【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】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...【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】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5期的生长发育数据和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,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 d,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,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和技术支持。展开更多
文摘本研究通过对2022、2023年在黄河干流甘肃、宁夏段采集的274个硬刺高原鳅样本进行分析,旨在深入理解其生长特性,并丰富硬刺高原鳅的生物学研究内容。研究采用Von Bertalanffy生长方程(VBGF)、逻辑斯谛生长方程(Logistic GF)、Gompertz生长方程和幂指数生长方程对样本进行生长模拟,使用最大似然法估算模型参数,并依据AIC准则(Akaike Information Criterion)评估各模型的拟合效果,选择最佳模型,分析硬刺高原鳅的年龄组成及其生长特性。结果显示,VBGF生长方程(AIC值:63.74)为硬刺高原鳅的最适生长模型,其次为Gompertz生长方程(AIC值:64.11)、幂指数生长方程(AIC值:64.12),拟合效果最差的为Logistic生长方程(AIC值:65.05),其中硬刺高原鳅全长VBGF生长方程为:L_(t)=28.986·[1-e^(-0.097·(t_(1)+1.258))];体质量生长方程为:W_(t)=194.721·[1-e^(-0.097·(t_(1)+1.258))]^(2.9889)。研究结果可为硬刺高原鳅资源保护提供科学依据。
文摘【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】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5期的生长发育数据和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,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 d,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,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和技术支持。
