基于热时累积法优化鲜食与菜用香蕉品种最佳采收期的预测模型研究

《Experimental Agriculture》：Estimating the optimum harvest date of dessert and plantain varieties by adapting thermal time sum method

本研究针对鲜食与菜用香蕉品种最佳采收期预测难题，提出了一种基于热时累积法（Thermal time sum method）的优化模型。通过估算不同品种的阈值温度（θ）及对应的度日累积量，研究人员首次实现了对五个中度至高度抗黑叶斑病和枯萎病TR4的鲜食香蕉品种及一个菜用香蕉品种（cv. French Clair）从开花到果实成熟期的精准预测，模型验证集的RMSE、MAPE和R2分别为3.8–8天、3%–6.8%和0.51–0.85。该方法为不同目标市场下的香蕉采收规划提供了简便可靠的温度驱动预测工具，有助于提升果实贮运性和商品规格的一致性，减少采后损失，促进香蕉产业的可持续发展。

　　

香蕉，作为全球重要的粮食作物，2021年产量高达约1.49亿吨，其中既包括作为国际贸易主力的鲜食香蕉（dessert banana），也包含在许多热带地区作为主粮的菜用香蕉（plantain）和烹饪香蕉。然而，当前香蕉产业面临两大紧迫挑战：一是鲜食香蕉品种遗传基础极其狭窄，主要依赖卡文迪什亚组（Cavendish subgroup），使其极易受到病虫害（如由Pseudocercospora fijiensis引起的黑叶斑病BLSD和由Fusarium oxysporumf. sp. cubenseTropical Race 4引起的枯萎病）及气候变化威胁；二是菜用香蕉正从自给自足转向重要的经济作物，但其采收缺乏可靠的预测指导，果农多凭经验在不同成熟度采收，易因果实过早成熟或在运输途中后熟造成巨大损耗。准确预测采收期对于发展可持续水果生产、保障市场供应、减少粮食浪费至关重要。

传统的香蕉采收期预测多采用结合果龄与果径的经验性“年龄/等级控制法”，但其精度有限。而基于温度的热时模型虽广泛应用于预测植物物候事件，但其预测能力高度依赖于一个关键参数——阈值温度（θ）的准确确定。先前研究在估算θ时存在方法局限，且θ值常因品种而异，缺乏针对新兴抗病品种及菜用香蕉的系统研究。此外，对于某些易在植株上发生裂果的品种，无法完整记录从开花到自然成熟的物候期数据，这为模型构建带来了特殊困难。为此，研究人员开展了一项研究，旨在通过改进热时累积法，为不同的鲜食和菜用香蕉品种建立最佳采收期预测模型。

该研究由法国国际农业研究中心（CIRAD）等机构的研究人员合作完成，论文发表在《Experimental Agriculture》期刊上。研究人员利用了一种基于热时累积的模型框架，核心是估算品种特异性的阈值温度θ。他们采用了五种统计方法（M1至M5）来估算θ，并使用了k折交叉验证来评估模型性能。研究数据来源于多个地理区域（如瓜德罗普岛、马提尼克岛、留尼汪岛、喀麦隆）的不同试验田，涵盖了广泛的环境温度对比。观测指标包括关键物候期（开花日期、首个果实成熟日期）、果实特性（果径、等级）以及衡量果实贮藏性的关键指标——绿熟寿命（Green Life, GL）。对于无法获得完整开花至成熟期数据的品种925，研究创新性地利用其在对比温度条件下发生裂果的数据，通过逻辑方程模型来估算其阈值温度。

研究结果

温度阈值估计

研究表明，不同香蕉品种从开花到首个果实成熟期（FRI）的发育速率与期间的平均温度呈显著正相关，且这种关系因品种而异。通过五种方法估算的阈值温度θ在除M1法外的其他方法中结果相近。研究取M2至M5法的平均值作为θ_mean。基于θ_mean建立的热时累积模型对五个鲜食香蕉品种（938, 931, 964, 965, 966）和一个菜用香蕉品种（French Clair）的FRI预测表现出良好性能，验证集的确定系数（R2_V）在0.51至0.85之间，平均绝对百分比误差（MAPE_V）在3%至6.8%之间，均方根误差（RMSE_V）在3.8至8天之间。其中，数据温度范围最广的品种938预测精度最高。品种965的θ_mean为负值，这提示θ应被视为纯粹的统计预测参数，而非具有直接生物学意义的生长下限温度。对于品种925，利用裂果数据拟合模型，估算出其θ为15.1°C，模型能很好地描述不同田间条件下裂果发生率随果实发育的变化。

确定最佳采收期

研究通过建立果实绿熟寿命（GL）与从开花到采收的热时累积量之间的关系，来确定针对不同目标市场的最佳采收期。果实的绿熟寿命随果穗年龄（以热时累积量表示）的增加而减少。例如，对于出口市场（要求GL在15-25天），菜用品种French Clair的最佳采收热时累积量约为950至1260°C·天（θ=10.6°C），而品种938则在1060至1250°C·天（θ=9.6°C）之间。同时，果实大小（等级）也随果穗年龄的热时累积量增加而增大。结合GL和果实大小，可以为每个品种划定针对本地市场（短贮或即销）和出口市场的适宜采收窗口。对于易裂果的品种925，最佳采收期被确定在裂果率开始显著上升之前（约846.2°C·天），此时果实仍具有足够的绿熟寿命和可接受的商品规格。

结论与讨论

本研究成功开发并验证了一种基于热时累积的、品种特异性的香蕉最佳采收期预测模型。主要结论与意义如下：首先，开花至果实成熟期的阈值温度具有品种依赖性，必须针对特定品种进行估算，直接套用文献值（如将卡文迪什的θ用于菜用香蕉）会导致预测误差。其次，所提出的模型简便可靠，仅需日常平均温度数据和品种特定的θ与目标度日累积量，即可实现高精度预测（如品种938的MAPE_V为3.9%），其性能可与需要更复杂气候数据的机器学习方法相媲美。这为种植者和供应链管理者提供了实用的决策工具，有助于优化采收计划，减少运输途中的过早成熟风险，降低损耗。第三，研究首次为菜用香蕉品种（French Clair）估算了阈值温度，为其商业化生产中的科学采收提供了依据。尽管其模型解释度略低，可能源于数据量相对较少，但这指明了通过扩大环境数据范围以改进模型的方向。第四，研究创新性地为无法获得完整物候期数据的品种（如易裂果的925）提供了基于裂果发生率的替代建模方法，扩展了热时模型的应用范围。最后，该研究支持通过品种多样化来发展可持续、无农药的香蕉生产体系。准确的采收期预测能加速抗病新品种的市场接纳，并有助于应对气候变化可能导致的物候期提前，从而提前规划，保障果实品质和市场供应。未来，模型可进一步整合更多果实品质性状（如感官或功能特性），以全面提升香蕉产业的价值链和可持续性。