基于冠层相对湿度的日光温室黄瓜叶片湿润时间估计模型

• Published in: Nong ye gong cheng xue bao Vol. 26; no. 9; pp. 286 - 291
• Main Author: 李明 赵春江 乔淑 钱建平 杨信廷
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083%国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097 2010; 农业部农业信息技术重点开放实验室,北京,100097%国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097; 国家农业信息化工程技术研究中心,北京,100097; 北京林业大学林学院,北京,100083
• Subjects: 叶片湿润时间; 校准; 模型; 温室; 相对湿度; 预警系统; 验证; 黄瓜; 叶片湿润时间; 相对湿度; 温室; 验证; 模型; 校准; 预警系统; 黄瓜
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.09.047

叶片湿润时间是日光温室作物病害预警系统的关键输入,基于相对湿度的叶片湿润时间估计模型（简称RH阈值模型）是最简便的估计模型之一。为了在日光温室实际环境中对模型参数进行校准和检验,以夏末秋初的日光温室盛果期迷你黄瓜为试材,以5min为间隔自动采集冠层相对湿度数据,采用试错法、平均值法和叶湿频率法3种校准方法对RH阈值进行校准,分别获得相对湿度RH=90%、89%和93%3个阈值,并采用均方根误差法、回归分析法以及一系列误差分析指标对校准结果进行检验。结果表明：试错法和平均值法的预测效果要显著好于叶湿频率法,误差一般在1～2h左右;与本试验中普遍超过3h的叶片湿润时间相比,RH阈值模型监测效果仍然可接受;验证结果中,平均值法的效果反而好于试错法,这说明在实际应用中不能仅局限于一种校准方法。该文总结的模型校准和检验方法,以及构建的基于冠层相对湿度的叶片湿润时间估计模型,可以用于日光温室黄瓜叶片湿润时间监测,符合日光温室黄瓜病害预警系统的要求。