多参数环境因子对桂花叶片水分影响的研究
时间：2019/12/29 6:28:18 浏览量：
摘要：为了研究几种因素对日光温室环境中桂花叶片湿度的影响，采用叶片的人工电阻模拟叶片湿度值，并进行了测试。天津的日光温室环境安装了微气候检测设备。RH空气湿度，RHL叶片湿度，RH10，RH20，RH30，RH40土壤湿度和温度组数据（气温T，土壤温度T10，T20 （T30，T40）和太阳辐射W用于数据收集。成分分析法探索了指标之间的关系。果表明，气温T与土壤温度T40，土壤湿度RH30，土壤温度T20与太阳辐射W之间无显着相关性（P> 0.05）。; 12个指标可分为每个主要部分3个主要部分，主要部分I是土壤温度指示器（T10，T20，T30，T40）以及土壤湿度指数RH10，RH20，RH40和主要成分II是气温湿度指数（T，RH），太阳辐射指数（W）和叶片湿度指数（RHL）。要成分III是d指数中的RH30土壤水分。之，在该测试中选择的11个环境因素指标中，叶片表面的湿度受空气温度，湿度和太阳辐射的强烈影响，主要表现为温度为空气和太阳辐射高，空气湿度低，因此叶片表面的湿度也低。是，其他环境因素指标的影响相对较低。面农业的特点是投入高，产量高，抵御自然灾害的能力强。已成为天津现代都市农业发展的重要方向，面积已达40，000 hm2。温高湿对温室环境中的作物生长发育以及生理生化疾病和过程的发生有一定的影响[1]。片是植物的重要营养器官，其主要功能是进行光合作用和蒸腾作用。叶片表面长时间积聚过多的水分时，很容易受到真菌和细菌的感染，从而导致疾病的出现。此，叶表面的湿度已成为评估植物生长的重要指标。年来，设施预警和微气候监测技术[2-7]的研究发展迅速，但设施环境微气候对湿度影响的研究却越来越多。物叶片相对较少。片表面水分传感器通常利用人工叶片阻力，并放置在叶片附近，可以确定叶片表面水分的存在和持续时间，模拟结果反映了叶片的湿度值。片表面水分因电阻值的变化而变化，以供研究人员或作物管理者参考。以预测疾病的发作并采取适当的保护措施[8]。
该实验中，桂花树价格建立了温室微气候环境监测系统，以定期收集影响温度变化的温度组，湿度组和太阳辐射数据。花的表面湿度研究了多参数环境因子对桂花的表面湿度的影响。样数据参数以消除影响桂花叶片水分的关键因素，并为合理的叶片水分控制和建立植物病害监测模型提供基准和预警。实验于2018年3月30日至2018年6月15日在天津北辰区实验基地的一个日光温室（长70m，宽12m）中进行。试文化是桂花。测试期间，在温室的东部，中部和西部地区安装了由美国HOBO公司生产的微气候U30-NRC监测系统。备性能指标列于表1，安装位置和测量参数表2中。张湿度传感器水平固定在支架上，第五张纸张从上到下进行测量。测试过程中，收集了连续的采样和时间间隔数据：空气湿度RH，土壤湿度10-40 cm RH10，RH20，RH30，RH40， RHL板材的表面；温度组数据：空气温度T，土壤温度T10，T20，T30，T40和太阳辐射W 10-40厘米，共有12个指标。用Microsoft Excel 2010，SPSS 20.0，Matlab 2012和其他软件进行数据的相关分析和主成分分析。空气湿度RH，土壤湿度RH10，RH20，RH30，RH40、10〜40厘米，土壤湿度RHL，空气温度T，土壤温度T10，T20，T30、10〜40厘米， T40和太阳辐射W总计12对变量进行了相关分析，分析结果列于表3。.1.1湿度指数之间的相关RHL叶片的湿度， RH空气湿度和RH40土壤湿度具有非常重要的正相关关系（P <0.01），RHL叶片表面湿度，RH空气湿度和土壤湿度RH10，RH20与RH30呈极显着负相关（P <0.01），各层土壤湿度指标之间呈极显着正相关（P <0.01）。于RH40的土壤水分与温室中的环境有一定距离，因此在根系生长过程中es，这层土壤主要在深水渗漏中起作用，并且与叶面湿度RHL和空气RH的相关性较弱。外，土壤水分RH30与叶片水分RHL的相关性大于其他土壤层的绝对值，同时，采样数据表明该层土壤水分为同时也高于其他三层。析可能是由于30厘米的土壤层。全保留水分，水分达到最大值，湿度值也最高。2.1.2温度指标之间的相关性空气温度T与土壤温度T10，T20，T30和T40具有极其重要的正相关性（P <0.01），表明温度越高，温度越高。气越高，每一层的土壤温度越高。2.1.3温度，湿度和太阳辐射指标之间的关系：RHL板的表面湿度，空气RH的湿度和空气温度T，土壤温度T10和T20和太阳辐射W都具有非常重要的负相关性T，而土壤温度T30和T40具有非常显着的正相关性T；除了气温T和土壤温度T40和土壤湿度RH30和土壤温度T20与太阳辐射W没有显着相关性外，空气，土壤温度，各层土壤湿度和太阳辐射的W指标之间存在非常显着的正相关（P <0.01）；太阳辐射W与气温和土壤温度T10之间存在非常显着的正相关（P <0.01），并且土壤温度T30与T40之间存在非常显着的负相关。
气湿度RH，空气温度T和太阳辐射W与空间中的叶子直接接触，直接影响光合作用，从而影响气孔的开放和叶片的耗散。量等，并且比其他因素对叶片表面的湿度更直接的影响。气温度越高，太阳辐射越高，空气湿度和叶片表面越低。于10到40厘米的土壤温度和湿度因子，太阳能将水从土壤运到树叶，然后朝向大气，这会影响树叶的蒸腾作用和能耗。散起间接作用，因为土壤温度越高，则为10至20 cm，土壤湿度越高，则为10至30 cm，空气和树叶的湿度越低。过对影响日光温室灌溉智能控制系统和太阳辐射数据的湿度和温度组的相关分析，初步了解链接组数据的特征及其影响。片的湿度及其作用方式有助于检测更有价值的影响因素，预测模型中关键因素的权重增加，模型尺寸的有效简化以及模型计算速度的提高都起着至关重要的作用[9-12]。
要成分的负荷是主要成分和可变因子之间的相关系数。数的绝对值越高，主要成分越接近指数。表6中可以看出，第一个主要成分中X2，X3，X4，X5，X7，X8和X10的电荷相对较大，并且都与主要成分I正相关，这表明主要成分Yi可以是被认为包含在温室中。境中土壤温度的完整指标为10至40 cm，土壤湿度为10、20、40 cm； X1，X6，X11和X12在第二主成分中具有较高的负载，其中X6和X12与主成分II正相关，而与主成分II负相关，因此主成分YII可以为被认为是由周围空气温度，空气湿度，太阳辐射值和叶片表面湿度组成的完整指标，也间接表明了叶片表面的湿度和空气的温度，湿度和太阳辐射。X 9在第三主要成分中具有较高的电荷，并且与主要成分III具有负相关。此，可以将主要成分YIII视为RH30组成的完整指标，这进一步证实了该文献对30 cm土层中土壤水分的影响。关分析。之，主成分分析的结果反映了设施温室环境中多参数环境因素的相互作用。究表明，大多数温室的相对湿度都在85％以上[18]，而且日光温室覆盖的温度和湿度预测模型可以有效地模拟温度和湿度。花的夜被[19]和适当减少土壤水分（60％〜80％）可以提高桂花植物的耐寒性，从而在叶片中提供光合酶活性桂花在低温冷却环境中[20]。时，一些研究表明，叶表面水分差异的原因主要是生长中期和后期植物的营养生长与生殖之间的差异[21]。日光温室环境中，整个桂花生长期的叶片水分主要受温度组数据，湿度组数据和环境中光照条件的影响。该测试中，使用叶子的人工阻力来模拟叶子表面的湿度值。
关聚类数据，通过主要成分的关联和分析，由叶面湿度，空气湿度和土壤湿度组成的湿度组数据之间的关系，这些数据空气温度和土壤温度组成的温度组的关系，以及太阳辐射与其他指标之间的关系经过研究，相关分析的结果表明叶片水分与空气，土壤温度，湿度和太阳辐射指标之间存在非常显着的相关性； 12个指标按主要成分可分为3个主要成分，主要成分I是土壤温度指数（T10，T20，T30，T40）和RH10，RH20，RH40的土壤湿度指数，主要成分II是空气温度和湿度指数（T，RH），太阳辐射指数（W）和叶片湿度指数（RHL），土壤水分指数中的成分III是RH30。常，叶片表面的湿度受空气温度和湿度以及太阳辐射的强烈影响，主要表现为较高的空气温度和太阳辐射，较低的湿度空气，叶子表面湿度低。定关系可以基于主要成分，以降低指标组的维数，从而通过对植物中的环境参数进行快速调整来建立预测整个植物生长期叶片湿度的模型。过实时的叶片水分监测以及将已建立的植物病害与常见植物病害相结合来监测温室，监测预警模型以满足当前植物生长的需求。
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该实验中，桂花树价格建立了温室微气候环境监测系统，以定期收集影响温度变化的温度组，湿度组和太阳辐射数据。花的表面湿度研究了多参数环境因子对桂花的表面湿度的影响。样数据参数以消除影响桂花叶片水分的关键因素，并为合理的叶片水分控制和建立植物病害监测模型提供基准和预警。实验于2018年3月30日至2018年6月15日在天津北辰区实验基地的一个日光温室（长70m，宽12m）中进行。试文化是桂花。测试期间，在温室的东部，中部和西部地区安装了由美国HOBO公司生产的微气候U30-NRC监测系统。备性能指标列于表1，安装位置和测量参数表2中。张湿度传感器水平固定在支架上，第五张纸张从上到下进行测量。测试过程中，收集了连续的采样和时间间隔数据：空气湿度RH，土壤湿度10-40 cm RH10，RH20，RH30，RH40， RHL板材的表面；温度组数据：空气温度T，土壤温度T10，T20，T30，T40和太阳辐射W 10-40厘米，共有12个指标。用Microsoft Excel 2010，SPSS 20.0，Matlab 2012和其他软件进行数据的相关分析和主成分分析。空气湿度RH，土壤湿度RH10，RH20，RH30，RH40、10〜40厘米，土壤湿度RHL，空气温度T，土壤温度T10，T20，T30、10〜40厘米， T40和太阳辐射W总计12对变量进行了相关分析，分析结果列于表3。.1.1湿度指数之间的相关RHL叶片的湿度， RH空气湿度和RH40土壤湿度具有非常重要的正相关关系（P <0.01），RHL叶片表面湿度，RH空气湿度和土壤湿度RH10，RH20与RH30呈极显着负相关（P <0.01），各层土壤湿度指标之间呈极显着正相关（P <0.01）。于RH40的土壤水分与温室中的环境有一定距离，因此在根系生长过程中es，这层土壤主要在深水渗漏中起作用，并且与叶面湿度RHL和空气RH的相关性较弱。外，土壤水分RH30与叶片水分RHL的相关性大于其他土壤层的绝对值，同时，采样数据表明该层土壤水分为同时也高于其他三层。析可能是由于30厘米的土壤层。全保留水分，水分达到最大值，湿度值也最高。2.1.2温度指标之间的相关性空气温度T与土壤温度T10，T20，T30和T40具有极其重要的正相关性（P <0.01），表明温度越高，温度越高。气越高，每一层的土壤温度越高。2.1.3温度，湿度和太阳辐射指标之间的关系：RHL板的表面湿度，空气RH的湿度和空气温度T，土壤温度T10和T20和太阳辐射W都具有非常重要的负相关性T，而土壤温度T30和T40具有非常显着的正相关性T；除了气温T和土壤温度T40和土壤湿度RH30和土壤温度T20与太阳辐射W没有显着相关性外，空气，土壤温度，各层土壤湿度和太阳辐射的W指标之间存在非常显着的正相关（P <0.01）；太阳辐射W与气温和土壤温度T10之间存在非常显着的正相关（P <0.01），并且土壤温度T30与T40之间存在非常显着的负相关。
气湿度RH，空气温度T和太阳辐射W与空间中的叶子直接接触，直接影响光合作用，从而影响气孔的开放和叶片的耗散。量等，并且比其他因素对叶片表面的湿度更直接的影响。气温度越高，太阳辐射越高，空气湿度和叶片表面越低。于10到40厘米的土壤温度和湿度因子，太阳能将水从土壤运到树叶，然后朝向大气，这会影响树叶的蒸腾作用和能耗。散起间接作用，因为土壤温度越高，则为10至20 cm，土壤湿度越高，则为10至30 cm，空气和树叶的湿度越低。过对影响日光温室灌溉智能控制系统和太阳辐射数据的湿度和温度组的相关分析，初步了解链接组数据的特征及其影响。片的湿度及其作用方式有助于检测更有价值的影响因素，预测模型中关键因素的权重增加，模型尺寸的有效简化以及模型计算速度的提高都起着至关重要的作用[9-12]。
要成分的负荷是主要成分和可变因子之间的相关系数。数的绝对值越高，主要成分越接近指数。表6中可以看出，第一个主要成分中X2，X3，X4，X5，X7，X8和X10的电荷相对较大，并且都与主要成分I正相关，这表明主要成分Yi可以是被认为包含在温室中。境中土壤温度的完整指标为10至40 cm，土壤湿度为10、20、40 cm； X1，X6，X11和X12在第二主成分中具有较高的负载，其中X6和X12与主成分II正相关，而与主成分II负相关，因此主成分YII可以为被认为是由周围空气温度，空气湿度，太阳辐射值和叶片表面湿度组成的完整指标，也间接表明了叶片表面的湿度和空气的温度，湿度和太阳辐射。X 9在第三主要成分中具有较高的电荷，并且与主要成分III具有负相关。此，可以将主要成分YIII视为RH30组成的完整指标，这进一步证实了该文献对30 cm土层中土壤水分的影响。关分析。之，主成分分析的结果反映了设施温室环境中多参数环境因素的相互作用。究表明，大多数温室的相对湿度都在85％以上[18]，而且日光温室覆盖的温度和湿度预测模型可以有效地模拟温度和湿度。花的夜被[19]和适当减少土壤水分（60％〜80％）可以提高桂花植物的耐寒性，从而在叶片中提供光合酶活性桂花在低温冷却环境中[20]。时，一些研究表明，叶表面水分差异的原因主要是生长中期和后期植物的营养生长与生殖之间的差异[21]。日光温室环境中，整个桂花生长期的叶片水分主要受温度组数据，湿度组数据和环境中光照条件的影响。该测试中，使用叶子的人工阻力来模拟叶子表面的湿度值。
关聚类数据，通过主要成分的关联和分析，由叶面湿度，空气湿度和土壤湿度组成的湿度组数据之间的关系，这些数据空气温度和土壤温度组成的温度组的关系，以及太阳辐射与其他指标之间的关系经过研究，相关分析的结果表明叶片水分与空气，土壤温度，湿度和太阳辐射指标之间存在非常显着的相关性； 12个指标按主要成分可分为3个主要成分，主要成分I是土壤温度指数（T10，T20，T30，T40）和RH10，RH20，RH40的土壤湿度指数，主要成分II是空气温度和湿度指数（T，RH），太阳辐射指数（W）和叶片湿度指数（RHL），土壤水分指数中的成分III是RH30。常，叶片表面的湿度受空气温度和湿度以及太阳辐射的强烈影响，主要表现为较高的空气温度和太阳辐射，较低的湿度空气，叶子表面湿度低。定关系可以基于主要成分，以降低指标组的维数，从而通过对植物中的环境参数进行快速调整来建立预测整个植物生长期叶片湿度的模型。过实时的叶片水分监测以及将已建立的植物病害与常见植物病害相结合来监测温室，监测预警模型以满足当前植物生长的需求。
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