温室标准切花菊发育模拟与收获期预测模型研究

【目的】建立一个可以预测温室标准切花菊现蕾和收获期的模拟模型,为温室切花菊温光调控提供决策支持。【方法】根据菊花(Chrysanthe mummorifolium Ramat.)发育对光温反应的特性,提出了生理辐热积(physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)的概念,通过不同扦插期和不同品种的试验,建立了以生理辐热积(PTEP)为尺度的温室标准切花菊发育模型,并用独立的试验数据对模型进行了检验。【结果】模型对从扦插到定植、短日处理、现蕾和收获期的模拟预测值与实测值的符合度较好,预测值与实测值间1:1线的回归估计标准误差RMSE分别为2.3、2.9、1.2和3.2d,预测精度明显高于以有效积温为尺度的发育模型(RMSE分别为3.0、12.5、12.5和15.6d)。【结论】本研究建立的模型能较准确地预测标准切花菊各个发育阶段出现的时间与收获期,可以为中国温室标准切花菊周年生产的光温调控提供理论依据和决策支持。

基于光温的温室标准切花菊品质预测模型

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 thermaleffectiveness 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.

温室标准切花菊干物质生产和分配模型

【目的】干物质生产与分配是菊花(Chrysanthemum morifolium Ramat.)外观品质形成的基础。本研究建立一个预测温室标准切花菊各器官干重和植株地上部分鲜重的模型,为温室标准切花菊外观品质的调控提供决策支持。【方法】根据光温对菊花生长的影响,通过不同定植期和不同品种的试验,建立以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室标准切花菊干物质生产和分配模型,并用独立的试验数据对模型进行检验。【结果】模型对温室标准切花菊的植株总干重、叶干重、茎干重、花干重和单株地上部分鲜重的模拟值与实测值的符合度较好,模拟值与实测值间1:1线的决定系数(R2)和回归估计标准误差(RMSE)分别为:0.97、0.97、0.97、0.83、0.99;67.5g·m-2、22.4g·m-2、28.2g·m-2、15.4g·m-2、3.73g/株。本模型对菊花植株干物质生产的预测精度明显高于基于光合作用驱动的生长模型(R2和RMSE分别为0.82和274.68g·m-2)。【结论】本研究建立的模型能较准确地预测温室标准切花菊的干物质生产和各个器官的干重,模型的实用性较强,可以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。

温室标准切花菊叶面积预测模型研究

【目的】建立一个温室标准切花菊的叶面积指数预测模型。【方法】根据光温对菊花(Chrysanthemum morifolium Ramat.)出叶和展叶速率的影响,通过不同定植期和不同品种的试验,以综合考虑温度、光合有效辐射和日长的生理辐热积为预测指标,建立了温室标准切花菊叶面积预测模型,并用独立的试验数据对模型进行检验。【结果】模型对温室标准切花菊的叶面积指数的预测精度较高,预测值与实测值基于1﹕1线的决定系数(R2)和回归估计标准误差(RMSE)分别为0.94和0.75。基于生理辐热积的预测模型对叶面积指数的预测精度比积温法和比叶面积法分别提高了48.2%和84.6%。【结论】本研究的叶面积指数预测模型预测精度高,模型参数少,机理性强,可以为温室标准切花菊生长和外观品质的预测与管理提供理论依据与决策支持。

做好大市场 搞好大流通

陆亚凡(上海鲜花港企业发展有限公司副总经理):市场的完美运作形式,就是以销定产。以销定产的销方,对市场要有个准确的估量。我们花协可以做一些像时装发布会一样的导向工作,市场可能会逐渐发展起来。 我们上海鲜花港是以投资引资及与国际上共同开发为主,坚持以种苗和中高档盆花生产为主的企业。我们的优势是设施条件比较好,短处是比较成本高。