《表3 水蜜桃物候期、品质和产量集合模型模拟效果评估》

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《浙江省水蜜桃物候、品质和产量对气候变化的响应》

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基于GA-BP神经网络的集合模型对中、晚熟水蜜桃关键物候期、品质和产量模拟精度较高（表3）。模型对叶芽萌动、始花期、成熟期及落叶期模拟的绝对误差基本在1.5 d以内，相对误差基本在2%以内，均方根误差2 d左右，相关系数≥0.91。关键物候期模拟时成熟期的模拟精度最高，绝对误差≤0.9d，相对误差0.3%～0.4%；落叶期模拟误差相对偏大，但绝对误差≤1.9 d，相对误差<1%。模型对中、晚熟水蜜桃综合品质模拟的绝对误差和均方根误差分别控制在5%和7%以内，相关系数≥0.98。模型对中、晚熟水蜜桃产量模拟的绝对误差分别为1.14±1.37和1.17±1.46 t·hm-2，相对误差分别为7%和5%，相关系数≥0.92。