文献类型: 中文期刊
作者: 金梁 1 ; 魏丹 1 ; 殷大伟 2 ; 邹国元 1 ; 张亦涛 3 ; 丁建莉 1 ; 王磊 1 ; 李艳 1 ; 左强 1 ; 申慧波 4 ; 王宇先 4 ; 王俊强 4 ; 孙磊 5 ; 王伟 6 ; 梁丽娜 1 ; 孙鑫 2 ; 王文 7 ;
作者机构: 1.北京市农林科学院植物营养与资源环境研究所
2.黑龙江八一农垦大学
3.中国科学院地理科学与资源研究所
4.黑龙江省农业科学院齐齐哈尔分院
5.黑龙江省农业科学院
6.黑龙江省黑土保护研究院
7.北京农学院
关键词: 微气候模型;温室作物模型;预测;植物生长;管理
期刊名称: 山西农业大学学报(自然科学版)
ISSN: 1671-8151
年卷期: 2023 年 43 卷 001 期
页码: 55-64
收录情况: 北大核心
摘要: 现代的温室是一个复杂的环境系统,其中土壤、作物和微气候三个子系统间各种生物和非生物现象时常发生.农业数学模型可以用来模拟和预测温室内微气候和植物生长的变化,从而推荐最优化的生产管理策略.本文对国内外温室气候模型和温室作物生长模型进行了综述,温室气候动态模型可以预测关键气候因子,分为机械模型和黑箱模型.机械模型基于物理方程构建,它描述了基于过程的知识模拟的系统;黑箱模型属于经验模型,更多地用于温室系统控制、优化和设计的应用.作物生长模型是基于科学原理和数学关系的一种定量化工具,可以评估温室内土壤、微气候、水分和管理因素对作物生长发育的影响程度,预测作物生长状况.作物生长模型主要包括两类:描述性模型和解释性模型.温室作物模型是基于露地作物建立的最早的作物生长模型,并在几十年发展过程中对原来各功能模块进行修正、扩展和升级而来.功能-结构植物模型(functional–structural plant modeling,FSPM)是基于植物建筑学并结合气候和作物模块而形成,可以模拟单个植物的生长、形态以及它们与其生长环境的相互作用.最后指出未来趋势是利用数字技术、人工智能结合FSP模型,利用云数据储存计算分析.
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