CN113575240A - 一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统 - Google Patents

一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统 Download PDF

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Abstract

一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,所述评价预警系统由传感器、显示器、网关和控制单元共4部分组成,其评价依据是累积空气温度亏缺量,以其作为植株低温伤害程度判断依据的原理是利用Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm/最大荧光共9个低温伤害指标构建了低温伤害程度SI模型,将各生理参数带入模型SI计算得分,将累积温度亏缺量通过SI值与低温伤害程度相对应,直接进行低温伤害程度监测与评价。本系统以累积空气温度亏缺量来评价低温伤害程度,通过温度亏缺量判断植物是否受到低温伤害及监测伤害程度,提高判断准确性,降低监控成本,实现节能高效的技术效果。

Description

一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统
技术领域
本发明涉及园艺设施环境控制技术领域,具体涉及一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统。
背景技术
低温伤害(冷害和冻害)指低于植物最适生长温度下限的温度环境,是影响植物生长、发育的重要环境限制因素。低温胁迫对植株生长发育、光合代谢以及作物产量、品质等都会产生影响,导致蔬菜等园艺作物减产,已经成为实际生产中亟须解决的问题。我国北方地区冬春季日光温室蔬菜生产过程中,常出现设施内白天温度低于20℃,夜间处于6-12℃或者更低的温度环境,即亚低温或低温状况。蔬菜作物处于低温环境时,导致生理活动失调,光合作用受阻,生长减缓,干物质积累减少,若无有效的预警和预防措施,最终将导致产量和品质严重下降。
现有设施环境监测系统的功能主要集中于对温度、光照、基质含水量和空气湿度等参数的实时监测,以监测植株的生长环境和调节水肥的按需供应,而针对温度开发的监测系统其功能也局限于对设施空气或土壤温度的实时监测。同时,低温对作物的影响效果是多指标效应,依据单一的指标确定的判断标准不能客观全面的反映低温伤害,未有依据植株生理、生长、产量和品质等多指标综合评价建立的基于累积温度亏缺量确定的植物低温伤害评价预警系统。本发明在研究不同累积空气温度亏缺量对植株伤害基础上,利用Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO(O相)/50us、Fk(K相)/300us、FJ(J相)/2ms、FI(I相)/30ms、Fm(P相)/最大荧光共9个指标构建了低温伤害程度评价(SI)模型,将植株生理指标参数带入模型(SI)计算出得分,将SI值、不同伤害级别和累积空气温度亏缺量相串联对应,使种植者直接通过系统提示的累积温度亏缺量判断伤害级别并及时开展预防措施,提高作物产量和生产效益。
发明内容
为解决上述问题,本发明开发了一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,在实际生产中对低温季节植株低温伤害程度进行精准预测,可有效帮助种植者及时开展预防措施,降低生产成本和低温环境对作物的损伤,提高作物产量、品质和生产效益。
本发明技术方案如下:
一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,所述评价预警系统系统由以下部分构成:
①用于监测空气温度的传感器单元;
②用于指示空气温度和累积温度亏缺量的显示器单元;
③用于数据传输的网关运行单元;
④用于储存数据并输出控制信号至所述显示单元和(或)所述网关单元的控制单元;
控制单元包括作为控制核心的单片机或PCL和温度累积亏缺量电计量模块。
所述低温伤害预警监测系统对植株低温伤害程度的判断依据为累积空气温度亏缺量。
优选地,所述累积空气温度亏缺量的计算临界值为日平均空气温度21.5℃。
优选地,所述累积温度亏缺量为设施内各日空气温度亏缺量之和,其中:单日累积温度亏缺量(℃/24h)=[21.5℃-当日平均空气温度(℃)]*24h。
所述以低温亏缺量作为植株低温伤害程度判断依据的原理为:利用Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm/最大荧光共9个低温伤害指标,各指标数值依次用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8和X9表示,构建出低温伤害程度评价(SI)模型[SI=0.107*(X1/0.829)+0.111*(X2/1.972)+0.108*(X3/0.732)+0.109*(X4/2.693)+0.112*(X5/703.875)+0.114*(X6/1636.79)+0.114*(X7/1833.60)+0.113*(X8/2689.45)+0.112*(X9/3001.26)],不同伤害程度下植株生理指标参数带入模型SI可计算出得数,不同SI值对应不同累积空气温度亏缺量,因此,依据不同低温伤害程度的SI值范围所对应的累积空气温度亏缺量范围,判断植株的低温伤害程度。
优选地,所述Fv/Fm、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms和Fm/最大荧光使用LI-6800便携式光合仪或调制叶绿素荧光仪(PAM)进行测定。
所述传感器单元包括:用于实时测量设施环境内空气温度,将温度信号转换为电信号并传输至所述控制单元的温度传感器。
优选地,所述温度传感器选用单线式数字温度传感器。
所述显示器单元包括:用于接受控制单元处理完毕后的结果,以LED数码显示管等形式显示温度的LED显示屏。
优选地,所述LED显示屏选用三基色图文LED显示屏。
所述网关运行单元的主要功能为数据格式转换。
所述控制单元含有两个输入端和两个输出端,其中输入端口分别与温度传感器和网关连接,输出端与所述显示器单元连接。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
(1)本发明所述低温伤害评价预警系统是在利用多项低温伤害指标构建出多指标综合评价SI模型后,将‘累积温度亏缺量-植物伤害程度-预测评价’系统串联后构建得出的,该模型的构建使本发明所述低温伤害评价预警系统可直接通过设施内累积空气温度亏缺量来评价作物受伤害程度,预测精准,拟合度高,可保障冬春低温季节设施蔬菜生产过程中对设施空气温度环境的实时评价和及时采取预防举措。
(2)本发明所述低温伤害评价预警系统的应用将多项低温伤害评价指标与累积温度亏缺量和低温伤害评价等级相整合,系统构建过程设计严谨,体系科学,思路创新,可避免种植者在设施蔬菜生产过程中安装多个成本高、使用复杂的设施空气温度等环境监测设备,以及减少生理指标测定所带来的时间和经济成本,有利于通过节能高效的技术效果提高低温季节设施蔬菜产品的产量、品质和农户的生产效益。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
一种基于温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,评价预警系统系统由以下部分构成:
①用于监测空气温度的传感器单元;
②用于指示空气温度和累积温度亏缺量的显示器单元;
③用于数据传输的网关运行单元;
④用于储存数据并输出控制信号至显示单元和/或网关单元的控制单元;
控制单元包括作为控制核心的单片机或PCL和温度累积匮缺量电计量模块。
本发明中,低温伤害预警监测系统对植株低温伤害程度的判断依据为累积空气温度亏缺量。
本发明中,以低温亏缺量作为植株低温伤害程度判断依据的原理为:
利用Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm/最大荧光(其中,FO为O相,Fk为K相,FJ为J相,FI为I相,Fm为P相)共9个低温伤害指标构建出低温伤害程度评价SI模型,不同伤害程度下植株生理指标参数带入SI模型可计算出得数,不同SI值对应不同累积空气温度亏缺量,因此,依据不同低温伤害程度的SI值范围,划定累积温度亏缺量范围,在评价系统中依据温度亏缺量范围判断植株的低温伤害程度。
本发明中,传感器单元包括:
用于实时测量设施环境内空气温度,将温度信号转换为电信号并传输至控制单元的温度传感器。
本发明中,显示器单元包括:
用于接受控制单元处理完毕后的结果,以LED数码显示管的形式显示温度的LED显示屏。
本发明中,网关运行单元的主要功能为数据格式转换。
本发明中,控制单元含有两个输入端和两个输出端,其中输入端口分别与温度传感器和网关连接,输出端与显示器单元连接。
本发明中,指标的测定方法如下:
温度:通过在温室悬挂空气温度传感器,即可实时监测并记录温室里的温度数据,日平均温度、累积空气温度亏缺量等温度数据在显示单元实时显示,在试验结束后还可从控制系统导出数据,在Excel中即可计算日平均温度、昼平均温度、日均持续时间、夜平均温度、夜均持续时间,需要说明的是,在最后计算中只用到了日平均温度计算累积空气温度亏缺量。
Fv/Fm、OJIP曲线:两个指标通过LI-6800便携式光合仪测定,测定数据都可用仪器直接导出后计算,需要注意的是,OJIP曲线可用来计算FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms和Fm/最大荧光这5个值。
各叶绿素含量:通过丙酮乙醇浸提法提取叶绿素,将样品置于5ml体积比为丙酮:乙醇:水=4.5:4.5:1的浸提液中,避光放置24h直至叶片中的叶绿素被完全提取出,使用紫外-可见分光光度计在波长为663nm(叶绿素a最大吸收峰,记为OD663)、645nm(叶绿素b最大吸收峰,记为OD645)、450nm(类胡萝卜素最大吸收峰,记为OD450)条件下比色,记录其吸光值,每个处理重复3次。
具体计算公式:
叶绿素a浓度(mg·L-1):Chla=12.72*OD663-2.59*OD645
叶绿素b浓度(mg·L-1):Chlb=22.8*OD645-4.67*OD663
总叶绿素浓度(mg·L-1):Chl总=20.29*OD645+8.05*OD663
叶绿素a含量(mg·L-1)=(Chla×5)/(0.5×1000)
叶绿素b含量(mg·L-1)=(Chlb×5)/(0.5×1000)
总叶绿素含量(mg·L-1)=(Chl总×5)/(0.5×1000)。
本发明中,指标的计算方法如下:
日平均温度:将通过温度传感器测得每一天24h的温度求和后除以24,由系统直接计算并给出,并通过显示器进行显示。
每日空气温度亏缺量:设定标准番茄正常生长日平均自然渐变空气温度为21.5℃。则每日相对温度亏缺量=(21.5℃-日平均温度)×24h。
累计温度亏缺量:每天的相对累计温度亏缺量为从开始处理到当天的每日温度亏缺量之和。
Fv/Fm:LI-6800便携式光合仪直接读出。
叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量:见上文指标的测定方法。
FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm)/最大荧光:LI-6800便携式光合仪导出曲线的各拐点(即50us、300us、2ms、30ms、最大荧光处)所对应的荧光参数值,可直接读出。
本发明中,对数据的运算步骤如下:
运用主成分分析法,利用各累积温度亏缺量条件下收集到的植株9项生理数据,具体包括:Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm/最大荧光,各指标数值依次用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8和X9表示,进行主成分分析,最终得出SI公式如下:
SI=0.107*(X1/0.829)+0.111*(X2/1.972)+0.108*(X3/0.732)+0.109*(X4/2.693)+0.112*(X5/703.875)+0.114*(X6/1636.79)+0.114*(X7/1833.60)+0.113*(X8/2689.45)+0.112*(X9/3001.26)
根据各累积温度亏缺量下植株的SI值的分层情况和植株形态、生理代谢指标的变化趋势进行低温伤害等级划分:(1)不受伤害:SI≥0.95(累积温度亏缺量:≤650℃);(2)轻度伤害:0.80≤SI<0.95(累积温度亏缺量:650℃<≤1000℃);(3)中度伤害:0.70≤SI<0.80(累积温度亏缺量:1000℃<≤2100℃)(4)重度伤害:<0.7(累积温度亏缺量:2100<≤2500)。
本发明中,对植株受亚低温伤害程度的判断方式如下:
结合上述根据SI值和累积温度亏缺量进行的低温伤害等级划分,运用所述植物低温伤害评价预警系统进行累积温度亏缺量的实时监测,根据显示器单元所报告的累积温度亏缺量数值,与不同低温伤害程度的累积温度亏缺量范围相对应,得出不同低温伤害时期所对应的伤害程度,及时采取保温措施进行保产增效。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述评价预警系统系统由以下部分构成:
①用于监测空气温度的传感器单元;
②用于指示空气温度和累积温度亏缺量的显示器单元;
③用于数据传输的网关运行单元;
④用于储存数据并输出控制信号至所述显示单元和/或所述网关单元的控制单元;
控制单元包括作为控制核心的单片机或PCL和空气温度累积亏缺量电计量模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述低温伤害预警监测系统对植株低温伤害程度的判断依据为累积空气温度亏缺量。
3.根据权利要求2所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述以累积空气温度亏缺量作为植株低温伤害程度判断依据的原理为:
利用Fv/Fm、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总量、FO/50us、Fk/300us、FJ/2ms、FI/30ms、Fm/最大荧光共9个低温伤害指标,各指标数值依次用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8和X9表示,构建出低温伤害程度评价SI模型[SI=0.107*(X1/0.829)+0.111*(X2/1.972)+0.108*(X3/0.732)+0.109*(X4/2.693)+0.112*(X5/703.875)+0.114*(X6/1636.79)+0.114*(X7/1833.60)+0.113*(X8/2689.45)+0.112*(X9/3001.26)],不同伤害程度下植株生理指标参数带入SI模型可计算出得分,不同SI值对应不同累积空气温度亏缺量,因此,依据不同低温伤害程度的SI值范围,划定累积温度亏缺量范围,在评价系统中将累积温度亏缺量通过SI值与低温伤害程度相对应,直接依据累积空气温度亏缺量判断植株的低温伤害程度。
4.根据权利要求1所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述传感器单元包括:
用于实时测量设施环境内空气温度,将温度信号转换为电信号并传输至所述控制单元的温度传感器。
5.根据权利要求1所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述显示器单元包括:
用于接受控制单元处理完毕后的结果,以LED数码显示管等形式显示温度的LED显示屏。
6.根据权利要求1所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述网关运行单元的主要功能为数据格式转换,将传感器电信号数据转换为温度数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于累积空气温度亏缺量的植物低温伤害评价预警系统,其特征在于,所述控制单元含有两个输入端和两个输出端,其中输入端口分别与温度传感器和网关连接,输出端与所述显示器单元连接。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114540407A (zh) * 2022-01-13 2022-05-27 安庆市长三角未来产业研究院 SlCYP707A基因作为负调控因子在促进番茄亚低温抗性中的应用

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0324558A (ja) * 1989-06-21 1991-02-01 Mitsubishi Kasei Corp 電子写真感光体
JPH07134071A (ja) * 1993-11-11 1995-05-23 Ohbayashi Corp インテリジェント構造部材
CN103176491A (zh) * 2013-03-13 2013-06-26 山东省果树研究所 甜樱桃设施栽培需冷量自动检测、选择、记录显示系统
CN103416235A (zh) * 2013-08-01 2013-12-04 南京信息工程大学 一种设施作物低温胁迫诊断方法
KR20160064778A (ko) * 2014-11-28 2016-06-08 경희대학교 산학협력단 지발성 냉해 가능성 예측 시스템 및 이를 이용한 지발성 냉해 가능성 예측 방법
CN106105906A (zh) * 2016-06-08 2016-11-16 韩立 热交换式农业大棚温湿度自动控制系统
CN109006278A (zh) * 2018-06-15 2018-12-18 云南省气候中心 水稻低温冷害风险评价方法
CN111223003A (zh) * 2020-03-13 2020-06-02 陕西农津信息技术服务有限公司 一种面向产区的种植决策服务系统与方法
CN111296201A (zh) * 2020-03-05 2020-06-19 山西省农业科学院棉花研究所 一种小麦抗晚霜冻能力的田间鉴定与评价方法
WO2021015468A2 (ko) * 2019-07-22 2021-01-28 주식회사 에피넷 작물 생육 중심의 병해충 및 기상장해 정밀관리 시스템과 그 방법
CN112766763A (zh) * 2021-01-25 2021-05-07 山东省气候中心 一种寡照胁迫对温室番茄品质影响的评估方法及系统
CN113218887A (zh) * 2021-06-23 2021-08-06 河南农业大学 一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0324558A (ja) * 1989-06-21 1991-02-01 Mitsubishi Kasei Corp 電子写真感光体
JPH07134071A (ja) * 1993-11-11 1995-05-23 Ohbayashi Corp インテリジェント構造部材
CN103176491A (zh) * 2013-03-13 2013-06-26 山东省果树研究所 甜樱桃设施栽培需冷量自动检测、选择、记录显示系统
CN103416235A (zh) * 2013-08-01 2013-12-04 南京信息工程大学 一种设施作物低温胁迫诊断方法
KR20160064778A (ko) * 2014-11-28 2016-06-08 경희대학교 산학협력단 지발성 냉해 가능성 예측 시스템 및 이를 이용한 지발성 냉해 가능성 예측 방법
CN106105906A (zh) * 2016-06-08 2016-11-16 韩立 热交换式农业大棚温湿度自动控制系统
CN109006278A (zh) * 2018-06-15 2018-12-18 云南省气候中心 水稻低温冷害风险评价方法
WO2021015468A2 (ko) * 2019-07-22 2021-01-28 주식회사 에피넷 작물 생육 중심의 병해충 및 기상장해 정밀관리 시스템과 그 방법
CN111296201A (zh) * 2020-03-05 2020-06-19 山西省农业科学院棉花研究所 一种小麦抗晚霜冻能力的田间鉴定与评价方法
CN111223003A (zh) * 2020-03-13 2020-06-02 陕西农津信息技术服务有限公司 一种面向产区的种植决策服务系统与方法
CN112766763A (zh) * 2021-01-25 2021-05-07 山东省气候中心 一种寡照胁迫对温室番茄品质影响的评估方法及系统
CN113218887A (zh) * 2021-06-23 2021-08-06 河南农业大学 一种小麦冻害严重程度快速监测评估方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余有本主编: "《茶学专业实践教学指导》", 31 October 2017, 西北农林科技大学出版社 *
候琼等: "河套灌区玉米低温冷害监测评估指标的研究", 《干旱区资源与环境》 *
张超: "积温距平指标在玉米低温冷害监测中的适用性分析", 《内蒙古科技与经济》 *
薛晓萍等: "日光温室黄瓜低温冷害风险评估技术研究", 《灾害学》 *
马树庆等: "玉米低温冷害动态评估和预测方法", 《应用生态学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114540407A (zh) * 2022-01-13 2022-05-27 安庆市长三角未来产业研究院 SlCYP707A基因作为负调控因子在促进番茄亚低温抗性中的应用
CN114540407B (zh) * 2022-01-13 2023-11-28 安庆市长三角未来产业研究院 SlCYP707A基因作为负调控因子在促进番茄亚低温抗性中的应用

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