根据菊花生长对光温的反应,设计不同品种、不同单株主杆数、不同定植密度和不同定植日期的试验,构建了以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室多杆切花菊的干物质生产与分配预测模型,...根据菊花生长对光温的反应,设计不同品种、不同单株主杆数、不同定植密度和不同定植日期的试验,构建了以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室多杆切花菊的干物质生产与分配预测模型,并用与建模相独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明:随单位面积杆数增加,切花菊的单位面积地上干物质产量增加,单枝切花鲜重减少。所建模型对温室多杆切花菊的单株叶干重、茎干重、花干重和地上部分鲜重的预测值与实际观测值基于1∶1线的决定系数(R2)分别为:0.96、0.95、0.82和0.97,回归估计标准误(RMSE)分别为:0.863、1.005、0.201和10.190g.株-1。模型模拟精度较高,可为温室切花菊栽培密度和保留杆数的优化调控提供理论依据。展开更多
文摘根据菊花生长对光温的反应,设计不同品种、不同单株主杆数、不同定植密度和不同定植日期的试验,构建了以生理辐热积(Physiological product of thermal effectiveness and PAR,PTEP)为尺度的温室多杆切花菊的干物质生产与分配预测模型,并用与建模相独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明:随单位面积杆数增加,切花菊的单位面积地上干物质产量增加,单枝切花鲜重减少。所建模型对温室多杆切花菊的单株叶干重、茎干重、花干重和地上部分鲜重的预测值与实际观测值基于1∶1线的决定系数(R2)分别为:0.96、0.95、0.82和0.97,回归估计标准误(RMSE)分别为:0.863、1.005、0.201和10.190g.株-1。模型模拟精度较高,可为温室切花菊栽培密度和保留杆数的优化调控提供理论依据。
