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灌溉大蒜(大蒜l .)生产组件

HortScience
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  • 1联邦大学Viçosa, Viçosa, 8560-090,巴西
  • 2南马托格罗索联邦大学,Chapadão南,75560-000,巴西
  • 3.São Paulo州立大学,Ilha Solteira, 15385-000,巴西

在通常在灌溉条件下种植的作物中,可以提到大蒜,它在巴西和世界各地都有很高的需求,在几个国家的烹饪中都有很高的价值,是一种综合作物,具有很高的经济价值。在2018年,这项工作在黄色红色砖红壤中进行。目的是表征大蒜生产分量的空间分布的结构,大小和对生产组件映射到可视化的空间分布,并评价大蒜鳞茎产量(BY)和作物的其他变量之间的空间相关性:总植物质量(TPM),叶(NL),花香流苏长度(FTL),叶长(LL),叶宽(LW),假茎直径(PD),芽湿重(SWM),地上部分干质量(SDM)的数目,每个灯泡丁香(NCB),丁香质量(CM),根干重(RDM),和灌溉(IRR)的数量。在地理参考90点发车所有这些特征进行取样。使用统计和地理统计技术数据分析使我们能够验证组件的生产和BY,TPM,NL,FTL,LL,LW,PD,SWM,SDM,CM,和内部收益率呈现特殊的依赖。BY和TPM,LW和CM之间的空间相关性显示出适度的空间依赖性。

摘要

在通常在灌溉条件下种植的作物中,可以提到大蒜,它在巴西和世界各地都有很高的需求,在几个国家的烹饪中都有很高的价值,是一种综合作物,具有很高的经济价值。在2018年,这项工作在黄色红色砖红壤中进行。目的是表征大蒜生产分量的空间分布的结构,大小和对生产组件映射到可视化的空间分布,并评价大蒜鳞茎产量(BY)和作物的其他变量之间的空间相关性:总植物质量(TPM),叶(NL),花香流苏长度(FTL),叶长(LL),叶宽(LW),假茎直径(PD),芽湿重(SWM),地上部分干质量(SDM)的数目,每个灯泡丁香(NCB),丁香质量(CM),根干重(RDM),和灌溉(IRR)的数量。在地理参考90点发车所有这些特征进行取样。使用统计和地理统计技术数据分析使我们能够验证组件的生产和BY,TPM,NL,FTL,LL,LW,PD,SWM,SDM,CM,和内部收益率呈现特殊的依赖。BY和TPM,LW和CM之间的空间相关性显示出适度的空间依赖性。

大蒜(大蒜L.)生长在几乎整个国家的领土,被公认为是滋养和减少疾病的发病率,除了是巴西饮食的食物成分的蛋白质,维生素,矿物质和纤维的极好来源。在2017年,在巴西长大的大蒜的总面积为11130公顷与生产的7972万吨,获得7.0镁·公顷的平均BY−1研究所巴西地理和Estatística(IBGE),2018].

在通常在灌溉条件下种植的作物中,可以提到大蒜,它在巴西和世界各地都有很高的需求,在几个国家的烹饪中都有很高的价值,是一种综合作物,具有很高的经济价值。

随着巴西精准农业的到来,作物生产成分的相关作物产量的地质统计学研究加剧(Oliveira等人,2018年).Ferraz等人(2012)定义精准农业是指一套能够协助农民管理其作物的技术和技术,旨在提高产量和收入,并提高施肥、收获和喷洒技术的效率,从而有助于提高市场产品的最终质量。

在地质统计学领域,该技术的研究有助于精确农业的计算程序;也就是说,从植物性状与任何其他特征之间的简单数据插值(克里格)和交叉插值(协克里格)生成和调整的数据,可以作为通过另一种容易测量的(蒙塔纳里等人,2015).

最近,Viana et al. (2016)研究大蒜的生产成分,了解如何提高其产量。然而,这些作者并没有使用地质统计学来验证这些变量是否具有空间依赖性。这项工作的目的是描述的结构和空间分布的大小生产组件的大蒜,这些生产组件映射到可视化空间分布和评价之间的空间相关性大蒜和其他morphoagronomic特征的作物。

材料和方法

这项研究是在巴西米纳斯吉拉斯州Viçosa的Viçosa联邦大学的灌溉和排水区开展的,地理坐标为:23 K, 72,569.09 m E;7,701,897.59 m S (UTM) (补充图1).根据Köppen和Geiger,气候被划分为Cwa,年平均温度为20.6°C。夏季降雨量大,年平均降雨量为1230毫米。

设置实验栅格的土壤为深砂土,分类为黄红砖红壤(Empresa与BRASILEIRA德PesquisaAgropecuária,2018),其中46%的砂,15%的粉砂和39%的粘土在0.0 - 0.2米的深度。H中的pH值2O值为6.0,有机质含量为2.2 dag·kg−1.基本和和阳离子交换容量分别为3.7和6.1 cmolc·dm−3,分别。

试验区采用常规耕作方式,并设有滴灌系统。在试验开始前,先将土壤犁耙至0.30 m深,然后用旋转锄作栽培大蒜的苗床。2018年5月1日田间整地,2018年5月7日进行紫蒜品种种植。每个采样点由一个宽1.60 m、长1.60 m的站点组成,总面积2.56 m2,是三排双排大蒜,中间一排的有效面积,不考虑侧边和每条边0.30米(补充图2).双行间距为0.40 m,双行间距为0.10 m (Marouelli et al., 2014).

xy在大蒜物候周期结束时(2018年9月15日),实验网格被标记在间隔为1.60 m的地块上。每个栅格由3个断面组成,长度为48.00 × 1.60 m。因此,横断面间距为1.60 m,样本点的平方为1.60 × 1.60 m,共90个。

组件生产中的采样点,它用1米长的,共计20株植物组成的双列的有用区域被单独确定。被十月和2018年11月之间测量的morphoagronomic性状。

大蒜BY是通过称重所有收获的鳞茎和价值,以公斤·公顷表示−1.采后将整株大蒜置于荫凉处干燥30 d,称量整株大蒜的TPM值(以克计)。NL代表的是大蒜植株中所含的叶子数量。FTL(厘米)是指基板(鳞茎基部)到伞形花序(花芽)先端的长度。LL(厘米)是指基板(鳞茎基部)到大蒜植株最后一片叶子的顶端的长度。LW(单位:mm)用卡尺测量大蒜植株最后一片叶子的中心部分。用卡尺测量假茎在蒜头上方5cm处的PD(单位:mm)。SWM(单位:克)是指大蒜植株在收获后30 d,置于阴部干燥时称量的茎质量。SDM(单位为克)在105°C烘箱干燥72小时后测量。NCB通过计数每个鳞茎的蒜瓣来测定。CM(以克为单位)是通过使用精密天平称量所有丁香来确定的。 The RDM (in grams) refers to the weight of the roots at 30 d after harvest exposed to drying in the shade. IRR with restriction applied to the bulb formation was determined by measuring the amount of water applied during the entire crop cycle, expressed in millimeters.

对于大蒜植株的所有形态和农艺性状,使用统计软件Rbio (biometrics in R), version 17 (UFV, Viçosa,巴西)进行描述性分析。平均值,中位数,最小值和最大值,标准差,标准差简历计算峰度和不对称度。并进行频率分布分析。因此,测试夏皮罗和威尔克(1965)以5%显著性检验生产成分的正态或对数正态假设(x).在这个统计检验中,可以检验零假设,即来自正态分布总体的样本。

来描述空间依赖性的结构和大小(图。1)分量、半变异函数调整和半变异函数估计,估计半变异函数理论模型的系数,称为金块效应(C0),窗台上(C0+ C),并且该范围(A0).在调整了半变异函数后,用克里格插值数据,使大蒜生产成分的空间分布格局可视化,通过地图。生成了克里格预测的标准误差图。交叉验证是一种评估简单和交叉半变异函数的替代模型的工具,它们将分别执行克里格和协克里格。在它的分析中,包含在空间域中的每个点都被单独去除,它的值被估计为不存在。通过这种方式,可以为所有点构建一个估计值与观测值的图。

图1所示。
图1所示。

大蒜生产组件的简单克里格地图:(一个)大蒜鳞茎产量(BY),(B工厂总质量(TPM), (C)叶片数(NL),(D)花流苏长度(FTL),(E)叶长(LL), (F)叶宽(LW), (G假茎直径(PD), (H)拍摄湿质量(SWM), (茎干质量(SDM), (J)丁香质量(CM),和(K)灌溉(IRR),限制在鳞茎形成(mm)。LAT =纬度;朗=经度。

引用:HortScience长的矮55岁,3;10.21273 / HORTSCI14409-19

结果与讨论

从大蒜作物生产成分的描述性分析数据显示在补充表1.从大蒜生产成分的平均值、最小值、最大值和方差分析可以看出,数据的变化率是相当大的。然而,仅仅了解这种变异是不足以确定作物特性高值的位置,也不足以确定发现最低值的位置。在这种情况下,有必要使用地质统计学来确定是否存在空间变异性以及这种变异性是如何在研究区域发生的,并随后编制地图,以便对必要的实地干预进行更精确的管理。

根据皮门特尔-戈梅斯和加西亚(2002),一个特性的可变性可以根据其大小进行分类简历.他们的等级被确定为低(简历<10%)、中等(10% <简历< 20%),高(20% <简历<30%),和非常高的(简历> 30%)。因此,各指标由低到中变化,BY、TPM、FTL、LL、PD、NCB、CM的变化率较低。其他生产组分NL、LW、SWM、SDM、RDM和IRR的外部组分干扰呈均值简历.Viana et al.(2016)发现大蒜形态性状的变异系数较低,与本研究的NL、LL、LW和PD的变异系数一致,分别为5.03%、4.21%、7.60%和9.51%;然而,分类的简历BY(15.82%)和NCB(21.57%)在平均分和高分上存在差异。大蒜生产成分的平均到低变异率可以解释这一事实,即所研究的土壤是富有营养的,因此标准化简历是大蒜作物生产的组成部分。

生产成分的研究呈现出TPM、NL、FTL、LL、LW、PD、SWM的正不对称系数,分别为0.05;BY、SWM、NCB、CM、RDM和IRR分别为- 0.10、- 0.10、- 0.40、- 0.11、- 0.08和- 1.34,均为阴性(补充表1).TPM、FTL、NCB、RDM和IRR的正峰度系数均为0.07;分别为0.34、0.30、0.82和1.05。生产成分BY、TPM、NL、FTL、LL、PD、SWM、SDM、NCB、CM和RDM经正态检验以5%的概率显著夏皮罗和威尔克(1965),因为他们各自的概率是0.6587;0.6919;0.6683、0.7137、0.8068、0.9815、0.4264;0.7159、0.0956、0.6641、0.0923。类似的结果是,在研究中对普通豆类的籽粒产量和茎粗得到了正态频率分布(Oliveira等人,2018年).Montanari et al. (2013)腕鱼干物质的频率分布趋于正常。

大蒜的平均产量为10321 kg·ha−1,在高科技灌溉大蒜的价值范围内。2017年巴西大蒜作物平均鳞茎产量为7162公斤·公顷−1IBGE 2018).

地质统计分析(表1补充图3)表明,生产成分FTL、LW和IRR的半变异函数具有空间相关性,符合球形模型,而BY、TPM、NL和SDM符合指数模型,符合球形模型Montanari et al. (2013)他说,球形和指数模型是最常见的土壤和植物属性理论。而生产成分LL、PD、SWM和CM则符合高斯模型。产品成分NCB和RDM获得了纯熔核效应。

表1。

大蒜作物生产成分的简单半变异函数参数估计。

表1。

按照分类Cambardella所作等。(1994)在空间依赖评价(SDE)中,具有<25%金块效应的半变异函数、介于25% - 75%之间的半变异函数和弱>75%的半变异函数被认为是强空间依赖评价(SDE)。根据这种分类,TPM、NL、SDM变量的值表现出较强的SDE,而BY、TPM、LL、LW、PD、SWM、CM、IRR表现出中等的SDE。

半变异图的极差值在确定空间依赖极限(补充图3),亦可能指示土壤测绘单位之间的间隔(Trangmar等人1985年),以及与作物有关的生产成分(Oliveira等人,2018年).变量发现的范围从4.0 m (PD)到25.0 m (CM)。为了支持这一领域的研究,建议地质统计学中用于精密农业计算包的范围值一般不应小于4.0 m。

后半方差为大蒜种植的每一个生产部件的调整,值分别用普通克里格估计。通过这种方式,有可能构建这项研究的所有变量的空间分布图(除NCB和RDM,其中有纯块金效应),这使得在该地区的空间变异的可视化。

在分析BY的空间变异性图时,我们可以看到该地区的南部地区是该作物产量最低的地区。在该地区的北部地区观测到最高的生产力值。观察生产力图(图1一个),一起观察其他类型的地图,如作物生产的组件,可以有助于找到原因发生变化,特别是在低产量的情况下,这将有可能正确的失败,允许在未来收获来减少这些问题。通过这种方式,农民可以利用该地区以前映射的历史信息,为作物的良好发展做出必要的决定。确定土壤或作物中对干预需求较大或较小的区域(Oliveira等人,2018年).

这些地图也可以用于收获管理,因为它们有助于估计产量、物流和选择大蒜在棚内的腌制点,这有助于提高产品的商业化产量。观察TPM的空间分布图(图1 b),可见中部地区大部分被归类为低权重。这一指标对生产者来说是至关重要的,因为质量与球茎大小成正比(保持作物水分的均匀性),并反映在球茎分离筛的分类中。标准化大蒜植株的质量更加商业化,主要是通过重量使鳞茎分离更大,从而获得标准化的产量。

单株分类的NL(图1 c)提供了证据,证明该地区的南部地区呈现出最低的计数。研究区中部的LL和LW较小。这些指标反映了植物进行光合作用的速率,因为较小的尺寸、宽度和叶片数量意味着光吸收的减少(布鲁斯特,2008年).

所述FTL在该区域的中心的较小的尺寸测量,以及用于PD(图1克).花序分化的青睐低温诱导后,生长在相对较低的温度下和短光周期(例如,低于13°C和12 h)。这些条件导致缓慢的花序和发病,但他们延迟鳞茎的形成超过花序的形成(布鲁斯特,2008年).

该SWM和SDM(图1H和I在地图的南部地区获得了最大的质量。其他地区的干物质产量在中、低之间存在差异。研究的这一属性的数量可以帮助制备大蒜串,因为更大的干物质的数量有助于支持大蒜串。

CM是其发展和商业化的重要标志。这一特性与对作物的管理密切相关。这样,查明这一物候指数的空间变异性及其相应的测绘,就可以与生产者合作查明在实地发生的扭曲现象,以便加以纠正。最高的CM值出现在北部(图1 j)和在南部确定的最低值。贝萨等人(2017)描述,大蒜(无质量)或空丁香的索引的空丁香的百分比是最严重的缺陷中所指出的部颁条例,用15%被允许作为限制的最大值被认为是商业类型的批量.该条例ñ。农业部的92分之242规定,属于高贵大蒜组,大蒜必须具有其它特性,每个灯泡不超过20丁香。消费大蒜市场更喜欢用小NCB,商业化的一个重要的事实,较大的尺寸和灯泡时,具有这些特征的灯泡达到最高价格(这里,1997).

当大蒜作物生产成分之间进行交叉半变异函数时,正空间相关性(表2.)、BY = f(TPM)、BY = f(LW)和BY = f(CM)存在中度空间相关性(SDE分别为59.8%、35.4%和33.3%),且BY = f(LW)具有球面调整模型,BY = f(TPM)和BY = f(CM)具有高斯模型。这些结果表明,BY与所研究的生产成分之间存在直接关系,即以CM为例,产量有增加。Oliveira等人(2018)结果表明,大豆产量的协克里格是籽粒质量的函数,SDE较强。

表2。

大蒜作物生产成分的交叉半变异函数估计参数。

表2。

空间决定系数(r2)为:BY = f(CM) (0.758), BY = f(TPM) (0.739), BY = f(LW)(0.721),优于0.700。另一方面,通过(AO),得到:BY = f(LW) (33.6) m;BY = f(TPM) (21.0) m, BY = f(CM) (19.0) m。由此可见,BY与大蒜作物的其他生产组分之间存在显著的线性相关关系,且具有较好的半方差调整。因此,可以推断,例如,CM是一个很好的指标,大蒜BY用于估计产量在沙土。

结论

大蒜BY和production成分表现出空间依赖性。

大蒜BY与TPM、LW、CM的空间相关性表现为中度空间依赖。

文献引用

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补充图1。
补充图1。

在巴西米纳斯吉拉斯Viçosa的Viçosa联邦大学的灌溉和排水区进行的采样网格的细节。

引用:HortScience长的矮55岁,3;10.21273 / HORTSCI14409-19

补充图2。
补充图2。

大蒜种植地块的细节和采样点(有用面积)的表示。

引用:HortScience长的矮55岁,3;10.21273 / HORTSCI14409-19

补充图3。
补充图3。

大蒜生产成分的半方差图,其中(一个)大蒜鳞茎产量(BY) (kg·ha)−1, (B总植物质量(TPM),单位为克,(C)叶片数(NL),(D)花流苏长度(FTL)厘米,(E)叶长(LL)厘米,(F)叶宽(LW)(毫米),(G假茎直径(PD)毫米,(H)拍摄湿质量(SWM),以克计,()茎干质量(SDM),单位为克,(J)每个球茎的丁香数量(NCB), (K)丁香质量(CM),单位为克,(l)根干质量(RDM),单位为克;)灌溉(IRR),限制在鳞茎形成(mm)。

引用:HortScience长的矮55岁,3;10.21273 / HORTSCI14409-19

补充表1。

大蒜作物生产成分的描述性统计。

补充表1。

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贡献者的笔记

P.T.是通讯作者。电子邮件:eduteodoro@hotmail.com

封面HortScience
  • Simple kriging maps of the garlic production components: (A<\/strong>) garlic bulb yield (BY), (B<\/strong>) total plant mass (TPM), (C<\/strong>) number of leaves (NL), (D<\/strong>) floral tassel length (FTL), (E<\/strong>) leaf length (LL), (F<\/strong>) leaf width (LW), (G<\/strong>) pseudostem diameter (PD), (H<\/strong>) shoot wet mass (SWM), (I<\/strong>) shoot dry mass (SDM), (J<\/strong>) clove mass (CM), and (K<\/strong>) irrigation (IRR), with restriction applied in the bulb formation (mm). LAT = latitude; LON = longitude.<\/p><\/caption>","header":"Fig. 1.","imageUris":["/view/journals/hortsci/55/3/full-300fig1.jpg"],"id":"F1_0"}],"id":"F1"}" aria-selected="false" role="option" data-menu-item="list-id-e8d9d3e8-f1d6-4786-ba17-a21842421302" class="ListItem ListItem--disableGutters ListItem--divider">

    在画廊

    大蒜生产组件的简单克里格地图:(一个)大蒜鳞茎产量(BY),(B工厂总质量(TPM), (C)叶片数(NL),(D)花流苏长度(FTL),(E)叶长(LL), (F)叶宽(LW), (G假茎直径(PD), (H)拍摄湿质量(SWM), (茎干质量(SDM), (J)丁香质量(CM),和(K)灌溉(IRR),限制在鳞茎形成(mm)。LAT =纬度;朗=经度。

  • Detail of the sampling grid performed in the irrigation and drainage area of the Federal University of Viçosa, in Viçosa, Minas Gerais, Brazil, cultivated with garlic.<\/p><\/caption>","header":"Supplemental Fig. 1.","imageUris":["/view/journals/hortsci/55/3/full-300fig2.jpg"],"id":"F2_0"}],"id":"F2"}" aria-selected="false" role="option" data-menu-item="list-id-e8d9d3e8-f1d6-4786-ba17-a21842421302" class="ListItem ListItem--disableGutters ListItem--divider">

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    在巴西米纳斯吉拉斯Viçosa的Viçosa联邦大学的灌溉和排水区进行的采样网格的细节。

  • Detail of the garlic planting plot and representation of a sampling point (useful area).<\/p><\/caption>","header":"Supplemental Fig. 2.","imageUris":["/view/journals/hortsci/55/3/full-300fig3.jpg"],"id":"F3_0"}],"id":"F3"}" aria-selected="false" role="option" data-menu-item="list-id-e8d9d3e8-f1d6-4786-ba17-a21842421302" class="ListItem ListItem--disableGutters ListItem--divider">

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    大蒜种植地块的细节和采样点(有用面积)的表示。

  • Semivariograms of the garlic production components, where (A<\/strong>) garlic bulb yield (BY) in kg·ha−1<\/sup>, (B<\/strong>) total plant mass (TPM) in grams, (C<\/strong>) number of leaves (NL), (D<\/strong>) floral tassel length (FTL) in cm, (E<\/strong>) leaf length (LL) in cm, (F<\/strong>) leaf width (LW) in mm, (G<\/strong>) pseudostem diameter (PD) in mm, (H<\/strong>) shoot wet mass (SWM) in grams, (I<\/strong>) shoot dry mass (SDM) in grams, (J<\/strong>) number of cloves per bulb (NCB), (K<\/strong>) clove mass (CM) in grams, (L<\/strong>) root dry mass (RDM) in grams, and (M<\/strong>) irrigation (IRR), with restriction applied in the bulb formation (mm).<\/p><\/caption>","header":"Supplemental Fig. 3.","imageUris":["/view/journals/hortsci/55/3/full-300fig4.jpg"],"id":"F4_0"}],"id":"F4"}" aria-selected="false" role="option" data-menu-item="list-id-e8d9d3e8-f1d6-4786-ba17-a21842421302" class="ListItem ListItem--disableGutters ListItem--divider">

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    大蒜生产成分的半方差图,其中(一个)大蒜鳞茎产量(BY) (kg·ha)−1, (B总植物质量(TPM),单位为克,(C)叶片数(NL),(D)花流苏长度(FTL)厘米,(E)叶长(LL)厘米,(F)叶宽(LW)(毫米),(G假茎直径(PD)毫米,(H)拍摄湿质量(SWM),以克计,()茎干质量(SDM),单位为克,(J)每个球茎的丁香数量(NCB), (K)丁香质量(CM),单位为克,(l)根干质量(RDM),单位为克;)灌溉(IRR),限制在鳞茎形成(mm)。

  • Bessa,自动取款机洛佩斯,W.D.A.R.da Silva,M.D.P.O.利马,M.F.P.D.奥利维拉,P.R.H.D.Negreiros,M.Z.D.2017Caracterização físico-química de alho ' BRS Hozan ' e ' Roxo Pérola de Caçador ' em função do tempo de armazenamento启Colomb。Cienc。Hortic。112300303

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