Design and application of intelligent supplemental light controller for pitaya based on PLC technology
-
摘要:目的
不同植物对光照强度、光质的需求程度不同，本文旨在通过LED灯实时照射实现对植物的智能补光。
方法针对火龙果Hylocereus undatus生长发育过程充足补光和调节果期的需要，应用新一代可编程控制器(Programmable logic controller, PLC)技术，选择波长570~590 nm的黄色LED灯，本文设计了一套种植火龙果专用的智能补光调控器和相应的数据传输协议，进行硬件选型、电路设计与软件设计， 建立了调控策略和远程通信协议，最后在广东省新兴县10 666 m2的火龙果农庄进行了实际布署与应用试验。
结果该调控器能够长时间稳定地通过手动、自动以及远程的方式实现对火龙果的补光，并且数据传输稳定，调控器的响应时间不超过3 s，每次补光4 h。利用该调控器进行火龙果补光调控可以让果实成熟期提前2~4 d，部分果树挂果可以多2~3个，补光后产量提升16.7%。
结论该装置实现了火龙果的智能补光，经济效益和社会效益提升明显，具有较好的推广前景。
Abstract:ObjectiveDifferent plants have different requirements for light intensity and light quality. The goal was to achieve intelligent light supplementation for plants through real-time illumination from LED lights.
MethodAiming at the need for sufficient supplementary light for the growth and development of pitaya (Hylocereus undatus) and regulation of fruit stage, an intelligent regulator specially for light supplementation of pitaya was designed using a new generation of the programmable logic controller (PLC) technology and yellow LED lights with wavelengths of 570−590 nm, and the corresponding data transmission protocol was designed. The hardware selection, circuit design and software design were performed, and control strategy and remote communication protocol were establised. Finally, an actual deployment and application experiment was carried out in a 10666 m2 pitaya farm in Xinxing County of Guangdong Province.
ResultThe regulator could achieve stable and long-term light supplementation for pitaya through manual, automatic and remote management, and data transmission was stable and reliable. The response time of the regulator was within 3 s, and light supplementation duration was 4 h. After using the regulator to supplement the light, the fruit ripening stage was advanced by 2−4 d, some pitaya trees bore 2−3 more fruits per tree, the output of pitaya fruit increased by 16.7%.
ConclusionThe device realizes the intelligent supplementary lighting of pitaya. It has obvious economic and social benefits and has a good popularization prospect.
-
Keywords:
- Pitaya /
- Intelligent supplementary light /
- LED /
- PLC /
- Regulation strategy /
- Data transmission
-
蓖麻Ricinus communis L.染色体数2n=2x=20，属于大戟科Euphorbiaceae蓖麻属Ricinus，双子叶一年或多年生草本常异花授粉植物，别名红麻、大麻子、牛蓖等。中国是世界第3蓖麻生产大国，随着国际石油价格的急剧上升，世界对蓖麻油的需求量不断增加。蓖麻为世界十大油料作物之一，是一种可以替代石油的可再生性“绿色石油”生物资源，是具有发展前景的特色经济作物。目前，全世界常年蓖麻栽培面积为300多万hm2，籽产量150万t，主要分布在非洲、南美洲、亚洲和欧洲。主产国为印度、中国、巴西、巴拉圭和泰国等。中国栽培蓖麻至今约1 400年的历史，蓖麻种植区域，南起海南岛、北至黑龙江(49°N以南)都有栽培，全国常年种植面积约为30万hm2，总产籽约25万t，蓖麻的生产面积和总产量位列世界第2[1]。由于广阔的栽培范围和多样化的生态自然环境造就了丰富的蓖麻种质资源，形成了蓖麻的遗传多样性。因此，搜集、整理种质资源，分析其遗传关联度及多样性，筛选优异种质，是蓖麻新品种选育的基础。聚类分析和主成分分析法对农艺性状的鉴定和描述仍然是种质资源研究中最基本的方法和途径[2]，已在花生[3]、亚麻[4]、小麦[5]、红花[6]等多种种质资源研究中得到广泛应用。本研究通过对国内外不同来源的蓖麻种质资源进行遗传多样性分析，充分了解遗传关系，挖掘优异种质材料，为蓖麻品种改良与种质资源创新提供依据。
1. 材料与方法
1.1 材料
40份蓖麻种质资源，由云南省农业科学院经济作物研究所生物能源课题组从国内外引进，并经过多年试验观察和性状对比，选择出的具有代表性的优良种质材料。其中，法国7份、泰国7份、缅甸1份、老挝1份、中国24份(表 1)。
表 1 供试材料及来源Table 1. Materials and sources编号 种质名称 来源地 1 YS-1 中国云南 2 YS-2 中国云南 3 YS-3 中国云南 4 YS-4 中国云南 5 YS-5 中国云南 6 YS-6 中国云南 7 YS-7 中国云南 8 YS-8 中国云南 9 YS-9 中国云南 10 YS-10 中国云南 11 YS-11 中国云南 12 YS-12 中国云南 13 A103-1 中国云南 14 淄博红杆 中国山东 15 S101 中国山东 16 893 中国山东 17 A010 中国山东 18 S208-3 中国山东 19 CS214 中国山东 20 S209-1 中国山东 21 山东大粒-1 中国山东 22 98CSR-24.181 法国 23 98CSR-63.268 法国 24 97CSR-6.181 法国 25 96CSR-6.2 法国 26 98CSR-6.268 法国 27 CSR-63.268 法国 28 CSR-6.190 法国 29 TCO-101 泰国 30 TCO-202 泰国 31 TCO-203 泰国 32 TCO-205 泰国 33 TCO-207 泰国 34 TCO-208 泰国 35 TCO-209 泰国 36 95-4 中国湖北 37 96-1 中国湖北 38 河南南阳 中国河南 39 缅甸小猛粒 缅甸 40 老挝大黑花 老挝 1.2 方法
1.2.1 试验设计
试验在云南省农业科学院经济作物研究所富民试验基地进行，102°31′E、25°11′N，海拔1 684 m，气候为典型的低纬度亚热带高原季风气候，年平均气温15.8 ℃，无霜期245 d，全年日照2 287 h，太阳辐射值为2 569.3~29 606.7 J·cm-2，年平均降雨量846.5 mm，蒸发量2 032.5 mm，相对湿度72%[7]。试验地具备灌溉条件，土质为红壤土，地力中等。采用随机区组排列，3次重复，小区长10 m、宽2 m，行距×株距为1.0 m ×1.0 m，每个小区种2行，每行定苗10株，四周设保护行，其他田间管理措施根据当地种植环境和生产实际实施。
1.2.2 性状统计
质量性状包括幼苗茎色、果穗形状、主茎色、朔果刺、种子形状、种皮主色、种子大小7个性状；数量性状包括生育期、株高、茎粗、主茎节数、主穗位高、主穗长度、主穗蒴果数、一级分枝穗长、一级分枝蒴果数、单株有效穗数、单株有效蒴果数、百粒质量、单株生产力等13个性状。统计标准按《蓖麻种质资源描述规范和数据标准》[1]进行。成熟时每个小区随机选5株，重复3次，对数量性状进行考种，以平均值为分析依据。
1.2.3 数据处理方法
所有数据采用Excel2007进行处理，计算标准差、极差、最大值、最小值、平均值和变异系数；遗传多样性指数的计算采用Shannon-weaver信息指数，计算公式为[8]：
$$H = - \sum {{P_i} \times \ln {P_i}} $$ 式中, Pi为某一性状第i个级别出现的频率。
为便于数量化和统计分析，对数量性状进行分级，质量性状予以赋值[9]。应用SPSS16.0软件对数量性状进行聚类分析和主成分分析，以欧氏距离作为品种间距离，以离差平方和法为聚类方法，绘制树状聚类图。
2. 结果与分析
2.1 蓖麻种质资源的遗传多样性
种质资源数量性状的遗传多样性分析结果(表 2)表明，供试材料13个数量性状的遗传多样性指数以主穗长度最高为2.04，其次是一级分枝穗长、主茎节数和主穗位高，分别为2.03、2.02和2.00；其后依次是单株有效穗数＞主穗蒴果数＞百粒质量＞生育期＞单株有效蒴果数＞茎粗＞株高＞一级分枝蒴果数＞单株生产力。
表 2 蓖麻种质资源13个数量性状表现及遗传多样性指数Table 2. Genetic diversity indexes and 13 quantitative traits of castor germplasm resources性状 平均值 最小值 最大值 标准差 极差 CV/% 多样性指数 生育期/d 189.95 158.00 230.00 16.23 72.00 8.54 1.83 株高/cm 250.11 140.00 414.70 47.97 274.70 19.18 1.76 茎粗/cm 3.92 2.50 6.20 0.82 3.70 20.91 1.77 主茎节数/节 12.97 7.00 21.70 3.49 14.70 26.87 2.02 主穗位高/cm 95.97 40.00 185.00 36.50 145.00 38.03 2.00 主穗长度/cm 42.68 10.00 70.00 12.77 60.00 29.92 2.04 主穗蒴果数/个 33.88 3.00 97.50 18.79 94.50 55.45 1.94 一级分枝穗长/cm 35.92 16.80 55.00 9.11 38.20 25.36 2.03 一级分枝蒴果数/个 27.15 13.10 79.80 12.34 66.70 45.45 1.75 单株有效穗数/个 9.49 2.70 20.30 4.17 17.60 43.93 1.97 单株有效蒴果数/个 214.30 80.50 480.30 94.77 399.80 44.23 1.79 百粒质量/g 42.75 18.40 89.00 13.56 70.60 31.72 1.84 单株生产力/g 260.27 124.90 623.00 121.31 498.10 46.61 1.64 不同材料间变异系数(CV)存在较大差异，主穗蒴果数CV最大，为55.45%，变幅为3.0~97.5个；其后依次是单株生产力，CV为46.61%，变幅为124.9~623.0 g；一级分枝蒴果数CV为45.45%，变幅为13.1~79.8个；单株有效蒴果数CV为44.23%，变幅为80.5~480.3个；单株有效穗数和主穗位高的CV分别为43.93%和38.03%，变幅分别为2.7~20.3个和40.0~185.0 cm；百粒质量和主穗长度的CV分别为31.72%和29.92%，变幅分别为18.4~89.0 g和10.0~70.0 cm；主茎节数CV为26.87%，变幅为7.0~21.7节；一级分枝穗长、茎粗和株高的CV依次为25.36%、20.91%和19.18%，变幅依次为16.8~55.0 cm、2.5~6.2 cm和140.0~414.7 cm；生育期CV最小，为8.54%，变幅为158.0~230.0 d。可见，供试材料中不同类型的蓖麻种质间各性状差异较大，不同性状在不同材料间表现出不同程度的遗传多样性；供试材料的遗传改良利用潜力较大，对提高蓖麻产量和抗逆性具有实际意义。
质量性状的遗传多样性分析结果(表 3)表明，7个质量性状中，种子大小的遗传多样性指数最高，为1.094；主茎色次之为0.931，其后由大到小依次是种皮主色＞种子形状＞幼苗茎色＞果穗形状＞蒴果刺。40份种质资源的蒴果刺以稀为主，频率为92.50%，果穗形状以柱形为主，频率为85.00%，种皮主色以暗红居多，频率为72.50%，幼苗茎色以浅紫色为主、种子形状以椭圆为主，且二者频率均为70.00%，主茎色以紫色为主，频率为67.50%，种子大小以大居多，频率为37.50%；40份蓖麻种质资源7个质量性状的遗传多样性指数差别较大，说明所选择的40份资源材料遗传变异较大、遗传基础广泛、多样性丰富，为蓖麻新品种选育的亲本选择提供了较为广阔的选择范围。
表 3 蓖麻种质资源7个质量性状的遗传多样性指数和频率分布Table 3. Genetic diversity index and frequency distribution of seven qualitative traits in castor germplasm resources性状 遗传多样性指数 频率分布1)/% 1 2 3 4 5 6 7 幼苗茎色 0.746 5.00 0 25.00 0 0 70.00 0 果穗形状 0.518 10.00 85.00 5.00 主茎色 0.931 0 5.00 0 0 20.00 7.50 67.50 朔果刺 0.266 0 92.50 7.50 种子形状 0.827 22.50 5.00 70.00 2.50 0 种皮主色 0.908 2.50 10.00 72.50 0 2.50 12.50 0 种子大小 1.094 30.00 32.50 37.50 1) 幼苗茎色：1~7依次为红、黄、浅绿、绿、青、浅紫、紫；果穗形状：1~3依次为塔形、柱形、纺锤形；主茎色：1~7依次为白、红、浅绿、绿、青、浅紫、紫；蒴果刺：1~3依次为无、稀、密；种子形状：1~5依次为卵圆、长卵圆、椭圆、扁圆、近方；种皮主色：1~7依次为白、浅红、暗红、浅灰、暗灰、褐、黑；种子大小：1~3依次为小、中、大。 2.2 聚类分析
种质资源20个性状的聚类分析结果见图 1。在遗传距离12.0处将40份材料划分为5大类群，各类群的特征见表 4。
![图 1 40份蓖麻种质资源20个性状的系统聚类图]()
图 1 40份蓖麻种质资源20个性状的系统聚类图Figure 1. Clustering chart of 20 traits in 40 castor germplasm resources表 4 蓖麻种质资源各类群的性状特征表Table 4. Proper characters of each group form castor germplasm resources性状 项目 种质群类 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ 生育期/d 平均值 193.20 217.33 195.38 182.33 172.50 标准差 14.34 11.37 8.37 10.60 13.30 CV/% 7.42 5.23 4.28 5.81 7.71 株高/cm 平均值 228.66 342.13 270.54 241.15 215.93 标准差 43.47 64.42 29.34 39.39 12.52 CV/% 19.01 18.83 10.84 16.33 5.80 茎粗/cm 平均值 3.88 5.80 3.82 3.77 3.56 标准差 0.79 0.36 0.43 0.95 0.49 CV/% 20.29 6.22 11.27 25.34 13.83 主茎节数/节 平均值 13.17 19.40 14.02 10.95 10.13 标准差 4.12 2.13 1.69 2.40 1.74 CV/% 31.26 10.97 12.04 21.95 17.20 主穗位高/cm 平均值 91.69 158.23 115.86 68.62 66.16 标准差 33.44 23.75 27.00 17.91 16.25 CV/% 36.48 15.01 23.30 26.10 24.56 主穗长度/cm 平均值 47.93 14.10 43.57 39.40 47.85 标准差 9.85 6.84 8.06 12.97 10.41 CV/% 20.55 48.53 18.50 32.91 21.75 主穗蒴果数/个 平均值 40.24 5.23 36.65 31.93 33.61 标准差 23.54 2.36 12.26 19.53 17.17 CV/% 58.51 45.07 33.46 61.15 51.08 一级分枝穗长/cm 平均值 36.03 30.33 35.73 35.57 38.43 标准差 5.23 19.43 9.79 8.41 9.14 CV/% 14.51 64.06 27.40 23.64 23.80 一级分枝蒴果数/个 平均值 25.36 43.10 29.47 27.50 19.38 标准差 12.62 32.17 8.33 6.34 2.71 CV/% 49.75 74.63 28.28 23.07 13.99 单株有效穗数/个 平均值 6.64 5.80 8.94 17.05 9.66 标准差 1.89 3.57 2.65 2.30 2.40 CV/% 28.50 61.52 29.61 13.49 24.84 单株有效蒴果数/个 平均值 157.31 148.70 224.33 387.60 163.85 标准差 34.76 77.71 62.96 67.41 37.43 CV/% 22.10 52.26 28.06 17.39 22.84 百粒质量/g 平均值 45.06 62.37 33.75 36.07 52.16 标准差 8.35 23.22 10.22 11.26 6.97 CV/% 18.54 37.23 30.28 31.22 13.36 单株生产力/g 平均值 209.85 310.70 216.44 420.18 255.69 标准差 49.17 272.08 58.92 157.30 62.28 CV/% 23.43 87.57 27.22 37.44 24.36 类群Ⅰ有10个材料，占材料总数的25.0%，该类群的质量性状表现为：幼苗茎色为红色和浅绿色；果穗形状为塔形和柱形；主茎色以红色居多，绿色次之，浅紫和紫色较少；蒴果刺以稀居多，密次之；种子形状多为卵圆，椭圆较少；种皮主色多为浅红，暗红和褐色次之；种子大小以中等居多，小和大次之。数量性状表现为：生育期平均为193.2 d，株高为228.66 cm，株高和茎粗的CV分别为19.01%和20.29%；主果穗较长、主穗蒴果数较多，平均值在5个类群中居第1位，分别为47.93 cm和40.24个，主穗蒴果数和一级分枝蒴果数的CV分别为58.51%和49.75%，单株生产力及CV在5个类群中最低，分别为209.85 g和23.43%。此类群材料主要表现为主果穗较长，主穗蒴果数较多，可作为选育大果穗的优良亲本。
类群Ⅱ有3个材料，编号分别是9、29和40，占材料总数的7.5%，该类群的质量性状表现为：幼苗茎色为浅绿和浅紫色；果穗形状多为柱形和纺锤形；主茎色为绿色和紫色；蒴果刺为稀和密；种子形状为椭圆和扁圆；种皮主色分别为白、暗红、暗灰；种子大小为大和中等。数量性状表现为：生育期稍长，为217.33 d，株高、茎粗、主茎节数和主穗位高平均分别为342.13 cm、5.80 cm、19.40节和158.23 cm，在5个类群中均居第1位；另外，一级分枝蒴果数、一级分枝穗长、单株有效穗数、单株有效蒴果数和主穗长度的CV最大，依次为74.63%、64.06%、61.52%、52.26%和48.53%；百粒质量(62.37 g)在5个类群中处于第1位，单株生产力的CV最大，为87.57%。这一类群的种质资源为大籽粒型材料，具有一定的增产潜力，依据育种目标可作为杂交亲本用于培育高产品种。
类群Ⅲ有13个材料，占材料总数的32.5%，质量性状表现为：幼苗茎色多为浅绿，浅紫次之；果穗形状多为塔形，柱形次之；主茎色以浅紫居多，紫色较少；蒴果刺全部为稀；种子形状多为卵圆或长卵圆，椭圆较少；种皮主色以浅红和暗红居多，褐色较少；种子大小以小居多，中等次之，大较少。数量性状表现为：生育期平均为195.38 d，株高270.54 cm，主穗蒴果数、一级分枝蒴果数和单株有效蒴果数在5个类群中均处于第2位，百粒质量最低，仅为33.75 g。该类材料可根据选育目标有针对性地进行分枝多、蒴果多的选择。
类群Ⅳ有6个材料，占材料总数的15.0%，此类群材料质量性状表现为：幼苗茎色全部为浅紫；果穗形状全部为柱形；主茎色为紫色；蒴果刺稀；种子形状多为卵圆，椭圆次之；种皮主色以暗红居多，褐色较少；种子大小以小居多，中等和大偏少。数量性状表现为：生育期平均为182.33 d，株高及生育期适中，单株有效穗数、单株有效蒴果数和单株生产力在5个类群中均最高。表明该类群材料丰产性较好，可作为选育高产的目标亲本利用。
类群Ⅴ有8个材料，占材料总数的20.0%，该类群的质量性状表现为：幼苗茎色全部为浅紫；果穗形状多为塔形和柱形；主茎色为紫色；蒴果刺稀；种子形状多为卵圆和长卵圆，椭圆较少；种皮主色以浅红和暗红居多，褐色较少；种子大小以中等居多，大次之。数量性状表现为：生育期在5个类群中最短，为172.50 d，主穗长度和百粒质量在5个类群中均处于第2位，单株生产力居第3位。这一类群材料可作为选育大穗、大粒型的亲本材料。
2.3 主成分分析
参试材料的13个数量性状主成分分析结果见表 5。表 5的结果表明，前5个主成分累计贡献率达87.06%，说明这5个主成分所包含的要素信息量可以反映出13个数量性状指标特征参数的大部分信息；在所有主成分构成中，主成分1贡献率为34.28%，主成分2、3、4、5的贡献率分别为17.12%、13.76%、12.23%、9.67%。
表 5 蓖麻种质资源主要农艺性状的主成分分析Table 5. Principal component analysis of main agronomic traits of castor germplasm resources项目 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 生育期 0.392 4 0.024 4 0.070 0 -0.154 9 0.030 2 株高 0.373 2 0.221 6 -0.039 5 0.090 1 -0.211 7 茎粗 0.322 8 0.123 0 -0.127 3 0.261 0 0.290 9 主茎节数 0.407 0 0.076 7 0.149 6 -0.072 1 0.187 7 主穗位高 0.421 8 0.057 9 0.112 7 -0.060 0 0.077 3 主穗长度 -0.193 1 -0.072 5 0.559 2 0.320 0 0.063 3 主穗蒴果数 -0.055 4 0.054 8 0.613 5 0.115 8 -0.013 4 一级分枝穗长 -0.034 0 0.000 1 0.197 8 0.447 8 -0.650 2 一级分枝蒴果数 0.323 3 0.212 0 0.147 4 0.085 9 -0.367 7 单株有效穗数 -0.293 0 0.454 6 -0.112 8 -0.172 0 0.418 5 单株有效蒴果数 -0.131 9 0.616 1 0.116 2 -0.159 4 -0.013 3 百粒质量 0.028 0 -0.098 0 -0.380 1 0.611 4 0.248 7 单株生产力 -0.095 0 0.526 2 -0.146 7 0.371 9 0.170 8 特征值 4.46 2.23 1.79 1.59 1.26 贡献率/% 34.28 17.12 13.76 12.23 9.67 累计贡献率/% 34.28 51.41 65.16 77.39 87.06 第1主成分主要反映主穗位高，特征值为4.46，贡献率为34.28%。由PC1可知，在一定范围内，主穗位高、主茎节数多、植株过高和生育期过长，则会直接影响单株有效穗数、单株有效蒴果数，主穗长度、主穗蒴果数下降，不利于增产。表明在高产育种中，应注意主穗位高、植株高度及生育期的选择。
第2主成分主要反映单株有效蒴果数，特征值为2.23，贡献率为17.12%。由PC2可看出，单株有效蒴果数、单株生产力、单株有效穗数、株高和一级分枝蒴果数向量值均较大，表明在一定范围内，株高、单株有效穗数和一级分枝蒴果数增加对于提高产量具有重要作用，这与表 4的结果一致，因此在育种工作中应适当把握。
第3主成分主要反映主穗蒴果数，特征值为1.79，贡献率为13.76%。通过PC3看出，单株有效穗数减少、百粒质量降低是影响产量的重要因素，过高的主穗蒴果数、主穗长度会导致有效穗数减少、籽粒变小、百粒质量降低，不利于产量的提高。因此，在选育过程中，应注意以上性状的优势互补。
第4主成分主要反映百粒质量，特征值为1.59，贡献率为12.23%。由PC4可以看出，百粒质量太高会导致单株有效穗数和单株有效蒴果数下降，从而影响产量。因此，在选育种过程中，丰产性较好的材料籽粒大小的选择要适中。
第5主成分主要反映单株有效穗数，特征值为1.26，贡献率为9.67%。由PC5看出，一级分枝穗长、一级分枝蒴果数、株高、主穗蒴果数的下降对产量有一定影响。在一定范围内，随着单株有效穗数、茎粗、百粒质量、主茎节数的增加产量也会有所提高，表明在高产育种中，应注意一级分枝穗长、一级分枝蒴果数和株高的选择，从而达到高产的目标。
3. 讨论与结论
种质资源遗传多样性主要指群体内个体间基因组成的差异，遗传多样性的表达是通过大量基因组合来实现的，在同一植物不同品种甚至不同个体间性状也会出现不同程度的差异性，种质资源遗传多样性的高低直接影响品种改良的效果，新品种选育有赖于优良基因的发现和利用[10]。搜集蓖麻种质资源，开展性状鉴定与分类评价，是蓖麻种质创新和品种改良的重要课题[11]。研究蓖麻种质资源的遗传多样性，探索其遗传多样性的丰富程度，掌握其分布规律及特点，筛选出能够代表大量群体遗传多样性的优异种质，对于优质蓖麻资源的挖掘利用、育种亲本的合理选配、优良基因的定位及品种鉴评等具有极其重要的意义[12-13]。通过系统地分析种质特性，根据不同育种目标可有效地提高育种效率[14-17]。
本研究通过聚类分析明确了蓖麻种质资源的不同类型，判别了种质资源间的性状差异，克服了仅以个别性状进行直观、经验性分类的弊端。40份蓖麻优异种质资源分为5大类群，来自同一地区的一些种质紧密地聚在一起，显示出一定的地域性，在其系统树的聚类结果中同样发现一些来自相同省(区)相同育种单位的种质或品种(系)也各自紧密相聚，这与郑鹭等[18]的研究结果一致。5大类群中，第Ⅰ类群可作为选育大果穗的亲本材料，第Ⅱ类群可作为选育大粒型具有增产潜力的亲本材料，第Ⅲ类群为分枝多、蒴果多、小粒型材料，第Ⅳ类群可作为选育株高及生育期适中，单株有效穗数多的高产目标亲本，第Ⅴ类群可作为选育大穗、大粒型的亲本材料。主成分分析法将蓖麻的13个数量性状指标转化为5个主成分，累计贡献率达87.06%。在所有主成分构成中，性状差异各具特点，每个主成分都客观地反映了各性状之间的相互关系。在选育高产性状时，首先应注意主穗位高，其次是单株有效蒴果数、主穗蒴果数、百粒质量、单株有效穗数等性状的选择，依据这些性状可以对种质资源进行早期间接评价和选择，为客观评价蓖麻种质资源，促进蓖麻品种改良和选育优良亲本提供参考。
-
![]()
图 3 硬件电气接线图
A：A相，B：B相，C：C相，N：零线，G：接地，KM：交流接触器
Figure 3. Hardware electrical diagram
A : A phase，B: B phase，C: C phase，N: Neutral，G: Earth，KM: AC contactor
![]()
图 6 通信协议设计
T1~T8：各部分报文段
Figure 6. Communication protocol design
T1–T8: Message segment of each part
![]()
图 8 客户端下行数据总体通信协议格式
Figure 8. The overall communication protocol format of the downlink data of client
表 1 PLC资源分配表
Table 1 PLC resource allocation table
软元件
Programming element寄存器地址
Register address功能
Function用途
PurposeX00 S32 自动模式
Auto mode远程状态
Remote statusX01 D10 远程模式
Remote mode计数
CountX02 D512~D514 灯组1
Lamp group 1灯组1时间下限设置
Set the lower time limit for light group 1X03 D515~D517 灯组2
Lamp group 2灯组1时间上限设置
Set the upper time limit for light group 1S31 D518~D520 自动状态
Auto mode灯组2时间下限设置
Set the lower time limit for light group 2S31 D521~D523 自动状态
Auto mode灯组2时间下限设置
Set the upper time limit for light group 2
下载: 导出CSV
表 2 灯组1和灯组2不同工作模式下响应时间
Table 2 Response time of lamp group 1 and lamp group 2 in different working modes
s 灯组编号
Lamp group number手动
Manual自动
Auto远程
Remote1 1 1 3 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 3 2 1 2 2 1 2 4 2 1 2 1 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 3 2 1 2 2 1 1 1 2 2
下载: 导出CSV
表 3 补光与自然条件下的火龙果产量指标
Table 3 Pitaya yield index under supplemental light and natural conditions
组别
Group补光时长/h
Light supplementation time挂果日期 Date of fruiting 产量/(kg·hm–2)
Yield第1次 First 第2次 Second 甲组 Group 1 364 2020−10−13 2020−11−24 48397.5 乙组 Group 2 0 2020−10−15 2020−11−28 41460.0
下载: 导出CSV
-
[1] WARD J M, CUFR C A, DENZEL M A, et al. The dof transcription factor OBP3 modulates phytochrome and cryptochrome signaling in Arabidopsis[J]. The Plant Cell, 2005, 17(2): 475-485. doi: 10.1105/tpc.104.027722
[2] 杜洪涛, 刘世琦, 蒲高斌. 光质对彩色甜椒幼苗生长及叶绿素荧光特性的影响[J]. 西北农业学报, 2005(1): 41-45. doi: 10.3969/j.issn.1004-1389.2005.01.010 [3] ZHENG J, HU M J, GUO Y P. Regulation of photosynthesis by light quality and its mechanism in plants[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2008, 19(7): 1619-1624.
[4] HÉRAUT-BRON V, ROBIN C, VARLET-GRANCHER C, et al. Phytochrome mediated effects on leaves of white clover: Consequences for light interception by the plant under competition for light[J]. Annals of Botany, 2001, 88(4): 737-743. doi: 10.1006/anbo.2001.1510
[5] 李蔚, 李新旭, 李红岺, 等. 植物生长灯不同补光时间对日光温室番茄产量及品质的影响[J]. 安徽农业科学, 2019, 47(11): 49-50. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2019.11.016 [6] 张子鹏, 温健新, 黄爱政, 等. LED灯补光对温室甜椒产量及品质的影响[J]. 安徽农业科学, 2016, 44(29): 24-25. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2016.29.011 [7] 祁娟霞, 韦峰, 董艳, 等. 不同补光时间对温室番茄生长发育的影响[J]. 江苏农业科学, 2016, 44(8): 245-248. [8] 叶小荣, 赵晓美, 黄春红, 等. 大棚补光对火龙果开花及产量影响[J]. 中国南方果树, 2019, 48(6): 43-45. [9] 苏明, 任太军, 袁水清, 等. 海南火龙果反季节生产技术初探[J]. 中国南方果树, 2018, 47(1): 83-86. [10] 张立萍. 智能型LED植物生长灯控制系统设计[J]. 赤峰学院学报(自然科学版), 2021, 37(1): 57-62. [11] 覃文奇. LED植物生长灯的设计[J]. 河南科技, 2020(8): 68-70. doi: 10.3969/j.issn.1003-5168.2020.08.025 [12] 何林, 李亨, 陈红豆. 智能LED植物补光灯设计[J]. 天津职业技术师范大学学报, 2018, 28(3): 31-35. [13] 徐秀知, 王淑凡, 王巍, 等. 全数字智能LED植物补光灯控制系统[J]. 天津工业大学学报, 2012, 31(4): 57-60. doi: 10.3969/j.issn.1671-024X.2012.04.014 [14] 曲溪, 叶方铭, 宋杰琼, 等. LED灯在植物补光领域的效用探究[J]. 灯与照明, 2008, 32(2): 41-45. doi: 10.3969/j.issn.1008-5521.2008.02.012 [15] 李彦荣, 常瑛, 魏玉杰, 等. 克服弱光寡照障碍的技术研究[J]. 安徽农业科学, 2010, 38(2): 687-690. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.02.058 [16] 张建飞, 杨景发, 胡岚岚, 等. 基于单片机植物组培专用LED光源的设计[J]. 河北农业大学学报, 2012, 35(5): 99-104. [17] 周益民, 周国泉, 徐一清. 基于单片机的温室植物LED补光系统设计[J]. 激光生物学报, 2013, 22(3): 214-219. doi: 10.3969/j.issn.1007-7146.2013.03.004 [18] 王瑞, 喻晨, 马艳, 等. 基于STM8的植物工厂环境调控定时器的设计与应用[J]. 宁夏工程技术, 2020, 19(1): 13-17. doi: 10.3969/j.issn.1671-7244.2020.01.004 [19] 张海辉, 杨青, 胡瑾, 等. 可控LED亮度的植物自适应精准补光系统[J]. 农业工程学报, 2011, 27(9): 153-158. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.09.027 [20] 崔瑾, 徐志刚, 邸秀茹. LED在植物设施栽培中的应用和前景[J]. 农业工程学报, 2008, 24(8): 249-253. doi: 10.3321/j.issn:1002-6819.2008.08.055 [21] 刘卫国, 宋颖, 邹俊林, 等. LED灯模拟作物间作套种群体内光环境的设计与应用[J]. 农业工程学报, 2011, 27(8): 288-292. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.08.050 [22] CHIANG C, BÅNKESTAD D, HOCH G. Effect of asynchronous light and temperature fluctuations on plant traits in indoor growth facilities[J]. Agronomy, 2021, 11(4): 755. doi: 10.3390/agronomy11040755.
[23] OLVERA-GONZALEZ E, RIVERA M M, ESCALANTE-GARCIA N, et al. Modeling energy LED light consumption based on an artificial intelligent method applied to closed plant production system[J]. Applied Sciences, 2021, 11(6): 2735. doi: 10.3390/app11062735.
[24] 陈丹, 范万新, 韦思智, 等. 不同时长LED灯补光对火龙果生长的影响[J]. 气象研究与应用, 2021, 42(3): 44-49. [25] 陈丹, 潘建安, 马振军, 等. 火龙果四种不同光质LED灯补光效果试验[J]. 广西农学报, 2020, 35(5): 38-42. [26] 陈丹, 范万新, 欧善生, 等. 不同光质LED灯对火龙果补光催花试验[J]. 气象研究与应用, 2019, 40(2): 51-55. doi: 10.3969/j.issn.1673-8411.2019.02.012 [27] 卓福昌, 韦优, 蒋娟娟, 等. 火龙果补光催花试验初探[J]. 中国热带农业, 2018(3): 52-53. doi: 10.3969/j.issn.1673-0658.2018.03.015
