自控温室黄瓜果长及果周径增长与气象因子关系的研究

研究了玻璃自控温室荷兰黄瓜果实长度、果周径生长与温室气候条件的关系。结果表明,不同界限温度的有效积温与果实长度、果周径的相关系数均达０．９以上,用１４～２１℃有效积温和１３～２５℃有效积温表征果实长度与果周径增长最佳,光照强弱、温差大小、ＣＯ２含量是影响黄瓜果实生长速度的关键气象因子。实际生产中可根据预期目标,运用有关气候生态参数,合理分配能源使用时间,调节果实发育进程,达到适期上市,实现降低生产     

自控温室黄瓜茎蔓、叶片生长与有效积温关系的研究

研究了引进自控温室荷兰黄瓜叶片、茎蔓生长规律及与温室气候环境的关系。结果表明,与黄瓜茎蔓、叶片生长进程关系最密切的因子为12～25℃有效积温;叶片生长对温度反应呈非线性,13～19节位出叶所需12～25℃有效积温最少,平均每长1叶仅需10.6～10.9℃有效积温,比定植～5叶期少1／2以上。其他各节位每出1叶所需积温分别是定植～5叶为29.1℃,5～10叶为15.3℃,10～15叶为11.3℃,15～20叶为10.82℃,20～25叶为12.9℃,各生育期所需12～25℃有效积温较为稳定。在上海地区气候条件下建议采用变温管理方式以提高温度,通过气候环境的合理调控,实现黄瓜低成本生产和增产增收。     

自控温室黄瓜茎蔓,叶片生长与有效积温关系的研究

研究了引进自控温室荷兰黄瓜叶片、茎蔓生长规律及与温室气候环境的关系。结果表明,与黄瓜茎蔓、叶片生长进程关系最密切的因子为１２～２５℃有效积温;叶片生长对温度反应呈非线性,１３～１９节位出叶所需１２～２５℃有效积温最少,平均每长１叶仅需１０．６～１０．９℃有效积温,比定植～５叶期少１／２以上。其他各节位每出１叶所需积温分别是定值～５叶为２９．１℃,５～１０叶为１５．３℃,１０～１５叶为１１．３℃,１     

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。     

基于模型的温室加温控制目标优化系统研究

温室加温控制目标的设定合理与否，直接影响温室作物生长及温室环境调控的能耗。本研究以温室作物生长模拟模型和温室加温能耗预测模型为基础，建立了基于模型的温室加温控制目标计算机优化系统。系统包括一个数据库(温室、作物以及气象资料)和三个模型(作物生长模拟模型、温室加温能耗预测模型以及加温控制目标优化模型)。系统的输入主要为温室类型、温室结构、覆盖材料、作物信息以及室外气象资料，系统输出主要为作物干物质生产量、温室加温能耗量以及干物质生产能耗量利用效率最高和生物量最高的温室白天和夜间的加温控制目标(温度设置点)。以2003年1月20日～2月20日上海孙桥现代农业开发区Venlo型自控玻璃温室水果型黄瓜生产为实例进行分析，结果表明，在上海地区冬季进行温室水果型黄瓜生产时，在开花至果实采收初期将白天和夜间加温控制目标分别设为23℃和17℃时可以获得最高的干物质生产量；将白天和夜间的温室加温的温度分别设为20℃和15℃能够使黄瓜干物质生产的能耗量利用效率达最大，并能够使黄瓜干物质产量也处于较高的水平。本研究建立的基于模型的温室加温控制目标优化系统为中国温室气候控制中温度的优化调控提供了理论依据和决策支持。     

中国连栋温室黄瓜周年生产能耗分布模拟

温室作物周年生产单位产量的能耗是进行温室投资风险评估和优化温室气候控制的重要指标。为明确中国温室作物周年生产单位产量能耗分布规律,该文以Venlo型连栋温室和温室主栽作物黄瓜为研究对象,选取中国有代表性的224个气象观测站点25 a（1981－2005年）每日平均气候资料（每日最高最低气温、水汽压、日照时数和平均风速）,利用温室能耗预测模型和作物生长模型,模拟预测在商业化生产中常用的两种不同的温室温度（白天和夜间温度控制目标分别为控制策略一：24℃与19℃,控制策略二：20 ℃与15℃）和CO2体积分数（增施：1000 mL/L,自然通风不增施：350 mL/L）控制策略下,连栋温室黄瓜周年生产所需的能耗和黄瓜的潜在产量。在此基础上,进一步计算每单位黄瓜产量所需要的能耗,并利用GIS技术及反距离权重插值方法获得空间上连续分布的栅格数据,得到中国连栋温室黄瓜周年生产单位产量能耗分布图。结果表明,中国温室周年生产黄瓜单位产量能耗总体趋势是从低纬度地区向高纬高海拔的寒冷地区增加。两种温度控制策略下各地的黄瓜单位产量能耗差异在8%以内,但增施CO2可以降低各地的黄瓜单位产量能耗达29%～67%,低纬度地区降低幅度大于高纬高海拔区。中国温室能耗主要受室外气候和温室温度控制目标影响;在两种温室温度控制策略下,黄瓜潜在产量主要受室外光照条件和室内CO2浓度影响。增施CO2能够大幅提高黄瓜产量,是增加温室作物产量和提高能耗利用率的有效手段。该研究结果可为中国不同区域连栋温室投资风险评估和从能耗角度优化温室环境调控提供支持。     

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。     

陕西温室黄瓜根腐病及流行因素研究

为明确陕西省温室黄瓜根腐病的病原及流行影响因素, 采用病原物组织分离的常规方法及田间系统调查, 对陕西温室黄瓜棚室出现的两种类型根腐病进行了系统研究.结果表明, 陕西省不同生态区温室黄瓜根腐病病原菌不同, 陕北地区黄瓜根腐病病原菌为甜瓜疫霉(Phytophthora melonis), 关中地区为尖孢镰刀菌(Fusarium oxysporum).菌落均在10～30 ℃条件下正常生长发育, 以20～25 ℃条件下发育最快, 当温度超过 30 ℃菌落生长速度减慢.设施栽培面积的增加、土壤连作年限的延长、不合理的轮作种植及大水漫灌等与温室黄瓜根腐病的发生密切相关.黄瓜栽培环境的变化是影响黄瓜根腐病流行的主要因素.     

温室长季节栽培番茄发育动态模拟模型的研究

根据番茄生物学特性、发育阶段有效积温恒定的原理和多年的栽培经验,对温室长季节栽培番茄的发育阶段进行划分,其生长发育阶段包括播种期、幼苗期、开花座果期、果实膨大期、果实采收初期、果实采收盛期和果实采收末期.将不同播期各生育阶段的生长度日的平均值确定为建模过程中的参数Ai自幼苗期至果实采收末期分别为710.5、110.5、152.3、302.9、245.6、2156.7、200.5度日.确定了发育阶段有效积温参数后,建立了温室番茄长季节栽培的发育动态模拟模型,系统的预测番茄发育阶段.模型检验结果表明,温室番茄发育动态模拟模型具有较高的精确性、机理性和实用性.     

温室长季节栽培番茄发育动态模拟模型的研究

根据番茄生物学特性、发育阶段有效积温恒定的原理和多年的栽培经验，对温室长季节栽培番茄的发育阶段进行划分，其生长发育阶段包括播种期、幼苗期、开花座果期、果实膨大期、果实采收初期、果实采收盛期和果实采收末期。将不同播期各生育阶段的生长度日的平均值确定为建模过程中的参数Ai：自幼苗期至果实采收末期分别为710.5、110.5、152.3、302.9、245.6、2156.7、200.5度日。确定了发育阶段有效积温参数后，建立了温室番茄长季节栽培的发育动态模拟模型，系统的预测番茄发育阶段。模型检验结果表明，温室番茄发育动态模拟模型具有较高的精确性、机理性和实用性。     

中国温室气候区划及评述

为区分不同地区气候条件对温室生产影响的差异性，明确在不同地区对温室的基本要求，针对中国连栋温室生产进行了气候区划。区划方法采用综合因子法和主导指标法相结合的原则。首先根据中国气候特点，划分出北方区和南方区，然后在南、北方区内再划分出一级区和二级区。一级区划采用综合因子原则，利用系统聚类和判别分析方法将北方区划分为4个一级区，南方区划分为5个一级区；二级区划采用主导指标原则，利用主导指标的等值线走势将北方区和南方区各划分为9个二级区。通过分区评述各一级区的气候特点，指出在该区内发展温室生产的气候资源优势和不利气象条件，提出各区的温室发展方向，为从总体上做到合理利用气候资源，防止气候对温室生产的不利影响提出建议；给出各二级区内连栋温室的采暖期及采暖能耗量，指出连栋温室在本区的适应性，为连栋温室合理布局提供依据。     

基于STM32温室环境测控系统的研究

在传统温室自动化监控系统的基础上,针对目前温室大棚面积不断增大、温室内传感器种类及数量不断增多,且不易连栋管理的现状,设计了基于ARM CORTEX-M3核的以STM32单片机为核心的智能温室控制系统。系统采用CAN总线技术对连栋大棚的主要环境因子,如温度、湿度及光照度等进行智能控制,通过串行通信实现上位机控制,增强了温室大棚的智能化和实用性。     

日光温室环境调控关键技术研究

设施蔬菜作物的生长发育与温室环境因子密不可分,生长发育进程明显受到温度的影响,而病害发生又与高湿度有着密切的联系。本文系统分析了日光温室内的光照、温度、湿度以及气体环境等特点,结合大棚的室内外环境特点,研究分析日光温室环境调控的关键技术。从加温、降湿、增加光照强度和补充二氧化碳等几个方面详细的阐述了进行温室环境调控,实现设施作物栽培的优质、高效生产,为日光温室的实际生产提供数据支持和技术依据。     

日光温室山墙对室内太阳直接辐射得热量的影响

该文计算了日光温室室内各个面的太阳直接辐射，结果表明：山墙内侧的太阳直接辐射日变化规律不同于室内其它各个面。对于长度较短的温室，如果忽略山墙的作用，将会忽略山墙内外侧太阳辐射对室内得热的影响，同时忽略山墙在室内各个面产生的阴影，从而高估了室内其它面的太阳辐射得热，高估值随着温室长度的递减而递增，给日光温室热环境的分析带来误差。该文还测量了日光温室各个面的热流量，分析了山墙的蓄热放热过程及其随温室长度变化对室内得热的影响。因此，对长度较短的温室，必须考虑山墙对室内得热的影响。同时也为日光温室长度的确定和室内作物布局提供理论依据。     

我国稻米整精米率特点及环境影响因素分析

为我国稻米整精米率的提高、品种品质的改善提供参考,本文对2002-2009年度全国稻米普查抽征的5574份稻谷样品的整精米率进行影响因素分析。结果表明,我国稻米整精米率年均值总体徘徊在55.0%,地域特点为北高南低;稻米整精米率与粒长、垩白粒率呈负相关性;地理位置、气候效益等环境因素对整精米率均有一定的影响。     

三种类型温室建造的生命周期评价

为了确定温室建造过程对环境的影响程度及最大影响因素,该文应用生命周期评价(LCA)方法对3种温室建造过程造成的环境影响进行了评价。结果表明:3种温室建造对环境影响较大的是矿石资源消耗、化石燃料消耗、全球变暖和光化学烟雾4个方面;产生影响的阶段主要集中在建材生产阶段,占整个环境影响的90%以上;3种温室的建造所产生的环境影响类型是不同的,总的来说,考虑到不同温室类型使用年限的不同,在单位面积单位时间内芬洛温室在化石燃料消耗、矿石资源消耗、全球变暖、酸化、光化学烟雾以及灰尘对环境造成的影响最小,砖墙钢架日光温室在淡水资源消耗、木材消耗、水体富营养化及固体废弃物对环境造成的影响最小,但考虑到不同影响类型的权重,总体上砖墙钢架日光温室对环境的影响则是3种温室类型中最大的。该研究结果可为评价温室生产的资源消耗和环境影响提供方法借鉴,为设施建设选材提供参考。     

Variation of morpho-physiological traits in geographically diverse pigeonpea [Cajanus cajan (L.) Millsp] germplasm under different phosphorus conditions

Genotypic variation for morpho-physiological parameters, phosphorus (P) content and root acid phosphatase activity was studied in 52 pigeonpea genotypes. Data related to shoot (length, dry weight, number of leaves, and leaf area), root (volume, length, dry weight, area, perimeter, and number of root tips), acid phosphatase activity, and P content (root, stem, and leaf) were recorded at 60 days after sowing (DAS). The P use efficient genotypes showed high root length, root area, root perimeter, root dry weight, P content in leaves, and root to shoot dry weight ratio under the P not added condition. Significant variation was found among genotypes for root- and shoot-associated characteristics under both P treatments. The P use efficient genotypes with improved root morphological phenes have potential to acquire and utilize more P from immobile soil bound P sources may be of additional factor for increasing efficiency of acquisition and utilization of supplied P fertilizer.     

设施菜田土壤呼吸速率日变化特征分析

研究设施菜田土壤呼吸速率日变化特征对于了解CO₂排放对环境和作物生长的影响十分重要。本研究采用CO2红外分析仪 动态箱法在2009年秋冬季和2010年冬春季监测了不同有机肥和氮肥处理下设施菜田土壤呼吸速率的日变化特征。结果表明: 施用有机肥和秸秆明显提高设施菜田土壤呼吸速率, 尤其是在高氮投入下, 鸡粪和小麦秸秆混施土壤呼吸速率明显高于其他处理; 不同季节各处理土壤呼吸速率的日变化特征基本一致, 土壤呼吸速率的最大值出现在14:00-17:00; 随着温度升高, 土壤呼吸速率逐渐增加, 但是过高的温度和CO₂浓度均会抑制土壤呼吸速率; 上午8:00-11:00测定的土壤呼吸速率值与土壤呼吸速率日平均值基本一致, 可采用上午8:00-11:00土壤呼吸速率的观测值评估设施菜田CO₂的排放量; 施肥、温度和温室内近地面CO₂浓度是影响不同季节土壤呼吸速率日变化的主要因素, 合理调控对于实现设施蔬菜的可持续发展具有重要意义。     

基于R-BP神经网络的温室小气候多步滚动预测模型

温室高效生产依赖于适宜的温室小气候环境,建立高精度的温室小气候多步预测模型对实现温室环境优化调控具有重要意义。本研究提出一种基于滚动的反向传播神经网络（Rolling Back Propagation Neural Network, R-BP）的温室小气候多步滚动预测模型。模型主要包括两个阶段：（1）建立初始的BP神经网络。采用自动编码器无监督学习方法获取初始网络参数,并利用改进的粒子群算法优化网络参数。（2）建立滚动的BP神经网络群。将前一个网络输出作为后一个网络的部分输入进行滚动训练和预测,实现温室小气候多步滚动预测。为验证R-BP模型的有效性,在阿拉伯联合酋长国阿布扎比市的自控温室和中国苏州市的非自控温室分别进行试验。验证试验表明,与传统BP神经网络相比,在阿布扎比温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低69.9%,预测相对湿度,其平均误差降低47%;在苏州温室试验中,采用R-BP模型预测未来6h室内温度,其平均误差降低43.3%,预测相对湿度,其平均误差降低55.6%。说明R-BP模型能够较准确预测未来6h内温室小气候环境变化,可为制定温室小气候优化调控方案提供依据。