基于有效积温的NFT栽培小白菜生长模型

为明确用营养液膜栽培技术(NFT)栽培的小白菜生长模型,以春油5号小白菜为试验材料,在中以示范农场2个薄膜温室内开展4次栽培试验,采用营养液膜栽培技术进行栽培,每隔1~3 d采集小白菜的生长指标。根据小白菜对温度的响应,以有效积温为自变量,用Logistic方程构建NFT栽培小白菜生长模型,包括地上部鲜质量和干质量、地下部鲜质量和干质量、株高、叶片数、叶面积等模型,所建立模型的决定系数在0.881~0.993之间。经重复试验数据检验,小白菜地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、株高、叶片数、叶面积等模型的预测值与实际值之间基于1∶1直线的决定系数(R2)分别为0.990、0.990、0.985、0.986、0.963、0.935、0.985,回归估计标准误差(RMSE)分别为10.01 g、0.46 g、0.80 g、0.05 g、1.28 cm、1.25张、74.81 cm^2。因此,构建的小白菜生长模型精度较高,可为温室NFT栽培小白菜生长管理调控、产量预测和经济效益分析等提供理论依据和决策支持。

基于有效积温的NFT栽培生菜生长模型

以3种生菜品种为试材,在福建省海峡现代农业示范园温室内开展了3次栽培试验,每隔1~3 d,采集生菜的生长指标。根据生菜对温度的响应,以有效积温为自变量,采用Logistic方程构建生菜NFT栽培生长模型。建立了生菜地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、株高、叶片数、总叶面积等模型,以期探明营养液膜栽培技术(NFT)栽培的生菜生长模型。结果表明:模拟模型的曲线决定系数范围在0.869~0.984,模型的预测值与实际值之间基于1∶1直线的决定系数范围在0.965~0.992,地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、株高、叶片数、总叶面积的RMSE最大值分别为6.52 g、0.66 g、6.50 g、0.16 g、2.13 cm、1.11叶、200.09 cm^(2),模型预测效果较好。最后,用最大叶叶长和叶宽的乘积为自变量,建立了最大叶叶面积及单株总叶面积非破坏性估测模型,模型精度也较高。

福建省薄膜温室温湿度采集系统的实现及湿热环境分析

薄膜温室是福建地区广泛使用的一种智能温室,温室内的环境能够影响植物的生长发育,特别是夏季高温是南方地区种植的主要障碍之一。在设计温湿度自动采集系统的基础上,以福州1个薄膜温室为例,分析其在使用过程中的温湿度情况。通过1年多的数据采集,结果表明,温室内月平均温度最高值出现在7月,为30.97℃,最低值出现在2月,为18.20℃。温室内月平均湿度为62.3%~77.98%,月份间没有规律。夏季高温是福建地区薄膜温室种植的主要障碍,温室内夏季日气温最高值一般出现在13:00左右,夏季室内日气温最低值出现在夜间,并对夏季典型条件下的温度情况进行分析。冬季薄膜温室能达到一定的保温效果,但是夜间室内湿度可达80%左右。夏季开启湿帘、风机能够使温室内温度骤降、湿度骤升。试验结果不仅能为福建地区温室的合理选择和温室内环境因子的调控提供参考,而且可为作物的种植茬口安排提供依据。