臭氧对温室作物的影响模型.pdf

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1、◇高教论述◇2011年第23期臭氧对温室作物的影响模型雷明鸣李天玉(中国矿业大学孙越崎学院江苏徐州221000)【摘要】随着科学的发展,绿色生态臭氧被应用于温室中病虫害的防治。考虑臭氧对植物影响的双重性,为了更好的对其利用,对其进行相关研究。首先利用已知的植物产量损失经验方程,根据温室臭氧供应条件与露天试验田条件的差别对其进行修正,然后用SPSS对臭氧与真菌作用的实验数据进行统计分析,得出臭氧对温室植物与病虫害的作用模型。最后,考虑真菌剩余的数量比例和生长作物的相对产量损失对效用评价函数的影响,

2、基于灰色关联理论,获得二者关联度,进而建立了灰色效用评价函数。【关键词】臭氧;温室作物;SPSS;灰色关联;关联度0.引言由于不同浓度的臭氧对温室植物与病虫害产生的影响程度不同,农业生产中的污染问题一直是摆在我国这样的农业大国面前的我们根据式(1-2)与式(1-5)、(1-6),得出在臭氧浓度不同的情况下,一道难题,减少对生态环境的影响事关食品安全和农业的可持续发真菌剩余的数量比例和生长作物的相对产量损失,并根据不同臭氧浓展。在此背景下,臭氧代替农药应用于温室病虫害防治,既利用了温室度的这两个指

3、标数据列,对该最优参考数据列关联度的计算,获得关效应,又大大减少农药过度使用带来的污染,彰显出其重大的实践意联度,得出方案的优劣次序,并且用效用函数曲线代替白化函数曲线,提高了方案分析和决策的灵敏度和可信度[2]。义。1.臭氧对植物的影响模型首先,我们考虑臭氧浓度与生长作物相对产量损失之间的关系,上个世纪八十年代,美国的NationalCropLossAssessment根据式(1-1)得出不同浓度臭氧影响下生长作物的产量,并根据公式Network(NCLAN)在全美范围内使用标准统一的实验方案

4、研究臭氧对Lry=1-Y0,进一步计算相对产量损失,结合不同浓度臭氧对真菌剩余农作物的生长和产量的影响[1]。Yr该项目得出臭氧浓度上升与作物产量损失的方程为:比例的影响。其中Y0为理想条件下的理论产量;Yr为臭氧浓度为时λ的作物产量;Lry为浓度为r时相对产量损失。y=αexp[-(C(O3)/ω)](1-1)然后,对收集来的基本数据进行数据变换和处理,使其消除量纲其中,y表示作物产量;α表示臭氧浓度为零时的理论产量;C(O3)和具有可比性。设序列表示臭氧浓度;ω表示臭氧剂量的尺度参数;λ表示

5、损失率变化的形x=(x(1),x(2),...x(n))(1-7)态参数。则称映射f:x→y基于上述经验方程构造作物损失率与臭氧浓度和作用时间的方程:nf(x(k))=y(k),k∈(1,2,...,n)(1-8)l=1-(Σti/T)exp[-(C(O3)/ω)λ](1-2)为序列x到序列y的数据变换。我们根据下式对f是区间值化变i=1换其中,ti表示第i次作用的作用时间;T表示总时间(作物生长周x(k)-minx(k)期);在总时间中共作用i个时间段,n衡量的是作用频率。由于方程f(x(k)

6、)=k=y(k)(1-9)maxx(k)-minx(k)(1-1)是在臭氧始终存在作用的条件下建立的,所以在温室中人为控kk制臭氧作用时间的情况下,应该添加时间比例系数。(1)将臭氧浓度作为参考序列x0(k),k∈(1,...,11),其他因素作为2.臭氧对病虫害的影响模型比较因素序列xi(k),其中i∈(1,...,2),k∈(1,...,11)对各因素初值化臭氧对病虫害的作用,主要体现在病虫害的死亡率或者存活率处理,得各标准化序列yi(k),i=1,...,2;k=1,...,11得到无量纲

7、序列表如(剩余比例)。假设经过C(O3)浓度的臭氧经过t时间的作用后病虫害下:的剩余比例为s,f(x,y)表示x与y的二元变量关系,则:(2)根据查阅计算得到的数据求出差s=f(C(O3),t)(1-3)△01=(01.714.316.298.019.7311.8113.891517.6719)(1-10)我们可以通过实验的方法得到三者的数据,进而计算出三者关系△02=(00.040.150.280.440.640.941.281.472.032.34)(1-11)的经验方程。显然有下面以一资料

8、中真菌的数据为例,求出方程。首先,我们通过相关△min=0(1-12)分析,得到臭氧浓度与臭氧作用时间都与真菌剩余比例之间有显著的△max=19(1-13)相关性。(3)计算关联度并进行优势因素分析。然后,我们尝试用多元线性回归得到方程:在计算关联度时,取s=97.580+16.018t-103.822c(1-4)1由于系数的p值过大,t检验通不过;更重要的是,理论上,臭氧作zi(i=1,...,11)=(1-14)11用时间与真菌剩余比例之间应该是负相关,而上面方程里时间t前面求得比较因素xi

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