温度与光照条件下金鱼草生长模型的分析

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1、1文献综述1.1植物生长模型的研究概论植物生长模型是将植物与环境因子作为一个整体，用相关的分析原理和方法，结合与植物生长发育相关的各学科的理论以及研究成果，对植物的生长发育、器官的构成、光合作用、干物质累积和分配以及品质形成的生理过程与环境因子的关系进行定量描述，建立相应的植物生长数学模型。植物生长模型按研究目标可分为描述性模型和解释性模型。由于植物模型是以植物发育的内在规律为基础，综合植物遗传因素、环境因子、技术控制之间的因果关系，是一种针对植物生长过程的过程模型，因此具有较高的机理性、系统性和通用性。植物生长模型是描述和

2、解释复杂系统的有效方法[1]，也是构建以及决策支持温室环境控制系统的基础。由于计算机技术和自动化技术的迅速发展以及农业领域的智能化应用的普及，使得在植物种植管理方面使用智能化系统进行管理成为可能。因此植物发育模型的研究具有较高的理论价值和应用价值。植物生长模型研究首次是在1960年以后，以美国等发达国家为首，对有关植物机理模拟模型作了大量的的研究工作，1965年荷兰的DeWit等提出关于作物生长动力之学说，利用计算机对玉米等作物冠层的光合左右速率开展模拟研究，开发了首个作物生产动态模型[2]，该模型从植物生理方面出发，对光合

3、、呼吸作用、器官生长和产量形成作了系统的模拟，该系统模拟用于探讨植物在不同条件作用下潜在生产水平。70年代到80年代末，模拟模型研究开始应用方面得到发展。许多国家开始进行模型研究，除美国与荷兰之外，英国、澳大利亚、前苏联、日本以及我国也开展了植物模拟模型研究，更多植物的被进行模拟研究。美国科学家此时提出了把“大气-土壤-作物-技术”看作一个综合生态系统，加强了模型的综合性、应用性的联系，并开发出了包括CERES模型和棉花模型(COSSYM)在内的植物专属模型30余个[3，4]，将植物发育和品种特性、环境因子和栽培技术等因素结

4、合在一起，提高了模型的实用性[2]。对植物的生长模型与决策系统结合应用于生产管理和产量预测，在实际生产过程中应用广泛。20世纪90年代后，植物生长模型开始快速发展。植物生长模型开始与遥感、地理信息系统、全球定位系统、农业专家系统、网络技术、决策支持系统等信息技术相结合，在现代化农业生产中作用更加突出，大量应用于植物生产模拟和空间分析，对植物生长信息的收集，实现从小范围到大区域的跨越。美国科学家将植物生长模型和决策支持系统与GIS软件Arc/Info结合，农业环境地理信息系统开始应用于拉丁美洲土地利用规划。全球己开发了十余种常

5、1见植物模型，植物模拟模型主要包括植物生长发育模拟、蒸腾作用模拟、干物质生产与分配模拟、养分在植物体内运传输等模拟[5，6]。我国在植物模型方面的研究起步较晚，与国际研究水平存在一定的差距。由高亮等人开发了水稻计算机模拟优化决策系统[7]，该系统是通过作物品种特性和环境数据来预测水稻的病虫害、苗情、品种适应性。近年来，许多有关作物生长发育模型的研究成果，如冯利平关于小麦生长发育模型进行了研究[8]。王康等建立了玉米生长发育模型的动态模拟。马新明等开发了棉花发育和产量形成的模拟模型[9]。在对园艺植物的模拟研究方面还主要依靠作

6、物模拟模型的研究方法，主要对园艺植物的发育、干物质的积累、光合作用、器官的生长和产量的模拟，有关的园艺植物种类较少。孙忠富用数学方法对番茄生长发育与环境的关系进行模拟[12]。施泽平等借鉴积温理论对温室甜瓜进行发育模拟[11]。袁昌梅等用生理发育时间对网纹甜瓜的生长发育进行了模拟研究[14]，倪纪恒[13]等提出辐热积理论并利用辐热积对温室番茄的产量进行预测。国内有关观赏园艺植物的生长发育和品质的模拟方面的研究未见报道。1.2观赏园艺植物模拟模型的研究背景随着我国经济的高速增长，为满足不断提高的人民生活物质水平，花卉业得到了

7、迅速发展，在种植业中已成为我国发展速度最快的新兴产业。截止到2006年我国花卉种植面积高达约5万公顷，经济产值近450亿元。形成以北京、上海和广州为主的三大花卉消费区和云南、广东和上海为主的三大生产区。由于花卉产销体系的规模化、专业化的形成，推动了信息技术在花卉生产上的广泛应用。观赏园艺植物的生产具有规模化生产和环境条件可控的特点，生产者可以预先对生产方案进行设计来实现对花卉的采收、产量以及发育形态、品质等方面进行调控，获得投入产出最大化。要想实现此目标必须对园艺植物的生长发育的过程进行定量描述和模拟研究，从而对环境因子的进

8、行调控实现优化生产管理和控制。欧美国一些国家首先对观赏园艺植物生长发育模型进行研究，最开始在单一环境因子对植物生长发育的影响进行研究，用数学回归模型对植物发育进行简单模拟。近年来，随着研究水平的加深，植物模型更具有解释性和机理性，加强对植物生理活动过程的描述。美国、瑞典、荷兰等研究水平较高