【摘 要】
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叶片湿润时间是日光温室作物病害预警系统的关键输入,基于相对湿度的叶片湿润时间估计模型（简称RH阈值模型）是最简便的估计模型之一。为了在日光温室实际环境中对模型参数进行
【机 构】
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国家农业信息化工程技术研究中心,中国农业大学信息与电气工程学院,农业部农业信息技术重点开放实验室,北京林业大学林学院
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叶片湿润时间是日光温室作物病害预警系统的关键输入,基于相对湿度的叶片湿润时间估计模型（简称RH阈值模型）是最简便的估计模型之一。为了在日光温室实际环境中对模型参数进行校准和检验,以夏末秋初的日光温室盛果期迷你黄瓜为试材,以5min为间隔自动采集冠层相对湿度数据,采用试错法、平均值法和叶湿频率法3种校准方法对RH阈值进行校准,分别获得相对湿度RH=90%、89%和93%3个阈值,并采用均方根误差法、回归分析法以及一系列误差分析指标对校准结果进行检验。结果表明：试错法和平均值法的预测效果要显著好于叶湿频率法,
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