论文部分内容阅读
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ET0,进一步分析作物系数Kc与叶面积指数LAI的关系,构建出作物系数子模型。经数据检验,Kc与LAI呈显著线性关系（P<0.01,R2=0.86）,表明可通过LAI来确定Kc数值。（2）为构建茄子LAI生长模型,通过对Logistic模型的改进,以相对有效积温、相对叶面积指数作为输入变量,结合实测LAI和相对有效积温,模拟逐日LAI的数值。结果表明,改进后的叶面积指数Logistic模型模拟精度高,R2达到0.98,相对误差为10.63%,可实现对LAI变化的精确模拟。（3）通过作物系数子模型、气象因素子模型和叶面积指数Logistic模型的结合,从而形成模拟逐日蒸散量估算模型。经数据检验,模型的实测值与模拟值RMSE为0.50mm·d-1,相对误差RE为18.50%。（4）开发设计茄子灌溉决策支持系统。本系统提供灌溉消息提醒功能,灌溉量以作物蒸散量来确定,有效实现按需灌溉的目标。同时,平台提供数据下载、用户位置定位和客服消息的功能,为用户提供切实可用的服务。其中,用户在注册时可以将棚室坐标信息上传至服务器,为后期调用第三方气象数据接口即获取棚室气象资料提供可能,扩大系统的应用面。本研究将蒸散模型与信息技术进行有效结合,以模型来指导农业灌溉,以可视化平台提供数据交互和灌溉决策信息的推送,提高水分利用效率（WUE）,降低水资源的消耗,为华北地区蔬菜节水生产提供技术支撑,推动农业节水信息化的发展。