2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文依據溫室切花百合生長與溫度、輻射的關系,建立了目光溫室切花百合生長動態(tài)預測模型。本研究以日光溫室切花百合西伯利亞(Lilium spp.cv.Siberia)和索蚌(Lilium spp.cv.Sorbonne),為試驗材料,在江蘇連云港(34°42’N’119°30’E)日光溫室內進行了不同定植期和不同密度處理的栽培試驗。通過對試驗數據的系統分析,以單株吸收的輻熱積(plant based pboto-thermal index,

2、PTI)為預測指標,建立了溫室切花百合葉面積指數(leaf area index,LAI)動態(tài)與分配指數(Partitioning index,PI)動態(tài)預測模型;將葉面積指數動態(tài)和分配指數動態(tài)預測模型與基于光合作用的作物生長模型SUCROS相結合,建立了日光溫室切花百合生長動態(tài)預測模型。具體研究結果如下:
   ⑴本模型通過對試驗數據的系統分析,以單株吸收的輻熱積為尺度,建立了日光溫室切花百合的葉面積指數動態(tài)預測模型,并用與建

3、模相獨立的試驗數據對模型進行了檢驗。結果表明,本模型能準確地預測日光溫室切花百合的葉面積指數,對日光溫室切花百合西伯利亞和索蚌的葉面積指數的預測值與實測值基于1:1直線之間的R2為0.92和0.9,RMSE為0.67和0.31。用本模型預測日光溫室百合西伯利亞葉面積指數比GDD法和SLA法分別提高了10%和27%,用本模型預測日光溫室百合索蚌葉面積指數比GDD法和SLA法分別提高了11%和29%。
   ⑵本模型通過對試驗數據的

4、系統分析,以單株吸收的輻熱積為尺度,建立了日光溫室切花百合干物質分配指數動態(tài)預測模型,將前面建立的葉面積指數動態(tài)和分配指數動態(tài)預測模型與基于光合作用的作物生長模型SUCROS相結合,建立了溫室切花百合生長動態(tài)預測模型,并用與建模相獨立的試驗數據對模型進行了檢驗。結果表明,本模型能準確地預測日光溫室切花百合的干物質生產,對目光溫室切花百合西伯利亞和索蚌的單株總干重的預測值與實測值基于1:1直線之間的R2為0.91和0.89,RMSE為1.

5、47 g·pl-1和1.5 g·pl-1。用本模型預測日光溫室切花索蚌和百合西伯利亞單株總干重比SLA法分別提高了29%和28%。對日光溫室切花百合西伯利亞的莖、葉、花、鱗莖的預測值與實測值基于1:1直線之間的R2為0.91、0.9、0.9、0.85,RMSE為0.42 g·pl-1、0.38 g·pl-1,0.25g·pl-1、0.6 g·pl-1;對日光溫室切花百合索蚌的莖、葉、花、鱗莖的預測值與實測值基于1:1直線之間的R2為0.

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