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T/SDTS 005-2025 基于贝叶斯优化算法的茶树新品系区域试验技术规程

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资料介绍

  T/SDTS 005-2025

  基于贝叶斯优化算法的茶树新品系区域试

  验技术规程

  2025-06-05 发布 2025-07-05 实施

  山 东 省茶 叶 学会 发布

  T/SDTS 005-2025

  前 言

  本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

  请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

  本文件由山东省茶叶学会提出并归口。

  本文件起草单位: 山东省农业科学院 、青岛农业大学。

  本文件主要起草人 :丁兆堂 、孙立涛 、范凯 、钱文俊、李玉胜、王 玉、王林军、杨海滨、蒋双丰、申加枝。

  T/SDTS 005-2025

  基于贝叶斯优化算法的茶树新品系区域试验技术规程

  1 范围

  本文件规定了基于贝叶斯优化算法的茶树新品系区域试验技术的术语和定义 、试验区域选择与分布 、试验设计与实施 、质量评估与数据分析 、实施效果与推广及档案管理。

  本文件适用于山东省茶树新品系区域试验技术指导。

  2 规范性引用文件

  下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 ,注日期的引用文件 ,仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

  NY/T3928 农作物品种试验规范 茶树

  NY/T5010 无公害农产品 种植业产地环境条件

  3 术语和定义

  下列术语和定义适用于本文件。

  3.1

  贝叶斯优化算法

  一种通过概率模型构建目标函数的优化方法 ,用于解决高维 、黑箱优化问题 。用于动态调整栽培模式与肥水管理方案 , 以实现茶树新品系的最优表现。

  3.2

  物联网技术

  指通过传感器与网络技术实时监测并收集茶园环境数据(如土壤湿度 、温度 、气候等)并进行自动化调控。

  3.3

  无人机遥感技术

  指通过无人机搭载多光谱相机等传感设备 ,进行茶树生长情况 、病虫害监测 、土壤健康等多方面的远程监控。

  3.4

  区域试验

  针对不同地理区域进行的实验 ,依据区域的气候 、土壤条件等因素 ,验证茶树新品系的表现 , 以确定适应性强、品质优的品种。

  T/SDTS 005-2025

  4 试验区域选择与分布

  4.1 区域选择

  试验分为三大区域 ,分别代表不同气候和土壤条件:

  a)鲁中地区 :温带季风气候 ,土壤酸性 ,适合抗寒 、抗旱茶树品种。

  b)鲁东南沿海地区 :亚热带季风气候 ,土壤排水性好 ,适合高产型茶树品种。

  c)胶东半岛地区 :温带海洋性气候 ,粘土土壤 ,适合深根性茶树品种。

  环境质量符合 NY/T5010 的要求

  4.2 区域布局

  每个试验区域选择 3 个代表性茶树品种进行试验 ,并按照不同栽培模式与肥水管理方案进行分组对比 。按照NY/T 3928 的规定执行。

  5 试验设计与实施

  5.1 试验品种选择

  选定多个茶树品种 ,涵盖不同抗逆性、产量 、品质特点 。每个区域测试 3 个品种 ,确保具有多样化的选择。

  5.2 栽培模式设计

  根据区域环境与茶树品种特性 ,设计两种栽培模式进行对比试验:

  a)宽畦高垄栽培模式: 畦宽 90 cm ,垄高 30 cm ,适用于抗寒 、抗旱品种。

  b)双行单株栽培模式 :株间距20 cm ,行间距90 cm ,适用于快速生长和高产的品种。

  5.3 肥水管理设计

  基于贝叶斯优化算法的输出结果 ,采用智能水肥一体化灌溉系统 ,通过实时监控和自动化调控管理以下方面:

  a)水肥一体化系统 :通过传感器监测土壤湿度 , 自动调节灌溉与施肥量。

  b)施肥方案优化 :通过贝叶斯优化算法 ,动态调整肥料种类施用量与频率。

  5.4 数据收集与分析

  通过物联网技术与无人机遥感技术 ,实时收集试验数据 ,包括:

  a)环境数据 :气候数据(温度、湿度 、降水量)与土壤数据(湿度、温度、pH 值) 。

  b)茶树生长数据 :通过无人机遥感获取茶树生长情况、叶绿素含量、气孔导度等指标。

  c)产量与品质数据 :每个试验区域收集产量数据 ,茶叶品质进行等级评定(如滋味评分、香气评分等) 。

  5.5 贝叶斯优化应用

  使用贝叶斯优化算法对栽培模式 、肥水管理等参数进行动态调整 ,优化目标函数如下:

  其中:

  Y(x)为品种的产量表现函数。

  T/SDTS 005-2025

  Q(x)为品种的品质评分函数。

  R(x)为品种的抗逆性评分函数。

  w1,w2,w3 为权重系数 ,依据不同目标进行动态调整。

  5.6 实施步骤

  5.6.1 区域准备 :布置物联网设备 ,安装传感器 ,部署无人机。

  5.6.2 品种种植 :在每个试验区域种植选定的茶树品种 ,按照设计的栽培模式进行种植。

  5.6.3 水肥管理 :根据实时数据和优化算法调整灌溉与施肥方案。

  5.6.4 数据采集与处理 :通过物联网传感器收集数据 ,并使用无人机遥感进行定期监测。

  5.6.5 贝叶斯优化调整 :在试验过程中根据贝叶斯优化算法结果 ,调整栽培模式与肥水管理。

  6 质量评估与数据分析

  6.1 质量评估

  根据不同栽培模式与肥水管理方案的试验结果 ,对茶树的生长状况、抗逆性 、产量和品质进行综合评估 。每个区域的茶树表现依据以下指标进行量化评价:

  a)抗逆性 :通过极端气候条件下的生长表现评估抗寒、抗旱能力。

  b) 品质 :评定茶叶的口感、香气 、色泽等指标。

  c)产量: 以单位面积产量为标准 ,评估每个品种的经济效益。

  6.2 数据分析

  收集的环境数据、茶树生长数据 、产量数据等将通过统计分析 、回归模型与贝叶斯优化算法进行分析,评估不同栽培模式、肥水管理方案对各品种表现的影响,并确定最佳的栽培方案。

  7 实施效果与推广

  7.1 效果评估

  通过区域试验结果的比较分析 ,评估茶树新品系在不同环境条件下的适应性与表现 ,最终筛选出抗逆性强、品质优、产量高的茶树品种。

  7.2 技术推广

  基于试验结果 ,推广优化的栽培模式、肥水管理方案及智能化管理技术 。为茶树新品种的推广应用提供科学依据 ,促进茶园管理智能化 、精细化水平的提升。

  8 档案管理

  建立区域试验技术记录档案 ,记录档案至少保存 3 年。

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