Modelagem e análise de fatores ambientais de estufa no norte da China com base na análise de caminho e regressão stepwise
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n6p2587Palavras-chave:
Casa de vegetação, Fatores ambientais, Análise de trajetória, Análise de regressão gradual.Resumo
Para explorar a relação entre fatores ambientais em casa de vegetação em dias ensolarados / nublados, foi obtido o modelo de fatores ambientais, utilizando análise de caminho e análise de regressão passo a passo. Os principais fatores ambientais incluem temperatura do ar da estufa (GAT), umidade do ar da estufa (GAH), temperatura do solo (ST), umidade do solo (SMC), radiação do efeito estufa (GR), concentração de dióxido de carbono (CDC). Os resultados mostraram que: Em um dia ensolarado, os modelos puderam descrever o poço GAT e GAH (R2 =0.957, 0.936). O coeficiente de determinação do teste do modelo foi superior a 0.87. No entanto, devido ao atraso e outros fatores de controle principais de ST e SH, o coeficiente de determinação dos modelos foi ruim (R2=0.587, 0.625). No entanto, verificou-se que havia uma relação de ajuste polinomial de quinta ordem entre ST vs SH (R2=0.817). Em um dia nublado, o efeito de acoplamento entre variáveis dependentes e fatores ambientais foi bem descrito (R2 ? 0.97), o teste do modelo GAT e ST foi melhor (R2 = 0.997,0.981), o teste GAH e SH também foi bom (R2=0.789,0.882). Em resumo, o modelo de acoplamento dos fatores ambientais da estufa estabelecido foi adequado para a previsão simples do ambiente da estufa, facilitando para os gerentes da estufa prever a tendência das mudanças ambientais da estufa e reduzir o custo do teste, além de estabelecer as bases para o estabelecimento subsequente de um modelo de fator de efeito estufa mais preciso e simplificado.Métricas
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Referências
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Publicado
2020-09-19
Como Citar
Zhang, X., Gao, L., Zhao, Z., & Ren, B. (2020). Modelagem e análise de fatores ambientais de estufa no norte da China com base na análise de caminho e regressão stepwise. Semina: Ciências Agrárias, 41(6), 2587–2596. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n6p2587
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