不同光照条件下日光温室黄瓜温度管理经验模型的选用方法研究

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随着科技的发展,日光温室的智能管理已被广大农户所熟知。经验模型BP神经网络利用能直接在温室中获取的温室小气候环境因子进而模拟高产日光温室黄瓜生产环境,现已对普通农户的生产进行技术指导并且已经达到了较高的实践水平。目前日光温室黄瓜主产区辽宁凌源和山东沂南利用BP神经网络模型建立了日光温室黄瓜高产最适温度模型,可以对日光温室黄瓜进行高产生产指导,但目前利用BP神经网络建立的模型是在特定环境建立得出的,不能让各个地区的农户都能直接的利用到生产中。如何让更多的农户得到模型的指导和农户该如何选择这两地模型,是目前仍存在的问题。为解决上述问题,本实验将两地建模温室的内部小气候进行差异性分析确定其温室内部小气候因子间量化关系的差异性,再通过模型的运算结果的差异确定模型间不通用性。利用逐步回归方程确定主导产量的温室内部环境因子是太阳辐射总量和日照时数。依据多时段多因子相似系数和相似距离的计算,首先以温室内部光照强度的对采摘期聚类进行划分构建多维空间序列,根据太阳辐射总量和日照时数在不同空间序列对产量影响所占权重的不同,利用多时段多因子相似距离和相似系数来建立温室小气候相似性判定系统。利用Java编辑程序将两模型与温室小气候相似性判定系统结合建立温室自动选择模型系统,为选择模型提供理论依据。为日后试验中搭建的更多模型的切实有效的应用提供借鉴意义,也解决大部分农户日光温室黄瓜栽培技术水平不高,摆脱借经验化、走向数字化、逐渐职业化以及达到高产并保持高产的目的。本试验建立的温室内部小气候相似性判定系统,对指导设施黄瓜生产提高管理水平具有重要意义。主要研究结果如下:1.确定采用BP神经网络建立的温室黄瓜温度管理经验模型具有很强的区域性,自然气候条件、温室采光性能都是影响模型通用性的重要因素。气候条件相差较大的地区不能使用同一模型进行温室管理。山东沂南和辽宁凌源建立的日光温室黄瓜最适温度模型不具有通用性。2.利用逐步回归方程分析法找到主导温室产量的因子太阳辐射总量和日照时数,并确定辽宁凌源与山东沂南温室内部小气候因子与产量的关系。凌源逐步回归方程:Y=14.7 fz+0.983 rs-438.67(R~2≥0.863)沂南逐步回归方程:Y=5.307 fz+3.338 rs-1015.627(R~2≥0.776)式中:Y为温室黄瓜产(kg),fz为太阳辐射总量(MJ/m~2)、rs为日照时数(min)。3.确定太阳辐射总量和日照时数是温室内影响产量的最主要因素,而模型的应用是通过对温度的调节实现高产。在适合的模型的指导下农户达到高产,所以太阳辐射总量和日照时数是影响最适温度模型应用效果的主要因素。4.针对黄瓜生长周期长由冬季跨到夏季,以全段生长周期温室内部气候环境对试验地进行相似距离和相似系数分析误差较大,且不能直接将模型应用到生产中。以光照强度因子为要素分别对沂南和凌源两地采摘期温室内光照强度进行聚类划分建立多维空间序列,计算得到太阳辐射总量和日照时数在8个不同空间序列对产量的权重比,来建立日光温室内部小气候相似性判定系统。Java编写程序将日光温室内部小气候相似性判定系统与辽宁凌源和山东沂南日光温室黄瓜最适温度模型结合形成模型自动选择系统,在试验地温室内通过对温室内的环境数据的采集进行自我判断对温室进行指导,使仪器可以自行不间断的为温室生产,自动的进行调整,时刻提供最可靠数据。
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