苗期高温对草莓生育期的影响及其模拟*

徐 超，王明田，杨再强, 2**，韩 玮，郑盛华

苗期高温对草莓生育期的影响及其模拟*

徐 超1，王明田3,4**，杨再强1, 2**，韩 玮1，郑盛华4

（1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044；2. 南京信息工程大学滨江学院，无锡 214000；3. 四川省气象台，成都 610091；4. 农业农村部西南山地农业环境重点实验室，成都 610091）

以草莓品种“红颜”为实验材料，分别于2018年和2019年利用人工气候箱对苗期草莓进行不同程度高温（日最高温/日最低温32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃和41℃/31℃）和持续天数（2d、5d、8d和11d）处理，处理结束后将草莓苗移植到Venlo型玻璃温室进行正常栽培实验，分别记录草莓各生育期的起止日期，同步监测温室气象数据。以2018年数据定量分析苗期高温及其持续天数对草莓移栽后生育期的影响，并分别构建以生理发育时间、辐热积和有效积温为指标的3种高温影响草莓生育期的模拟模型；以2019年的实验数据对所建模型进行拟合验证。结果表明，苗期轻度（32°C持续2～11d）和中度高温（35°C持续2～8d）可以促进草莓提前进入开花期、坐果期和采摘期，而重度（38°C持续2～5d）和特重度（38°C持续8～11d和41°C持续2～11d）高温则会使草莓进入上述关键生育期的时间推迟。三种模型模拟结果分析表明，与辐热积模型和有效积温模型相比，以生理发育时间为尺度的高温影响模型对草莓发育期的模拟更为精确，其模拟的草莓开花期、坐果期和采收期天数与实测值之间拟合方程的决定系数（R2）分别为0.84、0.82和0.97，均方根误差（RMSE）分别为1.39d、1.50d和1.56d，相对误差（RE）分别为2.27%、2.23%和1.57%。可见，温室草莓生产过程中，苗期适度高温有利于后期各生育期提前但温度过高则适得其反，此种情况下，推荐采用生理发育时间模型预测草莓开花期、坐果期起止时间和初次采摘的时间。

草莓；苗期高温；生理发育时间；辐热积；有效积温；生育期模拟

作物生育期模型是作物生长发育模型不可或缺的模块之一，同时也是准确模拟作物干物质生产与分配以及作物产量的关键[1]。作物的生育期模型实质上是建立作物生育期与外界环境因子（温度和光照等）之间关系的一种模型，依靠外界的环境因子来准确预测作物的生育期是作物生长发育模型的核心研究内容之一[2]。

国内外针对设施作物或园艺作物生育期的模拟模型已较多。目前，已建立的作物生育期模型有温室番茄[3-4]、温室菊花[5-6]、温室甜瓜[7]、温室甜椒[8]和温室黄瓜[9-10]等。建立生育期模型使用的方法也众多，陈潇等[11]利用钟模型的方法建立了甘蔗发育期模拟模型，准确模拟出新植蔗和多年宿根蔗不同发育期。杨再强等[12]利用光温效应（PTE）方法建立了适合杨梅生育期模拟模型，精准预测了杨梅展叶、开花和结果时期，刁明等[8]以生理发育时间（PDT）为尺度建立了适合温室甜椒的生育期模型，准确预测了甜椒开花和成熟的日期，Lee等[6]使用指数增长方程对切菊作物的生长进行了建模预测。除此之外，还有有效积温法（GDD）[13]、生理辐热积法[14]以及正弦指数函数法[15]。为了使模型具有普遍的适用性，通常需要不同基因型品种、不同定植期和不同水分条件等数据。截至目前，苗期高温对草莓生育期的影响模型的构建尚未报道。

草莓是多年生草本植物，隶属于蔷薇科草莓属，具有较高的营养价值和经济价值[16]。目前，草莓基本采用设施栽培，但一般温室的调控能力较差，苗期室内温度很容易达到35℃甚至40℃以上，导致高温灾害；再加上草莓成熟期集中、果实运输易受损，严重制约草莓产业的发展。要解决这些问题，首先必须了解苗期高温对草莓各主要生育期的影响并能够进行准确预测。本研究选用常见的草莓品种“红颜”，通过设置苗期不同程度高温及其持续时间的栽培实验，分析确定其后续各生育期的发展过程，建立相应的模拟模型，以期准确预测草莓开花期、坐果期和采收期的起止日期，为温室草莓的环境调控和温度管理提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 实验材料

实验材料为草莓品种“红颜”，由山东某公司提供。

1.2 实验设计

1.2.1 苗期高温人工控制实验

实验于2018年9月–2019年1月在南京信息工程大学人工气候室（PGC–FLEX，加拿大）进行苗期高温处理，处理结束后移植到Venlo型玻璃温室进行栽培实验。人工气候室的温度设置采用韦婷婷等[17]方法设置气候箱内逐时气温（图 1），日最高气温/最低气温设置分别为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/ 28℃和41℃/31℃共4个水平，处理时长分别为2、5、8和11d，空气相对湿度设置65%～70%，光周期为12h/12h（白昼6：00–18：00/夜间18：00–6：00），辐射强度为800μmol·m–2·s–1，以28℃/18℃为对照。于2018年9月2日9：00将长势相近的草莓植株放入人工气候箱进行高温处理，植株9～12片真叶，其中单叶叶面积≥4cm2，于2d、5d、8d和11d后陆续将草莓移出，移植到Venlo型玻璃温室中继续生长，定植密度为8株·m−2。其中每组处理3次重复，每个重复100株，共计1500株。处理期间草莓幼苗为盆栽，栽培塑料盆规格为高15cm，上口径12cm，下口径8cm，土壤取自温室苗床，处理期间，每日17：00向盆中补充适量水分，保证土壤湿润。

图1 人工气候室日内温度变化过程

1.2.2 高温处理结束后温室栽培实验

人工控制实验结束后，用剪刀从一侧把塑料花盆剪开，保留完整根际土壤，取出盆中草莓苗确保其生长不受移栽的影响，移栽至南京信息工程大学农业气象试验站的Venlo型玻璃温室苗床里。温室南北长30m，由12跨组成，东西跨度为6m，檐高和脊高分别为4.00m和4.73m，温室的内加热系统、灌溉系统、帘幕开展、通风窗开张均由计算机自动控制[19]。栽培土壤为沙壤土，pH为6.5～6.8，有机质含量176.58mg·kg–1，有效氮、有效磷和有效钾含量分别为70.52、30.15和179.25mg·kg–1。栽培实验种植期间向草莓根部滴灌浇水，苗期每3～5d滴灌一次，开花期和采收期每2～4d滴灌一次，滴灌时间在17：00-18：00，确保苗期土壤持水量为60%～70%，开花期、坐果期和采收期土壤持水量为70%～80%。施肥采用每次滴灌每次施肥的原则，苗期每公顷施用30～45kg滴灌专用肥（N:P:K=20:20:20），开花期、坐果期和采收期每公顷施用30～45kg滴灌专用肥（N:P:K=19:8:27）。

于2019年9月-2020年1月以上述相同的方法重复试验。分别记录草莓各生育期起止日期，同步监测温室的气象数据，其中2018年9月–2019年1月的数据用于建立模型，2019年9月–2020年1月的数据用于模型的验证。

1.3 项目测定

1.3.1 生育期观测

每日观测草莓植株的发育情况，并详细记录开花期、坐果期和采收期出现日期，各生育期形态划分标准见表1。

表1 草莓四个主要生育期的形态划分

1.3.2 气象数据收集

Venlo型玻璃温室气象数据由HOBO Data Loggers（Campbell Scientific CR10T）自动采集。采集的气象数据包括定植-实验结束期间距离草莓冠层1.5m处的空气温度和太阳辐射，数据采集频率为每10s采集1次，存储每30min的平均值[18]。在模型计算中，若以小时为单位，则取该小时2个30min数据的平均值，若以日为单位，则取全天数据的平均值。

1.4 研究方法

利用三种模型分别进行草莓生育进程的模拟，从定植开始，主要生育期包括开花期、坐果期和采收期。

模型一：生理发育时间模型（PDT，Physiological Development Time），主要考虑温度和光照条件。草莓生理发育时间（PDT）是指在最适宜温度和光照条件下完成萌发-成熟所需的时间，反应作物的发育速率。对于一个特定品种，其PDT基本恒定，因此，通常可以用PDT来推测不同生长环境下的物候期[10]。PDT可根据逐日相对热效应和相对光周期效应的乘积累积计算。日相对热效应指（RTE，Rlative Thermal Effectiveness）草莓植株在实际温度下生长一天相当于在最适温度下生长一天的相对量，日相对光周期效应（RPE，Rlative Photoperiod Effectiveness）指草莓植株在实际光周期下生长一天相当于在最适光周期下生长一天的相对量。计算式为

式中，i为发育的天数，n为完成全发育阶段所需的天数（d）。

（1）相对热效应（RTE）可以根据气温与作物生长发育的三基点温度计算。计算式为

式中，RTE(Tj)为定植后第i天第j小时的相对热效应。RTE(i)为定植后第i天的相对热效应。Tj第i天第j小时的气温（℃）。Tmax、To和Tmin分别为草莓在生长发育过程中最高、最适和最低温度（表2）。

（2）相对光周期效应（RPE）的计算式为

表2 草莓不同发育阶段的三基点温度

式中，DLc指草莓光周期效应的临界日长（16h），DLo为草莓光周期效应的最适日长（10h）。DL是实际日长，计算式为[19]

模型二：辐热积模型（TEP，Product of Thermal Effectiveness and PAR），主要考虑温度和光合有效辐射条件[20]。TEP为逐日作物冠层日光合有效辐射总量与日平均热效应的乘积的累积值。

式中，DTEPi为定植后第i天的辐热积（MJ·m-2），RTEi为定植后第i天的日平均相对热效应，PARi为定植后第i天的日光合有效辐射总量(MJ·m−2·d−1)，TEP是一定时期内每天的辐热积累值(MJ·m−2)。

模型三：有效积温模型（Growing Degree Days，GDD），主要考虑温度条件。GDD是日平均气温与作物发育下限温度之差的累计值，计算式为[21]

式中，Tavg为日平均气温（℃），Tx为日最高气温（℃），Tn为日最低气温（℃），Tmax和Tmin为生长发育的最高温度和最低温度（℃），取值见表2。

1.5 模型检验

采用均方根误差（RMSE，Root Mean Squared Error）和相对误差（RE，Relative Error）进行模型模拟值和实测值的检验，RMSE和RE值越小，表明模拟精度越高[22]。用模拟值与实测值的1:1线表示模型的一致性和可靠性。RMSE和RE的计算式为

式中，OBSi和SIMi分别为观测值和拟合值。n为样本量。

2 结果与分析

2.1 苗期高温处理对草莓生育进程的影响

由表3可见，苗期不同高温及不同处理天数均对草莓主要生育期产生影响。适宜的生长条件下（CK），定植到初花期、坐果期和初次采收期分别经历60、66和94d，其它高温处理达到开花、坐果和采收期的时间均有不同程度的提早或延迟。具体来看，在高温程度较低（32℃）条件下苗期处理2、5、8和11d后，高温程度稍高（35℃）条件下苗期处理2、5和8d后，以及高温程度更高（38℃）条件下苗期处理2d和5d后，草莓植株后续进入开花期、坐果期和采收期的时间比CK提前1～3d。高温程度稍高（35℃）条件下处理时间到11d，以及高温程度更高（38℃）条件下处理时间到8d和11d，草莓植株后续进入开花期、坐果期和采收期的时间均比CK有所延迟，各生育期延迟1～12d。当苗期温度升至更高的41℃时，经过2、5、8和11d处理后，草莓植株后续进入开花期、坐果期和采收期的时间均比CK延迟，且延迟程度明显加重，开花期分别延迟5、6、7和7d，坐果期分别延迟4、5、5和6d，采收期分别延迟9、12、16和18d。可见，苗期较低程度或较短时间的高温对草莓植株后续发育有促进作用，而较高程度或较长时间高温对发育期却有明显阻滞作用。

表3 苗期不同高温水平和处理时长条件下草莓后续各主要发育期的观测结果

注：32℃/22℃和35℃/25℃处理11d、8d、5d和2d的开始日期分别为9月21、24、27和30日，结束日期（定植日期）为10月2日。38℃/28℃和41℃/31℃处理11d、8d、5d和2d的开始日期分别为10月4、7、10和13日，结束日期（定植日期）为10月15日。

Note: The start date of treatment at 32℃/22℃ and 35℃/25℃ for 11d, 8d, 5d and 2d were September 21, 24, 27 and 30 respectively, and the end date (planting date) was October 2. The start date of treatment at 38℃/28℃ and 41℃/31℃ for 11d, 8d, 5d and 2d were October 4, 7, 10 and 13, respectively, and the end date (planting date) was October 15.

2.2 苗期高温处理对草莓主要生育期光热指标的影响

利用2018年气象数据和式（1）-式（9）分别计算各处理下草莓定植-开花期、定植-坐果期和定植-采摘期所需要的草莓生理发育时间（PDT）、积累辐热积（TEP）和累积有效积温（GDD），结果见图2。由图可见，32℃处理下、35℃处理8d以内和38℃处理5d以内草莓进入关键生育期（开花期、坐果期和采收期）所需的PDT、TEP和GDD均小于对照相应值，而35℃处理11d，38℃处理5～11d和41℃持续下所需的PDT、TEP和GDD均大于对照的相应值。可见，苗期不同高温和不同处理天数影响草莓进入关键生育期累积的PDT、TEP和GDD。其中，轻度和中度持续可以促进草莓提前进入开花期、坐果期和采摘期，而重度和特重度持续则延迟草莓进入上述关键生育期的时间。

2.3 三种模型对苗期高温处理后草莓生育进程模拟结果及其验证

利用2019年数据对模型进行检验。分别根据式（1）-式（9）计算不同高温和持续天数处理后每日的PDT、TEP和GDD，将各日值累计相加直到累计值达到图1中相应的值，此时所对应的天数即模拟值，同时观测各处理下达到具体生育期的天数，此时所对应的天数即实测值。模拟天数与实测天数的对比结果见表4。

图2 苗期不同高温和持续天数处理后草莓进入主要生育期对应的生理发育时间、累积辐热积和累积有效积温

注：PF代表定植-开花期，PS代表定植-坐果期，PH代表定植-采收期。

Note：PF represents planting to flowering stage, PS represents planting to fruit setting stage, and PH represents planting to harvesting stage.

基于3种模型模拟的精确度比较如表5。由表可见，3种模型对草莓的开花期、坐果期和采收期预测精度不同，其中PDT模型能更精确预测草莓的开花期，其次是TEP模型，GDD模型预测的效果最差。PDT模型预测开花期的RMSE和RE分别为1.39d和2.27%，TEP模型分别为2.09d和2.99%，GDD模型分别为2.50d和4.07%。同样，对于坐果期和采收期的预测，PDT模型的预测精度仍最高，TEP模型次之，GDD模型最差。可见，与TEP模型和GDD模型相比，PDT模型可以较好预测草莓的开花期、坐果期起止时间和采收期。

基于PDT模型、TEP模型和GDD模型模拟值与观测值的比较如图3。由图可以明显看出，PDT模型对草莓开花期、坐果期和采收期的预测精度高于TEP模型和GDD模型。基于PDT模型对开花期模拟的方程决定系数R2为0.84，高于TEP模型和GDD模型的0.77和0.74；基于PDT模型对坐果期模拟的方程决定系数R2为0.82，高于TEP模型和GDD模型的0.71和0.61；基于PDT模型对采收期模拟的方程决定系数R2为0.97，高于TEP模型和GDD模型的0.89和0.84。

表4 三种模型对草莓从定植期到各生育期天数的模拟值和拟合误差（实测值-拟合值）(d)

表5 三种模型模拟的精确度比较

图3 三种模型对草莓定植-开花、结果期和采收期的观测值与模拟值的对比

3 结论与讨论

3.1 讨论

本研究发现，不同高温和处理时间对草莓花芽分化后苗期的发育和坐果均有影响，与对照相比，较低高温和短期较高温的轻度持续（32℃下处理2d和5d）和中度持续（35℃下处理11d）会促进花的发育，导致草莓的开花期提前，这样的结果在对小麦[23]的研究中也有发现，可能是因为一定程度的高温可以促进花芽生长，导致开花提前[24]。但若采用高限高温处理（如38℃下处理11d），反而抑制花芽生长，这应该是因为过高温度迟滞花芽发育速度，导致了开花延迟[25]。而在持续最高温下（41℃）的生育期严重推迟，很可能是高温已经造成器官的严重伤害[26]。

作物的生育期模型，又被称为作物物候期模型，通过生育期模型可以模拟作物生长和发育的过程，同时也可以模拟作物各个生育期出现的时间，对作物生产指导意义重大[27]。通常作物需要达到一定的温度后，才会开始一个生育期的发育，据此提出了有效积温的概念，利用有效积温预测作物生育期的方法在光温适宜的大田作物中得到了广泛应用，因为在这种条件下作物的发育速率与温度呈线性关系[28-29]。但是实际生产和应用过程中有效积温法会出现很大的误差，出现较大误差的主要原因是作物通常不是在最适温光条件下生长，尤其是设施作物，温室内的光温并不同步，甚至常常超过作物的最适温度，此时使用有效积温法必定会出现误差偏大的结果，对于同一作物，温度在最适温度上限和最适温度下限之间，其发育速率基本保持在最大值，但是在最适温度下限与发育下限温度之间则发育速率逐渐降低，同时在最适温度上限与发育上限温度之间其发育速率也是逐渐降低的[30]；有效积温出现较大误差的另外一个原因是作物在生长发育过程中，生育期除受到温度的影响外，还与日照长度密切相关，同时这一点也是辐热积模型没有考虑的[20]。草莓作为短日照植物，在建立其发育模型时，必须考虑光周期的影响。

生理发育时间模型综合考虑了温度和日照长度对作物的影响，构建了温度和日照长度与作物生育期的非线性关系，比辐热积模型和有效积温法机理性更强，因此对作物物候期的预测也较为准确[31]。但是，与其它模型一样，它需要不同基因型作物、不同种植环境和不同地理环境因素的数据进行验证。本研究在基于生理发育时间模型，综合考虑温度和日长对草莓物候期的影响下，构建了苗期高温下草莓关键生育期（初花期、坐果期和采收期）模型。模型模拟效果较好，对各个生育期的预测值与实际值误差在4d以内，明显高于辐热积模型和有效积温模型，可以对草莓关键生育期进行相对准确的预测。

3.2 结论

（1）正常情况下，草莓定植-开花期、结果期和采摘期需要的生理发育时间（PDT）分别是42、46和65d，积累辐热积（TEP）分别是54.43、61.34和90.88MJ·m−2，累积有效积温（GDD）分别是939.20、1033.1和1550.24℃·d−1。

（2）苗期轻度和中度高温持续可以促进草莓提前进入开花期、坐果期和采摘期，而重度和特重度持续则延迟草莓进入上述关键生育期的时间。

（3）基于PDT模型对草莓开花期、坐果期和采收期的预测比基于TEP模型和GDD模型效果更好。

[1] Bertin N,Heuvelink E.Dry-matter production in a tomato crop:comparison of two simulation models [J].Journal of Horticultural Science,1994,5(69):885-903.

[2] 李永秀,罗卫红.温室蔬菜生长发育模型研究进展[J].农业工程学报,2008(1):307-312.

Li Y X,Luo W H.Review on research progress of greenhouse vegetable growth and development models[J]. Transactions of the CSAE,2008(1):307-312.(in Chinese)

[3] 王冀川,马富裕,冯胜利,等.基于生理发育时间的加工番茄生育期模拟模型[J].应用生态学报,2008,19(7):1544-1550.

Wang J C,Ma F Y,Feng S L,et al.Simulation model for the development stages of processing tomato based on physiological development time[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2008,19(7):1544-1550.(in Chinese)

[4] Heuvelink E.Evaluation of a dynamic simulation model for tomato crop growth and development[J].Annals of Botany,1999, 83(4):413-422.

[5] 杨再强,罗卫红,陈发棣,等.温室标准切花菊发育模拟与收获期预测模型研究[J].中国农业科学,2007(6):1229-1235.

Yang Z Q,Luo W H,Chen F D,et al.A simulation model for predicting the development stage and harvesting date of standard chrysanthemum in greenhouse[J].Scientia Agricultura Sinica,2007(6):1229-1235.(in Chinese)

[6] Lee J H,Goudriaan Jan,Challa H.Using the expolinear growth equation for modelling crop growth in year-round cut chrysanthemum[J].Annals of Botany,2003,92(5): 697-708.

[7] 袁昌梅,罗卫红,张生飞,等.温室网纹甜瓜发育模拟模型研究[J].园艺学报,2005,5(2):262-267.

Yuan C M, Luo W H, Zhang S F,et al. Smiulation of the development of greenhouse muskmelon[J].Acta Horticulturae Sinica,2005,5(2):262-267.(in Chinese)

[8] 刁明,戴剑锋,罗卫红,等.温室甜椒生长与产量预测模型[J].农业工程学报,2009,25(10):241-246.

Diao M,Dai J F,Luo W H,et al.Modeling phenological stages and morphological formation in potato[J]. Transactions of the CSAE,2009,25(10):241-246.(in Chinese)

[9] 曹元鑫,毕延刚,李娟起,等.温室黄瓜发育期模拟模型的检验[J].中国农业大学学报,2014,19(3):145-153.

Cao Y X,Bi Y G,Li J Q,et al.Verification and evaluation of development stage model for greenhouse cucumber[J]. Journal of China Agricultural University,2014,19(3): 145-153.(in Chinese)

[10] 程陈,冯利平,薛庆禹,等.日光温室黄瓜生长发育模拟模型[J].应用生态学报,2019,30(10):3491-3500.

Cheng C,Feng L P,Xue Q Y,et al.Simulation model for cucumber growth and development in sunlight greenhouse[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2019, 30(10):3491-3500.(in Chinese)

[11] 陈潇,冯利平,彭明喜,等.钟模型法建立甘蔗发育期模拟模型[J].中国农业气象,2019,40(3):186-194. Chen X,Feng L P,Peng M X,et al.Establishment of sugarcane development simulation model based on clock model method[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2019,40(3):186-194.(in Chinese)

[12] 杨再强,黄海静,金志凤,等.基于光温效应的杨梅生育期模型的建立与验证[J].园艺学报,2011,38(7):1259-1266.

Yang Z Q,Huang H J,Jin Z F,et al.Development and validation of a photo-thermal effectiveness based simulation model for development of myrica rubra[J].Acta Horticulturae Sinica,2011,38(7):1259-1266. (in Chinese)

[13] Kamata N,Igarashi Y,Nonaka K,et al.Analyzing the leafing phenology ofBlume using the growing degree days model[J].Journal of Forest Research,2020,25(3): 1-8.

[14] 于飞,刘博,谷晓平,等.光温条件对设施菊花生长发育的影响[J].贵州农业科学,2020,48(3):113-116.

Yu F,Liu B,Gu X P,et al.Effect of light and temperature condition on growing development of facility[J].Guizhou Agricultural Sciences,2020,48(3):113-116. (in Chinese)

[15] Malo J E.Modelling unimodal flowering phenology with exponential sine equations[J].Functional Ecology,2002, 16(3):413-418.

[16] Edger P P,Poorten T J,van Buren R,et al.Origin and evolution of the octoploid strawberry genome[J].Nature Genetics,2019,51(3): 541-547.

[17] 韦婷婷,杨再强,王琳,等.玻璃温室和塑料大棚内逐时气温模拟模型[J].中国农业气象,2018,39(10):644-655.

Wei T T,Yang Z Q,Wang L,et al.Simulation model of hourly air temperature inside glass greenhouse and plastic greenhouse[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2018, 39(10):644-655.(in Chinese)

[18] Xu C,Yang Z Q,Wang M T,et al.Characteristics and quantitative simulation of stomatal conductance of[J].International Journal of Agriculture and Biology,2019,22(2):388-394.

[19] Yuan Z X,Xin F,Du C X.Analysis of the variation of photoperiod with latitude and season[J].Sustainable Energy, 2014(4):41-50.

[20] 高亮之,金之庆,黄耀,等.农业模型学[M].北京:气象出版社,2019:263-264.

Gao L Z,Jin Z Q,Huang Y,et al.Agricultural modeling science[M].Beijing:China Meteorological Press,2019:263- 264.(in Chinese)

[21] 苏李君,刘云鹤,王全九.基于有效积温的中国水稻生长模型的构建[J].农业工程学报,2020,36(1):162-174.

Su L J,Liu Y H,Wang Q J.Rice growth model in China based on growing degree days[J].Transactions of the CSAE,2020,36(1):162-174.(in Chinese)

[22] 王明昌,刘布春,刘园,等.陕西苹果主产县花期冻害风险评估[J].中国农业气象,2020,41(6):381-392.

Wang M C,Liu B C,Liu Y,et al.Assessment on the freezing injury risk during apple flowering in Liquan and Xunyi[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2020,41(6): 381-392.(in Chinese)

[23] 周俊杰.孕穗期高温对水稻生长发育和产量形成的影响研究[D].南京:南京农业大学,2017.

Zhou J J.Study on the effects of heat stress at booting stage on rice growth and yield formation[D]. Nanjing:Nanjing Agricultural University,2017.(in Chinese)

[24] Mohammed A R,Tarpley L.High nighttime temperatures affect rice productivity through altered pollen germination and spikelet fertility[J].Agricultural and Forest Meteorology, 2009,149(6):999-1008.

[25] 殷新佑.水稻发育温度效应的非线性模型及其应用[J].作物学报,1994,20(6):692-700.

Yin X Y.A nonlinear model to quantify temperature effect on rice phenology and it’s application[J]. Acta Agronomica Sinica,1994, 20(6):692-700.(in Chinese)

[26] 王亚梁,张玉屏,曾研华,等.水稻穗分化期高温对颖花分化及退化的影响[J].中国农业气象,2015, 36(6):724-731.

Wang Y L,Zhang Y P,Zeng Y H,et al.Effect of high temperature stress on rice spikelet differentiation and degeneration during panicle initiation stage[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(6):724-731.(in Chinese)

[27] 张亚杰,李京,彭红坤,等.油菜生育期动态模拟模型的构建[J].作物学报,2015,41(5):766-777.

Zhang Y J,Li J,Peng H K,et al.Dynamic simulation model for growth duration of rapeseed ()[J].Acta Agronomica Sinica,2015,41(5):766-777.(in Chinese)

[28] 王全九,蔺树栋,苏李君.马铃薯主要生长指标对有效积温响应的定量分析[J].农业机械学报,2020,51(3):306-316.

Wang Q J,Lin S D,Su L J.Quantitative analysis of response of potato main growth index to growing degree days[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2020,51(3):306-316.(in Chinese)

[29] White S N,Boyd N S,van Acker R C.Growing degree-day models for predicting lowbush blueberry (Ait.) ramet emergence,tip dieback,and flowering in Nova Scotia,Canada[J].HortScience,2012, 47(8):1014-1021.

[30] Yan D C,Zhu Y,Wang S H,et al.A quantitative knowledge-based model for designing suitable growth dynamics in rice[J].Plant Production Science,2006,9(2): 93-105.

[31] 马波,田军仓.基于生理发育时间的压砂地西瓜发育动态模型及验证[J].农业工程学报,2016,32(20):122-128.

Ma B,Tian J C.Growth and development dynamic model of watermelon in gravel-mulched field based on physiological development time[J].Transactions of the CSAE,2016,32(20): 122-128.(in Chinese)

Effect of High Temperature in Seedling Stage on Phenological Stage of Strawberry and its Simulation

XU Chao1, WANG Ming-tian3, 4, YANG Zai-qiang1,2, HAN Wei1, ZHENG Sheng-hua4

(1. Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China; 2. Binjiang College, Nanjing University of Information Science and Technology, Wuxi 214000; 3. Sichuan Meteorological Observatory, Chengdu 610091; 4. Key Laboratory of Agricultural Environment in Southwest Mountain Areas, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Chengdu 610091)

High temperature is one of the common agricultural meteorological disasters, affecting the growth and development of crops. In order to study the effect of high temperature at the seedling stage on the phenology of strawberry in greenhouses, the strawberry variety " Benihoppe " was taken as the experimental material, and different high temperatures (32℃/22℃, 35℃/25℃, 38℃/28℃, and 41℃/31℃) and different stress days (2d, 5d, 8d and 11d) were performed on the strawberry seedlings in greenhouses in 2018 and 2019, and then transplanted to Venlo glass greenhouse for normal cultivation experiment. The data of 2018 quantitatively were used to analyze the effects of high temperature and stress days on the phenology of strawberries in greenhouses, and constructed three models for the effects of high temperature on the growth period of strawberries, including the PDT model, the TEP model, and the GDD model. The experimental data in 2019 were fitted to verify the established model. The results showed that mild (32°C for 2 to 11 days) and moderate high temperature (35°C for 2 to 8 days) at the seedling stage helped strawberries to early entry to the flowering stage, fruit setting stage and picking period, while severe (38°C for 2 to 5 days) and very severe (38°C 8 to 11 days and 41°C for 2 to 11 days) high temperature delayed the time for strawberries to enter the phenology mentioned above. Compared with the TEP model and GDD model, the high temperature impact model based on the PDT was more accurate and had the smallest error. The coefficient of determination(R2) between the simulated values and the measured values of flowering stage, fruit setting stage and harvesting stage were 0.84, 0.82 and 0.97, respectively, the root mean square error(RMSE) were 1.39d, 1.50d and 1.56d, respectively, the relative error(RE) were 2.27%, 2.23% and 1.57%, respectively. Therefore, in the greenhouse strawberry planting process, it is recommended to use the PDT model to predict the start and end times of the strawberry flowering stage, fruit setting stage and harvesting stage.

Strawberry; High temperature at seedling stage; Physiological development time; Product of thermal effectiveness and PAR; Growing degree days; Phenology simulation

10.3969/j.issn.1000-6362.2020.10.004

徐超,王明田,杨再强,等.苗期高温对草莓生育期的影响及其模拟[J].中国农业气象,2020,41(10):644-654

2020-06-06

王明田，E-mail：wangmt0514@163.com；杨再强，E-mail：yzq@nuist.edu.cn

科技部重点研发计划项目（2019YFD1002202）；2020年度江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX20_0928）；四川省农业气象指标体系研究及应用项目（省重实验室2018-重点-05）；农业农村部西南山区农业环境重点实验室开放项目（AESMA-OPP-2019006）；江苏省自然科学基金青年基金项目（BK20180810）

徐超，E-mail：nmweifan@126.com