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为定量研究水分对温室网纹甜瓜植株长势(株高、茎粗)以及各器官干物质分配的影响,以温室网纹甜瓜品种"网路"为材料,于2010年3月～2010年11月在玻璃温室内进行不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以生理辐热积为预测指标,定量分析了基质水势对网纹甜瓜株高、茎粗以及各器官干物质分配的动态影响,建立了基质水势对网纹甜瓜株高、茎粗和各器官干物质分配指数的模拟模型,并用与建立模型相对独立的数据进行检验。结果表明:随基质水势的升高,网纹甜瓜的株高和茎粗增加,各器官间的干物质分配量减少。模型对网纹甜瓜植株株高、茎粗的预测值与实测值基于1:1线间的决定系数(R2)分别为0.977和0.936,预测相对误差分别为6.1%和5.4%;对网纹甜瓜叶、茎、果实、地上部、地下部的干重的预测值与实测值基于1:1线间的R2分别为0.971、0.976、0.982、0.982、0.980;相对预测误差分别为10.1%、3.2%、11.8%、9.2%、12.7%。模拟预测精度较高,可较好地模拟不同基质水势条件下的网纹甜瓜植株形态和各器官干物质动态的变化过程。 相似文献
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水稻叶色变化动态的模拟模型研究 总被引：11，自引：0，他引：11
定量描述叶片颜色变化的动态过程是植物生长数字化和可视化的重要内容。本研究通过对不同水稻品种和不同水氮处理条件下主茎和分蘖不同叶位叶色变化过程的连续观测和定量分析，构建了水稻叶片颜色随生长度日变化的动态模拟模型。水稻叶片颜色变化的基本过程可以用3个阶段的SPAD值分别表达，第一阶段为基于幂函数的伸长期，叶色逐渐增强，第二阶段为相对稳定的功能期，叶色基本不变，第三阶段为基于二次曲线的衰老期，叶色逐渐减弱；并基于二次曲线方程分别描述了叶片含氮量和含水量对叶色变化过程的调控效应。在此基础上，进一步建立了叶片SPAD值与叶色组分（RGB）值的关系模型。利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了测试和检验，显示主茎不同叶位叶色变化3个阶段模拟值的均方根差分别为2.58、3.69和3.82，4个分蘖不同叶位叶色变化模拟值的均方根差分别为4.65、4.39、3.51和4.25；SPAD值与叶色组分间模拟值的均方根差分别为2.98和3.25。表明本模型可较好地模拟不同生长条件下水稻不同茎蘖上不同叶位叶色的动态变化过程，从而为实现水稻生长系统的数字化模拟和可视化显示奠定了基础。 相似文献
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为探讨不同栽培月份对生菜、不结球白菜综合品质的影响,并建立对应生长周期的综合品质模型,作者开展了相关试验。试验结果表明,生菜3个主成分与不结球白菜2个主成分的累计贡献率分别为72.903%和62.220%,可用于建立模型以评价两者的品质状况;与不结球白菜相比,生菜综合品质模型随季节变化差异较明显,但两者均可以月份为自变量建立三次方程模型。通过拟合各项模型参数数据对参数的变化规律进行分析,结合基本模型框架与各参数变异模型,即可对不同月份与生长天数生菜、不结球白菜的综合品质进行模拟预测。 相似文献
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为连续、快速地预测甜瓜植株含水率,提高预测精度,本研究在对不同水分处理下,冠层叶片反射光谱和植株表型特征进行分析的基础上,采用多信息融合技术,对温室网纹甜瓜植株进行了水分预测研究。结果表明,多信息融合技术对水分的预测精度优于单一的光谱和表型预测方法。预测结果在幼苗期、伸蔓期和果实生长期实测值与预测值拟合优度(r~2)分别为0.710、0.857和0.939;平均相对误差(MRE)分别为1.27%、0.74%和0.07%;相对均方根差(RRMSE)分别为1.45%、0.97%和1.58%。研究结果为网纹甜瓜生产中水分精准管理提供了理论基础。 相似文献
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水稻叶片伸长过程的模拟模型 总被引：7，自引：0，他引：7
水稻叶片生长过程的动态模拟, 对于实现水稻生长的数字化和可视化表达具有重要的理论意义和应用价值。本研究以4个不同株型的水稻品种为试验材料, 通过对水分试验、氮素试验条件下不同叶位叶片的叶长、叶宽特征进行连续观测, 综合分析了水稻叶片几何形态指标随生育进程和环境条件的变化规律, 进而构建了水稻叶片生长过程的动态模拟模型。模型采用Logistic方程描述了水稻主茎及分蘖叶片随生长度日(GDD)的动态伸长过程; 利用二次曲线描述了叶宽随GDD的动态变化过程; 分别用幂函数和一元二次方程描述了叶形(不同叶长处的叶宽)的动态变化过程; 另外, 以叶片氮素和水分因子分别描述了不同水氮水平对叶片形态建成过程的定量影响。同时利用独立的水稻田间试验资料对所建模型进行了测试和检验, 主茎和分蘖动态变化叶长、叶宽的均方根差(RMSE)分别为3.6 cm、3.96 cm以及3.15 cm、3.56 cm。表明本模型对水稻叶片的动态伸长过程具有较好的预测性和解释性。 相似文献
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温室甜瓜节间和茎叶夹角的动态生长过程模拟是植物生长数字化和可视化的重要内容。本研究以代表不同基因型的3个甜瓜品种为试验材料,通过对4个不同水平有机肥处理下甜瓜不同节位节间及茎叶夹角特征进行连续定点定时观测,综合分析了甜瓜节间及茎叶夹角随生长发育进程的变化规律,由此构建了甜瓜节间及茎叶夹角生长过程的动态模拟模型。模型用Logistic方程模拟了甜瓜节间随累积热量单位（∑TU）的动态伸长过程;采用分段函数分别以对数方程、二次曲线方程和线性方程模拟了茎叶夹角随∑Tu的动态变化过程。此外,以叶片氮素模型描述了不同有机肥水平对节间及茎叶夹角形态建成过程的定量影响。同时利用独立的甜瓜田间试验资料对所建模型进行了测试和检验,结果显示不同∑Tu时刻的节间、茎叶夹角根均方差均值分别为0．21crll和4．34°。表明本模型具有较强的动态预测性和解释性,能定量描述不同品种和有机肥条件下甜瓜节间和茎叶夹角的动态生长过程;不同类型的甜瓜品种同一节位节间长度差异显著,不同叶位的茎叶夹角在整个生育周期表现出阶段性特点。 相似文献
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针对因农作物病虫害种类多、发生部位、发生进程、不同虫态的症状（图像）表现要素千差万别而使当前线上运行的病虫害智能识别App实用性不强、识别准确率低、可靠性较差的难题,本研究吸收了目前较为先进的多种图像识别算法和移动终端程序的各自优点,优化提升农作物病虫害智能识别诊断方法,以搜集积累到的病虫害图像数据库为基础,构建了可手动输入、语音输入、手机拍摄输入的移动端App的检索程序和对应于PC端大数据的服务器后台监测管理平台,为个体农户、农业合作社和现代化设施农业单位提供病虫害智能化识别支持、病虫害识别特征深度学习训练,并支持求助用户的实时定位、求助需求频率记数、汇总显示有灾变趋势的病虫种类和所在区域,为农业管理部门提供相关病虫害发生灾变信息参考。 相似文献