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基于冠层相对湿度的日光温室黄瓜叶片湿润时间估计模型

admin2022-12-15 22:07 499人已围观下载完整内容

简介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

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5 min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，误差一般在1～2 h左右；与本试验中普遍超过3 h的叶片湿润时间相比，RH阈值模型监测效果仍然可接受；验证结果中，平均值法的效果反而好于试错法，这说明在实际应用中不能仅局限于一种校准方法。该文总结的模型校准和检验方法，以及构建的基于冠层相对湿度的叶片湿润时间估计模型，可以用于日光温室黄瓜叶片湿润时间监测，符合日光温室黄瓜病害预警系统的要求。

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