【目的】建立一个可以预测温室标准切花菊现蕾和收获期的模拟模型,为温室切花菊温光调控提供决策支持。【方法】根据菊花(Chrysanthe mummorifolium Ramat.)发育对光温反应的特性,提出了生理辐热积(physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)的概念,通过不同扦插期和不同品种的试验,建立了以生理辐热积(PTEP)为尺度的温室标准切花菊发育模型,并用独立的试验数据对模型进行了检验。【结果】模型对从扦插到定植、短日处理、现蕾和收获期的模拟预测值与实测值的符合度较好,预测值与实测值间1:1线的回归估计标准误...

【目的】建立一个温室标准切花菊的叶面积指数预测模型。【方法】根据光温对菊花(Chrysanthemum morifolium Ramat.)出叶和展叶速率的影响,通过不同定植期和不同品种的试验,以综合考虑温度、光合有效辐射和日长的生理辐热积为预测指标,建立了温室标准切花菊叶面积预测模型,并用独立的试验数据对模型进行检验。【结果】模型对温室标准切花菊的叶面积指数的预测精度较高,预测值与实测值基于1﹕1线的决定系数(R2)和回归估计标准误差(RMSE)分别为0.94和0.75。基于生理辐热积的预测模型对叶面积指数的预测精度比积温法和比叶面积法分别提高了48.2%和84.6%。【结论】本研究的叶面积...

以番茄(Lycopersiconesculentum)的发育生理生态过程为基础,以作物生理发育时间为尺度,利用不同地点、播期、品种试验,建立了温室番茄发育模拟模型,并用南京和上海的试验数据对模型进行了检验。结果表明,模型能较好地预测各个发育阶段(发芽、苗期、开花、结果和采收)的出现时间和持续日数。模拟值与观测值的回归估计标准误差(RMSE)分别为0、1、1.87、2.69、3d,明显高于以有效积温为尺度的模拟模型预测精度(RMSE分别为0、7.91、8.86、13.58、12.59d)。

针对作物生育期研究主要有3种方法:有效积温法、生理发育时间法和正弦指数函数法。试验选取不同温室不同茬口黄瓜的发育期数据和温室环境数据对3种发育期模拟模型方法进行验证。温室黄瓜发育期的预测结果表明,正弦指数函数法预测准确而稳定,回归估计标准误差(RMSE)在0.8~2.4d之间,以每日平均气温和每小时平均气温为输入值的生理发育时间法RMSE值分别在0.8~6.1和0.8~7.0d,有效积温法1.3~6.2d。基于以上验证结果,3种模拟预测发育期方法中,正弦指数函数法表现出较好的预测性和较强的机理性,适用于作物发育期的预测。

【目的】干物质生产与分配是菊花(Chrysanthemum morifolium Ramat.)外观品质形成的基础。本研究建立一个预测温室标准切花菊各器官干重和植株地上部分鲜重的模型,为温室标准切花菊外观品质的调控提供决策支持。【方法】根据光温对菊花生长的影响,通过不同定植期和不同品种的试验,建立以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室标准切花菊干物质生产和分配模型,并用独立的试验数据对模型进行检验。【结果】模型对温室标准切花菊的植株总干重、叶干重、茎干重、花干重和单株地上部分鲜重的模拟值...

通过不同品种和定植期试验,根据温光对菊花Dendranthema×grandiflora品质的影响,初步建立了以生理辐热积(PTEP)为尺度的日光温室多头切花菊外观品质预测模型,并用独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明:模型对日光温室多头切花菊株高、展叶数、单株叶面积、茎粗和花径的模拟值与实测值的符合度较好,模拟值与实测值基于1∶1线的决定系数(R2)和相对预测误差(ERP)分别为0.99,0.99,0.94,0.87,0.92和7.2%,6.9%,10.2%,5.6%,18.2%,模型预测精度较高。

根据发育阶段生长度日恒定的原理和温室栽培试验,将温室甜瓜生长发育阶段划分为播种期、幼苗期、伸蔓期、开花坐果期、果实生长盛期、果实成熟期,建立了温室甜瓜发育的动态模拟模型,并确定了发育阶段生长度日的参数,系统地预测甜瓜生长发育阶段。模型检验结果表明,温室甜瓜发育动态模拟模型具有较高的精确性。

【目的】建立一个可以预测温室无土栽培切花月季生长发育时期及收获期的模型，为切花月季生产过程中的环境因子调控提供理论支持。【方法】本研究以生长周期差异明显的3个主栽切花月季品种‘洛神’、‘欢乐颂’和‘粉红雪山’为试验材料，无土栽培种植于曲靖市马龙区的塑料温室大棚中，于2021—2022年收集了五期的生长发育数据以及同期的光照辐射及温度数据。通过分析切花月季的生长周期特征，构建了基于生理辐热积（Physiological product of thermal effectiveness and PAR，PTEP）的切花月季生长发育时期预测模型，并使用独立数据对构建的生长模型进行了验证。【结果】切花月季从修剪到萌芽、萌芽到现蕾和现蕾到收获这3个生长发育阶段所需的生理辐热积分别为22.08、29.41和38.89 MJ/m~(2)；通过分析切花月季的生长周期特征，本文建立了一个预测模型，该模型基于生理辐热积（Physiological product of thermal effectiveness and PAR，PTEP）来描述切花月季的生长发育时期。随后，我们使用独立数据对所构建的生长模型进行了验证。【结果】切花月季在修剪到萌芽、萌芽到现蕾以及现蕾到收获这3个生长发育阶段所需的生理辐热积分别为22.08、29.41和38.89 MJ/m~(2)；本研究所构建的切花月季生长发育时期预测模型基于生理辐热积（PTEP）。在切花月季的各个生长发育阶段，模型的模拟预测值与实测值表现出良好的一致性。1:1线性回归标准误差（RMSE）分别为0.7、6.5和9.4天，显示出模型预测的准确性。【结论】通过考虑光照辐射与温度的综合影响，本文构建的模型能够预测切花月季在不同生长发育阶段的时间点，以及切花产品的收获期。基于该模型，种植者可以更精准地调节温室内的光照与温度，从而在一定程度上调控切花月季产品的生产周期。研究结果将为温室无土栽培切花月季的生产提供科学依据，同时也将为种植者制定切实可行的生产计划提供了技术支持。

植物发育模型为掌握植物生长发育状况提供理论依据。通过对北固山湿地芦苇的连续试验观测,将芦苇生育期划分为五个阶段,采用生长度日法建立芦苇发育进程模拟模型,并确定了各生育阶段的生长度日参数。通过试验结果检验,表明该模型对植株生长发育具有一定的预测性和可行性。

对作物生长过程进行模拟有二个目的:一是要了解作物生长的状态及产量;二是要了解作物生长发育与产量形成对环境变化和栽培措施的反应,以便作出有利于高产、优质、高效益的管理决策。 一、作物生长发育模拟的发展过程和现状 60年代以来,随着计算机技术和光合作用测定技术的发展,作物生长模拟也得到了发展,国际上出现了许多作物生长模型。

根据甜瓜生物学特点与积温学原理,经过12次温室内试验,建立并验证了温室甜瓜苗期有效积温与基质水分双因子驱动的生长发育模拟模型。结果表明,甜瓜苗期完成出苗期、子叶展平期、两片真叶期、四片真叶期的有效积温为22.3,83.2,110.9和105.2℃,基质相对含水量对幼苗生长发育的影响符合log istic函数式。模型验证结果显示,该模型具有较高的精确性、机理性和实用性。

以水稻发育生理生态过程为基础 ,采用生理发育时间作为定量发育进程的尺度 ,构建了预测水稻顶端发育阶段与物候期的模拟模型。每日热效应、光周期效应及品种的基本早熟性 (抽穗前 )或基本灌浆期因子 (抽穗后 )互作共同决定每日生理效应的大小 ,其累积形成每日的生理发育时间。每日热效应和光周期效应分别选用Beta函数和二次曲线函数来描述 ,并引入 5个遗传参数调节水稻发育的遗传差异 ,使不同类型品种到达特定发育阶段所需的生理发育时间保持恒定。利用不同环境下的播期试验数据对不同类型品种的出苗期、穗分化期、抽穗期和成熟期进行了预测检验。不同类型品种 4个生育期的预测误差RMSE (根均方差 )平均分别为 ...

为帮助精算师在不同的数据环境下选择最优的准备金评估方法,美国非寿险精算师协会组织开发了一个产生模拟索赔数据的开源软件系统——损失模拟模型,然而损失模拟模型是否能够按指定参数要求产生模拟数据需要进行检验。文章采用不同的参数估计方法和拟合优度检验方法对模拟索赔次数的分布、索赔额的趋势以及不同险种索赔次数之间的相关结构进行了统计检验,结果表明损失模拟模型对索赔次数的分布、索赔额的趋势能够产生一致的模拟,而对索赔次数数据之间相关结构的模拟存在不稳定性。

为帮助精算师在不同的数据环境下选择最优的准备金评估方法,美国非寿险精算师协会组织开发了一个产生模拟索赔数据的开源软件系统——损失模拟模型,然而损失模拟模型是否能够按指定参数要求产生模拟数据需要进行检验。文章采用不同的参数估计方法和拟合优度检验方法对模拟索赔次数的分布、索赔额的趋势以及不同险种索赔次数之间的相关结构进行了统计检验,结果表明损失模拟模型对索赔次数的分布、索赔额的趋势能够产生一致的模拟,而对索赔次数数据之间相关结构的模拟存在不稳定性。

本文通过对全英国超短轮伐萌生林地上生物量的研究，建立了预估枝条生物量的通用模型。分别不同年龄的柳树和杨树无性系在不同地区抽取了１９个数据系列。对各无性系分别１年生、２年生和４年生的柳树建立了模型，对１到４年生柳树和３年生杨树也建立了通用模型。从准确度和相关系数方面对这些模型进行了比较。胸径是预测枝条干重的最佳的独立变量。建立了一个积性无截距通用模型来预估柳树和杨树所有的无性系的生物量。通过对新从１到３年生柳树无性系检验发现该模型的准确度为９２％。该模型的适用性尚待以后验证。