日光温室电除雾防病促生技术试验分析

为深入了解温室电除雾防病促生技术的应用效果,同时引进3套温室环境物联网监测系统进行试验监测。运用监测设备实时监测试验区、对比区及室外的湿度、温度以及光照度的变化。试验表明:在温室中应用温室电除雾防病促生技术后,试验区比对比区平均湿度降低了2.39%,降低比例为2.75%。试验区光照度对比区升高了0.39 wlux,升高比例为16.67%;试验区温室温度比对比区平均温度提高了0.26℃,升高比例为1.89%。     

基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究

构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO₂浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。     

电致生物效应与电场杀虫技术

地下害虫对我国农业生产危害巨大.由于它们隐藏在地表以下,传统的防治方法效果并不理想.根据电致生物效应的基本原理,介绍了生物体细胞膜的不可逆电击穿过程,同时探讨了利用脉冲电场杀灭地下害虫的研究方法和步骤,以及相关参数的测量与计算方法.研究结果表明,杀虫效果不仅与电脉冲参数有关,而且与土壤电传导特性、地下害虫种类以及虫体发育情况有关.为此,提出一种可能替代化学农药、利用脉冲电场杀灭地下害虫的新方法.     

宜机化日光温室环境调控技术研究

基于北京市设施农业环境调控设备老旧、以人工控制为主、且数据缺乏应用的现状,本研究采用“宜机化新型日光温室建设+宜机化日光温室智能化提升+高效栽培模式示范”的技术路线,搭建了一套适用于日光温室的设施智能控制技术,智能调节日光温室环境参数,建立良好作物生长环境,提升生产水平,推动北京市设施农业向智能化、精准化方向发展。     

日光温室条件下茄子植株蒸腾规律的研究

通过采用茎流计测定茄子植株的蒸腾速率以及小气候自动监测系统采集温室内的小气候，系统地研究了日光温室内茄子的茎流变化规律及其与环境因子之间的关系，运用回归分析法建立了主要环境气象因子与蒸腾之间的数量关系。同时还分析了不同水分处理下茄子植株间茎流的差异，以及同一植株不同部位的茎流差异，并观测了剪叶对植株蒸腾的影响。     

新疆南部地区日光温室环境调控试验研究

在新疆南部地区选取克州作为代表该地域特点的2010年新建的1座日光温室作为代表,采用智能环境监测仪全天候对温室环境参数进行实时监测,获得日光温室内的气温、地温、湿度、光照强度的实测数据,通过与室外实测环境参数的对比,分析克州日光温室结构参数对日光温室环境的影响.新建温室内最低气温9.9C,温室气温平均偏离度30.2％;地温平均偏离度为23.4％,两者均偏大;温室最高光照强度平均47.7kLux,日照时长平均为7h,基本满足作物的采光需求,但光照强度稍微欠缺;本次测试的温室内平均相对湿度为67.5％,利于作物的生长发育.新建温室在气温及低温的稳定性、光照强度方面尚需继续优化,但从整体测试数据来看,温室内小气候环境参数基本满足温室果蔬的春提早、秋延晚生产的要求.     

渗灌对日光温室番茄栽培环境的影响

研究了渗灌和漫灌对日光温室番茄栽培环境及番茄产量的影响。结果表明,渗灌下,土壤密度比漫灌低7.59%,差异极显著;土壤总孔隙度比漫灌高9.72%,差异显著;土壤黏粒和粉粒高于漫灌,而砂粒和细粗砾低于漫灌;观测时段内,渗灌下平均气温、10cm处土壤平均温度较漫灌分别高1.55℃、0.86℃,地表平均温度比漫灌低0.14℃;渗灌下温室空气相对湿度较漫灌低11.86%,以10:00—20:00差值最大;渗灌下番茄产量比漫灌高8.60%,且差异显著。     

基于日光温室加温技术的热风水暖一体加温系统研制

在冬季严寒地区,日光温室采暖费用是决定温室运行成本的重要因素。讨论成本较低的热风炉加温系统和水暖炉加温系统的温室加温技术特点,并将两种技术相结合,研制了热风水暖一体炉加温系统。该系统较好地利用了炉内燃烧热量,并设计了多种供暖散热形式,扩大供暖面积,提高棚内温度,为日光温室冬季加温技术与装备提供一种有效可行的技术选择。      

日光温室不同栽培季节番茄的需水特性研究

【目的】研究日光温室不同栽培季节番茄(Lycopersiconesculentum Mill.)的需水特性,探明水分需求与环境条件、植株生长发育的关系,为精准灌溉提供依据。【方法】基于番茄对土壤含水率的生理需求,用称质量法和水量平衡法计算需水量,同时观测植株生长及环境因子变化,分析水分需求及其影响因素,构建了水分需求模型。【结果】冬春茬和秋冬茬番茄植株日需水量均呈先升高后降低趋势,秋冬茬需水高峰期出现时间早于冬春茬,但全生育期需水量低于冬春茬;冬春茬番茄日需水量变化主要与植株生长因素有关,包括叶面积和鲜生物量,而秋冬茬番茄日需水量与环境条件相关更密切,主要是日平均光强和空气相对湿度;分别建立冬春茬和秋冬茬番茄的日需水量模型,二者拟合效果均较好。【结论】冬春茬和秋冬茬番茄需水特性存在差异,主要影响因子分别源于植株生长状况和环境条件,冬春茬番茄需水特性主要与叶面积指数和鲜质量有关,而秋冬茬番茄主要与日均光照强度和空气湿度有关。     

日光温室增施CO2气肥的技术

日光温室是一个相对封闭的生产环境,室内CO2浓度小于外界空气浓度,而经国内外大量科学试验表明,只有当植物需要吸收CO2的最佳浓度为空气浓度的3～5倍,才能达到饱和点,而且植物的产量会随CO2浓度的增加而增加。因此常年施放CO2的日光温室,可取得较好的经济效益。在人工补充CO2的办法中,最科学的就是利用二氧化碳发生器,通过化学反应产生出CO2,并经管道输送给植物。这样做,不仅省时、省工、省钱,而且所施的CO2气肥比较均匀,利于作物吸收。在使用CO2发生器时,应注意以下问题:①将各连接部位封闭严密,避免泄漏。②操作时要注意安全,特别…     

日光温室环境预测模型构建

在借鉴国内外温室环境模型成果的基础上，利用热平衡原理建立了日光温室环境预测模型，该模型综合考虑了自然通风、作物蒸腾、地面蒸发、土壤传热和后墙传热对日光温室室内温湿度的影响，利用室内外的环境参数、室内作物的生长状态和自然通风口开口大小等参数，可以预测日光温室内部温湿度的变化情况，对日光温室环境调控具有一定的指导意义。     

BP神经网络在日光温室湿度预测中的应用

在对冬季环境下典型北方日光温室环境因子实测数据进行分析的基础上,选择影响温室湿度的环境因子和管理情况作为神经网络的输入量,包括室外温度、室外湿度、室外光照、室内3点温度、室内光照、天窗、侧窗开闭等共10项,以温室内部5个点实测平均湿度为输出量。通过900组数据对构建好的BP神经网络进行训练,选取训练数据外的60组数据作为测试。结果表明,60组输出数据平均相对误差为3.234%,预测效果良好。     

日光温室滴灌条件下番茄需水规律研究

采用温室小区作物栽培的试验方法,控制不同生育阶段土壤水分下限,研究了不同灌水条件下日光温室番茄产量、生长指标及水分利用效率。研究发现,水分过高或过低都不利于番茄增产,同时也不利于水分利用效率的提高,当番茄土壤含水量范围(占田间持水量的百分比)控制在苗期60%～65%、开花结果期70%～75%、结果期70%～75%时不仅可以提高番茄的产量,而且可以提高水分利用效率。     

日光温室彩椒主要病虫害绿色防控技术

病虫害防治是日光温室彩椒栽培的关键环节之一。介绍日光温室彩椒的主要病虫害及其综合防治策略,从农业防治、生物防治、物理防治、化学防治方面阐述彩椒病虫害绿色防控主要技术措施,以期为做好日光温室彩椒的病虫害防控提供参考。     

节能薄膜日光温室的设计

黑龙江省位于祖国北部，冬季气侯寒冷，无霜期短，现有温室结构不合理。为此，根据多年的生产调查结果和蔬菜生长要求，考虑到施工的便利性，确定了温室的结构技术参数。     

日光温室采光量实时计算及可视化研究

采光性能是温室中作物生长和发育的重要因素,也是日光温室结构设计的基础。为此,在建立日光温室采光量计算数学模型的基础上,通过三维可视化技术实时模拟了日光温室地面在1d中采光量的变化,能够形象地观测到日光温室地面采光区域和采光量的实时变化,从而为分析研究日光温室采光性能及太阳辐射量变化提供了更直观的途径,对正确地设计高产、高效和经济的日光温室具有一定的辅助作用。     

330m2日光温室秸秆气化炉的设计

秸秆作为一种十分重要的可再生能源随着生物质能源轻化技术的发展以及秸秆气化集中供气技术日渐成熟,有效地解决了农村植物秸秆有效利用问题,节约了能源,减少了对环境的污染。为此,阐述了330m^2秸秆气化炉的技术设计依据及总体设计方案,为黑龙江省及我国北方寒冷地区日光温室供暖提供了新的热源装置。     

日光温室空气湿度预测模型构建与验证

根据日光温室内水汽质量动态平衡关系,同时全面考虑了作物蒸腾、土壤蒸发、覆盖层内表面凝结和闭膜后的冷风渗透等与湿度变化相关的各种物理过程,建立了温室空气湿度动态预测模型。通过冬季试验验证了模型的预测功能。结果表明:室内空气相对湿度动态预测模型连续日期的预测结果与实测值比较吻合,相关系数为0.897 5,相对误差平均值为9.45%。     

基于图像处理的日光温室黄瓜病害识别的研究

根据日光温室黄瓜病害的彩色纹理图像的特点，将支持向量机和色度矩方法用于识别黄瓜病害。在进行分类时，首先以色度矩作为特征向量，然后将支持向最机分类方法应用于黄瓜病害的识别。通过黄瓜病害纹理图像识别实验分析表明，以色度矩作为病害彩色纹理图像的特征向量简便、快捷、分类效果好；支持向量机分类方法在黄瓜病害训练样本较少时也具有良好的分类能力和泛化能力，非常适合于黄瓜病害的分类问题。不同分类核函数的相互比较分析表明，线性核函数最适合黄瓜病害识别。     

不同灌水水平对日光温室萝卜产量及水分利用效率的影响

采用温室小区作物栽培的试验方法寻求温室萝卜适宜的灌水控制指标,通过对全生育期土壤水分下限的控制,研究了不同灌水条件下日光温室萝卜产量、产量分配及水分利用效率.研究发现,水分过高或过低都不利于萝卜增产,同时也不利于水分利用效率的提高,水分适宜(RT70处理)不仅可以提高萝卜的产量,而且可以提高水分利用效率和灌溉水利用效率.本研究对温室萝卜节水灌溉的进一步研究具有重要的科学指导意义.