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《（《农业科学与技术》）编辑部》2016,(12)
运用物联网技术实现对日光温室黄瓜的生长环境包括空气温湿度与土壤温湿度和白粉病发病状况进行了实时动态监测和采集,并采取Logistic回归模型建立日光温室黄瓜白粉病预警模型,以期探索基于物联网技术的日光温室黄瓜白粉病预警系统的设计与构建。研究结果表明:湿度特征变量(最大空气湿度)、温度特征变量(最大空气温度)对日光温室黄瓜白粉病的发病概率均有显著影响,且基于物联网技术构建日光温室黄瓜白粉病预警系统是可行的。 相似文献
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草莓白粉病是近年来影响草莓品质和产量的主要病害之一,为了准确预判日光温室草莓白粉病的发生,尽早采用防治手段减少药物使用,设计了基于长短时记忆网络(LSTM)的日光温室草莓白粉病预测模型。运用无线环境数据采集设备对温室内草莓生长环境因子(空气温度、空气相对湿度、光照强度、土壤温度、土壤相对湿度)进行实时动态监测,并同步进行白粉病流行调查。在此基础上首先总结了日光温室草莓白粉病易发区域,作为病情监测重点区域,用于在模型预测发病时指导人工重点观测。同时采用LSTM模型构建了日光温室草莓白粉病预测模型,预测草莓白粉病是否发生。选取了25项环境相关指标,分别使用发病前7 d至发病前4 d、发病前4 d和发病前7 d的环境数据作为输入训练模型,并比较预测效果。结果表明使用发病前7 d至发病前4 d的环境数据作为模型输入可以准确预测出草莓白粉病发病,精度达到93%,与以发病前7 d的环境数据作为输入的模型相比,预测准确度相当,但使用输入数据更少,可以提前3 d预判出白粉病发病,取得了较好的效果,具有良好应用前景。 相似文献
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《河北农业大学学报》2021,44(3)
温室预测模型是农业信息化领域的研究热点之一,而日光温室以其不加温、经济适用等特点,近年来受到越来越多的关注。现有温室温湿度预测模型是通过微分方程或传统神经网络算法进行处理并进行预测的,但是这些系统仍面临控制或者精度上的挑战。采用1种基于麻雀搜索算法SSA(Sparrow Search Algorithm)和径向基网络RBF(Radial Basis Function)的预测方法,以日光温室室外温度、室外湿度、光照强度、土壤湿度、保温被状态、塑料膜状态、窗户状态、滴灌设备状态为输入,日光温室室内温度和湿度为输出,建立了基于SSA-RBF的日光温室温湿度预测模型。以河北省沧州市青县某日光温室测量取得的数据为参考,经验证,模型温湿度预测值与实测值曲线都吻合良好,其中温度相关系数达到0.929 3,湿度相关系数达到0.9282 9。本研究的预测精度较高,实用性强,可用于日光温室温湿度预测,同时也对指导日光温室温湿度控制有一定的参考价值。 相似文献
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为研究在日光温室环境下多因子对黄瓜叶面湿度影响情况,采用人造叶片电阻模拟叶面湿度值,试验针对天津地区日光温室环境安装小气候检测设备,分别对温室内湿度群数据(空气湿度RH,叶片湿度RHL,土壤湿度RH_(10)、RH_(20)、RH_(30)、RH_(40))和温度群数据(空气温度T,土壤温度T_(10)、T_(20)、T_(30)、T_(40)),以及太阳辐射W进行数据采集,通过相关分析和主成分分析方法探讨各指标之间的关系。结果表明,除空气温度T和土壤温度T_(40)与土壤湿度RH_(30)以及土壤温度T_(20)与太阳辐射W间无显著相关性(P0.05)外,其他指标间均存在极显著的相关性(P0.01);经主成分可将12个指标分为3个主成分,主成分I为土壤温度指标(T_(10)、T_(20)、T_(30)、T_(40))和土壤湿度指标中的RH_(10)、RH_(20)、RH_(40),主成分Ⅱ为空气温湿度指标(T、RH)、太阳辐射指标(W)和叶片湿度指标(RHL),主成分Ⅲ为土壤湿度指标中的RH_(30)。综合而言,本试验所选11个环境因子指标中,叶面湿度受空气温湿度和太阳辐射的影响较大,主要表现为空气温度和太阳辐射高,空气湿度低,则叶面湿度亦低,其他环境因子指标对其影响相对较小。 相似文献
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本文主要介绍陇东地区日光温室黄瓜白粉病的危害与诊断、病原及侵染、传播途径和发病条件,根据其发生规律提出适宜陇东地区日光温室黄瓜白粉病无公害防治技术。 相似文献
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[目的]黄瓜白粉病(Erysiphe achoracearam,Sphaerotheca fuliginea)是塔城地区温室黄瓜生长中后期的主要病害之一.筛选出对温室黄瓜白粉病防治效果较好的杀菌剂,对该病进行有效控制.[方法]选择成标、翠贝(醚菌酯)、阿米西达、多菌灵和百菌清药剂,采取喷雾法对黄瓜白粉病进行防治试验.[结果]施药2次防治黄瓜白粉病较为有效,防治效果60;以上.[结论]80;成标和5086翠贝能有效防治黄瓜白粉病,并有较强的保护作用. 相似文献
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[目的]寻找防治温室黄瓜白粉病的有效药剂。[方法]选择百菌清、灰霉净、疫霉净3种烟剂,采用烟熏法对温室黄瓜白粉病进行防治。[结果]3种烟剂中,百菌清烟剂防治黄瓜白粉病的效果最佳,在病害发生初期开始用药,每次施药量为1500 g/hm^2,施药间隔期8 d,连施4次,防治效果可达90.7%以上。[结论]百菌清烟剂可以在温室黄瓜白粉病的化学防治中大力推广。 相似文献
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Chun-Jiang Zhao Ming Li Xin-Ting Yang Chuan-Heng Sun Jian-Ping Qian Zeng-Tao Ji 《Computers and Electronics in Agriculture》2011,76(2):306-315
Treatment during the primary infection phase is essential for controlling cucumber downy mildew in solar greenhouses. An early warning model applicable to this phase would represent a foundation for early warning systems for managing the disease and reducing pesticide usage. Based on the input parameters that were both readily available and appropriately limited in number, EWMPICDW (early warning model for primary infection of cucumber downy mildew in solar greenhouses) was developed based on monitoring data, early warning theory and plant disease epidemiology. The elaboration of this model included clarification of the meaning of warning, monitoring the warning indicators, forecasting the warning situation, tracing the warning sources and controlling the warning situation. The definition of warning included disease occurrence (yes or no) and probability. Because the leaf wetness duration (LWD) played an important role in disease warning systems for crops in solar greenhouses and was difficult to monitor, the leaf wetness sensor and RH threshold model were investigated and combined to form a practical estimation solution for LWD. Within the warning situation forecasting model system, the infection condition and incubation early warning submodels received the most attention. The infection condition early warning submodel was developed by using a threshold method based on the combination of LWD and mean temperature in LWD. The temperature was chosen as the warning indicator for incubation, and the incubation early warning submodel was defined using nonlinear regression methods. The warning sources traceability algorithm was developed in relation to expert knowledge and in terms of a mode of disaster mitigation that involved cutting the disaster chain from the headstream. The method for controlling the warning situation was based on good agricultural practices (GAP). The early warning model was implemented as a system and was evaluated using data for 4 years at two sites in Beijing, China. The warnings can be provided more than 2 d before symptoms appear. Using EWMPICDW, a positive early warning is associated with a change in the chance of disease occurrence from 0.68 to 0.96. Accordingly, the probability of disease occurrence calculated for the early warning model was 96%. These results demonstrate that the data-driven model will support the development of early warning systems for primary infection by cucumber downy mildew in solar greenhouses. 相似文献
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设施栽培月季病虫害发生特点与控制技术 总被引：8，自引：1，他引：7
对贵阳市设施栽培月季的病虫害发生情况进行了系统调查、大田普查和田间试验,结果表明:生产中发生的主要病虫害有白粉病、霜霉病、灰霉病、根癌病、螨类和蚜虫,可周年发生危害.受温湿度的综合影响,白粉病在3-5月和9-11月出现两个发生高峰,霜霉病在3-4月和9-11月出现两个发生高峰,灰霉病在1-2月发生较重,螨类的发生高峰在4-5月和9-10月,蚜虫的发生高峰在3-4月和7-10月.不同月季品种对主要病虫害表现明显的田间抗性差异,以卡罗拉、俏佳人、雪山等8个品种综合抗性较好.防治上应以栽培措施、田园清洁、温湿度调控、水肥管理为基础,强化药剂熏蒸,选择对路农药实施科学的化学防治. 相似文献
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为探究胶东地区日光温室内部环境的变化情况及对番茄栽培的适宜性,并对内部温湿度进行预测,利用不同传感器,全天候监测并分析了2019-06-01至2020-05-31温室内外温湿度,同时建立了该地区日光温室内部不同季节不同天气条件下气温及相对湿度的预测模型,并利用根均方差（RMSE）进行统计分析。结果表明,日光温室内部7月平均气温最高,1月平均温度最低,分别为29.7和14.1 ℃。温室内春秋季日期数较外部增加了78 d,冬季减少了118 d。不利于番茄生长的时期集中在夏季和冬季,温室内易产生夏季高温低湿、冬季低温高湿现象。温室内气温、相对湿度预测模型的预测值与实际值的平均RMSE值分别为4.1 ℃、10.1%,模型的模拟效果整体较好。 相似文献
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对北方地区工厂化蔬菜生产中番茄灰霉病，番茄晚疫病和黄瓜白粉病3种主要病害的发生规律进行了详细研究，并对低温型病害（番茄灰霉病，晚疫病）以及高温型病害（黄瓜白粉病）分别提出了相应的生态防治措施；调控温湿度，阻断紫外线，高温闷棚等。 相似文献