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基于温室内植物冠层能量平衡关系,建立了与温室内、外气象条件和温室结构相关的冠层温度模拟机理模型,并在华北地区文洛型温室内对该模型进行了试验验证.结果表明:模型能较好地模拟冬季温室内植物冠层温度,模拟值和实测值之间的相关系数为0.797 5,均方根误差为1.3℃.建立了冠层温度的BP神经网络模型,模型相关系数为0.783 5,均方根误差为0.6℃.在所建神经网络模型基础上,运用敏感性分析法对影响冠层温度的各因素进行重要性分析和排序,得出影响冠层温度的最重要因子是室内温度,其次为蒸腾速率、室外太阳辐射和室内相对湿度. 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B三通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。 相似文献
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果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据。针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）算法与BP（Back propagation）神经网络算法建立了冠层叶面积探测模型。试验结果表明：PLSR算法获得稠密厚冠层、稀疏厚冠层、稠密薄冠层和稀疏薄冠层叶面积探测模型的决定系数（R2）分别为：0.9626、0.4130、0.8896、0.2699;BP神经网络算法获得模型的R2依次为：0.9727、0.5302、0.8993、0.4290。基于LiDAR的冠层叶面积探测模型对稠密冠层探测精度较高,R2不低于0.8896,对稀疏冠层探测精度较低,不高于0.5302,该探测方法可用于稠密冠层叶面积在线计算,指导果园精准变量喷药。 相似文献
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温室小气候测量试验设计及其夏季蒸腾研究 总被引：3，自引：0，他引：3
温室内小气候环境参数的有效观测关系到温室小气候模拟模型的精度，而温室内作物的蒸腾既影响到潜热和显热交换，又是确定温室作物肥水灌溉的主要依据。本研究设计了一套用于温室小气候和作物蒸腾测量的试验装置，并在夏季南方现代化温室内进行了观测。结果分析表明，试验装置可以用于温室小气候的测量，且波恩比法适于对夏季高温、高湿条件下南方现代化温室中作物蒸腾的模拟，夏季温室内蒸腾速率随净辐射和空气饱和冠层水汽压差的增加而线性增大，蒸腾速率对冠层以上不同高度水汽压差的变化不敏感。 相似文献
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膜下滴灌技术综合效益评价方法初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探明膜下滴灌技术的综合效益,设计了一套膜下滴灌技术的综合效益评价方法,该方法的评价指标体系共三层,分别为目标层、准则层、指标层,其中准则层共三项,分别为经济效益、环境效益、社会效益,指标层共六项,分别为公顷净效益、经济效益费用比、平均含水率、脱盐率、推广示范作用以及农民素质的提升。用层次分析法计算各指标权重,再用比重法对各指标进行标准化处理,最后通过线性数学模型对各效益以及综合效益进行计算。以北疆典型的滴灌方式(一膜二管)为研究对象,以种植的典型作物棉花为例,对其在膜下滴灌条件下两年的综合效益进行了评价及对比,最后结果为2012与2013年的综合效益分别为0.221 5、0.325 3,从而分析得出降水以及棉花价格的波动是影响综合效益变化的主要因素,为膜下滴灌技术未来效益的提升提供了改进的方向。研究结果说明该评价模型可以较全面客观的对膜下滴灌技术的综合效益进行评价,并为膜下滴灌未来更好地发展提供方向。 相似文献
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设施滴灌条件下不同水氮处理对茄子生长、产量及品质的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
以茄子为研究对象,通过田间试验开展了设施滴灌条件下不同灌水下限和施氮量对茄子冠层发育、果实产量、品质的影响研究。结果表明:灌水下限为70%θFC、施氮水平为200 kg/hm2时,茄子的株高、茎粗、叶面积均较高,但较其他处理并不显著(P0.05);茄子产量达到5.56 t/hm~2,水分利用效率达到17.52 kg/m~3,显著高于其他处理(P0.05)。70%θFC灌水下限可显著提高茄子可溶性总糖、还原性Vc和粗纤维含量。随着施氮量的增加茄子硝态氮含量也不断提高,但不同施氮量对可溶性总糖、还原性Vc含量未有显著影响。综合分析表明,灌水下限为70%θFC、施氮水平为200kg/hm2的水氮组合对茄子的生长最为有利,该处理下冠层发育以及果实产量、品质均处于较高水平。 相似文献
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为了实现对蓄水坑灌苹果树蒸腾速率(WSPIT)的定量监测,研究基于遗传算法(GA)、列文伯格算法(LM)和附加动量算法(AM)优化的三种BP神经网络模型,建立了以气温、大气相对湿度、光辐射强度和饱和水汽压差为输入,以蓄水坑灌苹果树蒸腾速率为输出的GA-BP-WSPIT模型、LM-BP-WSPIT模型和AM-BP-WSPIT模型,对苹果树蒸腾速率进行预测,并采用实测数据对模型进行率定和验证。结果表明GA-BP-WSPIT模型、LM-BPWSPIT模型和AM-BP-WSPIT模型的平均相对误差分别为2.17%、3.56%和5.68%,GA-BP-WSPIT模型精度最优。蓄水坑灌条件下苹果树蒸腾速率的定量预测建议采用GA-BP-WSPIT模型。 相似文献
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通过对大棚茄子滴灌条件下室内外气温、地温、蒸发量和土壤含水量等进行的试验研究取得的大量现场观测数据分析,结果表明,大棚不仅具有良好的保温效果,能保证作物在冬季的正常生长;而且大棚外日平均气温累计值与作物需水量存在良好的关系,可作为指导大棚滴灌的依据。 相似文献
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以温室黄瓜为试验材料,采用膜下滴灌,对最适宜作物生长的温度、水分胁迫指数和干物质转化因子3个作物生长模型参数进行了率定,并以此为依据分析确定了膜下滴灌黄瓜的经济灌溉制度。结果表明:采用经济灌溉制度比实际灌水有显著的增产增收效果,产量和效益分别增加2.54t/hm~2和2.36万元/hm~2,节约灌溉水量7.59%;在经济灌溉条件下灌水前土壤含水率(0~60cm)随时间的变化幅度较作物生长期土壤含水率的变化幅度小得多,取各次灌水前土壤含水率的平均值作为作物经济灌溉的灌水下限值,对于本研究中的黄瓜,其值为0.240。按照该灌水下限值灌水,可使温室膜下滴灌黄瓜单位面积的灌溉效益最大。 相似文献
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作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用称量法测量作物实时蒸腾量,通过布设传感器实时获取温室小气候数据,包括空气温度(Air temperature, AT)、相对湿度(Relative humidity, RH)、光照强度(Light intensity, LI)作为模型的小气候环境输入,冠层相对叶面积指数(Relative leaf area index,RLAI)作为模型的作物生长输入,在此基础上,提出了基于长短期记忆网络(Long short term memory, LSTM)的番茄蒸腾量预测模型。利用该模型对番茄蒸腾量进行预测,并与非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs, NARX)神经网络、Elman神经网络、循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)模型进行了对比。试验结果表明,LSTM预测模型决定系数(Determination coefficient, R2)与平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)分别为0.9925和4.53g,与NARX神经网络、Elman神经网络、RNN方法进行对比,其决定系数分别提高了8.97%、1.18%和0.82%,其平均绝对误差分别降低了8.16、6.23、0.52g。本研究所提的预测模型具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为温室作物需水规律及需水量研究提供参考。 相似文献
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针对温室番茄无法按需灌溉问题,提出了随机森林(Random forest,RF)结合门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络的温室番茄结果前期蒸腾量预测方法,并开发了一套基于番茄蒸腾量的智慧灌溉系统.基于物联网实时获取数据,采用RF算法对影响温室番茄蒸腾量的变量进行特征重要性排序,选取作... 相似文献
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西北干旱区滴灌棉田膜间土壤蒸发试验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
膜间土壤蒸发是覆膜棉田水分消耗的主要组成部分,在干旱少雨的新疆石河子利用微型蒸渗仪观测了地下滴灌和膜下滴灌条件下,覆膜棉田膜间土壤水分蒸发,并对膜间不同位置处的土壤蒸发规律进行了试验研究,研究结果表明,滴灌条件下膜间土壤水分蒸发分别与气温、辐射、饱和水汽差以及相对湿度呈指数相关关系,与参考作物需水量呈线型相关关系,与表层土壤含水率呈指数关系;膜间土壤累积蒸发量在苗期最高、其次是花铃期、吐絮期最小;膜下滴灌条件下膜边土壤的蒸发量高于膜间（两条膜正中间的裸地）蒸发量;地下滴灌条件下,错位种植会导致灌溉水的无效蒸发,不利于灌溉水的高效利用。 相似文献
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BP神经网络与GA-BP农作物需水量预测模型对比 总被引：2，自引：0，他引：2
农作物需水量预测是制定合理灌溉制度的重要依据.针对BP神经网络的不足,利用遗传算法(GA)具有全局搜索能力强的特点,建立基于GA-BP神经网络的农作物需水量预测模型.以广州辣木农庄试验田农作物作为研究对象,结果表明:基于BP神经网络农作物需水量预测模型测试集均方误差和确定性系数分别为0.037和0.648;GA-BP神经网络农作物需水量预测模型测试集均方误差和确定性系数分别为0.013和0.882,GA-BP农作物需水量预测模型收敛速度、确定性系数和性能均优于BP农作物需水量预测模型. 相似文献
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针对CERES-Maize模型没有覆膜处理模块而无法从机理上实现对覆膜玉米生长发育及产量形成过程进行模拟的问题,依据作物生长发育的有效积温原理,利用膜地增温对有效气积温的补偿效应,量化覆膜地温对气温的补偿值,改进模型气象模块中的气温输入数据,同时将模型中影响腾发量及水量平衡计算的冠层能量消光系数K调整为0.5,构建了适宜于膜下滴灌的改进型CERES-Maize模型,并依据2014和2015年膜下滴灌玉米田间试验数据对改进模型进行验证.结果表明覆膜地积温对气积温的增温补偿系数Cc:播种-出苗期为0.45,出苗~抽雄前期为0.20;随着K降低,地上生物量与籽粒产量的相对误差绝对值ARE降低并趋近于0;改进后的模型能够较好地模拟覆膜玉米开花期天数、成熟期天数、收获期地上生物量和籽粒产量,其模拟值和实测值的ARE分别为0.58%,0.37%,7.65%和16.95%,相对均方根误差RRMSE分别为0.84%,0.51%,8.75%和17.50%. 相似文献
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根据试验区温室黄瓜生育期环境因子实测资料,采用土壤水量平衡原理模拟了黄瓜生育期土壤含水量的变化过程,以模拟计算的土壤含水率与实际测试的土壤含水率的误差平方和最小为目标函数来确定温室膜下滴灌条件下的作物系数和作物需水量。结果表明,黄瓜生长期土壤含水率的模拟值和实测值较为吻合,两者相对误差在10%以内。作物系数在生长前期是逐渐变大,在作物生长旺盛时期作物系数达到最大值,随后逐渐减小,与作物叶面积指数的变化规律一致。温室黄瓜需水量在生长期的前期随时间的变化幅度较小,变化为1.5~3.5mm/d;中期随时间的变化幅度较大,变化为0.2~7.5mm/d;后期随时间的变化幅度又变小,变化为3.5~7.2mm/d。 相似文献
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基于非饱和土壤水动力学理论及根系吸水模型,建立地面滴灌土壤水分运动数学模型,应用HYDRUS-2D模型模拟全生育期不同灌水处理条件下设施茄子滴灌土壤水分动态变化,结果表明：土壤含水量模拟值与实测值之间具有较好的一致性,所建地面滴灌土壤水分运动数学模型能较好地反映滴灌条件下茄子土壤水分运动规律。 相似文献
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灌溉作为调控土壤水分状况的重要措施,直接影响农田温室气体的排放过程。滴灌是一种高效节水灌溉技术,其对温室气体排放的影响受到广泛关注。通过查阅大量文献,综合分析了滴灌对农田土壤N2O排放影响的研究进展与发展趋势。文献资料显示,滴灌通过调控土壤湿度和温度环境,改变土壤微生物菌群和土壤中气体传输速度,进而影响土壤N2O的产生以及排放速率;与其他灌溉方式相比,滴灌不破坏土壤结构,土壤内部水、肥、气、热条件稳定,适宜于作物生长,有利于土壤有机氮的矿化。但目前滴灌条件下温室气体排放的空间异质性和多种温室气体的同步定量研究等方面仍存在一些不足(例如:滴灌条件下土壤干燥区和湿润区N2O排放通量间差异研究和不同种类温室气体的同期影响研究)。今后,要加强监测滴灌下多种温室气体同期排放和不同土壤区域N2O排放差异,加强从分子水平探究滴灌模式下土壤微生物对N2O气体产生过程的作用机理等方面的研究,为构建环境友好型农业模式提供科学依据。 相似文献