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

摘要：

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.

关键词：温室、模型、校准、相对湿度、预警系统、验证、黄瓜、叶片湿润时间

所属期刊栏目：26

分类号：S126;S163(农业物理学)

资助基金：北京市科委课题-京产大宗农产品质量安全检测与监测科技支撑工程Z09090501040901;北京市科委课题-基于GAP的无公害农产品生产规范生成系统研究

在线出版日期：2010-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：286-291