根据试验资料及温室番茄(Lycopersicon esculentum)作物的生长特性,构建了基于分配指数(Parti-tioning index,PI)和收获指数(Harvest index,HI)与辐热积(Product of thermal effectiveness and PAR,TEP)关系的番茄干物质分配和产量预测的数学模型,并利用不同品种、基质和地点的试验资料对模型进行检验.模型对番茄地上部分干重、根系干重、茎干重、叶片干重和果干重的预测结果与1∶1直线之间的决定系数(Coefficient of determination,R2)分别为0·95、0·57、0·82、0·79和0·93;统计回归标准误差(Root meansquared error,RMSE)分别为647·0、78·1、279·0、496·9和381·8kg·hm-2;对产量的预测结果与1∶1直线之间的R2和RMSE分别为0·88和5828·5kg·hm-2;不仅预测精度较高,且参数少、用户易于获取,为温室番茄模型应用于温室番茄生产的优化管理奠定了基础.
根据光温对作物叶面积的影响,提出了辐热积(product of the rma leffectiveness and PAR,TEP)的概念。根据试验资料构建了利用辐热积模拟番茄(Lycopersicon esculentum Mill)叶面积动态的数学模型,并将其与已有的光合作用和干物质生产模拟模型相结合,构建了温室番茄干物质生产动态模型。利用不同品种、基质和地点的试验资料对模型进行了检验。结果表明,与传统的比叶面积法和有效积温法相比,辐热积法显著提高了温室番茄叶面积的预测精度,提高了光合作用和干物质生产的模拟精度。辐热积法对番茄叶面积的预测结果与1:1直线之间的决定系数R2和统计回归标准误差RMSE分别为0.9743和0.0515m2·株-1,对植株总干物质量的预测结果与1:1直线之间的R2和RMSE分别为0.9360和522.7104kg·ha-1;采用辐热积法对植株总干物质量的预测精度比有效积温法和比叶面积法分别提高56%和72%。
运用知识工程和信息技术原理,将温室小型西瓜生长模型与A IP 1.0专家系统平台相结合,建立了基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统(ESW CM),包括知识库(KB)、模型库(M B)、数据库(DB)、推理机(IE)和人机界面。系统综合运用推理、预测、解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,解答栽培技术问题,以及动态模拟和预测温室小型西瓜的生育进程。基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统将模型的预测功能与专家系统的逻辑推理相结合,提高了温室小型西瓜的栽培管理水平。
依据温室黄瓜(Cucum is sa tivus)器官生长与温度和辐射的关系,建立了基于分配指数和采收指数的温室黄瓜干物质分配与产量预测模拟模型,并利用不同品种和基质的试验资料对模型进行了检验。结果表明,模型对黄瓜地上部分干重、根干重、茎干重、叶干重、果实干重的预测结果与1∶1直线之间的R2分别为0.98,0.73,0.83,0.92,0.94;RM SE分别为232,6.8,157.6,173.9,196.8 kg/hm2。模型对黄瓜产量的预测结果与1∶1直线之间的R2为0.80,RM SE为7526.4kg/hm2。本模型对不同基质、品种的黄瓜干物质分配和产量的预测值与实测值符合度均较高,说明本模型的普适性较好。模型不仅能较好地预测中国现有生产水平下温室黄瓜的干物质分配及产量,而且可以为实现中国温室黄瓜生产环境优化调控和模式化栽培管理提供决策支持。
