基于温光效应的小白菜营养品质模拟模型研究

为了建立小白菜营养品质模型,本研究以小白菜品种“四月慢”为试材设计分期播种试验,测定不同温光条件下小白菜不同时期维生素C、纤维素、可溶性糖以及可溶性蛋白含量等营养品质指标,建立基于温光效应 (Light and temperature function,LTF)的小白菜营养品质数学模型,并利用独立试验资料对模型进行检验。结果表明：本模型对小白菜的维生素C、纤维素、可溶性糖以及可溶性蛋白含量的预测结果回归估计标准误差（RMSE）比辐热积法（Thermal effectiveness and photosynthetically active radiation,TEP）、积温法（Growing degree days,GDD）显著降低,与辐热积法相比,各指标的RMSE分别降低81.14%、77.46%、77.23%、75.53%,与积温法相比则分别降低77.15%、78.77%、79.90%、21.17%,表明模型的预测精度更高。本模型实测值与模拟值间的相关系数（r）均大于0.98,优于辐热积法和积温法的模拟结果,表明模拟值与实测值之间符合度较高。与传统的辐热积法和积温法相比,温光效应法显著提高了小白菜营养品质预测精度,可为耐弱光的温室作物营养品质模拟提供参考。     

基于光温效应的大白菜生理特性及营养品质动态模拟效果

在温室环境下,研究大白菜生理特性及营养品质与气温、光合有效辐射的动态模拟关系,以期为温室大白菜生长管理与环境优化调控提供参考。2020年6−9月,以“新早熟5号”大白菜为试材开展前后三期实验,自动采集温室气温和光合有效辐射数据,每3d进行1次大白菜生理特性及营养品质测定。计算实验期间各处理大白菜光温效应LTF以及辐热积TEP、积温GDD值,利用一期实验数据建立生理特性及营养品质动态模拟模型;利用独立两期实验数据开展模型检验,比较动态模拟模型的预测效果。检验结果表明,对大白菜各项生理特性及营养品质的模拟,以LTF模型效果较佳,R2＞0.956,RMSE＜46.752,RE＜11.99%,LTF模型拟合度和模拟精度优于GDD和TEP模型。其中,大白菜叶片可溶性糖、可溶性蛋白和维生素C含量呈单峰曲线变化规律,其LTF模型可用Extreme函数表达;硝酸盐含量呈“N”字形变化规律,其LTF模型可用Poly5函数表达;纤维素、根系活力、叶绿素（a、b、a+b）和类胡萝卜素呈“S”型变化规律,纤维素LTF模型可用Gompertz函数表达,其余指标LTF模型可用Logistic函数表达。LTF法能根据气温和光合有效辐射数据较精准地预测温室大白菜生理特性及营养品质,为建立更具普适性的温室大白菜生长模型提供参考。     

用辐热积法模拟温室黄瓜果实生长

为了提高预测温室黄瓜产量的能力,该研究根据温室黄瓜（品种为：戴多星Cucumis sativus cv Deltestar）果实对温度和辐射的响应,建立了以辐热积（Product of thermal effectiveness and PAR,TEP）为尺度的温室黄瓜果实模型,并用独立的试验数据进行了检验。模型对温室黄瓜各节位果实果长、果径和鲜质量的模拟值与实测值的符合度较好,模型对温室黄瓜果长和果径的模拟值与实测值之间的决定系数（R2）分别为0.7325和0.5885;回归标准误差（RMSE）分别为1.64 cm和0.35 cm,而以有效积温（Growing degree days,GDD）为尺度构建的果实生长模型对果长和果径的预测结果与实测值之间的决定系数（R2）分别为0.5768和0.4893;回归标准误差（RMSE）分别为1.83 cm和0.40 cm;本模型对果实鲜质量的模拟结果与实测值之间的回归标准误差（RMSE）和决定系数（R2）分别为25.04 g 和0.6782。而基于有效积温的果实生长模型对果实鲜质量的模拟结果与实测值之间的回归标准误差（RMSE）和决定系数（R2）分别为28.52 g和0.6068。模拟精度提高了12.21%。本研究建立的辐热积模型能较准确地预测温室黄瓜各节位的果实生长,模型的实用性较强,可以为温室黄瓜生产提供理论依据和决策支持。     

黄瓜壮苗指标与辐热积关系的模拟模型

为预测温室黄瓜幼苗的健壮程度,该文探讨了黄瓜根冠比、G值(全株干质量与育苗天数之比)、壮苗指数3个壮苗指标与环境温度和辐射的关系,以2个不同生态型黄瓜品种‘津春4号’和‘戴多星’为试验材料,通过分期播种试验及回归分析,建立了以辐热积为尺度的温室黄瓜壮苗指标模拟模型,并利用独立试验数据对模型进行了检验。结果表明,根冠比与辐热积曲线拟合度差,G值模型的模拟值与实测值符合度低。在该试验条件下,这2个壮苗指标均不适宜用辐热积做变量进行模拟。黄瓜壮苗指数与辐热积曲线拟合度高。模拟结果与实测值之间的回归标准误差(RMSE)为0.0040,说明模型具有较高的预测精确性;壮苗指数的模拟值与实测值之间基于1∶1直线的决定系数(R2)分别为0.9854(津春4号)和0.9761(戴多星),F检验均达极显著水平,表明模拟值与实测值的符合度高。该研究建立的基于辐热积的黄瓜壮苗指数模型能较准确的预测黄瓜幼苗健壮程度,所用参数少,模型实用性较强,可为黄瓜育苗中幼苗健壮程度的预测提供有效方法,也可为黄瓜育苗中的温光管理提供决策支持。     

防虫网覆盖塑料大棚小白菜采收期与产量预测模型

为准确预测防虫网覆盖塑料大棚栽培小白菜的采收期和产量,本研究通过不同品种、播期试验,定量分析了出叶速率、单叶伸长速率与温度和辐射的关系,建立了基于辐热积的小白菜叶面积预测模型,并将该模型与通用的光合作用与干物质生产模型相结合,建立了防虫网覆盖塑料大棚栽培小白菜采收期与产量预测模型。并用与建立模型相独立的试验资料对模型进行检验,结果表明,对小白菜展开叶数、叶长、叶面积指数、采收期、产量的预测与实测值之间基于1︰1直线的决定系数(R2)分别达到0.93、0.95、0.97、0.91、0.97,相对预测误差(RE)分别为10.9%、8.7%、11.4%、3.4%、12.5%。本模型预测精度较高,模型参数容易获取,具有较强的实用性。     

温室盆栽一品红生长发育模拟模型

该研究的目的是建立一个温室盆栽一品红（Euphorbia pulcherrima Willd.）生长发育模拟模型,为温室盆栽一品红生产中的光温精准调控提供理论依据与决策支持。以一品红品种‘中国红’（Euphorbia pulcherrima Willd. Red China）为研究对象,通过不同定植期和不同密度的试验,定量分析了一品红生长发育与光温的关系。在此基础上,以生理辐热积（Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP）为尺度,建立了温室盆栽一品红生育期模拟子模型;以冠层吸收的生理辐热积（Canopy intercepted PTEP, PTEPint）为尺度,建立了温室盆栽一品红干物质生产和分配模拟子模型;综合生育期模拟子模型与干物质生产和分配模拟子模型,建立了温室盆栽一品红生长发育模拟模型,并用独立的试验数据对模型进行了检验。模型对从摘心到短日处理、单苞、单蕾、多蕾和开花期的模拟预测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为0.99,回归估计标准误差RMSE分别为0.7、3、3.5、0.7和2 d,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8、4.5、3.8、2.8和7.2 d）。模型对单位面积总干质量、叶干质量、茎干质量和苞叶干质量的模拟值与实测值基于1︰1线的R2和RMSE分别为0.98、0.97、0.91和0.95;7.12、7.49、3.89和2.48 g/m2。模型对一品红单位面积总干质量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0.77和35.06 g/m2）。该研究建立的模型能够较准确地预测温室盆栽一品红各生育期出现时间、干物质生产和各个器官干质量的动态,模型的预测精度较高、参数少且易获取、实用性较强。     

不同果实负载下温室黄瓜干物质分配的模拟

黄瓜是中国温室栽培的最主要作物之一,果实负载决定着果实发育和产量,构建不同果实负载下温室黄瓜干物质分配模型对温室黄瓜栽培管理具有重要的理论意义和实践价值。根据温室黄瓜生长对光温需求,以辐热积（TEP）为尺度建立温室黄瓜干物质分配模型,并用与建模试验不同的试验数据进行模型检验。模型对温室黄瓜茎、叶和果实干质量的预测结果与实测值1∶1线回归估计标准误（RMSE）和决定系数（R2）分别为223.08、119.23、316.34 kg/hm2和0.76、0.73、0.75,模型的预测结果与实测值之间的吻合度较好。     

用辐热积法模拟温室黄瓜叶面积、光合速率与干物质产量

依据温室黄瓜叶片生长与温度和辐射的关系，用辐热积构建了两种不同整枝方式下的叶面积模拟模型，并与已有的光合速率和干物质生产模型相结合，建立了适合中国种植技术的温室黄瓜光合速率与干物质生产模拟模型，并利用不同品种、基质的试验资料对模型进行了检验。结果表明，本模型比积温法和比叶面积法能更准确地预测温室黄瓜的叶面积和总干重，为温室作物生长模拟提供了新思路。     

园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径

为了确定通用性园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径,该研究获取了9 a 58茬分期播种试验观测数据,分别以黄瓜（‘津优 35’和‘津盛206’）、番茄（‘瑞粉 882’和‘普罗旺斯’）、芹菜 （‘尤文图斯’）、菠菜（‘大叶’）、香芹（‘四季’）、郁金香（‘粉色印象’、‘白日梦’、‘艾斯米’和‘夜皇后’）、茶叶（‘龙井’）为供试材料,依据作物生长发育与关键气象因子（辐射和温度）的关系,基于4类建模方法（温差法、积温法、生理发育时间法和辐热积法）构建了园艺作物发育期和采收期模拟模型,确定了模型关键参数,并以4种方式（平均值、最值均值、中值和逐步回归）集成模拟结果,最终确定模型最优模拟路径。结果表明：1）不同时间尺度发育期和采收期模拟模型的均方根误差（root mean square error,RMSE）为4.85～17.01 d,归一化均方根误差（normalized root mean square error,NRMSE）为10.65%～16.31%;不同作物发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.50～17.08 d,NRMSE为4.33%～20.24%,郁金香发育期模拟模型最优,黄瓜采收期模拟模型最优;不同模拟方法发育期和采收期模拟模型的RMSE为0.08～24.37 d,NRMSE为0.18%～54.81%。2）通过比较不同模拟方法的模拟精度,得出逐时优于逐日时间尺度,集成方法优于单一方法模拟,正弦优于线性温度响应模式,叶温优于气温温度形式,温度响应模拟需要考虑下限和上限温度。3）最优模拟路径为先选择逐时尺度、考虑生物学下限和上限温度的正弦温度响应模式和叶温温度形式构建模型,再选择集成法优化发育期（中值集成）和采收期（逐步回归集成）模型。研究结果为指导园艺作物智慧生产管理和高效利用农业资源方面提供理论基础和技术支撑。     

长江下游防虫网覆盖塑料大棚内温湿度模拟

为了对防虫网覆盖塑料大棚内空气温度和相对湿度进行预测,该文根据能量平衡和质量平衡原理,建立了以塑料大棚外气象要素（太阳辐射、温度、相对湿度、风速、气压）为驱动变量,以塑料大棚结构（容积、表面积、通风窗面积、棚内地表面积）、覆盖材料（塑料薄膜透光率、防虫网目数）、小白菜（叶宽、叶面积指数）等为参数的塑料大棚内温湿度模拟模型,并根据试验观测资料对模型进行了检验。结果表明：模型能较好地预测长江下游地区防虫网覆盖塑料大棚内温度和相对湿度。模型对该地区夏季晴天、多云天和阴天覆盖防虫网塑料大棚内温度预测值与实测值的决定系数（R2）分别为0.93、0.92和0.87,回归估计标准误差（RMSE）分别为1.3、1.4和0.9℃,相对误差（RE）分别为5.8%、6.5%和4.1%;夏季晴天、多云天和阴天大棚内相对湿度预测值与实测值的R2分别为0.91、0.90和0.89,RMSE分别为4.1%、4.7%和3.2%,RE分别为4.8%、5.6%和3.8%。模型的建立也为防虫网覆盖塑料大棚结构优化和管理提供参考。     

昼夜温差对番茄果实品质动态变化的影响及模拟

为了研究昼夜温差对番茄果实膨大-成熟期各阶段果实品质动态变化的影响,并构建昼夜温差对果实品质影响的模拟模型,以番茄品种"金冠5号"为试验材料,在人工气候箱对坐果后的番茄植株进行昼夜温差处理,设置25℃日平均温度下5个昼夜温差(DIF)水平,即-18℃(16℃/34℃,昼温/夜温)、-12℃(19℃/31℃)、0℃(25℃/25℃)、+12℃(31℃/19℃)、+18℃(34℃/16℃),测定各处理下番茄果实品质指标。结果表明:正昼夜温差可提高番茄果实营养成分含量和品质,而负昼夜温差使其降低。正昼夜温差使可溶性糖、糖酸比、可溶性蛋白、Vc含量增加,+12℃DIF处理下各营养品质含量高于+18℃DIF下,而负昼夜温差使其降低,且随负昼夜温差的增大而降低。有机酸含量在正昼夜温差下减少,而在负昼夜温差下增加。番茄红素含量在+12℃DIF下上升,而在+18℃DIF和负昼夜温差下降低。不同昼夜温差处理下,可溶性糖、可溶性蛋白含量均与辐热积呈Logistic模型关系,通过拟合昼夜温差值与Logistic模型参数的数量关系,得到昼夜温差对可溶性糖、可溶性蛋白动态变化影响的模拟模型。有机酸、Vc含量均与辐热积呈二次多项式关系,通过拟合昼夜温差与二次多项式模型参数的数量关系,得到昼夜温差对有机酸、Vc动态变化影响的模拟模型。检验结果表明,模型模拟效果良好。     

便携式双档位柑橘多品质无损检测装置设计与试验

为了解决普通检测装置难以覆盖不同果径（25～95mm）柑橘的检测需求问题，研发了覆盖多果径柑橘的便携式双档位多品质无损检测装置。以砂糖橘（果径25.35～48.61mm）和武鸣沃柑（果径53.24～94.71mm）为研究对象，基于研发的双档位探头，在赤道部位每隔120°采集一次光谱，平均光谱作为该柑橘的原始光谱。经标准正态变量变换（standard normal variable Transformation，SNV）、多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）预处理，再利用竞争性自适应加权抽样算法（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）筛选特征波长，分别建立了沃柑和砂糖橘的可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）和水分的偏最小二乘预测模型。沃柑的SSC和水分预测模型验证集相关系数分别为0.937、0.951，均方根误差分别为0.382%、0.005%；砂糖橘的SSC和水分预测模型验证集相关系数分别为0.921、0.935，均方根误差分别为0.460%、0.007%。为了评估检测装置的准确性和稳定性，使用平均变异系数分析了沃柑和砂糖橘的SSC含量和水分测定结果，并通过预测结果与标准理化值进行残差分析。结果表明，研制的便携式双档位柑橘多品质光谱检测装置对不同果径柑橘内部品质检测稳定性与精度均满足现场实时检测需求。     

高温对小白菜品质的影响及模拟研究

为了研究高温胁迫对小白菜品质指标的影响,以‘华王’为试材,于2015年10月—2016年5月进行分批播种试验,设置昼温/夜温为32℃/22℃、35℃/25℃、38℃/28℃共3个梯度,持续处理时间分别为3 d、6 d、9 d、12 d,以25℃/18℃为对照(CK)。各处理结束2 d后测定小白菜外观形态、SPAD值、单株干鲜重和粗纤维、可溶性糖、可溶性蛋白、维C的含量,建立小白菜卷叶率和单位面积产量与最高气温、最低气温、平均气温及持续时间的回归模型,并用实测数据检验模型的模拟效果。结果表明:小白菜单株干重、鲜重、叶片鲜重、叶片长度、叶片宽度、叶柄宽度、SPAD和单位面积产量均随高温胁迫的加剧和胁迫时间的延长而呈降低趋势。随温度的升高和持续时间的延长,叶片内叶柄长度、卷叶率逐渐增加。高温胁迫使小白菜粗纤维含量升高。短期高温胁迫下可溶性糖、可溶性蛋白、维C含量变化不明显,随胁迫时间的延长、胁迫温度升高逐渐降低。通过多元回归方法,分别构建了小白菜卷叶率和单位面积产量与最高处理气温、最低处理气温、平均处理气温及各处理所对应持续时间的关系模型。对模型的检验结果表明,小白菜卷叶率与最低处理温度和最低温度持续时间构建模型模拟效果最好,回归估计标准误差和相对误差分别为7.59%和0.189 4;单位面积产量与最高处理温度和最高温度持续时间构建模型模拟效果最好,回归估计标准误差和相对误差分别为274.02 g·m-2和0.073%。研究认为随高温胁迫强度加剧、胁迫时间延长,小白菜产量降低,口感变差,营养物质含量减少,说明高温胁迫使小白菜品质变差。     

基于不同PSO-ELM模型的碾压黏土抗剪强度预测方法研究

碾压黏土的抗剪强度直接影响碾压土石坝的质量和使用寿命。为得出碾压黏土抗剪强度的最优预测模型,通过粒子群算法优化极限学习机模型(PSO-ELM),分别以Sine函数、radbas函数和hardlim函数3种激活函数为基础,构建PSO-ELM_sin,PSO-ELM_rad和PSO-ELM_hard3种模型,并将模型结果与ELM模型、广义回归神经网络模型(GRNN)、随机森林模型(RF)和BP神经网络模型进行了对比。结果表明:在黏聚力和内摩擦角的拟合结果中,PSO-ELM_sin模型精度最高,其拟合方程斜率分别为1.005,1.032; 在月值模拟中,PSO-ELM_sin模型与实测值的拟合度最高,相对误差仅在6.0%～9.3%; PSO-ELM_sin模型在黏聚力模拟中RMSE,RRMSE,MAE,E_ns和R²分别为0.776 kPa,1.80%,0.641 kPa,0.993和0.997,该模型在内摩擦角模拟中RMSE,RRMSE,MAE,E_ns和R²分别为1.635°,6.98%,1.616°,0.983和0.998,模型精度均排名第一。因此,PSO-ELM_sin模型在所有模型中精度最高,可作为碾压黏土抗剪强度预测的标准模型使用。     

蔬菜废弃物堆肥对设施蔬菜产量和土壤生物特性的影响

采用盆栽试验研究了蔬菜废弃物堆肥对小白菜的增产效果、土壤养分含量、土壤微生物量和酶活性的影响。结果表明,蔬菜废弃物堆肥能够显著提高盆栽小白菜的产量和品质,其中30 t/hm2的高量蔬菜废弃物堆肥将产量提高了66.26%,将品质指标Vc、可溶性糖和可溶性蛋白含量显著提高了35.64%、183.36%和39.42%。蔬菜废弃物堆肥能够显著提高土壤质量,有机质、总氮、碱解氮、有效磷、速效钾含量和土壤微生物量碳、氮,以及土壤淀粉酶、脲酶、磷酸酶、脱氢酶活性的土壤质量指标。与牛粪相比较,高用量的蔬菜废弃物堆肥处理在小白菜产量、可溶性蛋白含量、土壤碱解氮、有效磷、速效钾含量、磷酸酶活性上显著高于牛粪;而在可溶性糖含量、土壤有机质含量、土壤微生物量、淀粉酶、脱氢酶活性上显著低于牛粪。综合而言,蔬菜废弃物堆肥能够提高土壤质量,增加蔬菜产量和品质;在蔬菜产量方面,蔬菜废弃物堆肥优于牛粪,在蔬菜品质和土壤质量方面,蔬菜废弃物堆肥与牛粪相当。