CN110118700A - 一种无损预测玉米籽粒含水率的方法 - Google Patents

一种无损预测玉米籽粒含水率的方法 Download PDF

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李璐璐
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Abstract

本发明涉及农作物种植领域，特别涉及一种玉米籽粒含水率的预测方法，具体包括以下步骤：对特定品种玉米进行统一套袋授粉，自授粉后5天后至收获期，每间隔5‑10天取果穗籽粒样品，测定籽粒鲜重、干重，计算含水率，得到籽粒水分的变化动态；观测玉米品种生长发育动态，记录期间的气象资料；利用气象资料计算自吐丝期的逐日活动积温；测定的籽粒含水率与活动积温，利用最小二乘法拟合关系模型，确定品种特性参数，获得该玉米品种籽粒含水率估测模型。本发明为判定玉米籽粒脱水特性、合理决策玉米机械收获时期提供良好的指导。

Description

一种无损预测玉米籽粒含水率的方法
技术领域
本发明涉及农作物种植领域，具体而言，涉及一种无损预测玉米籽粒含水率的方法。
背景技术
籽粒含水率是影响玉米机械收获质量、安全贮藏和经济效益的关键因素。收获时的籽粒含水率对玉米收获、烘干、贮藏、运输和加工利用影响极大，含水率过高常使玉米种植者和经营者遭受经济损失，降低经济效益，还易引起籽粒霉变，影响玉米品质。因此，评价玉米籽粒含水率、分析其脱水特征，对于选择适宜机械粒收品种、决策玉米机械粒收时期具有重要的意义。评价玉米籽粒含水率传统的方法主要有两种：(1)水分仪测定法；(2)模型预测法。
水分仪测定法是在田间采集果穗并脱粒，利用田间水分速测仪获得玉米籽粒的籽粒含水率值，以判断籽粒是否达到适宜机械粒收的含水率标准。该方法以田间破坏性取样为基础，不仅需要在田间摘取大量果穗进行测定，还需要特定的水分速测仪器设备，难以实现大面积多品种的籽粒含水率无损测定。
模型预测法，文献(MIMYCS.Moisture,a process-based model of moisturecontent indeveloping maize kernels)中提到一种利用生长度日(Growing degreedays，GDD)预测籽粒含水率的方法。该方法认为籽粒含水率变化分为滞后期、有效灌浆期和成熟干燥期三个阶段。其中，不同玉米品种的籽粒脱水的滞后期所需GDD值均约为170d·℃，滞后期末期籽粒含水率均为85％；自滞后期末至籽粒生理成熟期为有效灌浆期，期间籽粒含水率与累积生长度日的关系符合以自然常数为底的植株函数：
M(t)＝M0e-at
式中，t为特定时期的累积生长度日(GDDs)数值，M0为籽粒脱水滞后期末的含水率即85％，M(t)为滞后期末至生理成熟前累积t度GDD时的籽粒含水率，a为品种特征参数，可由生理成熟期含水率Mfit与籽粒脱水滞后期末的含水率M0求得：
籽粒生理成熟后为成熟干燥期，这一阶段的籽粒含水率与环境气象因子决定的平衡水分及校正系数k所决定，
式中，为特定生长度日变化过程中的籽粒含水率微分，k为普通黄马齿玉米的校正系数，其值为0.0281，Me为籽粒平衡水分，可由下列公式求得。
概况上述方法，即以籽粒生理成熟期为界，前期由指数函数预测籽粒含水率，后期则由平均温度、相对湿度等气象因子决定的平衡水分及校正系数确定籽粒的脱水速率。首先，需确定不同品种籽粒生理成熟期的含水率M(tfit)，其次，确定指数模型的品种参数a，最后根据自授粉后的累积生长度日，小于170d·℃时，籽粒含水率大于85％；大于170d·℃时，根据指数模型及品种特征参数a，计算籽粒含水率M，当M大于M(tfit)时，即籽粒生理成熟前，籽粒含水率预测结果即为M，当M小于M(tfit)时，即籽粒生理成熟后，籽粒含水率还应根据气象因素确定的平衡水分及校正系数进行计算确定。该方法对于不同品种的滞后期积温值及平衡水分校正系数确定较为简单，品种针对性较差；其次，籽粒生理成熟期较难以判定，且不同年际、栽培管理条件下品种的生理成熟期含水率并不恒定，因此品种特征参数a及两个时期计算公式的判定就会出现偏差，预测模型并不便于使用。
基于以上分析，传统方法不能简便、精准且无损地确定玉米籽粒含水率。因此，在玉米生产管理中急需探索一种无损预测玉米籽粒含水率的方法，指导玉米生产管理及收获时期决策。
发明内容
为了克服现有技术中模型法对于品种特性及籽粒脱水阶段判定困难的问题，本发明自玉米吐丝期后可利用活动积温连续预测籽粒含水率变化动态，简化了预测模型复杂度，便于计算及编程实现，品种特征参数在年际和区域间稳定，可经1～2年的单点试验确定品种特征参数，便于不同品种预测模型的建立。本发明可用于玉米籽粒含水率定量化及合理收获期决策。
具体的，为克服现有技术中存在的缺陷和不足，本发明公开了一种无损预测玉米籽粒含水率的方法。
本发明通过以下技术方案实现：
一种无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.在田间种植的特定品种玉米中选择代表性植株作为模型建立用样品，对所述模型建立用样品进行雌穗套袋，并在吐丝后3天内进行统一授粉；
S2.自所述模型建立用样品吐丝后，每经过5-10天的取样间隔时间，测定所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，并根据所述籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，计算籽粒含水率MC，直至所述籽粒含水率变化不再显著，其中，所述籽粒含水率MC的计算公式如为
MC＝(WF-WD)×100％/WF；
S3.自所述模型建立用样品吐丝后，记录每日平均温度，根据所述每日平均温度，计算所述模型建立用样品的逐日活动积温T，所述逐日活动积温T为高于或等于0℃的每日平均温度的总和；
S4.根据所述模型建立用样品的所述逐日活动积温T和籽粒含水率MC的关系，获得所述模型建立用样品的籽粒含水率预测模型
其中，参数a为取值为90的模型极值，参数b、c为由所述籽粒含水率MC与逐日活动积温T利用最小二乘法拟合确定的品种特性参数；
S5.将待预测样品的逐日活动积温T’带入通过步骤S4获得的所述籽粒含水率预测模型，获得所述待预测样品的籽粒含水率MC’。
进一步的，在步骤S1中，选择200株生长一致、无病虫害的所述代表性植株作为所述模型建立用样品。
进一步的，在步骤S2中，以5-10天的取样间隔时间，对所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD进行数量为5-15次的测定。
进一步的，在步骤S2中，每经过5-10天的取样间隔时间，在3株以上的所述模型建立用样品中，选择5-10个果穗，取中部籽粒，测定所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD。
进一步的，在步骤S2中，采用烘干干燥法测定所述籽粒干重WD。
进一步的，在步骤S3中，自所述模型建立用样品吐丝后，记录包括相对湿度、风速和降水量的气象数据。
进一步的，在步骤S5中，自所述待预测样品吐丝后，开始记录用于计算所述待预测样品的逐日活动积温T’的逐日平均温度。
进一步的，以2-3年为测定周期，重复建立所述特定品种玉米的籽粒含水率预测模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明利用籽粒含水率与自授粉后活动积温的统计关系来预测籽粒含水率变化动态。关键点是通过籽粒含水率动态的测定，确定玉米籽粒脱水的特征参数，最终建立品种的籽粒含水率预测模型。
(2)本发明克服了传统模型法需准确确定籽粒生理成熟期的问题，不依赖在年际和区域间不稳定的籽粒生理成熟期含水率确定品种脱水特征参数，不针对籽粒生理成熟分阶段进行籽粒含水率预测，提高了预测模型的普适性，简化了模型应用的过程。
(3)本发明所述的籽粒含水率预测方法，在年际间和区域间具有良好的预测稳定性，通过一个地点1-3年的籽粒含水率动态测定结果，即可明确品种籽粒含水率预测模型，简化了预测模型构建方法。其积极的效果是可快速建立生产中主推品种的预测模型，并在生产中快速、准确、无损地定量化确定不同品种玉米籽粒含水率，用于作物栽培的合理密植的定量化确定，为决策合理的玉米机械粒收时间提供依据，避免和减轻应籽粒含水率过高引发的机械粒收质量不佳的问题，促进玉米机械粒收的推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，以下将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例的无损预测籽粒含水率的流程图；
图2为本发明实施例1涉及的品种籽粒含水率预测模型图；
图3为本发明实施例2涉及的品种籽粒含水率预测模型图；
图4为本发明实施例2涉及的籽粒含水率预测模型精度图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施方式对本发明的技术方案进行详细描述，但是本领域技术人员将会理解，下列的实施例仅用于说明本发明，而不应视为限制本发明的范围。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。
如附图1所示，本发明提供的一种无损预测玉米籽粒含水率的方法，包括以下步骤：
S1.针对各玉米品种，以常规管理种植，选择200株生长一致、无病虫害的所述代表性植株作为所述模型建立用样品，对所述模型建立用样品进行雌穗套袋，并在吐丝后3天内进行统一授粉；
S2.自所述模型建立用样品吐丝后，每经过5-10天的取样间隔时间，在3株以上的所述模型建立用样品中，选择5-10个果穗，取中部籽粒，测定所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，并根据所述籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，计算籽粒含水率MC，直至所述籽粒含水率变化不再显著，其中，所述籽粒含水率MC的计算公式如为
MC＝(WF-WD)×100％/WF；
S3.自所述模型建立用样品吐丝后，记录每日平均温度，根据所述每日平均温度，计算所述模型建立用样品的逐日活动积温T，所述逐日活动积温T为高于或等于0℃的每日平均温度的总和；
其中，逐日活动积温T计算公式为：逐日活动积温T＝∑Tave
S4.根据所述模型建立用样品的所述逐日活动积温T和籽粒含水率MC的关系，获得所述模型建立用样品的籽粒含水率预测模型
其中，参数a为取值为90的模型极值，参数b、c为由所述籽粒含水率MC与逐日活动积温T利用最小二乘法拟合确定的品种特性参数；
S5.自所述待预测样品吐丝后，开始记录用于计算所述待预测样品的逐日活动积温T’的逐日平均温度，将待预测样品的逐日活动积温T’带入通过步骤S4获得的所述籽粒含水率预测模型，获得所述待预测样品的籽粒含水率MC’。
在本发明的部分实施方式中，所述品种籽粒含水率预测模型的建立，须在田间进行籽粒含水率变化动态连续测定，以提高品种特征参数拟合精度。籽粒含水率测定数据至少5-15组。优选地，所述种植面积应在80m2以上。优选地，以2-3年为测定周期，重复建立所述特定品种玉米的籽粒含水率预测模型。
本发明实施例提供的无损预测玉米籽粒含水率的方法，以田间籽粒含水率变化动态的观测试验为基础，确定玉米品种的籽粒脱水动态特征参数b、c，建立该品种籽粒含水率预测模型，实现快速、无损地预测籽粒含水率。克服了传统模型应用中难以判定籽粒生理成熟，并选择不同模型形式预测籽粒含水率的弊端，也克服了传统水分仪测定法需要大量田间破坏性取样的弊端。为合理决策玉米机械粒收时期提供了有益的指导。此外，本发明简化了籽粒含水率预测的复杂性，利用2-3年品种籽粒含水率变化动态测定，即可明确籽粒脱水动态特征参数，建立该品种的籽粒含水率预测模型。其积极效果是可用于田间籽粒含水率快速、准确、无损的定量化判定，为决策合理的玉米机械粒收时间提供依据，避免和减轻应籽粒含水率过高引发的机械粒收质量不佳的问题，促进玉米机械粒收的推广应用。
实施例1
本实施例以河南新乡试验基地连续测试2年的品种先玉335为例进行说明。
试验采用等行距种植，宽行0.6m，种植密度均为75000株/hm2，田间管理同大田生产。2015年试验于6月16日播种，随机区组设计，每品种3次重复，小区长8m，宽5.4m，面积43.2m2，测定自授粉后25天(d)开始，至生理成熟后26—52天(d)结束；2016年为6月4日播种，大区种植，每区长18m，宽7.8m，面积140.4m2，自授粉后11天(d)开始测定，至生理成熟后16—35天(d)结束。
详细观测品种生育进程。吐丝前，选择标记200株生长一致、无病虫害的代表性植株进行雌穗套袋。吐丝后3天(d)内统一授粉，以确保取样果穗授粉日期一致。测定时选择统一授粉的5个果穗，取中部籽粒以烘干法测定籽粒含水率。取样间隔5天(d)一次。同时，记录自授粉日起的逐日气象数据，计算累积活动积温。
测定的籽粒含水率变化动态如表1所示。
表1先玉335籽粒含水率及授粉后活动积温
根据测定的籽粒含水率动态，建立其与授粉后活动积温，利用最小二乘法拟合明确品种籽粒脱水特征参数以及模型拟合优度、显著性：
品种 b c R<sup>2</sup>
XY335 886.981 1.879 0.982**
注：**表示F检验达极显著水平(P＜0.01，下同)
先玉335籽粒含水率实测值与籽粒含水率预测模型如附图2所示。结果显示，建立的籽粒含水率预测模型的拟合优度均达到0.98以上，模型显著性P<0.01。两年试验的含水率变化趋势完全一致。
因此，上述两品种的籽粒脱水特征参数及其含水率预测模型建立完成。
实施例2
以各地普遍种植的郑单958品种为例进行说明。
试验在2014-2017年开展，实验地点包括北京、河南新乡、安徽宿州、黑龙江大庆、宁夏银川、新疆奇台和昌吉，各地均按照当地生产规程进行种植管理。详细观测品种生育进程。吐丝前，选择标记200株生长一致、无病虫害的代表性植株进行雌穗套袋。吐丝后3天(d)内统一授粉，以确保取样果穗授粉日期一致。测定时选择统一授粉的5个果穗，取中部籽粒以烘干法测定籽粒含水率。取样间隔5天(d)一次。同时，记录自授粉日起，的逐日气象数据，计算累积活动积温。
将试验获得的含水率测定数据进行随机抽样为两组，以组1数据进行模型拟合，以组2数据进行模型验证。利用最小二乘法拟合明确品种籽粒脱水特征参数以及模型拟合优度、显著性：
品种 b c R<sup>2</sup>
郑单958 993.1 1.844 0.973**
郑单958建立的籽粒含水率预测模型如图3所示。结果显示，建立的籽粒含水率预测模型的拟合优度均达到0.973，模型显著性P<0.01。各点及多年试验的含水率变化趋势完全一致。利用组2数据进行模拟验证，结果如4所示。利用模型预测的籽粒含水率与实测值之间的均方根误差(RSME)为3.931，两者差异极小。
另外，统计其他品种籽粒脱水特征参数及含水率预测模型，比较各品种在各点收获期含水率测定结果与收获期籽粒含水率预测结果显示，实测收获期含水率均与本发明所述预测结果相一致。
显然，上述实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下对这些实施例进行的各种变化、修改、替换和改进，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.在田间种植的特定品种玉米中选择代表性植株作为模型建立用样品，对所述模型建立用样品进行雌穗套袋，并在吐丝后3天内进行统一授粉；
S2.自所述模型建立用样品吐丝后，每经过5-10天的取样间隔时间，测定所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，并根据所述籽粒鲜重WF和籽粒干重WD，计算籽粒含水率MC，直至所述籽粒含水率变化不再显著，其中，所述籽粒含水率MC的计算公式如为
MC＝(WF-WD)×100％/WF；
S3.自所述模型建立用样品吐丝后，记录每日平均温度，根据所述每日平均温度，计算所述模型建立用样品的逐日活动积温T，所述逐日活动积温T为高于或等于0℃的每日平均温度的总和；
S4.根据所述模型建立用样品的所述逐日活动积温T和籽粒含水率MC的关系，获得所述模型建立用样品的籽粒含水率预测模型
其中，参数a为取值为90的模型极值，参数b、c为由所述籽粒含水率MC与逐日活动积温T利用最小二乘法拟合确定的品种特性参数；
S5.将待预测样品的逐日活动积温T’带入通过步骤S4获得的所述籽粒含水率预测模型，获得所述待预测样品的籽粒含水率MC’。
2.根据权利要求1所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S1中，选择200株生长一致、无病虫害的所述代表性植株作为所述模型建立用样品。
3.根据权利要求1-2所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S2中，以5-10天的取样间隔时间，对所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD进行数量为5-15次的测定。
4.根据权利要求1-3所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S2中，每经过5-10天的取样间隔时间，在3株以上的所述模型建立用样品中，选择5-10个果穗，取中部籽粒，测定所述模型建立用样品的籽粒鲜重WF和籽粒干重WD。
5.根据权利要求1-4所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S2中，采用烘干干燥法测定所述籽粒干重WD。
6.根据权利要求1所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S3中，自所述模型建立用样品吐丝后，记录包括相对湿度、风速和降水量的气象数据。
7.根据权利要求1所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，在步骤S5中，自所述待预测样品吐丝后，开始记录用于计算所述待预测样品的逐日活动积温T’的逐日平均温度。
8.根据权利要求1所述的无损预测玉米籽粒含水率的方法，其特征在于，以2-3年为测定周期，重复建立所述特定品种玉米的籽粒含水率预测模型。
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