基于蒸散模型的设施茄子灌溉决策支持系统
发布时间：2022-01-19 07:05
农业模型与信息技术的结合是实现精准农业的关键所在。目前,设施蔬菜存在灌水量大、水分渗漏严重,灌溉决策缺乏科学指导的问题。造成水资源利用率低,作物对水的“供需”达不到有效契合,影响作物正常生长发育与产量的形成。本文以设施茄子为研究对象,在不发生水分亏缺条件下,基于气象数据和作物生长数据,通过改进后的Penman-Monteith模型（以下简称P-M模型）,分析茄子叶面积指数与作物系数的关系,构建出作物系数子模型。并对叶面积指数应用改进后的Logistic方程进行模拟,以相对有效积温（逐日有效积温与最大有效积温之比）作为自变量,相对叶面积指数最为因变量（逐日叶面积指数与最大叶面积指数之比）。结合实测叶面积指数与对应的有效积温,达到模拟逐日叶面积指数的目标。将气象因素子模型、作物因子模型与叶面积指数Logistic模型结合,形成茄子蒸散量估算模型,将其作为制定灌溉决策的依据。以Java实现后台功能,前端以微信开发语言构建前端界面,形成茄子灌溉决策支持系统。论文的主要工作如下:（1）基于改进后的P-M模型来构建茄子作物系数子模型。通过对P-M模型的改进,计算出棚室环境下的参考作物蒸散量ET
【文章来源】：河北农业大学河北省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统计算叶面积指数及作物系数流程图
地反映不同情况下 LAI 的变化。由图 3-6 右中可以看出，W1、W2、W3 和 CK 处理的 RLAI 与相对有效积温 RT 建立的 Logistic 曲线归一化效果好，RLAI 变化趋势较为一致，符合 Logistic 方程的“慢-快-慢”规律。可通过统一的 Logistic 曲线来模拟茄子叶面积指数的变化过程。本文通过最小二乘法对曲线拟合，决定系数 R2=0.967，表明曲线拟合度很好，模拟精度高。具体拟合方程为：RLAI =11 +. . .， = 0.967 （3 15）
图 3-7 不同灌水条件下设施茄子蒸散量实测值(左)及其与模拟值的比较(右)ctual evapotranspiration (left) and comparison with simulated values (right) for greenhouunder different irrigation quotas水定额 15 mm; W2: 灌水定额 22.5 mm; W3: 灌水定额 30 mm。W1: irrigation quota 15 mm; W2: irrigmm; W3: irrigation quota 30 mm.积指数 Logistic 生长模型的检验获取连续的作物系数 Kc。基于 LAI 与 Kc线性关系，通过对 LA实现获取连续 Kc的数值。本文于 2018 年采用 W2 灌水定额来进行
本文编号：3596426
【文章来源】：河北农业大学河北省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统计算叶面积指数及作物系数流程图
地反映不同情况下 LAI 的变化。由图 3-6 右中可以看出，W1、W2、W3 和 CK 处理的 RLAI 与相对有效积温 RT 建立的 Logistic 曲线归一化效果好，RLAI 变化趋势较为一致，符合 Logistic 方程的“慢-快-慢”规律。可通过统一的 Logistic 曲线来模拟茄子叶面积指数的变化过程。本文通过最小二乘法对曲线拟合，决定系数 R2=0.967，表明曲线拟合度很好，模拟精度高。具体拟合方程为：RLAI =11 +. . .， = 0.967 （3 15）
图 3-7 不同灌水条件下设施茄子蒸散量实测值(左)及其与模拟值的比较(右)ctual evapotranspiration (left) and comparison with simulated values (right) for greenhouunder different irrigation quotas水定额 15 mm; W2: 灌水定额 22.5 mm; W3: 灌水定额 30 mm。W1: irrigation quota 15 mm; W2: irrigmm; W3: irrigation quota 30 mm.积指数 Logistic 生长模型的检验获取连续的作物系数 Kc。基于 LAI 与 Kc线性关系，通过对 LA实现获取连续 Kc的数值。本文于 2018 年采用 W2 灌水定额来进行
本文编号：3596426
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