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摘要:
[目的]提出一种优化模型精度的机器学习网格搜索方法,解决滴灌玉米光合响应曲线模型参数确定难、精度低等问题,为滴灌玉米光合生理机制及光合响应特征提供新思路.[方法]2017年和201 8年以宁夏玉米主栽品种(TC19)为试验材料,设置6个施钾水平(O(KO)、90 kg·hm-2(K1)、180 kg·hm-2(K2)、270 kg·hm-2(K3)、360 kg·hm-2 (K4)、450 kg·hm-2 (K5)),使用Li-6400XT光合仪测定不同钾肥水平下玉米吐丝期光响应曲线.运用机器学习网格搜索法和非线性回归分析法对基于直角双曲线修正模型的光响应曲线进行拟合.选取决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)对模型精度进行评价.[结果]在玉米吐丝期,叶片光合参数Pn、Tr和Gs随施钾量的增加呈先增大后减小的趋势.拟合评价结果表明,在KO和K1处理下机器学习方法计算效果优于传统方法,R2均大于0.991,RMSE均小于1.487,MAE均小于1.350.在K2-K5处理下,2种方法拟合效果相当,R2均大于0.993,RMSE均小于0.952、MAE均小于0.860.最优拟合方法(网格搜索法)对光响应特征参数计算结果表明,α、Pnmax、Rd、LSP和LCP的变化趋势与其光合参数相似.在施钾量为360 kg·hm-2(K4)时,各光响应特征参数均达到最大,在450 kg·hm-2(K5)时出现光抑制现象.[结论]基于机器学习的网格搜索法可准确地拟合宁夏滴灌玉米光响应特征,且施钾量为360 kg·hm-2时玉米光合性能达到最佳.
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文献信息
篇名 基于机器学习的滴灌玉米光合响应特征
来源期刊 中国农业科学 学科
关键词 玉米 光合参数 光响应曲线 机器学习 模型优化
年,卷(期) 2019,(17) 所属期刊栏目 耕作栽培·生理生化·农业信息技术
研究方向 页码范围 2939-2950
页数 12页 分类号
字数 7963字 语种 中文
DOI 10.3864/j.issn.0578-1752.2019.17.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 康建宏 宁夏大学农学院 129 1088 17.0 24.0
2 贾彪 宁夏大学农学院 36 100 5.0 9.0
3 付江鹏 宁夏大学农学院 9 3 1.0 1.0
4 贺正 宁夏大学农学院 11 4 1.0 1.0
5 刘志 宁夏大学农学院 7 3 1.0 1.0
6 李振洲 宁夏大学农学院 6 1 1.0 1.0
7 刘慧芳 宁夏大学农学院 7 1 1.0 1.0
8 慕瑞瑞 宁夏大学农学院 2 4 1.0 2.0
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国农业科学
半月刊
0578-1752
11-1328/S
大16开
北京中关村南大街12号
2-138
1960
chi
出版文献量(篇)
9193
总下载数(次)
12
总被引数(次)
254208
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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