基于熵权的TOPSIS模型在黄瓜适宜抗蒸腾产品评价中的应用

摘    要：为了筛选适宜的抗蒸腾产品，提高黄瓜抗旱性，选用2种代谢型、2种成膜型和1种生长调节剂型共5种抗蒸腾产品进行叶面喷施处理，以喷施清水作为对照，测定黄瓜植株生长、植株生物量和产量品质指标，将熵权法和TOPSIS法相结合，对11个评价指标及6个评价方案进行综合分析。结果表明，代谢型国光抗蒸腾剂处理后黄瓜株高比CK提高1.64%，叶片SPAD比CK提高7.37%，地上部和地下部含水率比CK分别提高2.7和9.7个百分点，黄瓜维生素C含量比CK提高25.70%，利用基于熵权的TOPSIS模型分析，代谢型国光抗蒸腾剂处理与最优值的相对接近度为0.991 8，在所有处理中最高。黄瓜整个生育期叶面喷施3次代谢型国光抗蒸腾剂，可以有效提高抗旱能力，促进生长和产量品质提升。

关键词：黄瓜;抗蒸腾;熵权;TOPSIS模型

中图分类号：S642.2 文献标志码：A 文章编号：1673-2871（2022）2-049-06

Application of TOPSIS model based on entropy weight to evaluate coupling effect of suitable anti-transpiration products on cucumber

YUE Huanfang1， GUO Fang1， WANG Tiechen1， XU Jin1， MENG Fanyu1， AN Shunwei1， HU Xiaoyi1， ZHU Ning2

（1. Beijing Agriculture Technology Extension Station， Beijing 100029， China; 2. Agricultural Technology Extension Station of Changping District， Beijing 102200， China）

Abstract： Five anti-transpiration products， including two metabolic type， two film-forming type and one growth regulator， were sprayed on the leaves to select suitable anti-transpiration product for improving drought tolerance of cucumber. Spraying water was used as control and the growth index， biomass index， yield and quality index of cucumber were measured. The TOPSIS model based on entropy weight were used to evaluate 11 indexes and 6 comprehensive evaluation plan. The results showed that the height of cucumber treated with metabolized Guoguang anti-transpiration increased by 1.64%， the SPAD of leaves increased by 7.37%， the water content of shoot and underground increased by 2.7 and 9.7 percentage points compared with CK， the content of vitamin C in cucumber increased by 25.70%. The relative close degree of the metabolized Guoguang anti-transpiration treatment and the optimal value was 0.991 8， the highest among all treatments. Cucumber leaves were sprayed with metabolic Guoguang antitranspirant three times throughout the whole growth period， it could improve the drought resistance effectively， promote growth， yield and quality improvement.

Key words： Cucumber; Anti-transpiration; Entropy weight; TOPSIS model

黄瓜作为高耗水作物，水分需求量较大，容易缺水萎蔫，影响产量和品质[1]，利用现代生物节水技术进行水分调控，成为重要的研究方向之一。其中，研制抗蒸腾产品、研究作物的生理生态响应，以及田间应用效果是其中热点之一[2]。前人研究表明，叶面喷施抗蒸腾剂或者植物激素生长调节物质等可以提高作物抗旱能力[3]。目前，抗蒸腾剂产品根据作用机制可以分为代谢型、成膜型和反射型三种类型[4]。其中，反射型抗蒸腾剂主要利用高岭土等反射材料，反射部分太阳辐射能，减少叶片蒸腾，实际应用较少。目前，市场上代谢型和成膜型抗蒸腾剂产品应用较多，成膜型抗蒸腾剂利用十六烷醇等高分子化合物，在植物叶片表面形成一层薄膜，减少气孔扩散，降低水分蒸腾损失;代谢型抗蒸腾剂主要是通过调节气孔开度抑制蒸腾，并通过调控保护酶活性，提高抗旱能力;油菜素内酯作为第六大植物激素，被称为“逆境缓和激素”[5]。在针对抗旱产品的研究中，大部分研究人员关注重点集中在新产品的研发、适用范围和适宜剂量[6]方面。陈怡昊等[7]的研究表明，黄瓜喷施0.5% FA为适宜浓度，可以提高作物抗旱能力。体积分数为1.5 mL·L-1的复合醇抗蒸腾剂在黄瓜上喷施3次，具有明显节水增产作用[8]。采用0.10～0.15 µmoL·L-1的油菜素内酯叶面喷施黄瓜，可以提高其光合效率[9]。然而，关于不同类型抗蒸腾产品在同一作物使用效果的对比较少，过往研究对象多集中在大田作物和园林植物上[10]。设施蔬菜蒸发量大，经济价值高，对水分较为敏感，但抗蒸腾产品在设施蔬菜上应用的相关研究匮乏，对于设施农业生产缺少指导性数据，不利于其推广应用。

抗蒸腾产品对于作物生长的影响包括多个方面，比如生长、产量和品质等，客观合理的评价是获得适宜抗蒸腾剂产品的前提。熵在热力学中是系统无序程度的度量，可以反映某个指标在评价体系中起作用的大小，根据指标提供信息量的大小赋予相对应的权值，熵权系数法则是根据熵的定义，建立基于熵值权重的多目标决策评价模型[11]，可以直观反映该指标在项目优先级评价中的作用大小，有效避免主观赋权导致的评价结果失准。TOPSIS模型是多指标多决策分析中常用的方法[12]，可以将评价对象与最差解和最优解的距离进行排序，传统的TOPSIS模型在评价指标权重方面，主观因素会影响最终评价结果的准确性[13]，将熵权法与TOPSIS模型相结合，可以获得更客观，更准确的评价结果，在多个研究领域均得到了有效应用，赵思腾等[14]利用熵权法及TOPSIS模型筛选了陇中旱作区适宜玉米轮作的土壤可持续系统，季延海等[15]利用熵权法和TOPSIS法相结合的方法，得出限根栽培下番茄最佳日灌溉量为0.8 L。笔者旨在利用基于熵权的TOPSIS模型，确定黄瓜适宜的抗蒸腾产品，为生产应用提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 材料

供试品种为黄瓜津优35号，华北型黄瓜，由天津科润黄瓜研究所选育。

试验选用国光抑制蒸腾剂（代谢型）、旱地龙抗蒸腾剂（代谢型）、神润抗蒸腾剂（成膜型）、植物抗蒸腾剂（成膜型）和油菜素内酯（生长调节剂型）5种抗蒸腾剂产品。

采用混合基质椰糠栽培，容重0.15 g·cm-3，通气孔隙为9.15%，持水能力744%，pH 6.8，EC值为0.3 mS·cm-1，有机质含量为66.3%。

1.2 试验设计

试验于2019年7—10月在北京市昌平区金六环农业园塑料大棚进行，大棚占地面积390 m2，棚体为镀锌管组装式结构，跨度7.8 m、长度50 m、肩高1.5 m。7月30日定植，行距为1.5 m，株距25 cm，共栽种1060株·棚-1，密度合计271 95株·hm-2。水肥管理通过营养液浓度EC值（Electrical Conductivity）和灌溉量调控：8月5—22日为初花期，使用圣诞树水溶肥（20-20-20+TE），EC值为1.5～2 mS·cm-1，正常水肥管理;8月23日至10月20日为结瓜期，营养液EC值为2～2.5 mS·cm-1，期间进行亏缺灌溉：初瓜期（8月23日至9月10日）平均600 mL·d-1·株-1，盛瓜期（9月11日至10月2日）平均800 mL·d-1·株-1，末瓜期（10月3—20日）平均720 mL·d-1·株-1，定植到拉秧累计灌溉量为3004 m3·hm-2，总用肥量为4500 kg·hm-2。

根据产品说明中推荐的浓度范围进行喷施，将试剂对入清水中搅拌均匀，由上至下均匀喷在黄瓜叶片上，以清水为对照。大棚内株距25 cm，行距160 cm，每个处理小区面积为6.5 m2，每个小区内16株，3次重复，随机区组设计。从初花期开始，共喷施3次。其中，8月13日第1次喷施，体积约11 mL·株-1，8月27日和9月11日分别为第2、3次喷施，体积为22 mL·株-1。

1.3 指标测定及方法

每处理每个重复选生长一致的3株黄瓜进行挂牌调查。

1.3.1 植株生长指标 株高：采用直尺测量由植株基部到顶端生长点的高度。

叶片数：数植株叶片数。

叶绿素相对含量：采用SPAD 502 Plus叶绿素计（日本konica minolta公司）测定第4片叶，每个叶片重复测定3次，取平均值。

以上指标共测定3次，8月13日进行第1次测定，8月27日和9月11日分别测定第2、3次。

1.3.2    植株生理指标    拉秧后取植株地上部和地下部鲜样品，包括茎、叶、果和根，分别称量鲜质量;鲜样品放入烘箱105 ℃杀青，80 ℃烘干至恒质量，称量干质量，分别计算地上部、地下部含水率。

地上部含水率/%=

[地上部鲜质量-地上部干质量地上部鲜质量]×100;

地下部含水率/%=

[地下部鲜质量-地下部干质量地下部鲜质量]×100。

1.3.3    果实品质指标    盛瓜期采收商品瓜，采用2，6-二氯酚靛酚滴定法测定黄瓜维生素C含量[16]，手持折射仪测定可溶性固形物含量[17]，采用蒽酮比色法测定可溶性糖含量[18]，采用考马斯亮蓝G-250染色法测定可溶性蛋白质含量[19]，采用紫外分光光度法测定亚硝酸盐含量[20]，每个处理测定3个黄瓜。

1.3.4    产量指标    在坐果期对各处理标记的黄瓜植株进行累计测产。

1.4 数据处理

采用WPS Office 2019进行数据整理，采用SPSS Statistics 26.0进行数据分析，对测定指标进行单因素LSD方差分析，显著水平为0.05。参考前人基于熵权的TOPSIS模型的研究结果进行相关数据分析[11]。

以黄瓜的四大类指标体系：生长指标（株高、叶片数、叶绿素相对含量）、生理指标（地上部含水率和地下部含水率）、品质指标（可溶性固形物、可溶性糖、可溶性蛋白、亚硝酸盐、维生素C含量）、产量指标（单株产量），共11个参数，对6个不同处理进行基于熵权的TOPSIS模型的综合评价分析，首先利用熵权系数法计算出各指标的权重，评价方案数量n=6，评价指标数量m=11，根据下述公式计算出初始评价矩阵[X]=（xij）n×m，第j项指标熵值Hj计算公式如下：

Hj=-k[i=1nfijlnfij]。