CN213876444U - 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控*** - Google Patents

一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控*** Download PDF

Info

Publication number
CN213876444U
CN213876444U CN202022615415.3U CN202022615415U CN213876444U CN 213876444 U CN213876444 U CN 213876444U CN 202022615415 U CN202022615415 U CN 202022615415U CN 213876444 U CN213876444 U CN 213876444U
Authority
CN
China
Prior art keywords
temperature
facility
tomato
intelligent
night
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202022615415.3U
Other languages
English (en)
Inventor
黄媛
李瑜玲
杨英茹
高欣娜
杜亚茹
武猛
李海杰
高宁
高燕
郭永召
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shijiazhuang Academy of Agriculture and Forestry Sciences
Original Assignee
Shijiazhuang Academy of Agriculture and Forestry Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shijiazhuang Academy of Agriculture and Forestry Sciences filed Critical Shijiazhuang Academy of Agriculture and Forestry Sciences
Priority to CN202022615415.3U priority Critical patent/CN213876444U/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN213876444U publication Critical patent/CN213876444U/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
    • Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
    • Y02A40/25—Greenhouse technology, e.g. cooling systems therefor

Landscapes

  • Cultivation Of Plants (AREA)

Abstract

本实用新型公开了一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，包括温度监测模块、智能温控模块以及温度调节设备，温度监测模块以及温度调节设备均分别与智能温控模块电连接；温度监测模块用于实时测量设施温度并进行数据传输，智能温控模块用于接收温度监测模块测量的数据并向温度调节设备发送指令，温度调节设备用于根据智能温控模块发送的指令开启当夜增温管理或降温管理。达到的技术效果为：通过本实用新型的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***及方法，实现番茄苗期昼夜温差合理控制，减少生长调控类药剂使用，培育壮苗，防止徒长，实现设施番茄节肥节药，高效清洁栽培。

Description

一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***
技术领域
本实用新型涉及植物生长温控***技术领域，具体涉及一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***。
背景技术
番茄原产南美洲，明万历年间传入我国用于观赏，虽在我国种植栽培时间尚不足百年，但随着消费者的喜爱，种植技术的提高和普及，种植面积迅速扩张，现已成为我国栽培面积最为广泛的作物之一，在我国南方多为露地种植，北方地区多为保护地种植，设施农业满足了番茄反季生产的种植需求；以北方秋茬番茄种植为例，主要于8月中下旬至9月初定植，次年拉秧，由于农业设施其自身特点，温度变化与露地有着显著区别，总体来说，设施内温室效应显著，保温效果好，对于北方秋茬番茄苗期至一穗花期间，正值北方盛夏季节，白天气温高，夜间保温性好，因此设施内温度呈现白天气温高和夜间温差小的特点。
番茄苗对空气温度敏感，高温对番茄苗的植株形态、营养生长、生理代谢等方面均能产生威胁，同时，不同的日均下不同的昼夜温差对番茄苗的生长也会造成不同程度的影响，日常种植过程中，由于生产成本等因素，日落后番茄种植设施内主要依靠自然降温，昼夜温差缺乏管理，不利于短期亚高温状况的及时缓解；不同设施内温度变化情况不尽相同。
因此，本实用新型将基于设施温度变化特点，提出一种番茄苗期温差管理的技术方法，以实现培育壮苗，防止徒长，减少农药使用，提高农业效益为目标。
实用新型内容
为此，本实用新型提供一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，以解决现有技术中的上述问题，实现番茄苗期昼夜温差合理控制，减少生长调控类药剂使用，培育壮苗，防止徒长，实现设施番茄节肥节药，高效清洁栽培。
为了实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：
根据本实用新型的第一方面，一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，包括温度监测模块、智能温控模块以及温度调节设备，所述温度监测模块以及所述温度调节设备均分别与所述智能温控模块电连接；所述温度监测模块用于实时测量设施温度并进行数据传输，所述智能温控模块用于接收所述温度监测模块测量的数据并向所述温度调节设备发送指令，所述温度调节设备用于根据所述智能温控模块发送的指令开启当夜增温管理或降温管理。
进一步地，所述温度监测模块包括温度传感器和数据通讯模块，所述温度传感器用于实时测量设施温度，所述数据通讯模块用于将所述温度传感器检测的数据传输至所述智能温控模块内。
进一步地，所述智能温控模块包括处理器和数据存储模块；所述数据存储模块用于存储番茄苗期设施温差模型、夜间前3小时与夜间平均温度模型以及白天温度下最优温差调控方案；所述处理器用于接收白天温度计算日落前日均温，并计算当晚预计温差，通过与最优温差调控方案比对，判断是否开启当夜前三小时温差管理，并向所述温度调节设备发出指令。
进一步地，所述温度调节设备包括增温设备和降温设备，所述增温设备用于根据所述处理器发出的指令进行增温操作，所述降温设备用于根据所述处理器发出的指令进行降温操作。
根据本实用新型的第二方面，一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控方法，采用如权利要求1至4所述的任一项一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，具体包括以下步骤：
步骤S100、选取本地常见番茄种植设施为温度测量对象，利用温度传感器对设施内温度进行监测，每半小时测量一次，以不同茬口番茄定植后15至21天为一个测量周期，测量并统计每天的白天温度和夜间温度，分别进行均温计算，并计算昼夜温差，统计白天均温和昼夜温差的的温度取值范围；
步骤S200、将白天均温与昼夜温差进行回归分析，建立白天温度与昼夜温差的回归模型；同时，将夜间温度的前3小时平均温度与夜间温度平均温度进行回归分析，建立回归模型；
步骤S300、选取五叶一心至一穗花现蕾期间的番茄苗为苗材，以本地区不同茬口番茄苗期设施内的白天温度和昼夜温差实际取值范围为实验温度范围，进行昼夜温度和时长的设定后测量不同昼夜温度组合下番茄苗的生长指标和生理指标；
步骤S400、将不同白天温度和昼夜温差下的番茄生长指标和生理指标进行主成分分析，确立能够反映番茄苗期生长状况的主成分因子，并计算每个主成分的得分和综合得分，得到不同温度处理下番茄苗期综合评价指标得分和排名，得到不同白天温度对应下的最优昼夜温差值；
步骤S500、建立番茄苗期温差调控***。
进一步地，步骤S100中的测量对象不少于3座，同一对象连续测量年份不少于2年；具体测量时间应根据不同茬口、不同品种的番茄现蕾时间进行调整，以确保设施内90％的番茄苗进入花期，同时以不同茬口定植时期的日升日落时间划分昼夜，白天进行番茄苗期设施内正常的温度管理，夜间不采取温差管理措施。
进一步地，在步骤S300中，生长指标和生理指标的测量时间为人工气候室设定和白天时段的第6个小时。
进一步地，步骤S300和步骤S400中的生长指标包括株高的相对生长速率、茎粗的相对生长速率、根冠比以及壮苗指数；步骤S300和步骤S400中的生理指标包括光合速率、蒸腾速率、叶片气孔导度以及水分利用率。
进一步地，株高以及茎粗生长量利用0.02mm的游标卡尺进行测量；
株高生长量测量方法为在实验开始的第0天、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行测定，测量植株茎基部子叶着生处到茎顶生长点之间的距离；
株高的相对生长速率的计算公式为：VS＝(lnL2-lnL1)/(T2-T1)，其中，VS为番茄苗株高相对生长速率，L1、L2为两次测量的株高，T1、T2为两次测量株高的时间；
茎粗的测量方法为在试验后第0天、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行测定，测量植株茎基部子叶着生处直径最大值；
茎粗的相对生长速率的计算公式为：VZ＝(lnW2-lnW1)/(T2-T1)，其中，VZ为番茄苗茎粗的相对生长率，W1、W2为两次测量的茎粗；
干重测量方法为在试验进行第15天将番茄苗从花盆中取出，洗净根部泥土，将植株根部与地上部分进行分离，分别装袋进行105℃杀青15min，转80℃烘干24小时以上至恒重，放置干燥器降至室温，用精度0.01g天平秤分别称量根部干重和地上部分干重；
根冠比的计算公式为：根冠比＝根的干物质重量/地上部分的干物质重量；
壮苗指数的计算公式为：壮苗指数＝(茎粗/株高+根冠比)×干重。
进一步地，生理指标分别在实验的第0天、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行，每株选择上顶端向下第三片完全展开的功能叶，每株测量三次，取平均值，采用专业光合测定仪进行。
本实用新型具有如下优点：
1、基于设施温差模型和番茄苗期生长评价体系进行温差管理，可有效防止苗期徒长和病害的发生，有效减少控制生长类的农药的使用，节药节肥，降低农业生产成本。
2、可实现番茄苗期夜间温差的智能管理，通过模型运算，将夜间前3小时作为温差管理时段，既能保证温差管理效果，又能有效控制管理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本实用新型可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本实用新型所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本实用新型所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本实用新型一些实施例提供的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***的结构图。
图2为本实用新型一些实施例提供的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***的结构图。
图3为本实用新型一些实施例提供的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控方法的流程图。
图中：100、温度监测模块，110、温度传感器，120、数据通讯模块，200、智能温控模块，210、处理器，220、数据存储模块，300、温度调节设备，310、增温设备，320、降温设备。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本实用新型的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本实用新型的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
实施例1
如图1所示，本实施例中的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，包括温度监测模块100、智能温控模块200以及温度调节设备300，温度监测模块100以及温度调节设备300均分别与智能温控模块200电连接；温度监测模块100用于实时测量设施温度并进行数据传输，智能温控模块200用于接收温度监测模块100测量的数据并向温度调节设备300发送指令，温度调节设备300用于根据智能温控模块200发送的指令开启当夜增温管理或降温管理。
本实施例达到的技术效果为：通过本实施例的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，实现番茄苗期昼夜温差合理控制，减少生长调控类药剂使用，培育壮苗，防止徒长，实现设施番茄节肥节药，高效清洁栽培。
实施例2
如图2所示，本实施例中的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，包括实施例1中的全部技术特征，除此之外，温度监测模块100包括温度传感器110和数据通讯模块120，温度传感器110用于实时测量设施温度，数据通讯模块120用于将温度传感器110检测的数据传输至智能温控模块200内。
可选的，智能温控模块200包括处理器210和数据存储模块220；数据存储模块220用于存储番茄苗期设施温差模型、夜间前3小时与夜间平均温度模型以及白天温度下最优温差调控方案；处理器210用于接收白天温度计算日落前日均温，并计算当晚预计温差，通过与最优温差调控方案比对，判断是否开启当夜前三小时温差管理，并向温度调节设备300发出指令。
可选的，温度调节设备300包括增温设备310和降温设备320，增温设备310用于根据处理器210发出的指令进行增温操作，降温设备320用于根据处理器210发出的指令进行降温操作。
实施例3
如图3所示，本实施例中的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控方法，采用实施例1或实施例2的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，具体包括以下步骤：
步骤S100、选取本地常见番茄种植设施为温度测量对象，利用温度传感器110对设施内温度进行监测，每半小时测量一次，以不同茬口番茄定植后15至21天为一个测量周期，测量并统计每天的白天温度和夜间温度，分别进行均温计算，并计算昼夜温差，统计白天均温和昼夜温差的的温度取值范围；
步骤S200、将白天均温与昼夜温差进行回归分析，建立白天温度与昼夜温差的回归模型；同时，将夜间温度的前3小时平均温度与夜间温度平均温度进行回归分析，建立回归模型；
步骤S300、选取五叶一心至一穗花现蕾期间的番茄苗为苗材，以本地区不同茬口番茄苗期设施内的白天温度和昼夜温差实际取值范围为实验温度范围，可选用专业人工气候室开展实验，进行昼夜温度和时长的设定后测量不同昼夜温度组合下番茄苗的生长指标和生理指标；
步骤S400、将不同白天温度和昼夜温差下的番茄生长指标和生理指标进行主成分分析，确立能够反映番茄苗期生长状况的主成分因子，并计算每个主成分的得分和综合得分，得到不同温度处理下番茄苗期综合评价指标得分和排名，得到不同白天温度对应下的最优昼夜温差值；
步骤S500、建立番茄苗期温差调控***。
本实施例中的有益效果为：通过本实施例的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控方法，实现番茄苗期昼夜温差合理控制，减少生长调控类药剂使用，培育壮苗，防止徒长，实现设施番茄节肥节药，高效清洁栽培。
实施例4
如图3所示，本实施例中的一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控方法，包括实施例3中的全部技术特征，除此之外，步骤S100中的测量对象不少于3座，同一对象连续测量年份不少于2年；具体测量时间应根据不同茬口、不同品种的番茄现蕾时间进行调整，以确保设施内90％的番茄苗进入花期，同时以不同茬口定植时期的日升日落时间划分昼夜，白天进行番茄苗期设施内正常的温度管理，夜间不采取温差管理措施。
可选的，在步骤S300中，生长指标和生理指标的测量时间为人工气候室设定和白天时段的第6个小时。
可选的，步骤S300和步骤S400中的生长指标包括株高的相对生长速率、茎粗的相对生长速率、根冠比以及壮苗指数；步骤S300和步骤S400中的生理指标包括光合速率Pn(μmol·m-2·s-1)、蒸腾速率Tr(mmol·m-2·s-1)、叶片气孔导度Cound(mmol·m-2·s-1)以及水分利用率WUE(％)。
可选的，株高以及茎粗生长量利用0.02mm的游标卡尺进行测量；株高生长量测量方法为在实验开始的第0天(处理当天)、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行测定，测量植株茎基部子叶着生处到茎顶生长点之间的距离；株高的相对生长速率的计算公式为：VS＝(lnL2-lnL1)/(T2-T1)，其中，VS为番茄苗株高相对生长速率，L1、L2为两次测量的株高，T1、T2为两次测量株高的时间；茎粗的测量方法为在试验后第0天(处理当天)、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行测定，测量植株茎基部子叶着生处直径最大值；茎粗的相对生长速率的计算公式为：VZ＝(lnW2-lnW1)/(T2-T1)，其中，VZ为番茄苗茎粗的相对生长率，W1、W2为两次测量的茎粗；干重测量方法为在试验进行第15天将番茄苗从花盆中取出，洗净根部泥土，将植株根部与地上部分进行分离，分别装袋进行105℃杀青15min，转80℃烘干24小时以上至恒重，放置干燥器降至室温，用精度0.01g天平秤分别称量根部干重和地上部分干重；根冠比的计算公式为：根冠比＝根的干物质重量/地上部分的干物质重量；壮苗指数的计算公式为：壮苗指数＝(茎粗/株高+根冠比)×干重。
可选的，生理指标分别在实验的第0天、第3天、第6天、第9天、第12天以及第15天进行，每株选择上顶端向下第三片完全展开的功能叶，每株测量三次，取平均值，采用专业光合测定仪进行。
具体实施例
选取2018-2019年石家庄市农林科学研究院赵县农业科技园区番茄种植大棚：1号温室、3号温室、5号温室进行冬春茬番茄定植后21天内的温度作为温度采集设施，开展温度模型研究。
表1为设施环境温差统计表。
Figure BDA0002775572920000092
表2为设施环境夜间温度统计表。
Figure BDA0002775572920000091
确定设施番茄苗期的白天温度范围为25.31℃-37.76℃，夜间温度范围17.79℃-28.42℃，昼夜温差0.42℃-15.62℃。通过线型回归分析，得到设施温差模型：昼夜温差＝-23.982+0.957×白天均温。夜间前3小时与夜间平均温度模型：夜间均温＝10.556+0.534×夜间前3小时均温。
根据目标设施实际温度进行试验处理的温度设置，将白天温度和夜间温度作为两因素，因素间水平距离设置为3℃，由此获得本研究试验12组不同处理，具体见表3，每组实验重复三次。
表3为试验温度处理。
日间温度℃ 夜间温度℃ 昼夜温差℃
T1 35 35 0
T2 35 32 3
T3 35 29 6
T4 35 23 9
T5 32 32 0
T6 32 29 3
T7 32 26 6
T8 32 23 9
T9 29 29 0
T10 29 26 3
T11 29 23 6
T12 29 20 9
实验测量番茄苗期生长数据和生理数据通过SPSS软件进行主成分分析，计算不同温度处理下番茄苗期生长的综合得分，通过表4可知，29℃～20℃这个温度组合表现最优，日间温度一定的情况下，9℃温差为最优。
表4为每个主成分的得分及综合得分。
编号 综合得分 排名
T1 -7.45 12
T2 -6.75 11
T3 -5.63 10
T4 -2.55 6
T5 -4.61 9
T6 -3.55 7
T7 -3.82 8
T8 0.49 4
T9 -2.19 5
T10 6.67 2
T11 2.97 3
T12 8.27 1
在温度采集设施内种植相应茬口的番茄苗后，开启温度监测设备，通过统计计算当日白天均温，将白天均温带入设施昼夜温差模型，得到当日预计温差值，与9℃进行比较，当小于9℃时，发出降温指令，当大于9℃时，发出升温指令。通过夜间前3小时与夜间平均温度模型得到调控3小时内的目标温度，当到达目标温度后，温控指令停止。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本实用新型作了详尽的描述，但在本实用新型基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本实用新型精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本实用新型要求保护的范围。
本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本实用新型可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本实用新型可实施的范畴。

Claims (1)

1.一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***，其特征在于，包括温度监测模块(100)、智能温控模块(200)以及温度调节设备(300)，所述温度监测模块(100)以及所述温度调节设备(300)均分别与所述智能温控模块(200)电连接；所述温度监测模块(100)用于实时测量设施温度并进行数据传输，所述智能温控模块(200)用于接收所述温度监测模块(100)测量的数据并向所述温度调节设备(300)发送指令，所述温度调节设备(300)用于根据所述智能温控模块(200)发送的指令开启当夜增温管理或降温管理；
所述温度监测模块(100)包括温度传感器(110)和数据通讯模块(120)，所述温度传感器(110)用于实时测量设施温度，所述数据通讯模块(120)用于将所述温度传感器(110)检测的数据传输至所述智能温控模块(200)内；
所述智能温控模块(200)包括处理器(210)和数据存储模块(220)；所述数据存储模块(220)用于存储番茄苗期设施温差模型、夜间前3小时与夜间平均温度模型以及白天温度下最优温差调控方案；所述处理器(210)用于接收白天温度计算日落前日均温，并计算当晚预计温差，通过与最优温差调控方案比对，判断是否开启当夜前三小时温差管理，并向所述温度调节设备(300)发出指令；
所述温度调节设备(300)包括增温设备(310)和降温设备(320)，所述增温设备(310)用于根据所述处理器(210)发出的指令进行增温操作，所述降温设备(320)用于根据所述处理器(210)发出的指令进行降温操作。
CN202022615415.3U 2020-11-12 2020-11-12 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控*** Active CN213876444U (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202022615415.3U CN213876444U (zh) 2020-11-12 2020-11-12 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202022615415.3U CN213876444U (zh) 2020-11-12 2020-11-12 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN213876444U true CN213876444U (zh) 2021-08-03

Family

ID=77055574

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202022615415.3U Active CN213876444U (zh) 2020-11-12 2020-11-12 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN213876444U (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115443826A (zh) * 2022-09-05 2022-12-09 江苏里下河地区农业科学研究所 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及***
CN117420861A (zh) * 2023-11-23 2024-01-19 广东省农业科学院设施农业研究所 一种华南型无源设施大棚自适应控温方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115443826A (zh) * 2022-09-05 2022-12-09 江苏里下河地区农业科学研究所 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及***
CN115443826B (zh) * 2022-09-05 2023-11-07 江苏里下河地区农业科学研究所 一种用于健苗培育的精细化光调控方法及***
CN117420861A (zh) * 2023-11-23 2024-01-19 广东省农业科学院设施农业研究所 一种华南型无源设施大棚自适应控温方法
CN117420861B (zh) * 2023-11-23 2024-04-16 广东省农业科学院设施农业研究所 一种华南型无源设施大棚自适应控温方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112286258A (zh) 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***及方法
Ong The influence of temperature and water deficits on the partitioning of dry matter in groundnut (Arachis hypogaea L.)
Morel et al. Effect of mechanical stimulation on the growth and branching of garden rose
Peng et al. Single leaf and canopy photosynthesis response to plant age in cotton
El‐Sharkawy et al. Potential photosynthesis of cassava as affected by growth conditions
CN213876444U (zh) 一种基于番茄生长评价体系的设施智能温差调控***
CN105850622B (zh) 一种高温导致水稻籽粒不育的鉴定方法
CN102197776A (zh) 葡萄一年两次生产的新技术
Ergashovich et al. Some Characteristics Of Transpiration Of Promising Soybean’s Varieties
CN104798585A (zh) 一种油茶树套种油用牡丹的栽培方法
CN103875386A (zh) 一种栀子花稻田穴盘无土扦插育苗方法
Muhl et al. Adaptability of Moringa oleifera Lam.(Horseradish) tree seedlings to three temperature regimes
CN105075578A (zh) 利用郁金香生育期有效积温生产种球及控制花期的方法
Ge et al. Combined effects of ventilation and irrigation on temperature, humidity, tomato yield, and quality in the greenhouse
CN113179883B (zh) 一种耐阴小麦的评价方法
Tanton Tea crop physiology
CN101381256B (zh) 安祖花营养液
Jiang et al. Responses of leaf photosynthesis, plant growth and fruit production to periodic alteration of plant density in winter produced single-truss tomatoes
CN108934857B (zh) 一种旱稻稻种的培育方法
Sawan et al. Egyptian cotton (Gossypium barbadense) flower and boll production as affected by climatic factors and soil moisture status
CN101228841B (zh) 一种利用花药培养快速选育新小麦光温敏不育系的方法
Ashraf et al. Influence of In-situ soil moisture conservation practices with Pusa hydrogel on Physiological Parameters of Rainfed Cotton
CN110574642B (zh) 通过调控通风模式提高春季日光温室番茄产量的方法
Hay The temperature of the soil under a barley crop
CN113016518A (zh) 一种芹菜叶斑病抗性鉴定方法

Legal Events

Date Code Title Description
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant