自制环保酵素对盆栽生菜产量、品质及其土壤化学性质的影响

为探究施用不同浓度酵素对大棚盆栽生菜产量、品质及其土壤理化性质的影响,找出最适宜盆栽生菜施用的浓度。完成环保酵素的制作之后,将酵素稀释成以下10个浓度梯度:0∶0、1∶100、1∶300、1∶500、1∶700、1∶900、1∶1100、1∶1300、1∶1500、1∶1700,并将这10个浓度酵素作为叶面追肥施用在生菜种植上。对各处理的生菜产量、品质及其土壤化学性质进行测定研究。结果表明:将酵素稀释成比例1∶900时对盆栽生菜的产量、品质起到最大的促进作用,并能有效的改善土壤化学性质。

不同大小容器和种植密度对盆栽生菜生长的影响

盆栽蔬菜的容器大小和栽植密度影响作物的生长和田间管理。为此,作者开展了栽培容器大小和种植密度对盆栽生菜生长影响的试验。试验结果表明,盆器小盆土少,养分和水分供应不足,生菜生长缓慢、长不大,且受盆器容积限制,生菜根系盘绕在盆壁周围,高温季节根系易受损,影响生菜生长。综合考虑,短周期盆栽生菜,推荐使用口径130 mm的大盆器,利于肥水管理,冬季可增加种植密度以增加生菜单盆质量,提高产量。但单盆种植多株会降低生菜商品性,若仅考虑商品性而不考虑产量,建议单株种植。

基于Bayesian-XGBoost的生菜作物系数估算方法

准确估算作物系数(K_(c))对于计算作物蒸发蒸腾量(ET_(c)),实现精确有效的用水管理至关重要。为了及时掌握K_(c)的连续动态变化,进一步估算作物需水量来指导作物灌溉,采用超绿算法和最大类间方差法进行图像分割来提取生菜冠层覆盖度(PGC),并提出了基于贝叶斯优化XGBoost(Bayesian-XGBoost)的生菜K_(c)估算模型,为指导作物科学合理灌溉提供新途径。结果表明,全生育期内PGC呈先快速增长后趋于稳定的生长趋势,变化范围为10.38%~81.00%,日均增幅为1.56%,可有效反映K_(c)的变化趋势。以PGC作为输入所构建的Bayesian-XGBoost生菜K_(c)估算模型在迭代400次时达到最优估算效果,生菜幼苗期、莲座期、结球期的K_(c)分别为1.12、1.29和2.26,与实测值相比平均误差为2.13%。此外,进一步利用Penman-Monteith公式(PM公式)结合K_(c)估算模型实现了对生菜ET_(c)的实时计算,得到了秋茬种植期的生菜日均ET_(c)为2.38 mm/d。基于Bayesian-XGBoost的生菜K_(c)估算模型能够较好估算生菜K_(c)和作物需水量。