超级早巨峰葡萄果实生长模型数据

在果实生长发育进程中, 气候对果实的生长发育影响较大。通过监测：空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照各指标，建立气象因子对超级早巨峰葡萄果实生长的MLR模型。可以更科学地预测和掌握果实在不同时期的发育水平，研究结果可精确模拟和预测果实直径，对适时进行果树灾害防御、灌溉施肥、生长环境调控等提供重要参考和数据支持。1、在果实进入生长期，采用线性位移传感器、空气远程检测仪和土壤水分传感器连续自动监测空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、光照。传感器与物联网监测系统连接，同一品种葡萄，随机选取一株，选择生长在外部中间位置的葡萄果实进行测量，每5分钟自动记录果实直径(mm)。果园内物联网监测系统每5分钟可以采集以下环境气象要素:空气温度（℃）、空气湿度（%）、土壤温度1A（℃）、土壤湿度1A（%）、外置1 光照（Lux）。
2、对采集到的数据进行去除无效值、降噪、标准化处理。
建立MLR模型预测果实直径，通过最小二乘法在模型拟合过程中计算得出：
果实直径预测值（mm)=0.000004*空气温度（℃）+0.000003*空气湿度（%）+0.0000035*土壤温度1A（℃）+0.0000025*土壤湿度1A（%）+0.00000004*外置1 光照（Lux）+5分钟前的果实直径实际值（mm）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于超级早巨峰葡萄的果实生长过程，通过每5分钟自动采集的空气温度、湿度、土壤温度、湿度、光照等环境气象数据，结合果实直径测量，构建了多元线性回归（MLR）模型以预测果实直径。数据集包含3967条记录，旨在科学模拟果实发育，为果园的灾害防御、灌溉施肥和环境调控提供精准数据支持。数据来源于实际农场监测，采用标准化处理，并已通过区块链存证，确保可靠性和应用价值。