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在实验测定黄瓜蒸腾速率及温室内环境因子的基础上,分析了连栋温室内黄瓜蒸腾规律及其与环境因子之间的关系,验证了蒸腾速率与茎流相关性显著。 相似文献
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作物冠层或叶片温度的变化可以反映作物的水分状况[1]。为此,根据能量平衡原理分析了作物的冠层(叶片)—空气温差变化的影响因素,并采用模糊推理技术,以叶片—空气温差及相关的环境因素(空气水汽压差、光照强度、空气温湿度和风速等)为输入变量,以CWSI为输出变量,探讨基于植物叶片—空气温差的作物水分亏缺诊断的智能化方法,实现了作物水分亏缺指标的动态分析,有效地解决了环境因素对CWSI计算结果的影响。采用温室生长的黄瓜为对象进行试验,试验表明:该诊断方法可有效地反映作物水分亏缺程度,克服了传统诊断的局限性。 相似文献
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水分是影响黄瓜生长发育的重要因子.以温室盆栽黄瓜为试验材料,研究了不同土壤含水量对温室黄瓜生长与光合特性的影响.结果表明:温室黄瓜在土壤含水量较高时,株高和产量增长较快,随着土壤含水量降低,叶片光合速率、蒸腾速率、气孔导度和叶水势均下降.考虑到温室内湿度大,当土壤含水量为21.36%(波动范围在±0.2%)时,效果最好,可以作为合理灌溉的依据. 相似文献
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黄瓜在温室栽培面积中占有很大的比重,监测温室黄瓜营养状态非常重要。因此,利用光谱分析技术对叶片所含的化学成分进行测量,主要包括建模与预测两步,采用基于BP算法的人工神经网络和支持向量机进行光谱的定量分析,探索基于光谱分析的整株光谱判断温室黄瓜的营养状态。研究结果表明,基于 BP 算法的人工神经网络和支持向量机所建立的回归模型,在一定程度上提高了模型的自预测能力和实际预测能力。 相似文献
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根据试验区温室黄瓜生育期环境因子实测资料,采用土壤水量平衡原理模拟了黄瓜生育期土壤含水量的变化过程,以模拟计算的土壤含水率与实际测试的土壤含水率的误差平方和最小为目标函数来确定温室膜下滴灌条件下的作物系数和作物需水量。结果表明,黄瓜生长期土壤含水率的模拟值和实测值较为吻合,两者相对误差在10%以内。作物系数在生长前期是逐渐变大,在作物生长旺盛时期作物系数达到最大值,随后逐渐减小,与作物叶面积指数的变化规律一致。温室黄瓜需水量在生长期的前期随时间的变化幅度较小,变化为1.5~3.5mm/d;中期随时间的变化幅度较大,变化为0.2~7.5mm/d;后期随时间的变化幅度又变小,变化为3.5~7.2mm/d。 相似文献
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随着生活品质的不断提高,人们对于各种绿色蔬菜的数量要求不断增加,对于无公害蔬菜的整体品质的要求也大幅度提升。在这样的情况下,为了更好地满足人们对于黄瓜各方面的要求,相关技术人员必须要全面的对温室黄瓜栽培技术进行相关的探讨和分析,综合地了解温室黄瓜栽培过程当中的各种病虫害类型之后,采取有效的手段不断的提升温室黄瓜的产量和品质,尽可能的为消费者提供高品质的绿色无公害温室黄瓜产品。 相似文献
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巨型竹木塑料大棚及温度性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设施大型化可节省建筑材料、降低成本和提高栽培效益,是设施发展的方向.目前,以钢结构为主的连栋大棚建造费用较高,广大农民难以承受.根据农民的经济承受能力和栽培习惯,采用毛竹作为主要建筑材料,设计了跨度为20m、长度为100m、单栋面积为2000m2的巨型塑料大棚,其建造成本为5384元/hm2.对这种大棚的温度性能进行了测试,结果表明,巨型大棚在单层覆盖栽培条件下,秋延后果菜类可推迟到11月中下旬,春提早可在3月中旬定植,内加简易保温覆盖可提高气温和地温1°~2℃. 相似文献
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日光温室黄瓜滴灌灌溉制度研究 总被引:7,自引:0,他引:7
日光温室生产中膜下滴灌技术的应用面积在不断扩大,但生产中仍依据传统的灌水模式或未覆膜时的滴灌制度。然而膜下滴灌减少了棵间蒸发损失,增强了有效蒸腾作用,使作物需水规律发生了变化,所以膜下滴灌不能完全套用传统的灌溉模式。基于上述原因,对膜下滴灌条件下日光温室黄瓜的灌溉制度进行了试验研究。分析了不同水分处理对黄瓜株高、茎粗、叶面积指数等形态指标的影响,以及对产量、品质等的影响。分析结果表明,为实现日光温室黄瓜生产获得高产、优质及节水的目标,日光温室夏黄瓜在膜下滴灌条件下,结果期理想的耗水量应为120mm左右,日耗水强度为3.04~4.68mm。每隔4~5d灌1次水,灌水定额为15mm。以上试验所得指标可作为日光温室黄瓜生产控制水分及滴灌系统设计的参考依据。 相似文献
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针对温室黄瓜霜霉病、角斑病、白粉病这3种常见病害图像的特点,提出了将支持向量机方法应用于黄瓜这3种病害识别中.首先选择HIS颜色空间作为图像特征提取的空间,以避免光照强度对图像获取的影响,然后利用支持向量机分类方法进行病害的识别.实验分析表明,HIS颜色系统基本上消除了图像获取时,光照强度对图像的影响;支持向量机分类方法在病害分类时训练样本较少,具有良好的分类能力和泛化能力.不同分类核函数的比较结果是径向基核函数的SVM方法对黄瓜这3种病害的识别率达到了90%以上,最适于黄瓜3大病害的分类识别. 相似文献