|本期目录/Table of Contents|

[1]陈永快,黄语燕,兰婕,等.基于辐热积的NFT栽培生菜生长模型[J].江苏农业科学,2021,49(19):201-204，215.
　Chen Yongkuai,et al.Growth model of lettuce cultivated by NFT based on product of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(19):201-204，215.
点击复制

基于辐热积的NFT栽培生菜生长模型(PDF)
分享到：

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第19期
页码:
201-204，215
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-10-05

文章信息/Info

Title:
Growth model of lettuce cultivated by NFT based on product of thermal effectiveness and photosynthesis active radiation
作者:
陈永快; 黄语燕; 兰婕; 王涛; 康育鑫
福建省农业科学院数字农业研究所，福建福州 350003
Author(s):
Chen Yongkuai; et al
关键词:
营养液膜; 辐热积; 生菜; 营养生长模型; Logistic曲线方程
Keywords:
-
分类号:
S636.201；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
研究营养液膜(NFT)栽培技术栽植的生菜生长模型，以便为生菜生长管理提供理论依据和决策支持。在示范农场可控温玻璃温室内对一个品种的生菜开展3次重复试验，采用NFT栽培技术进行栽培，每隔1~3 d采集生菜的叶片数、株高、产量、干物质、总叶面积等指标。根据生菜对温度和光合有效辐射的响应，以辐热积为驱动变量，采用Logistic曲线方程，建立生菜NFT栽培生长模型，包括单株生菜叶片数、株高、地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、总叶面积等模型，所建立模型的决定系数均达0.960以上。运用不同试验数据对所建模型进行验证，生菜叶片数、株高、地上部鲜质量、地上部干质量、地下部鲜质量、地下部干质量、总叶面积的预测值与实际值之间基于1 ∶[KG-*3]1直线的决定系数(r2)分别为0.962、0.960、0.983、0.987、0.980、0.969、0.970，回归估计标准误差(RMSE)分别为1.210张、1.725 cm、7.951 g、0.256 g、0.948 g、0.045 g、159.770 cm2。试验结果表明所建立的生菜营养生长模型具有较高的预测精度，可为温室NFT栽培生菜生长管理、预测产量和分析经济效益提供理论依据。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］罗卫红. 温室作物生长模型与专家系统［M］. 北京：中国农业出版社，2008.
［2］吴帆. 可控环境下黄瓜生物量积累模型研究［D］. 镇江：江苏大学，2009.
［3］杨靖民，杨靖一，姜旭，等. 作物模型研究进展［J］. 吉林农业大学学报，2012，34(5)：553-561.
［4］Lemmon H. Comax：an expert system for cotton crop management［J］. Science，1986，233(4759)：29-33.
［5］Jones J W，Dayan E，Allen L H，et al. A dynamic tomato growth and yield model(TOMGRO)［J］. Transactions of the American Society of Agricultural and Biological Engineers，1991，34(2)：663-672.
［6］Perttunen J，Sievanen R，Nikinmaa E，et al. LIGNUM：a tree model based on simple structural units［J］. Ann Bot，1996，77(1)：87-98.
［7］Yan H P，Kang M Z，De R P，et al. A dynamic，architectural plant model simulating resource-dependent growth［J］. Annals of Botany，2004，93(5)：591-602.
［8］ Lopez G，Favreau R R，Smith C，et al. L-PEACH：a computer-based model to understand how peach trees grow［J］. HortTechnology，2010，20(6)：983-990.
［9］李永秀，罗卫红，倪纪恒，等. 用辐热积法模拟温室黄瓜叶面积、光合速率与干物质产量［J］. 农业工程学报，2005，21(12)：131-136.
［10］李青林，毛罕平，李萍萍. 黄瓜地上部分形态-光温响应模拟模型［J］. 农业工程学报，2011，27(9)：122-127.
［11］石小虎，蔡焕杰，赵丽丽，等. 不同水分处理下基于辐热积的温室番茄干物质生产及分配模型［J］. 农业工程学报，2016，32(3)：69-77.
［12］王丹丹，吕振宁，李坚，等. 基于辐热积的日光温室不同茬次袋培番茄干物质模型比较［J］. 西北农业学报，2018，27(2)：238-243.
［13］谭一波，赵仲辉. 叶面积指数的主要测定方法［J］. 林业调查规划，2008，33(3)：45-48.
［14］刘志刚，徐勤超. 基于辐热积的温室微灌基质栽培生菜生长模拟［J］. 江苏农业学报，2016，32(6)：1315-1319.
［15］严妍. 温度和光周期对水培生菜生长的影响及生长模型初探［D］. 武汉：华中农业大学，2008.
［16］马万征，毛罕平，倪纪恒. 不同果实负载下温室黄瓜干物质分配的模拟［J］. 农业工程学报，2010，26(10)：259-263.
［17］董江水. 应用SPSS软件拟合Logistic曲线研究［J］. 金陵科技学院学报，2007，23(1)：21-24.

相似文献/References:

[1]李莉,郭斌.基于辐热积的温室番茄干物质生产及分配模型[J].江苏农业科学,2019,47(05):129.
　Li Li,et al.Greenhouse tomato dry matter production and distribution model based on radiothermy[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(19):129.
[2]陈永快,黄语燕,王涛,等.基于有效积温的NFT栽培小白菜生长模型[J].江苏农业科学,2020,48(17):229.
　Chen Yongkuai,et al.Growth model of pakchoi cultivated by NFT based on effective accumulated temperature[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2020,48(19):229.
[3]吴芳,邹学智,李静,等.基于辐热积的油菜始花期预报模型[J].江苏农业科学,2021,49(11):153.
　Wu Fang,et al.Study on prediction model of rape flowering date based on radiant thermal product[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(19):153.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-11-11
基金项目：福建省农业科学院自由探索项目(编号：AA2018-26)；福建省农业科学院一般性项目(编号：A2018-1)。
作者简介：陈永快(1981—)，男，福建霞浦人，硕士，助理研究员，研究方向为设施农业。E-mail：stonecyk@126.com。
更新日期/Last Update: 2021-10-05