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1日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型显示文摘为实现日光温室芹菜外观形态与干物质积累分配预测。该研究依据芹菜(Apium graveolens L.)生长发育的光温反应特性,以‘尤文图斯’为试验品种,利用2年2茬分期播种试验观测数据,依据温室芹菜外观形态生长与关键气象因子(温度和辐射)的关系,以单株辐热积(Photo-Thermal Index,PTI)为自变量构建了外观形态模拟模型;并建立了基于PTI的干物质分配模拟模型;结合叶面积指数模拟模块、光合作用和呼吸作用模拟模块,构建了干物质积累模拟模型;结合各器官各个发育阶段内的相对含水量,可计算鲜物质积累模拟模型。基于各子模块共同组成了日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型,确定了模型品种参数,利用独立试验数据对模型进行验证。结果表明,1)在外观形态模拟模型中,对根长、主茎茎粗、主茎茎长、株高、整枝和自然管理方式下叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)形态指标均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.46 cm、1.49 mm、6.72 cm、11.08 cm、0.74 m^(2)/m^(2)和0.77 m^(2)/m^(2),归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别在16.63%~20.63%之间。2)在干物质分配模拟模型中,各器官的干物质分配指数NRMSE在8.24%~27.19%之间,RMSE在0.60%~7.01%之间。3)在干物质积累模拟模型中,不同器官(根、茎、叶、总茎、总叶、主茎、叶柄、整枝和自然管理方式下地上部)的干物质质量RMSE在3.85~85.80 g/m^(2)之间,NRMSE分别为14.21%~23.13%之间,说明干物质积累模拟模型对不同器官的干物质模拟均有较高的模拟效果。表明模型能够较准确模拟芹菜外观形态与干物质积累分配,系统化定量地表现出日光温室芹菜的生长动态过程。程陈 董朝阳 黎贞发 宫志宏 冯利平 2021农业工程学报2021,37,10:8
2利用Elman神经网络的华北棚型日光温室室内环境要素模拟显示文摘准确模拟日光温室内环境的变化过程是实现温室环境精准调控的前提。该研究以3个生长季的日光温室室内实时气象观测资料为基础,利用Elman神经网络建模的方法,对日光温室室内1.5 m气温、0.5 m气温和CO2浓度进行逐时模拟,对日光温室室内平均湿度、平均温度、最高温度和最低温度进行逐日模拟,建立基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时及逐日模拟模型,利用独立的气象观测资料对模型进行验证,并基于逐步回归方法和BP神经网络方法结果进行对比分析。结果表明:1)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(1.5m气温、0.5m气温和CO2浓度)逐时模拟值与实测值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为2.14℃、1.33℃和55.32μmol/mol,归一化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)分别为10.01%、5.87%和10.70%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐时模拟效果和稳定性最优。2)基于Elman神经网络的日光温室室内环境(日均空气湿度、日均气温、日最高气温和日最低气温)逐日模拟值与实测值的RMSE分别为0.59%、0.88℃、2.02℃和0.98℃,NRMSE分别为0.79%、4.44%、7.02%和6.66%,基于Elman神经网络的日光温室室内环境逐日模拟效果和稳定性最优。研究结果可以准确模拟日光温室室内逐时及逐日环境,也可以为环境模型与作物模型相互耦合提供技术支撑。程陈 冯利平 董朝阳 宫志宏 刘涛 黎贞发 2021农业工程学报2021,37,13:6
3基于蔗糖产量时域变化的温室番茄光合作用的模拟与验证显示文摘为了使基于过程的作物模型(Based on Process Model,BPM)和基于结构的作物模型(Structure Model,SM)更好的衔接。该研究依据温室番茄的生理特性,分析了单位叶面积蔗糖产量与光合有效辐射的关系,建立了单位叶面积蔗糖产量子模型;利用有效叶面积与有效积温的关系公式,建立了有效叶面积的预测模型。将二者整合,构建了基于蔗糖的温室番茄光合作用模型并采用独立的试验数据对模型进行了验证。结果表明,单位叶面积蔗糖产量的预测结果的决定系数R~2和RMSE分别为0.98和0.95 g/m^(2);有效叶面积的预测结果的R~2和RMSE为0.96和0.02 m^(2);单株蔗糖产量的预测结果的R2和RMSE为0.97和48.58 mg/株。该文提出的有效叶面积初步解决了番茄因不断摘除老叶导致叶面积发展规律不断被打破导致无法准确模拟的问题,所建立的光合作用模型初步实现了基于过程的作物生长模型和基于结构的生长模型的有效融合。倪纪恒 王媛媛 刘勇 毛罕平 2021农业工程学报2021,37,8:0
4园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径显示文摘为了确定通用性园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径,该研究获取了9 a 58茬分期播种试验观测数据,分别以黄瓜(‘津优35’和‘津盛206’)、番茄(‘瑞粉882’和‘普罗旺斯’)、芹菜(‘尤文图斯’)、菠菜(‘大叶’)、香芹(‘四季’)、郁金香(‘粉色印象’、‘白日梦’、‘艾斯米’和‘夜皇后’)、茶叶(‘龙井’)为供试材料,依据作物生长发育与关键气象因子(辐射和温度)的关系,基于4类建模方法(温差法、积温法、生理发育时间法和辐热积法)构建了园艺作物发育期和采收期模拟模型,确定了模型关键参数,并以4种方式(平均值、最值均值、中值和逐步回归)集成模拟结果,最终确定模型最优模拟路径。结果表明:1)不同时间尺度发育期和采收期模拟模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为4.85~17.01 d,归一化均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)为10.65%~16.31%;不同作物发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.50~17.08 d,NRMSE为4.33%~20.24%,郁金香发育期模拟模型最优,黄瓜采收期模拟模型最优;不同模拟方法发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.08~24.37 d,NRMSE为0.18%~54.81%。2)通过比较不同模拟方法的模拟精度,得出逐时优于逐日时间尺度,集成方法优于单一方法模拟,正弦优于线性温度响应模式,叶温优于气温温度形式,温度响应模拟需要考虑下限和上限温度。3)最优模拟路径为先选择逐时尺度、考虑生物学下限和上限温度的正弦温度响应模式和叶温温度形式构建模型,再选择集成法优化发育期(中值集成)和采收期(逐步回归集成)模型。研究结果为指导园艺作物智慧生产管理和高效利用农业资源方面提供理论基础和技术支撑。程陈 李春 李文明 叶晨洋 王岳胜 赵承森 丁枫华 金志凤 冯利平 黎贞发 2023农业工程学报2023,39,12:0
5温室微气候模拟与温室作物生长模型研究进展显示文摘现代的温室是一个复杂的环境系统,其中土壤、作物和微气候三个子系统间各种生物和非生物现象时常发生。农业数学模型可以用来模拟和预测温室内微气候和植物生长的变化,从而推荐最优化的生产管理策略。本文对国内外温室气候模型和温室作物生长模型进行了综述,温室气候动态模型可以预测关键气候因子,分为机械模型和黑箱模型。机械模型基于物理方程构建,它描述了基于过程的知识模拟的系统;黑箱模型属于经验模型,更多地用于温室系统控制、优化和设计的应用。作物生长模型是基于科学原理和数学关系的一种定量化工具,可以评估温室内土壤、微气候、水分和管理因素对作物生长发育的影响程度,预测作物生长状况。作物生长模型主要包括两类:描述性模型和解释性模型。温室作物模型是基于露地作物建立的最早的作物生长模型,并在几十年发展过程中对原来各功能模块进行修正、扩展和升级而来。功能-结构植物模型(functional–structural plant modeling,FSPM)是基于植物建筑学并结合气候和作物模块而形成,可以模拟单个植物的生长、形态以及它们与其生长环境的相互作用。最后指出未来趋势是利用数字技术、人工智能结合FSP模型,利用云数据储存计算分析。金梁 魏丹 殷大伟 邹国元 张亦涛 丁建莉 王磊 李艳 左强 申慧波 王宇先 王俊强 孙磊 王伟 梁丽娜 孙鑫 王文 2023山西农业大学学报(自然科学版)2023,43,1:0
6消光系数估算方法对玉米冠层光能利用模拟的影响显示文摘以玉米品种大叶矮小型的矮单268(AD268)和小叶高大型的先玉335(XY335)为供试材料,设置低(3株·m^(-2))、中(6株·m^(-2))、高(9株·m^(-2))3个种植密度,综合利用冠层光合有效辐射(PAR)垂直分布数据、冠层三维模型与冠层光合模型,分析了对数法和回归法估算出的消光系数(k_(log)和k_(nls))对品种和种植密度的响应及其差异,评估消光系数估算方法对冠层光能利用模拟的影响。结果表明:k_(log)和k_(nls)存在差异,这种差异在大叶矮小型品种AD268下表现更加明显,且差异随着种植密度的增加而加剧,基于k_(nls)对冠层光分布的拟合效果(R^(2)=0.86)优于k_(log)(R^(2)=0.77);基于k_(log)和k_(nls)的玉米冠层光能利用特征对种植密度的响应规律在不同品种间存在明显差异,以k_(log)和k_(nls)模拟的AD268的日CO_(2)同化量、地上部干物质日积累量和光能利用效率在低密度下无明显差异,但在中高密度下差异较大,二者差异开始变大的临界密度为0.7~2.5株·m^(-2)。王俊浩 顾生浩 徐田军 陈博 温维亮 张立祯 郭新宇 2022中国农业气象2022,43,10:0
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