为L2-0.8E,综合品质最差处理均为L1-1.2E。综合对比两茬番茄的排序结果,除L3-1.2E处理两次排名相差较大外,其余各处理排名结果相近;对比改进模糊灰色关联度法和CRITIC法对同一茬口番茄综合品质的排序,可以发现两种方法的评价结果相近,综合品质最优处理均为L2-0.8E,最差处理均为L1-1.2E,在灌水量相同的情况下各种植行距处理排名均表现为L2>L3>L1,且各处理排序的波动幅度均未超过3,说明2种评价方法虽然在具体排序结果上略微有差异,但反映的总体趋势和最优结果是一致的,即CRITIC法适用于番茄综合品质的评价。
Table 5
表5
表5番茄品质评价指标的相关系数矩阵
Table 5Correlation coefficients matrix of fruit quality evaluation attributes of tomato
A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | A6 | A7 | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
春茬 Early spring tomato | A1 | 1.000 | ||||||
A2 | 0.100 | 1.000 | ||||||
A3 | 0.808 | 0.107 | 1.000 | |||||
A4 | 0.241 | -0.059 | 0.357 | 1.000 | ||||
A5 | 0.039 | 0.604 | -0.020 | 0.417 | 1.000 | |||
A6 | 0.077 | 0.593 | 0.401 | 0.072 | 0.054 | 1.000 | ||
A7 | 0.458 | 0.464 | 0.600 | -0.164 | -0.043 | 0.593 | 1.000 | |
秋茬 Late autumn tomato | A1 | 1.000 | ||||||
A2 | 0.349 | 1.000 | ||||||
A3 | 0.444 | 0.181 | 1.000 | |||||
A4 | 0.542 | 0.170 | 0.053 | 1.000 | ||||
A5 | 0.392 | 0.510 | -0.266 | 0.293 | 1.000 | |||
A6 | -0.146 | 0.561 | -0.100 | 0.039 | 0.074 | 1.000 | ||
A7 | -0.610 | 0.008 | -0.411 | -0.374 | 0.253 | 0.005 | 1.000 |
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Table 6
表6
表6CRITIC法确定的番茄单一品质指标权重
Table 6Weights of single tomato quality indicators based on CRITIC method
指标Index | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | A6 | A7 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
春茬Early spring tomato | 权重Weight | 0.036 | 0.153 | 0.007 | 0.119 | 0.311 | 0.194 | 0.180 |
秋茬Late autumn tomato | 权重Weight | 0.055 | 0.132 | 0.016 | 0.128 | 0.207 | 0.182 | 0.281 |
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Table 7
表7
表7CRITIC法确定的各处理番茄综合品质得分及排序
Table 7Tomato comprehensive quality index and its rank based on CRITIC
处理 Treatment | 春茬 Early spring tomato | 秋茬 Late autumn tomato | ||
---|---|---|---|---|
综合得分Comprehensive scores | 排序Ranking | 综合得分Comprehensive scores | 排序Ranking | |
L1-0.6E | 64.03 | 10 | 61.82 | 11 |
L1-0.8E | 69.95 | 7 | 71.23 | 8 |
L1-1.0E | 67.50 | 8 | 70.82 | 9 |
L1-1.2E | 55.80 | 12 | 59.02 | 12 |
L2-0.6E | 78.72 | 3 | 75.32 | 6 |
L2-0.8E | 93.10 | 1 | 83.87 | 1 |
L2-1.0E | 85.72 | 2 | 81.46 | 4 |
L2-1.2E | 76.55 | 4 | 77.14 | 5 |
L3-0.6E | 67.34 | 9 | 70.45 | 10 |
L3-0.8E | 73.70 | 6 | 83.72 | 3 |
L3-1.0E | 75.90 | 5 | 83.81 | 2 |
L3-1.2E | 61.17 | 11 | 73.51 | 7 |
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2.3 番茄综合品质对种植行距和灌水量响应的回归分析
分别以改进模糊灰色关联度法所得加权关联度(百分数)和CRITIC法确定的各处理番茄综合品质得分为标准,分别对不同的种植行距和灌水量与番茄综合品质之间的关系做回归模拟分析,得到如表8所示的二元二次方程,将所得拟合方程绘图(图1),可以看出不同茬口和不同方法所得到的曲线均呈凸型二次曲线,番茄综合品质得分随灌水量和种植行距的增加而增大,但存在一峰值,超过峰值后,随灌水量和种植行距的增大,番茄综合品质反而会降低,表明只有适宜的灌水量和合理的种植行距才能获得较好的综合品质。分别对各回归方程所得番茄综合品质95%最大值的等值线投影,得到综合分析图(图2),可以看出同一茬口不同综合评价方法所得范围基本一致(这也进一步证明CRITIC法适用于番茄综合品质的评价),不同茬口间由于气候等因素的影响导致番茄综合品质≥95%最大值的灌水量范围相差较大,春茬灌水区间为170—235 mm,而秋茬灌水区间为220—285 mm,但不同茬口灌水量范围均与该茬口0.8E—1.0E灌水量范围基本重合;而不同茬口番茄综合品质≥95%最大值的种植行距在37—47 cm范围内较好重合。![](https://www.chinaagrisci.com/article/2018/0578-1752/0578-1752-51-5-940/thumbnail/img_1.png)
图1番茄品质综合得分与种植行距和灌水量的关系 a:春茬灰色关联度法;b:春茬CRITIC法;c:秋茬灰色关联度法;d:秋茬CRITIC法
-->Fig. 1The relationship between comprehensive scores of tomato quality and planting row spacing and total irrigation amount a.Early spring tomato and comprehensive quality index based on GRA; b.Early spring tomato and comprehensive quality index based on CRITIC; c.Late autumn tomato and comprehensive quality index based on GRA; d. Late autumn tomato and comprehensive quality index based on CRITIC
-->
![](https://www.chinaagrisci.com/article/2018/0578-1752/0578-1752-51-5-940/thumbnail/img_2.png)
图2不同茬口不同评价方法番茄综合品质的综合评价 a、b、c、d分别代表
-->Fig. 2Comprehensive evaluation of tomato comprehensive quality index of different planting times and different evaluation methods a, b, c, d means the 95% of the maximum value of tomato comprehensive quality index of figure a, b, c, d in figure 1; Slash area in figure means acceptable zones ≥95% of the maximum value of tomato comprehensive quality index of different planting times and different evaluation methods
-->
Table 8
表8
表8灌水量和种植行距与番茄综合品质间的关系
Table 8Regression equation for response variable of tomato comprehensive quality index with planting row spacing and irrigation amount
回归方程Regression equation | R2 | P | ||
---|---|---|---|---|
春茬 Early spring tomato | 改进灰色关联度法 | Y=-3.188×10-3I2-5.578×10-2L2-4.500×10-4LI+1.312 I+4.926 L-163.529 | 0.9379 | 0.0015 |
CRITIC | Y=-3.243×10-3I2-7.377×10-2L2-9.025×10-4LI+1.355 I+6.656 L-193.189 | 0.9713 | 0.0002 | |
秋茬 Late autumn tomato | 改进灰色关联度法 | Y=-3.685×10-3I2-3.444×10-2L2+3.070×10-4LI+1.820 I+2.742 L-210.152 | 0.9025 | 0.0054 |
CRITIC | Y=-3.978×10-3I2-3.400×10-2L2-1.734×10-3LI+2.100 I+3.095 L-241.817 | 0.9727 | 0.0001 |
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3 讨论
适宜的灌水量和合理密植不仅可以获得较高的产量和较好的品质,同时也可以提高灌溉水利用效率。一定程度的水分亏缺能增加水分利用效率,在产量稍有降低或减产不显著的情况下,提高VC、可溶性固形物等果实品质[26,27,28]。本试验中,VC、番茄红素和可溶性固形物(L2处理除外)随灌水量的增加先增大后减小,可能是由于0.6E灌水量造成的水分亏缺情况较为严重,超过了适宜的范围。关于亏缺灌溉对番茄品质的提升作用,有研究表明是因为亏缺灌溉减小了叶面积指数,增加了果实受到的光照,从而促进了果实内VC和番茄红素的形成[15];也有研究认为亏缺灌溉导致了较高的土壤电导率和含盐度,从而引起了果实内化学物质浓度的增加[29]。可见,番茄品质对土壤水分的响应机理很复杂,需要进一步的深入研究。在作物栽培中,调整行株距是调节植株合理分布,获得优质高产的重要技术措施。确定合理的行株距,可以改善田间通风透光条件,对群体的有效光合效率产生影响,为植株生长创造良好的微生态环境,从而为作物优质高产奠定基础[30,31]。在相同灌水量下,VC含量整体随种植行距的增大而减小,但在1.2E灌水量下表现为随种植行距先增大后减小;可溶性固形物在0.6E和1.2E灌水量下表现为随种植行距先增大后减小,均体现了灌水量和种植行距间的交互作用影响。本研究结果表明,番茄果实的外观品质指标并不存在灌水量和种植行距间的交互作用,且随灌水量的增大果形指数逐渐降低,横径变异系数先降低后增大,这可能是因为在相同情况下灌水量的增大往往导致单果重的增加,而单果质量的增加导致了果形指数的降低,这与梁梅等[32]的研究结果一致,表明过高的灌水量会降低番茄果实的外观品质。综合品质评价指标的构建可以客观而全面地反映不同处理下番茄品质的综合情况。本研究分别运用改进模糊灰色关联度分析法和CRITIC法两种客观方法对番茄的品质进行综合评价,以避免主观赋权法的人为影响。可以看出,虽然各指标的权重比例在两茬试验中略有变化,但番茄红素、VC、糖酸比3个指标的权重始终为前三名,这与吴雪等[16]根据主观层次分析法与客观熵权法和基于博弈论的组合赋权法得出的结论一致。各灌水量处理下番茄品质综合改进模糊灰色关联度分析法排序和CRITIC法排序结果表明,在相同灌水量下L2处理的综合评分较高,且L3处理总体优于L1处理;在相同种植行距下,过高或过低的灌水量均会导致品质综合得分下降;不同排序方法对同一茬试验各处理排名波动不大,说明改进模糊灰色关联度分析法和CRITIC法得到的番茄综合品质排序结果可信度较高,两种方法均可适用于番茄品质的综合评价;同一方法下两茬试验的排序结果对比表明,CRITIC法两茬试验间各处理排名波动稍大于改进模糊灰色关联度分析法,说明两种评价方法在两茬试验综合品质结果的一致性上存在一定差异,这些评价方法本身内在的局限性可能是产生差异的主要原因。
番茄的栽培密度和灌溉量与栽培模式密切相关,大量研究表明,对于短季节栽培番茄,在水资源并非及其紧缺的情况下,0.8E—1.0E灌水量是一个较为适宜的灌水量,可以同时获得较好的产量与灌溉水利用效率[11,26,33],这与本试验的研究结果一致。在本试验中,综合品质最优的L2-0.8E处理与产量最高的L1-1.2E处理,秋茬产量差异不显著,春茬产量差异显著,但产量仅次于最高产量;而产量最高的L1-1.2E处理在两种综合品质评价方法下均为综合品质最差处理,且灌溉水利用效率相较于综合品质最优的L2-0.8E处理显著下降(数据未提供)。即综合品质最优的L2-0.8E处理虽然产量并不是最高的,但也是所有处理中产量较好的,综合考虑品质、产量和灌溉水利用效率,L2-0.8E处理可以获得较为理想的综合效益。表明在此基础上通过对番茄综合品质对种植行距和灌水量响应的回归分析得到的种植行距与灌水量的组合(种植行距取37—47 cm,灌水量范围为0.8E—1.0E),为可以获得品质优、产量较好、效益高的西北地区日光温室番茄种植行距和灌水量组合,具有较高的实际生产意义,且其对应的种植密度范围为4.50—4.88株/m2,这与QIU等[9]对西北地区日光温室短季节栽培番茄高产种植密度的研究结果(4.4—5.6株/m2)较为一致。
4 结论
种植行距和灌水量均在不同程度上影响番茄的各项品质指标,且在VC、番茄红素和可溶性固形物上表现出显著的交互作用,过高的灌水量会降低番茄果实的外观品质。运用改进模糊灰色关联度分析法和CRITIC法对番茄的综合品质进行评价,评价结果较一致,均表明过高或过低的灌水量和种植行距均会降低番茄的综合品质,以L2-0.8E综合效益为最优处理,即当操作行行距为80 cm,株距为35 cm时,种植行距取37—47 cm(种植密度4.50—4.88株/m2),灌水量取0.8E—1.0E,为西北地区温室番茄综合品质最优的种植行距和灌水量的组合。(责任编辑 赵伶俐)
The authors have declared that no competing interests exist.