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1.
基于光温的温室多杆切花菊干物质生产与分配的预测模型   总被引:5,自引:2,他引:3  
根据菊花生长对光温的反应,设计不同品种、不同单株主杆数、不同定植密度和不同定植日期的试验,构建了以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室多杆切花菊的干物质生产与分配预测模型,并用与建模相独立的试验数据对模型进行了检验.结果表明:随单位面积杆数增加,切花菊的单位面积地上干物质产量增加,单枝切花鲜重减少.所建模型对温室多杆切花菊的单株叶干重、茎干重、花干重和地上部分鲜重的预测值与实际观测值基于1:1线的决定系数(R2)分别为:0.96、 0.95、0.82和0.97,回归估计标准误(RMSE)分别为:0.863、1.005、0.201和10.190g ·株-1.模型模拟精度较高,可为温室切花菊栽培密度和保留杆数的优化调控提供理论依据.  相似文献   
2.
赤霉素对单头切花菊发育和外观品质的影响   总被引:8,自引:0,他引:8  
在菊花幼苗定植到短日照处理期间,喷施50、100、150、200mg·L^-1赤霉素的结果表明:菊花发育进程加快,收获期明显缩短,在0-200mg·L^-1赤霉素范围内随赤霉素浓度的增加,发育进程加快明显,200mg·L^-1赤霉素处理的所需天数最短。株高、花径和花梗长度的生长受到促进,茎粗和叶片数生长受抑。  相似文献   
3.
基质水势对切花百合植株干物质分配影响的预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
干物质分配与转移是观赏植物外观品质形成的基础,受水分影响极大.本文以切花百合品种‘索邦’为试验材料,于2009年3月至2010年1月在南京的连栋温室内开展了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,定量分析了不同定植期和不同水分处理条件下切花百合干物质分配和转移的变化规律,以及基质水势对百合地上部和地下部各器官(花、茎、叶、鳞茎、茎生根)干物质分配指数的动态影响,并确定了切花百合正常生长的临界基质水势,最终建立了基质水势对切花百合植株干物质分配影响的动态预测模型.结果表明:本文所建模型对百合各器官(花、茎、叶、鳞茎、茎生根)干质量的预测效果较好,模型对花、茎、叶、鳞茎、茎生根干质量的预测值与实测值之间的决定系数分别为0.96、0.95、0.86、0.95、0.85,预测相对标准误分别为19.2%、12.4%、19.4%、12.2%、31.7%.-15 kPa可作为切花百合‘索邦’水分管理的临界水势.  相似文献   
4.
定植期和定植密度对温室单头切花菊外观品质的影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
定植期和种植密度是影响切花菊外观品质的重要栽培措施.本文以单头切花菊‘神马’(Chrysanthemum morifolium cv. Shenma)为材料,研究定植期和密度对温室单头菊外观品质的影响.结果表明,在试验的定植期和密度范围内,随着定植期的延迟、密度的增加,单头菊株高增加,单株叶数、茎直径减小,单株鲜质量降低,花颈长度增加,花朵直径减小,但密度对株高的影响不大.在上海地区非加温温室单头切花菊生产中,以生产A级产品为目标的适宜定植期为8月中旬,适宜种植密度为64株·m-2;以生产B级产品为目标的适宜定植期为8月中旬至9月初,适宜种植密度为72~80株·m-2.本研究为建立基于光、温和密度的温室单头切花菊外观品质预测模型提供了参考.  相似文献   
5.
长江下游防虫网覆盖塑料大棚内小白菜蒸腾模拟   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据Penmam-Monteith蒸腾模型,建立了一个以单栋塑料大棚内外气象条件为驱动变量, 以单栋塑料大棚结构、防虫网覆盖材料、大棚内小白菜特征宽度和叶面积指数为参数的小白菜蒸腾模型,并利用单栋塑料大棚内试验数据的独立样本对模型进行了检验. 结果表明:长江下游地区覆盖20目、25目、28目防虫网单栋塑料大棚的流量系数分别为0.771、0.758和0.736,综合风压系数分别为0.33、0.37和0.39,模型对该地区夏季晴天、多云、阴天蒸腾速率预测值与观测值的决定系数(R2)分别为0.95、0.91和0.94,回归估计标准误差(RMSE)分别为0.018、0.014和0.015 g·m-2·s-1,相对误差(RE)分别为14.27%、18.05%和15.80%.蒸腾模型能较好地预测长江下游地区防虫网覆盖单栋塑料大棚内小白菜的蒸腾速率.  相似文献   
6.
 为定量研究氮素对日光温室独本菊(Dendranthema morifolium)干物质分配的影响, 该研究以独本菊品种‘神马’为试验材料, 于2005年10月~2006年7月在北京日光温室内进行了不同定植期和不同氮素水平的栽培试验, 以生理辐热积为发育尺度, 定量分析了氮素对独本菊品种‘神马’干物质分配指数动态的影响, 建立了氮素对日光温室独本菊品种‘神马’干物质分配影响的模拟模型, 并用与建立模型相独立的数据对模型进行了检验。结果表明, 独本菊品种‘神马’叶片累积氮含量最大值出现在现蕾期, 现蕾期叶片累积氮含量适宜值为1.62 g•m–2。模型对日光温室独本菊品种‘神马’各器官干重预测结果较好, 茎、叶和花干重的预测值与实测值之间基于1:1线的决定系数分别为0.94、0.97和0.94, 相对预测误差分别为10.3%、5.76%和4.02%。该研究建立的模型可以根据温室内的气温、太阳辐射、日长和现蕾期叶片累积氮含量预测日光温室独本菊品种‘神马’各个器官干重随生育时期的动态变化, 从而为日光温室独本菊品种‘神马’生产中氮素的优化管理提供决策支持。  相似文献   
7.
董永义  李刚  安东升  罗卫红 《生态学报》2012,32(17):5387-5395
光合作用与干物质生产是观赏植物外观品质形成的基础。水分是影响植物光合作用与干物质生产的重要因子。为定量研究水分对切花百合光合作用与干物质生产的影响,以切花百合品种‘索邦’(Lilium‘Sorbonne’)为试验材料,于2009年3月至2010年1月在南京的连栋温室内开展了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以基于光温的温室花卉生长动态预测模型为基础,定量分析了不同定植期和不同水分处理条件下切花百合叶面积指数、光合速率和干物质生产的动态影响,并确定了切花百合正常生长的临界基质水势,建立了基质水势对切花百合光合速率和干物质生产影响的动态预测模型。结果表明,本文所建模型对切花百合叶片最大总光合速率和植株总干质量的预测效果较好,模型对叶面积指数、叶片最大总光合速率和植株干物质量的预测值与实测值之间的决定系数(r2)分别为0.97,0.96,0.94,相对根均方差(rRMSE)分别为7.12%、4.37%、11.14%。该模型能较好地预测水分对切花百合叶片最大总光合速率和植株总干质量的动态影响,可为进一步优化切花百合生产的水分管理提供决策支持。  相似文献   
8.
自控玻璃温室冬季气候生态特征及调控策略   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据上海东海蔬菜示范基地荷兰型自控玻璃温室内监测的5年气象数据,采用数理统计方法,分析了冬季光照、温度、CO2浓度和空气相对湿度的月际变化特征,揭示了不同天气型下适宜与不宜各级光照度持续时数、各级界限温度出现情况、CO2欠缺量与持续时间特点、空气相对湿度变化特征,建立了白天温度、CO2浓度、空气相对湿度与同期光照度间的统计关系式,明确了上海地区冬季温室内主要气候生态问题,并提出了调控建议.在本地区气候背景下在冬季要使温室作物获得高产,关键是要保证充足的光照;在夜间适当控制加温水平,重点提高晴天上午温度,增大昼夜温差,以增加蔬菜的净光合产物.分析结果为温室小气候的合理调控提供技术依据.  相似文献   
9.
基于光温的温室标准切花菊品质预测模型   总被引:3,自引:2,他引:1  
根据光温对菊花品质的影响,通过不同定植期和不同品种试验,建立了以生理辐热积(physiological product of thermal effectiveness and PAR, PTEP)为尺度的温室标准切花菊品质预测模型,并用独立的试验数据对模型进行检验.结果表明:模型对温室标准切花菊的展叶数、单株叶面积、株高、茎粗、节间长和花径的模拟值与实测值的符合度较好,模拟值与实测值基于1∶1线的决定系数(R2)和预测相对误差(RSE)分别为0.99、0.98、0.98、0.92、0.87、0.88和5.5%、6.5%、5.9%、4.1%、11.2%、12.4%.表明该品质预测模型预测精度高、实用性强,可为温室标准切花菊生产中的光温调控提供理论依据和决策支持.  相似文献   
10.
温室番茄干物质分配与产量的模拟分析   总被引:25,自引:7,他引:18  
根据试验资料及温室番茄(Lycopersicon esculentum)作物的生长特性,构建了基于分配指数(Partitioning index,PI)和收获指数(Harvest index,HI)与辐热积(Product of thermal effectiveness and PAR,TEP)关系的番茄干物质分配和产量预测的数学模型,并利用不同品种、基质和地点的试验资料对模型进行检验.模型对番茄地上部分干重、根系干重、茎干重、叶片干重和果干重的预测结果与1∶1直线之间的决定系数(Coefficient of determination,R2)分别为0.95、0.57、0.82、0.79和0.93;统计回归标准误差(Root mean squared error,RMSE)分别为647.0、78.1、279.0、496.9和381.8 kg·hm-2;对产量的预测结果与1∶1直线之间的R2和RMSE分别为0.88和5 828.5 kg·hm-2;不仅预测精度较高,且参数少、用户易于获取,为温室番茄模型应用于温室番茄生产的优化管理奠定了基础.  相似文献   
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