考虑日光温室空间异质性的黄瓜叶片湿润时间估算模型研究
北京农业信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心/农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室/中国气象局农业农村部都市农业气象服务中心;石河子大学农学院
- 摘 要:
- 叶片湿润时间(LWD)是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位,本研究于2019年3月和9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间,每隔1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明:BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度(ACC为0.90和0.92),比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度(ACC为0.82和0.84)更高,平均绝对误差MAE分别为1.81和1.61 h,均方根误差RSME分别为2.10和1.87,决定系数R2分别为0.87和0.85;在晴天和多云天气条件下,叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部>中部>北部,南面是叶片湿润平均时间(12.17 h/d)最长的区域;由东向西方向上,叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部>西部>中部,中部是叶片湿润平均时间(4.83 h/d)最短的区域;雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长,春季和秋季分别为17.15和17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响,与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考,对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义,提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法,可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。
关键词:日光温室;估算模型;区域化;叶片湿润时间;BP神经网络;传感器
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