槟榔生物量预测模型建立与应用

作者：陈才志; 周小霞; 王锋堂; 李培征; 陈奇; 李晗; 张瀚; 纠凤凤; 杨福孙^*

来源：热带作物学报, 2020, 41(09): 1783-1789.

• 槟榔
• 生物量
• 预测模型
• 养分吸收规律

以海南本地种槟榔植株为材料,测量槟榔叶长(leaf length, LL)、叶宽(leaf width, LW)、叶片数(leaf number, LN)、花苞数(bud number, BN)、节数(node number, NN)、茎粗(stem diameter, SD)、株高(plant height, PH)、茎高(stem height,SH)和节间长度(internode length, IL)等可简单测量的特征指标,通过建立估测模型预测槟榔植株单片叶片干物质量(leaf dry weight, LDW)、茎杆干物质量(stem dry weight, SDW)及地上部分干物质量(aboveground dry weight, ADW)。结果表明:通过模型拟合和择优得到槟榔茎杆干物质量的估测模型为:SDW=0.2518 SD0+0.0423 PH-23.8883,槟榔茎杆干物质积累量主要受株高(PH)、0 m茎粗(SD0)的综合影响,决定系数R2=0.7157,样本株数为36株,另外18株进行外部验证,相关系数r=0.9165;槟榔单片叶片干物质量的估测模为:LDW=3.9726 LL+2.8402 LW-297.6869,槟榔单片叶干物质积累量主要受叶长(LL)、叶宽(LW)的综合影响,决定系数R2=0.6054,样本叶片数量为177片,另外88片进行外部验证,相关系数r=0.7528;槟榔地上部分干物质量的估测模型为:ADW=0.3283 SD0+0.0415 PH-23.7333,槟榔地上部分干物质积累量主要受0 m茎粗(SD0)、株高(PH)的综合影响,决定系数R2=0.6932,样本株数为36株,另外18株进行外部验证,相关系数r=0.9028。通过大量数据的观测分析,建立的槟榔生物量预测经验模型,可以将其作为最优生物量预测模型用于槟榔地上部分生物量的估算,具有一定应用价值。

• 单位
  海南大学