基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量

为估算温室黄瓜植株蒸腾与土面蒸发,该研究基于FAO-56推荐的双作物系数模型,应用温室内实测微气象、叶面积指数(LAI)及土壤水分数据,对模型中基础作物系数(Kcb)和土面蒸发系数(Ke)进行修正,并基于修正后FAO-56Penman-Monteith(P-M)模型,确定温室参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进而估算温室黄瓜蒸发蒸腾量(ETc)和植株蒸腾(Tr)。基于Venlo型温室内黄瓜不同种植季节(春夏季和秋冬季)Lysimeter和茎流计观测的黄瓜ETc和Tr,对修正后的双作物系数模型预测结果进行验证。结果表明,应用修正后的双作物系数模型估算的温室黄瓜ETc和Tr与实测值具有较好地一致性,春夏季温室黄瓜全生育期ETc估算值与实测值的日均值分别为3.05和2.94 mm/d,秋冬季分别为2.53和2.76 mm/d。修正后的双作物系数模型估算春夏季温室黄瓜日ETc的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和模型效率系数(Ens)分别为0.95、0.41 mm/d和0.93;估算秋冬季ETc的误差计算结果依次为0.91(R2)、0.48 mm/d(RMSE)和0.90(Ens)。修正后的双作物系数模型估算春夏季日平均Tr与实测值分别为2.37和2.19mm/d,秋冬季分别为1.43和1.34 mm/d。研究结果还显示,不同种植季节温室黄瓜全生育期日平均Tr占ETc的比例分别为64.62%(春夏季)和68.59%(秋冬季)。该研究成果不仅为制定准确的温室黄瓜灌溉制度提供了理论依据,而且对实现温室环境智能化控制及减少温室内无效的土面蒸发具有重要意义。

基于叶片形态的毛竹单叶叶面积模型

【目的】毛竹叶片小、易卷曲的特点增加了叶面积测量的难度和测量误差,本研究旨在建立快速、便捷、准确测量毛竹叶片面积的模型。【方法】采集7个省份的毛竹叶片,对毛竹叶片形态进行分类,利用叶长、叶宽数据和扫描所得实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、卡方、赤池信息量准则和预测精度检验模型的精度,同时与叶面积仪测定结果进行精度比较。【结果】1)根据长宽比,毛竹叶片可以分为3类,分别是类三角形叶片(长宽比≤7.2)、长椭圆叶片(7.2<长宽比≤8.3)和细长条叶片(长宽比>8.3);2)对毛竹叶面积和叶形态学指标的相关分析显示,叶片长度与宽度的积对叶面积影响最大,相关系数为0.993;3)建立以叶片长宽积为自变量的叶形分类拟合模型,其决定系数为0.9901、均方根误差为0.1596、卡方值为10.3681、赤池信息量准则为-6317.10、预测精度为97.73%,其预测结果最佳,优于叶形不分类的整体拟合和叶面积仪测量结果。【结论】基于叶片形态分类的毛竹叶面积拟合模型仅需测定叶片的长和宽,便可准确预测叶片面积,其精度不但优于叶面积仪与整体拟合结果,而且测量过程快速、便捷。该模型可解决长期困扰的毛竹叶片面积测量难题。

单株油菜叶面积田间无损测量方法和策略研究

为了实现单株油菜叶面积“无损、高精确度和高效率”的测量目标,提出了一套综合运用图像处理法、叶面积仪法、系数回归法(叶长宽积,以下缩写为L×W)和纸样称重法四种方法的单叶累加测量策略,并开展了相应的实证研究。测量精确度分析结果表明,图像处理法、叶面积仪法、系数回归法(L×W)均可实现油菜叶面积的田间无损精确测量,其中测量精确度图像处理法最高,叶面积仪法次之,系数回归法(L×W)最低,测量误差分别为2.94%、4.47%、6.01%。图像处理法测量叶面积,对于因拍摄角度差异造成的测量误差不明显。同一方法不同生育期建立相应校正模型更有利于精确的测量。测量效率分析结果表明,叶面积仪法测量效率最高,系数回归法(L×W)次之,图像处理法最低,但在人力可接受范畴内。结合不同生育期叶数和叶形特点,并科学处理“高精确度”和“高效率”之间的关系,制订了一个测量方案,叶宽大于12 cm的长柄叶主要通过图像处理法进行测量,叶宽小于12 cm的短柄叶、无柄叶主要以叶面积仪法测量,所有叶通过系数回归法(L×W)测量,用于少数残缺或漏测叶片的补充及对其他方法测量结果作对比分析,通过纸样称重法校正模型进行校正。该方案可为单株油菜叶面积田间无损测量提供技术支撑。

香梨叶面积测定方法对比研究

【目的】库尔勒香梨叶面积是研究香梨生长发育状况的重要指标,但在测定中工作量大而且精度难以保证,通过两种测定方法的对比,取得一种简便、快速、正确估算的简易测定方法。【方法】通过叶面积仪及剪纸称重法两种方法,利用数理统计法对香梨叶片指标进行回归分析,建立估算的数学方程。【结果】在叶面积仪法及剪纸法两种方法下,香梨叶面积与叶主脉长、叶宽及长宽乘积都存在高度的正相关关系,并建立了叶主脉长、叶宽与叶面积的线性回归方程,分别为Y=3.007 X1+5.718 X2-20.119和Y=2.973 X1+6.026 X2-19.434,主脉长与叶面积的幂函数方程分别为Y=2.235X1.348和Y=2.592X1.307。【结论】考虑野外生产实际中测量操作的便利性及精确性,在库尔勒香梨叶面积估算中可直接利用幂函数回归方程来求算叶面积,测量叶片的主脉长后用叶形指数来估测,基本可满足叶面积测定的精度要求。

3种丛生竹叶面积预测模型研究

竹叶具有泡状细胞,失水易卷曲,增加了竹类植物叶面积测量的难度,本研究探求一种快速、准确、便捷测量丛生竹叶面积的方法。通过将孝顺竹、花孝顺、小佛肚竹叶片按照叶形进行分类,利用叶片长宽积和扫描实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、残差平方和、预测精度来检验模型的精度,并与叶面积仪测量的面积进行对比,结果表明:(1)单个竹种和3个竹种合并拟合模型的叶面积测量结果均具有高精度(R^2>0.99,预测精度>97%),且优于叶面积仪测量的结果;(2)以叶片长宽的积建立了叶形分类拟合模型,模型的决定系数为0.9907、均方根误差为0.3525、残差平方和为312.6867、预测精度为97.28%,其预测结果优于叶面积仪测量结果。本研究建立的丛生竹叶片面积分类拟合模型快速、准确、便捷,仅需测量叶片长宽便可精准测量丛生竹叶面积,达到了预期目标,解决了叶面积测量难题,为丛生竹相关的生态学研究和经营生产提供了技术支撑。