水肥耦合效应对栓皮栎苗木生长的影响

句娇; 李迎超; 王利兵; 李东兴; 陈梦园; 何三军; 郑磊; 于海燕

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.20190456

水肥耦合效应对栓皮栎苗木生长的影响

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190456

1.
中国林业科学研究院林业研究所国家林业和草原局林业培育重点实验室，北京 100091
2.
石家庄市滹沱河生态区管理处，河北石家庄 050000
3.
石家庄市裕西公园管理处，河北石家庄 050001

基金项目: “十三五”国家重点研发计划项目(2017YFD0600602)

详细信息

作者简介: 句娇，从事能源林研究。E-mail: Ju_Jiao@126.com

通信作者: 于海燕，副研究员，博士，从事能源林研究。E-mail: yuhaiyan@caf.ac.cn

中图分类号: S723.1

Coupling effects of soil water and fertilizer application on the growth of Quercus variabilis seedlings

1.
Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation, National Forestry and Grassland Administration, Research Institute of Forestry, Chinese Academy Forestry, Beijing 100091, China
2.
Hutuo River Ecological Zone Management Office, Shijiazhuang City, Shijiazhuang 050000, Hebei, China
3.
Yuxi Park Management Office, Shijiazhuang City, Shijiazhuang 050001, Hebei, China

摘要: 目的探讨栓皮栎Quercus variabilis当年生苗木的苗高、地径、单株叶面积、根干质量、生物量积累对水肥耦合的响应规律，并确立最佳的灌溉施肥组合。方法采用4因素5水平二次回归通用旋转组合设计(RCCD)，建立各指标与土壤含水率、施氮量、施磷量和施钾量回归模型，分析各因子的主效应、单因素和耦合效应对生长的影响。结果 ①对苗高、地径、单株叶面积、根干质量、生物量的方差分析表明，各指标的不同处理间存在显著差异(P＜0.05)，处理8、处理16、处理18苗木生长情况较好。②模型检验结果表明：土壤含水率和施氮量对5个指标均有显著正效应，施磷量对地径无显著效应，施钾量对各指标均无显著效应，主效应从大到小依次为土壤含水率、施氮量、施磷量和施钾量。③单因素效应表明：各指标随着施肥量的增加均呈现出类似“抛物线”的变化趋势，生长速率随着土壤含水率的增加而增加，到一定程度时速率减缓。④耦合效应表明：土壤含水率×施氮量对苗高、生物量、叶面积、根干质量有显著正效应，土壤含水率×施磷量对苗高、地径、根干质量、生物量有显著正效应，土壤含水率×施钾量对生物量有显著正效应，施氮量×施磷量对叶面积、根干质量、生物量有显著正效应，施氮量×施钾量对地径有显著负效应，水肥间的耦合效应大于肥料间的耦合效应。结论栓皮栎苗期水肥需求量从大到小依次为土壤含水率、施氮量、施磷量和施钾量，适宜的水分和施肥配比可促进苗木生长。高水、高氮、高磷、低钾条件下苗木生长情况更好。水肥调控的最佳组合为：土壤含水率为田间最大持水量的79%，氮、磷、钾用量分别为215.3、46.0、18.1 mg·株⁻¹，苗木的苗高可达到45.14 cm，地径达到4.40 mm，根干质量达到6.30 g，生物量达到11.70 g，单株叶面积可达460.83 cm²。图3表2参30
- 栓皮栎 /
- 水肥耦合 /
- 苗高 /
- 地径 /
- 生物量 /
- 根干质量
Abstract: Objective The aim is to investigate the response of stem height, ground diameter, leaf area, root weight and biomass accumulation of the seedlings of Quercus variabilis to the coupling of water and fertilizer, and to establish optimal combination of irrigation and fertilization. Method The four-factor-five-level quadratic regression general rotatable central composite design(RCCD) was employed to establish the regression model of each index and soil moisture (W), nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K), with an analysis conducted of the main effect, monofactor and coupling effect of each factor on growth. Result (1)With the variance analysis of the stem height, ground diameter, leaf area, root weight and biomass, it was found that there is a significant divergence in the treatment of various factors (P＜0.05) and the growth of seedling 8,16 and18 is the most favorable. (2) The model test results show that W and N have significant positive effect on all 5 indexes, P has no significant effect on ground diameter, K has no significant effect on any indexes, and there is a decrease of the main effect: W＞N＞P＞K. (3) In terms of monofactor effect, it was shown that all the indexes presented a trend of first increase and then decrease with the increase of fertilizer application, in the path of a parabola. There was a gradual growth of the seedling with the increase of W before the a drop occurred in the growth rate. (4) With the anlaysis of the coupling effect, it was found that W×N has significant positive effects on stem height, root weight, biomass and leaf area, W×P has significant positive effects on stem height, ground diameter, root weight and biomass, W×K has significant positive effects on biomass, and N×P has significant positive effects on root weight, leaf area and biomass, N×K has significant negative effects on the ground diameter and the coupling effect between water and fertilizer is greater than that between fertilizers. Conclusion In conclusion, the water and fertilizer demand in the seedling stage of Q. variabilis is W＞N＞P＞K, and suitable water and fertilizer ratio can promote the growth of seedlings. Seedlings grow better with conditions of high water, high nitrogen, high phosphorus and low potassium fertilizer. The optimal combination of water and fertilizer regulation was as follows: soil water content was 79% of the maximum field moisture capacity, nitrogen application was 215.3 mg·plant⁻¹, phosphorus application was 46.0 mg·plant⁻¹, potassium fertilizer application was 18.1 mg·plant⁻¹, with seedling height reaching 45.14 cm, ground diameter reaching 4.40 mm, root weight reaching 6.30 g·plant⁻¹,biomass reaching 11.70 g· plant⁻¹, and leaf area reaching 460.83 cm². [Ch, 3 fig. 2 tab. 30 ref.]
- Quercus variabilis /
- coupling effects of soil water and fertilizer /
- stem height /
- ground diameter /
- biomass /
- root weight

植物病害是导致现代农林业减产的主要原因，及时准确的植物病害识别技术是实施有效防治的关键。在实际生产中，植物病害识别主要依靠人工肉眼观察及经验判断，需要人们在实地进行持续监测^[1-2]。这种人工评估方法耗时费力且具有一定的主观性，阻碍了现代农林业的快速发展，因此，快速准确的植物病害自动识别成为了精准农业、高通量植物表型和智能温室等领域的研究热点^[3-4]。基于图像处理的植物病害识别方法得到了广泛的研究和应用。早期的识别过程需要从图片中分割病斑，人工提取病斑特征，再利用机器学习算法对特征进行分类。HIARY等^[5]提取病斑的纹理特征，采用k-means聚类算法和人工神经网络(artificial neural network，ANN)对5种植物病害进行识别，准确率达94%。TIAN等^[6]提出用基于支持向量机(support vector machine，SVM)的多分类器识别小麦Triticum aestivum叶部病害。秦丰等^[7]对4种苜蓿Medicago叶部病害进行识别研究，分析比较了多种分割方法、特征选择和分类方法。虽然以上方法在特定场景取得了较好效果，但仍无法实现病害的现场实时诊断。这些方法极大程度上基于阈值的病斑分割算法，对亮度、物体形态和遮挡程度都非常敏感^[8−9]，都只适合背景单一且对比度高的扫描式图像。此外，特征提取和选择复杂耗时，仅局限于有限几种病害，难以处理复杂背景的大数据。近年来，深度学习在计算机视觉领域取得重大突破。深度卷积网络神经网络(convolutional neural network，CNN)可在大数据中自动端到端提取特征，避免了人工图像分割和特征工程^[10]。MOHANTY等^[11]针对PlantVillage数据集^[11] 54 306张植物病害图像，使用AlexNet^[12]和GoogLeNet^[13]识别38种植物病害。孙俊等^[14]在同样的数据集上，将AlexNet进行改进，提出一种批归一化与全局池化相结合的识别模型。龙满生等^[15]采用参数精调的迁移学习方式训练AlexNet，用于油茶Camellia oleifera病害图像识别。张建华等^[16]基于改进的VGG16模型，通过迁移学习实现自然条件下棉花Anemone vitifolia病害图像分类。DECHANT等^[17]提出了集成多个CNN的方法，实现玉米Zea mays大斑病图像的高精度识别。PICON等^[18]利用深度残差网络ResNet对3种早期小麦病害进行识别，改善了复杂背景下的病害识别率。通常深度学习模型部署在云平台，需要将拍摄图像上传至云平台进行识别。但这种方法严重依赖高速的4G/5G无线网络和强大的云平台，不仅无法覆盖广大偏远农田林地，长时间大范围的上传与识别还导致能耗、流量及云服务成本大幅上涨，限制了物联网的建设规模。然而，目前的监控设备借助低成本低功耗加速芯片，即可支持边缘计算，仅在发现病害时通过低功耗广覆盖的NB-IoT网络^[19]上报，可显著降低网络及云服务成本，促进大规模的农林业物联网普及。但现有的CNN模型计算量和参数量过大，不适用于边缘部署。轻量级模型MobileNet^[20]在速度和精度两者间达到了一个较好的均衡，但其目标平台是手机等高端嵌入式平台，参数量及运算量仍超过PaddlePi等廉价边缘设备的承受能力。近年来，学术界也提出了多种模型压缩方法。模型通道剪枝^[21]剪裁掉模型一部分冗余或低权重的卷积核，减少模型的参数量。量化^[22]将模型由32 bit浮点数转化为定点整数，减少模型参数占用的空间。然而上述压缩方法仅应用于ResNet等重量级模型，尚未对MobileNet等轻量级模型压缩进行优化，而且这些压缩方法彼此相互独立，未能联合使用实现模型的深度压缩。为解决上述问题，本研究提出了面向边缘计算的植物病害识别模型构建方法，主要贡献为：①首次针对轻量级模型MobileNet实现深度压缩。②通过联合通道剪枝、量化等多种模型压缩方法，得到了深度压缩的轻量级边缘端模型，可在廉价边缘节点运行。③将模拟学习方法^[23]与量化相结合，实现模型压缩的同时，提升识别效果，最后得到的边缘端模型可达到与原模型相近的识别准确率。

1. 材料与方法

1.1 材料

本研究使用PlantVillage植物病害数据集。PlantVillage既包含单一背景下的植物叶片扫描式图像，也收录自然背景下的植物叶片图像，包括叶片重叠、阴影和土壤干扰等情形。截至目前已收集了87 280张图像，包括25种植物和29种病害组成的58类植物-病害组合(图1)。

图 1 PlantVillage数据集植物病害示例图

Figure 1 Example of plant disease images from the PlantVillage dataset

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数据集按图1所示的编号将各种叶片归类并制作标签。随机抽取数据集中60%图像作为训练集，剩余的40%作为测试集。单一背景图像与自然背景图像使用相同的分割比例。由于PlantVillage数据集包含从不同角度对同一叶片拍摄的多张图像，因此相同叶片的图像仅存在于训练集或测试集中。

1.2 方法

选择轻量级卷积神经网络MobileNet^[20]作为本研究的基准模型。MobileNet模型将传统的卷积分解为一个深度卷积(depthwise convolution，DC)和一个卷积核为1×1的逐点卷积(pointwise convolution，PC)，计算速度比传统卷积快8~9倍，主要面向智能手机等高端嵌入式系统。为深度压缩MobileNet，本研究提出了如图2所示的面向边缘计算的植物病害识别模型二阶段构建方法。

图 2 面向边缘计算的植物病害识别模型构建方法：通道剪枝和量化模拟学习

Figure 2 Plant disease recognition model for edge computing building pipeline: channel pruning and quantized mimic learning

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第1阶段使用通道剪枝压缩迁移学习训练的MobileNet模型。与从头训练方法相比，迁移学习可以有效提升模型的识别准确率。迁移学习是用ImageNet数据集上预训练好的参数初始化模型，然后在PlantVillage数据集上通过标准多分类损失函数优化模型参数。最后使用基于L₁范数的通道剪枝^[21]精简低权值的卷积核，同时将该卷积核所有的输入输出连接从网络中删除，降低了模型计算量和存储空间。

第2阶段对剪枝后的模型通过量化方法进一步压缩，得到轻量级的边缘端模型。量化是将模型的权值和激活值由32 bit降低至8 bit，分为训练时量化和训练后量化。虽然训练时量化方法更适用于轻量级模型，但直接使用该方法压缩剪枝后的MobileNet模型仍会导致识别精度显著下降，因此第2阶段将模拟学习与训练时量化相结合，利用迁移学习的MobileNet监督剪枝后模型的量化训练过程，实现量化模拟学习，在模型压缩的同时提升识别准确率。

1.2.1 通道剪枝

模型通道剪枝采用均匀剪枝方法对MobileNet模型的分离卷积层进行通道剪枝，即每层都减掉同样比例的卷积核。依据需要减少模型的浮点运算数量(floating point operations, FLOPs)来确定每层的剪枝比例。计算各层中每个卷积核权值的绝对值和(即L₁范数)，L₁范数越大，代表该卷积核对模型的贡献越大，反之越小。每层按L₁范数由高到低的顺序排序卷积核，优先剪枝L₁范数低的卷积核。为实现模型的深度压缩，需进行较高比例的通道剪枝，分别对模型减掉70%、80%和90%的FLOPs。

1.2.2 量化模拟学习

通常训练时，量化的损失函数是标准的多分类损失函数。量化模拟学习是用模拟学习损失函数作为训练时量化的损失函数。模拟学习方法使剪枝量化后模型的输出特征尽量接近迁移学习训练的MobileNet输出特征。利用2个输出特征之间的L₂范数作为模拟损失函数，即：

$$ {L_{L_2}}\left( {{W_{\rm{s}}},{W_{\rm{t}}}} \right) =|| F\left( {x;{W_{\rm{t}}}} \right) - F\left( {x;{W_{\rm{s}}}} \right)||_2^2{\text{。}} $$

(1)

式(1)中：W_t和W_s分别是迁移学习训练的MobileNet和剪枝量化后模型的权值矩阵，F (x; W_t)和F(x; W_s)分别表示这2个模型的输出特征值。

剪枝量化后模型的输出特征再经Softmax归一化得到预测类别概率，与分类标签比较后得到交叉熵，作为标准多分类损失函数L_class(W_s)。模拟学习的完整损失函数就是分类损失函数与模拟损失函数的权重和：

$$ L\left( W \right) = {L_{\rm{class}}}\left( {{W_{\rm{s}}}} \right) + \alpha {L_{{L}_{{\rm}2}}}\left( {{W_{\rm{s}}},{W_{\rm{t}}}} \right){\text{。}} $$

(2)

式(2)中：α为平衡损失权重的超参数。相较于普通多分类问题的损失函数，模拟学习方法可提供额外的监督信息。

将训练时量化方法与模拟学习相结合，实现量化模拟学习具体的训练步骤为：①在训练的前向传播中，将模型的权值w_f和激活值a_f进行量化得到定点值w_q和a_q，对于浮点数x具体的量化过程为：

$$ {x_{{\rm{int}}}} = {\rm{round}}\left( {\frac{x}{\varDelta }} \right);\; {x_{\rm{Q}}} = {\rm{clamp}}\left[ { - \left( {\frac{N}{2} - 1} \right),\frac{N}{2} - 1,{x_{{\rm{int}}}}} \right]{\text{。}} $$

(3)

x_Q即为得到的量化值。其中：clamp函数对于输入的变量a，b，c输出为：

$$\begin{aligned} {\rm{clamp}}(a,b,c) & = a\;\;\;\;x {\text{≤}} a \\ & = x\;\;\;a {\text{＜}} x {\text{≤}} b \\ & = b\;\;\;x {\text{＞}} b\text{。} \end{aligned}$$

(4)

也就是将浮点数除以缩放因子Δ，再最近邻取整，最后把范围限制到1个区间内。N与量化后整数类型占用的比特数有关。本研究采用有符号8 bit整数类型，N=256。对于权值，每层权值的最大绝对值作为缩放因子。对于激活值，计算各训练批次激活的最大绝对值的滑动平均值作为缩放因子。②计算剪枝量化后模型对迁移学习训练的MobileNet进行模拟学习的损失函数，即计算公式(2)，得到损失值L(w_q)。③后向传播过程，利用步骤②得到的损失函数值对量化之后的权值求梯度，公式为$ \dfrac{{{\rm{\partial}} L\left( {{w_q}} \right)}}{{{\rm{\partial}} {w_q}}}$。④用步骤③计算梯度去更新量化前的浮点值，也就是将模型的权值反量化回有误差的浮点类型。公式为$ {w_{\rm{f}}} = {w_{\rm{f}}} - v\dfrac{{{\rm{\partial}} L\left( {{w_q}} \right)}}{{{\rm{\partial}} {w_q}}}$，其中：ν为学习率。因此，模型的后向传播过程仍然是浮点数计算。⑤重复步骤①至步骤④，直至完成训练。最后再对模型按照步骤①量化，得到最终的边缘端模型。

2. 结果与分析

模型实现和训练采用的软件环境为Ubuntu1 6.04操作系统和PaddlePaddle深度学习框架，硬件环境为GPU工作站，使用NVIDIA Titan X显卡(12 GB显存)和AMD Ryzen 7 1700X处理器(32 GB内存)。采用模型的平均识别准确率(accuracy)作为衡量模型精度的标准。同时为了更好地评价模型的鲁棒性，将每类病害样本分别进行测试，计算每个类别的查准率(precision)、查全率(recall)以及查全率与查准率的加权平均分数，并在所有类别上求平均。

2.1 MobileNet迁移学习训练试验

训练CNN模型需要对输入图片进行预处理。首先，利用数据增广技术对原图像进行变换，将训练图像变换为256×256大小，然后再随机剪枝成224×224，再进行随机水平翻转和随机垂直翻转。该过程极大扩充了训练数据集的多样性，可提升CNN模型的准确率，降低网络过拟合的风险。之后，计算训练集的红(R)、绿(G)、蓝(B)3个颜色通道的均值和方差，所有图像都减去该均值，除以方差，得到归一化后的数据作为CNN的输入，可加速训练过程收敛。对于测试集中的每一张图片，需要变换至224×224大小，减去训练集各通道均值，除以其方差进行归一化后就可以输入CNN模型进行识别。

利用迁移学习训练MobileNet，使用ImageNet数据集预训练的参数初始化模型，采用批量训练的方法将训练集分为多个批次(batch)，使用随机梯度下降算法来实现模型优化，批次大小为32，遍历1次训练集中的所有图片作为1个周期(epoch)，共迭代50个周期，初始学习率为0.005，动量值为0.9，之后每迭代20个周期就将学习率减小为原来的0.1倍。训练好的模型参数量为3.3 M，识别准确率为96.23%，查准率、查全率和加权平均分数分别为96.62%、95.46%和95.75%。

2.2 边缘端植物病害识别模型训练试验

研究不同压缩率下本研究方法的有效性，使用不同的剪枝率，分别对模型减掉不同比例的FLOPs。结果表明：当剪枝率低于60%时，即使使用无模拟训练方法重新训练模型，得到的识别准确率与原MobileNet模型差别很小，说明原模型在该数据集上具有较高的冗余性，只有当剪枝率高于70%时，才能体现不同压缩方法表现的差距。因此，设置剪枝率为70%、80%和90%，对应的模型参数量大小为0.91、0.58和0.23 M，模型的参数量压缩了3.6、5.7、14.3倍，量化又将精度由32 bit降低至8 bit，压缩率为4倍，得到的边缘端模型的整体压缩率分别为14.4、22.8和57.2倍。为快速恢复剪枝后模型精度，首先利用模拟学习损失函数进行30个周期的32 bit浮点模型训练，使用随机梯度下降算法优化模型，批次大小为32，初始学习率为0.005。之后，每迭代15个周期就将学习率减小为原来的0.1倍。公式(2)的α值设置为1。之后再进行20个周期的量化模拟学习，学习率为0.005，公式(2)的α值为0.1，其余超参数值不变。训练结果如表1所示。

表 1 边缘端模型植物病害识别结果

Table 1 Plant disease recognition results of models on the edge

剪枝率/%	参数量/M	剪枝压缩率/倍	量化压缩率/倍	整体压缩率/倍	准确率/%	查准率/%	查全率/%	加权平均分数/%
70	0.91	3.6	4	14.4	95.99	96.18	94.41	94.92
80	0.58	5.7	4	22.8	95.55	95.51	93.52	93.99
90	0.23	14.3	4	57.2	94.58	94.87	92.41	93.15

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表1表明：整体压缩率分别为14.4、22.8和57.2倍的边缘端模型，识别准确率分别为95.99%、95.55%和94.58%，与迁移学习训练的MobileNet模型相比仅下降了0.24%、0.68%和1.65%。同时查准率、查全率和加权平均分数值也表明边缘端模型具有较高的鲁棒性。

不同压缩率的边缘端模型在测试集的混淆矩阵如图3所示。图3列出了58个类中的每类被正确分类的比例(对角线上的值)和被误识别为其他类的比例(非对角线上的值)。每类的编号与图1一致。可以看出：边缘端模型对不同植物的不同病害均具有较强的识别能力，但不同病害识别结果之间存在着较大的差异。58类病害中，这3个边缘端模型的识别准确率均超过90%的有43类，均超过80%的有51类，均超过70%的有55类。其中有11号哈密瓜健康叶、24号葫芦霜霉病、25号葡萄健康叶、39号树莓健康叶、46号草莓健康叶这5类的识别准确率在3个模型均达到了100%。识别效果最差，在3个模型上识别准确率几乎均低于70%的病害是12号木薯褐斑病(3个模型识别率分别为48.15%、58.33%、48.15%)，35号马铃薯健康叶(3个模型识别率分别为48.33%、33.33%、48.33%)，21号黄瓜健康叶(3个模型识别率分别为67.92%、66.04%、77.36%)。这些病害大多都被误识别为外形相似的其他病害，例如12号木薯褐斑病被误识别为13号木薯绿螨病，35号马铃薯健康叶被误识别为病斑较小的36号马铃薯晚疫病，21号黄瓜健康叶被误识别为11号哈密瓜健康叶。

图 3 边缘端模型在测试集的混淆矩阵

Figure 3 Confusion matrix on the test set of models on the edge

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2.3 边缘端植物病害识别模型对比试验

为进一步测试边缘端模型性能，分别在剪枝率70%、80%和90%的条件下，利用无模拟学习方法，即标准的多分类损失函数分别训练通道剪枝后模型和通道剪枝并量化模型，训练的超参数与本研究的训练超参数一致，与本研究模型进行对比实验。从表2可见：在不同的剪枝率的情况下，本研究模型与其他模型压缩方法相比均具有更高的模型压缩率和识别准确率，而且压缩率越高，识别准确率相比其他方法提升越明显，能更好识别植物病害类别并部署于边缘设备。

表 2 不同压缩方法边缘端模型植物病害识别结果

Table 2 Plant disease recognition results of models on the edge compressed by different methods

剪枝率/%	参数量/M	边缘端模型	精度/bit	压缩率/倍	准确率/%
70	0.91	剪枝+无模拟学习	32	3.6	95.48
		剪枝+量化+无模拟学习	8	14.4	95.45
		本研究模型	8	14.4	95.99
80	0.58	剪枝+无模拟学习	32	5.7	94.95
		剪枝+量化+无模拟学习	8	22.8	94.92
		本研究模型	8	22.8	95.55
90	0.23	剪枝+无模拟学习	32	14.3	93.40
		剪枝+量化+无模拟学习	8	57.2	93.53
		本研究模型	8	57.2	94.58

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3. 结论

本研究针对边缘环境下计算资源的限制，在迁移学习训练的MobileNet模型基础上，联合使用2种压缩算法降低模型参数量和运算量，并结合模拟学习恢复识别精度，得到深度压缩的边缘端模型。在PlantVillage的实验结果表明：利用本研究方法对MobileNet进行不同程度的深度压缩，均能够大大减少网络计算量并保留原始识别能力。其中减少70%~90% FLOPs的模型，参数量压缩了3.6~14.3倍，再经过量化模拟学习后整体压缩率为14.4~57.2倍，准确率达到了95.99%~94.58%，较迁移学习训练的MobileNet模型仅降低0.24%~1.65%，同时还具有较高的鲁棒性，对不同植物的不同病害均具有较强的识别能力。实验结果证明了该压缩方法的可行性和有效性。

随着PlantVillage数据集的不断扩展，深度学习模型能更多更准地识别植物病害。本研究提出的模型构建方法可平衡识别的速度和精度，满足植物病害识别边缘部署的需求。

图 1 土壤含水率、施氮量、施磷量、施钾量对栓皮栎苗高、地径、单株叶面积、根干质量、生物量单因素效应

Figure 1 Monofactor effects of soil water content, N, P and K fertilizers on stem height, ground diameter, root weight, biomass, leaf area of Q. variabilis seedlings

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图 2 水肥耦合对栓皮栎苗木苗高、地径、叶面积、根干质量的影响

Figure 2 Coupling effects of water and fertilizeron stem height, ground diameter, leaf area, root weight of Q. variabilis seedlings

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图 3 水肥耦合对栓皮栎苗木生物量的影响

Figure 3 Coupling effects of water and fertilizer on biomass of Q. variabilis seedlings

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表 1 试验因素和水平编码值

Table 1. Coded and physical values of experimental factors

编码水平	土壤含水率/%	施氮量/ (mg·株⁻¹)	施磷量/ (mg·株⁻¹)	施钾量/ (mg·株⁻¹)
−2.0	40	0	0	0
−1.0	50	75.0	15.0	15.0
0	60	150.0	30.0	30.0
1.0	70	225.0	45.0	45.0
2.0	80	300.0	60.0	60.0

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表 2 结构矩阵和各处理栓皮栎苗木生长情况

Table 2. Experimental design matrix and growth of Q. variabilis seedlings under different treatments

处理	x₁	x₂	x₃	x₄	苗高/cm	地径/mm	根干质量/g	生物量/g	叶面积/cm²
1	−1.0	−1.0	−1.0	−1.0	31.97±0.56 h	3.46±0.11 cd	3.45±0.03 k	6.69±0.18 de	291.93±3.41 g
2	1.0	−1.0	−1.0	−1.0	38.80±0.85 cd	3.82±0.20 bc	4.57±0.02 e	8.53±0.25 bc	364.24±7.36 de
3	−1.0	1.0	−1.0	−1.0	30.07±0.75 i	3.92±0.10 bc	3.84±0.03 i	6.90±0.23 de	274.35±4.79 h
4	1.0	1.0	−1.0	−1.0	40.20±0.77 c	4.15±0.17 ab	5.21±0.04 b	9.71±0.12 b	397.33±10.49 c
5	−1.0	−1.0	1.0	−1.0	29.47±0.73 i	3.42±0.13 d	3.66±0.02 j	6.47±0.41 de	275.37±5.81 h
6	1.0	−1.0	1.0	−1.0	39.03±0.92 cd	3.93±0.19 bc	4.74±0.05 d	9.18±0.10 bc	370.65±7.67 de
7	−1.0	1.0	1.0	−1.0	30.92±0.64 hi	3.83±0.16 bc	4.10±0.03 h	7.33±0.18 cd	298.80±10.18 g
8	1.0	1.0	1.0	−1.0	42.27±0.98 b	4.24±0.20 ab	5.81±0.04 a	10.79±0.11a	426.75±13.37 b
9	−1.0	−1.0	−1.0	1.0	28.90±0.76 i	3.72±0.10 c	3.48±0.03 k	6.18±0.17 de	259.70±11.61 i
10	1.0	−1.0	−1.0	1.0	37.00±0.91 e	4.10±0.09 ab	4.56±0.05 e	8.65±0.11 bc	360.34±5.49 e
11	−1.0	1.0	−1.0	1.0	31.30±0.54 hi	3.66±0.13 cd	3.80±0.03 i	6.82±0.16 de	276.32±9.52 h
12	1.0	1.0	−1.0	1.0	39.33±0.85 cd	4.03±0.14 b	5.29±0.02 b	9.95±0.18 ab	390.31±6.27 cd
13	−1.0	−1.0	1.0	1.0	30.77±0.66 hi	3.61±0.11 cd	3.20±0.02 l	5.88±0.39 e	249.13±6.11 i
14	1.0	−1.0	1.0	1.0	38.97±0.82 cd	4.16±0.17 ab	4.67±0.04 d	8.94±0.11 bc	367.71±11.04 de
15	−1.0	1.0	1.0	1.0	30.77±0.60 hi	3.45±0.12 cd	3.78±0.01 i	6.96±0.45 de	294.75±8.29 g
16	1.0	1.0	1.0	1.0	44.57±0.95 a	4.04±0.20 b	5.75±0.03 a	10.99±0.12 a	445.03±13.33 a
17	−2.0	0	0	0	26.03±0.67 j	3.44±0.14 cd	2.60±0.06 m	4.85±0.35 e	245.46±5.69 i
18	2.0	0	0	0	43.13±0.99 b	4.34±0.26 a	5.72±0.05 a	10.69±0.35 ab	439.87±11.94 ab
19	0	−2.0	0	0	33.27±0.74 g	3.61±0.17 cd	3.77±0.04 i	7.10±0.19 c	272.22±7.48 hi
20	0	2.0	0	0	36.37±0.70 ef	3.82±0.15 bc	4.87±0.04 c	8.85±0.18 bc	339.81±8.12 f
21	0	0	−2.0	0	31.53±0.64 h	3.88±0.16 bc	4.13±0.04 h	7.48±0.18 c	327.63±4.80 f
22	0	0	2.0	0	33.97±0.77 g	3.91±0.19 bc	4.50±0.03 ef	8.30±0.20 bc	334.72±10.71 f
23	0	0	0	−2.0	35.50±0.81 f	3.92±0.17 bc	4.42±0.04 f	8.07±0.19 bc	335.99±10.88 f
24	0	0	0	2.0	36.33±0.58 ef	3.88±0.17 bc	4.30±0.03 g	7.95±0.31 c	330.40±12.97 f
25	0	0	0	0	37.87±0.89 de	4.00±0.22 bc	4.67±0.03 de	8.84±0.18 bc	376.50±9.18 d
26	0	0	0	0	36.77±0.69 ef	4.10±0.15 ab	4.45±0.04 f	8.44±0.20 c	356.43±4.59 e
27	0	0	0	0	38.53±0.78 d	4.05±0.12 b	4.80±0.03 cd	9.05±0.19 bc	397.25±4.30 c
28	0	0	0	0	39.33±0.82 cd	4.00±0.16 bc	4.70±0.03 d	8.82±0.19 bc	394.06±12.09 c
29	0	0	0	0	37.80±0.70 de	3.90±0.13 bc	4.87±0.04 c	9.09±0.21 bc	386.09±9.43 cd
30	0	0	0	0	39.77±0.81 cd	3.91±0.09 bc	4.70±0.04 d	8.85±0.17 bc	394.45±6.87 c
说明：x₁、x₂、x₃、x₄分别表示土壤含水率、施氮量、施磷量和施钾量的水平编码值；表中数值为平均值±标准误；不同小写字母代　　　　　表各处理间苗木苗高、地径和生物量在0.05水平上差异显著

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图(3) / 表(2)

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1. 材料与方法
1.1 材料
1.2 方法
2. 结果与分析
2.1 MobileNet迁移学习训练试验
2.2 边缘端植物病害识别模型训练试验
2.3 边缘端植物病害识别模型对比试验
3. 结论

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水分和养分是影响植物生长发育的两大重要因素。水分是植株输送营养的必要条件，养分只有溶解在水中才能被植物吸收，水分状况在很大程度上决定着肥料的有效性、吸收量和利用率^[1-3]。在农林生产中，经常通过灌溉或施肥来改善植物的生长状况，但施用过多会造成水资源和肥料浪费，严重时还会导致水体富营养化、土壤盐渍化等环境问题^[4]。水肥耦合可以提高水分和肥料的利用效率，还能调节苗木的生理生长过程，达到节水节肥、促进苗木生长的目的^[5]。对花椒Zanthoxylum bungeanum^[6]和楸树Catalpa bungei^[7]进行水肥研究发现：适宜的水肥耦合条件能够促进幼苗生长和养分吸收利用，能显著提高苗木生物量。栓皮栎Quercus variabilis是壳斗科Fagaceae栎属Quercus落叶乔木，是中国温带、暖温带和亚热带地区森林植被的优势树种，是生产木材、软木、栲胶、薪炭、食用菌等的主要原料，也是发展燃料乙醇重要的“非粮”原料^[8]，具有很高的经济价值。作为提供大径级无节良材的珍贵乡土树种，栓皮栎在中国水源涵养、水土保持、改善生态环境方面发挥重要的作用^[9-10]。栓皮栎在天然林中种群更新困难，育苗成活率低，苗木质量不高，因此深入开展栓皮栎水肥需求规律的研究，对于提高出圃栓皮栎苗木质量具有重要意义。目前，关于栓皮栎苗期水肥需求的研究，主要涉及水分和氮肥单因素及交互效应对苗木生长和养分状况的影响^[11-13]。磷、钾肥对植物的生长同样具有重要作用，是植物必需的营养元素之一^[7]，但磷、钾元素如何影响栓皮栎苗木生长的研究尚未有相关报道，且有关水肥交互效应如何影响苗高、地径、根系生物量等重要苗木质量指标的研究较少，无法制定精准的灌溉施肥制度。本研究以栓皮栎当年生幼苗为研究对象，采用4因素5水平二次回归通用旋转组合设计进行盆栽试验，通过水肥耦合处理对苗木生长指标的测定，建立其与土壤水分、施氮量、施磷量、施钾量的回归模型，探讨栓皮栎生长对水肥耦合的响应规律，重点探究各生长指标的水肥耦合交互效应，确立最佳水肥组合，以期为栓皮栎苗期的水分管理和合理施肥提供理论依据。

1. 样地概况及研究材料

1.1. 样地概况

于2018年4−11月在中国林业科学研究院科研温室(40°00′10″N，116°14′38″E)中进行试验。海拔61 m，研究期间平均气温为24.0 ℃，夜间气温不低于10.0 ℃，白天气温不高于30.0 ℃，光合光子照度为200~1 000 μmol·m⁻²·s⁻¹，湿度为60%~70%。

1.2. 研究材料

2017年9−10月，于河南林州随机选取50株健康栓皮栎母树，母树间距不小于20 m，采集到的种子用60 ℃温水持续浸泡2 h杀虫处理后置于阴凉处阴干。对种子进行筛选、消毒，将成熟种子进行沙藏储存。2018年4月挑选已发芽的栓皮栎种子断根并播种，种子播在花盆(内径10 cm，高20 cm)内，培养基质为V(泥炭土)∶V(珍珠岩)=5∶3，基质容重为0.28 g·cm⁻³，田间持水量18.5%，pH 6.05，速效氮、速效磷、速效钾质量分数分别为74.67、27.17、11.63 mg·kg⁻¹。

种子播种后到幼苗出苗整齐，统一采用上方喷灌，每天喷水1次，使基质保持湿润。出苗后每隔1周喷洒质量浓度为0.1%的50%多菌灵可湿性粉剂。在培育过程中，采用自然光，所有苗木每周进行1次位置轮换，以减少边缘效应。待5月中旬出苗整齐后开始进行试验，试验处理前测定苗木平均高度和地径分别为16.8 cm和2.09 mm。肥料选用氮肥(尿素，含质量分数为46%的氮)、磷肥(磷酸二氢钠，含质量分数为26%磷)、钾肥(硫酸钾，含质量分数为50%钾)。

4. 讨论

4.1. 水分和施肥单因素效应对栓皮栎苗木生长和生物量的影响

土壤水分和养分(氮、磷、钾)是影响植物生长的重要因素且发挥着不同的作用^[15-16]，并与植物生理生长紧密相关，对植物的生物量积累、光合作用、营养分配和根系生长有着显著影响^[17]。本研究中水分、氮肥和磷肥对苗木生长有着显著影响，并且水分大于施氮量和施磷量的影响，这与之前研究结论类似^[18-20]。本研究中测定的5个指标均随着土壤含水率的增加而快速增长，当土壤含水率达到一定程度(70%)时，增长速率减缓。5个指标均随着施氮量的增加而显著增加，当施氮量达到一定水平时(大于225.0 mg·株⁻¹)，苗木生长减缓，各指标开始出现下降的趋势。磷肥大于45.0 mg·株⁻¹，开始对苗木生物量产生抑制作用。5个指标均在较低水平的钾肥(22.5 mg·株⁻¹)下达到最高值，但钾肥单因素影响较其他3个因素的影响不显著。这说明合理增施肥料可促进栓皮栎苗木生长发育，施肥量过高会导致土壤水分亏缺，此时再施加肥料会产生拮抗效应，引起水分胁迫，进而使苗木生长受阻。

4.2. 水肥交互效应对栓皮栎苗木生长的影响

水分与肥料之间的互作效应对栓皮栎苗木的生长影响显著。在一定范围内，土壤含水率×施氮量、土壤含水率×施磷量能产生正向协同效应。高水分和高氮肥有利于栓皮栎的生长，这与杨自立^[13]的研究结果不同，可能是因为样地条件和种源地不同而导致的苗木间的差异。然而，水氮交互能够显著影响其他树种的生长状况，如土壤含水率×施氮量对楸树苗高、地径、叶面积、生物量有显著正效应，土壤含水率×施磷量对楸树苗高有显著正效应^[7]；土壤含水率×施氮量对尾巨桉Eucalyptus urophylla × E. grandis生物量具有显著正效应^[21]。干旱环境中土壤养分会对植物生长产生互作影响，在水分亏缺的条件下，施肥可以提高植物的耐旱能力^[22]，如通过氮磷等养分的施入可以补偿小麦Triticum aestivum水分亏缺产生的不良反应，使生长抑制现象得到一定缓解^[23]。但也有研究表明，施肥会加剧植物生长后期的水分胁迫^[24]。本研究中，土壤含水率×施磷量除叶面积外，对其他4个指标均有显著交互正效应，且在低水分条件下，添加高磷肥比低磷肥更能抑制苗木生长。土壤含水率×施钾量对生物量有正向协同效应，低水分条件下施加氮肥可促进生物量积累，过量施加钾肥会明显产生拮抗作用。较高水分条件下，施加高氮肥、磷肥可促进苗木生长、根生物量和总生物量增加，低钾肥可促进地径增加和生物量的积累。原因是土壤水分增加时，土壤中的有机氮会矿化为更利于植物吸收的铵态氮和硝态氮，让有机态磷矿化为植物可以吸收的无机态磷，并增强钾元素的移动性。而土壤水分缺乏时，各营养元素进入根部会受到影响，各组织中的元素比例会失调，进而植物生长受到抑制^[25]。随着水分的增加，适宜的施肥量能够很快促进苗木生长，而养分过量和亏缺都会对植株生长造成伤害。MARIS等^[26]研究表明：土壤水分能促进植物对养分的吸收，且在很大程度上决定着养分的吸收，土壤中的养分只有溶解在水中才能被植物吸收，充足的灌溉能显著提高养分吸收的有效性。

4.3. 不同元素交互效应对栓皮栎苗木生长的影响

除不同肥料与水分之间存在交互效应外，不同肥料之间也存在交互效应。水曲柳Fraxinus mandschurica苗木在氮、磷供给失衡的情况下，不能调整氮磷营养资源，单株总生物量显著下降^[27]。枣树Ziziphus jujuba施肥试验也表明：钾肥可促进氮肥的增产，但两者之间存在拮抗效应^[28]。此外，在低氮肥条件下，少量的磷肥可使叶面积、根干质量和总生物量达到最大，再继续添加磷肥会对苗木生长产生抑制作用，这与徐有明等^[29]对湿地松Pinus elliottii幼林研究的结论类似。在较高水平的氮肥下，适当添加磷肥可促进叶面积、根干质量和总生物量的增加。钾肥与氮肥交互对地径有负效应，即随着氮肥的增加，继续添加钾肥会对地径产生显著抑制效应。原因可能是栓皮栎幼苗对钾肥需求量较小，栓皮栎种子中所含的营养元素已经能够满足其当年生长过程对钾的需求，因此再施用钾肥不会对地径生长产生促进作用。有研究发现：钾肥能缓解氮肥过量所引起的有害作用^[30]，这也可能是钾肥产生负效应的原因，但具体原因还有待进一步研究。由此可见，在栓皮栎苗期，应当给予苗木充足的水分，适宜的氮肥和磷肥，在此基础上施加少量钾肥即可满足苗木生长的需求。单一种类的肥料并不能满足苗木生长的需求，需要各种肥料混合以适当的配比进行使用，并供给苗期充足的水分，从而促进植物更好地吸收养分，提高苗木的生长量。

5. 结论

土壤水分和氮肥是影响栓皮栎苗木的主要因子，而土壤水分是限制苗木生长的最主要因素。高水和高氮肥可以促进苗木吸收磷和钾，总体而言钾肥对苗木的增产效应较小。因此，本研究综合考虑单因素以及因素之间的耦合效应，对模型进行多目标决策分析得到：栓皮栎苗木苗高、地径、单株叶面积、根干质量和生物量的最大值出现在高水(田间最大持水量的79%)，高氮肥(215.3 mg·株⁻¹)，高磷肥(46.0 mg·株⁻¹)，低钾肥(18.1 mg·株⁻¹)的条件下。

参考文献 (30)

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水肥耦合效应对栓皮栎苗木生长的影响

DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190456

作者简介: 句娇，从事能源林研究。E-mail: Ju_Jiao@126.com

通信作者: 于海燕，副研究员，博士，从事能源林研究。E-mail: yuhaiyan@caf.ac.cn

Coupling effects of soil water and fertilizer application on the growth of Quercus variabilis seedlings

1. 材料与方法

1.1 材料

1.2 方法

1.2.1 通道剪枝

1.2.2 量化模拟学习

2. 结果与分析

2.1 MobileNet迁移学习训练试验

2.2 边缘端植物病害识别模型训练试验

2.3 边缘端植物病害识别模型对比试验

3. 结论

计量

出版历程

水肥耦合效应对栓皮栎苗木生长的影响

doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20190456

1. 中国林业科学研究院 林业研究所 国家林业和草原局林业培育重点实验室，北京 100091 2. 石家庄市滹沱河生态区管理处，河北 石家庄 050000 3. 石家庄市裕西公园管理处，河北 石家庄 050001

作者简介: 句娇，从事能源林研究。E-mail: Ju_Jiao@126.com

通信作者: 于海燕，副研究员，博士，从事能源林研究。E-mail: yuhaiyan@caf.ac.cn

English Abstract