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本文依据温室切花百合生长与温度、辐射的关系,建立了日光温室切花百合生长动态预测模型。本研究以日光温室切花百合西伯利亚(Lilium spp. cv. Siberia)和索蚌(Lilium spp.cv. Sorbonne),为试验材料,在江苏连云港(34°42’ N,119°30’ E)日光温室内进行了不同定植期和不同密度处理的栽培试验。通过对试验数据的系统分析,以单株吸收的辐热积(plant based photo-thermal index, PTI)为预测指标,建立了温室切花百合叶面积指数(leaf area index, LAI)动态与分配指数(Partitioning index, PI)动态预测模型；将叶面积指数动态和分配指数动态预测模型与基于光合作用的作物生长模型SUCROS相结合,建立了日光温室切花百合生长动态预测模型。具体研究结果如下：(1)本模型通过对试验数据的系统分析,以单株吸收的辐热积为尺度,建立了日光温室切花百合的叶面积指数动态预测模型,并用与建模相独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明,本模型能准确地预测日光温室切花百合的叶面积指数,对日光温室切花百合西伯利亚和索蚌的叶面积指数的预测值与实测值基于1：1直线之间的R2为0.92和0.9,RMSE为0.67和0.31。用本模型预测日光温室百合西伯利亚叶面积指数比GDD法和SLA法分别提高了10%和27%,用本模型预测日光温室百合索蚌叶面积指数比GDD法和SLA法分别提高了11%和29%。(2)本模型通过对试验数据的系统分析,以单株吸收的辐热积为尺度,建立了日光温室切花百合干物质分配指数动态预测模型,将前面建立的叶面积指数动态和分配指数动态预测模型与基于光合作用的作物生长模型SUCROS相结合,建立了温室切花百合生长动态预测模型,并用与建模相独立的试验数据对模型进行了检验。结果表明,本模型能准确地预测日光温室切花百合的干物质生产,对日光温室切花百合西伯利亚和索蚌的单株总干重的预测值与实测值基于1：1直线之间的R2为0.91和0.89,RMSE为1.47 g·pl-1和1.5 g·pl-1。用本模型预测日光温室切花索蚌和百合西伯利亚单株总干重比SLA法分别提高了29%和28%。对日光温室切花百合西伯利亚的茎、叶、花、鳞茎的预测值与实测值基于1：1直线之间的R2为0.91、0.9、0.9、0.85,RMSE为0.42 g·pl-1、0.38 g·pl-1、0.25g·pl-1、0.6 g·pl-1；对日光温室切花百合索蚌的茎、叶、花、鳞茎的预测值与实测值基于1：1直线之间的R2为0.89、0.89、0.88、0.85,RMSE为0.51 g·pl-1、0.37 g·pl-1、0.24 g·pl-1、0.52g·pl-1。本研究建立的模型可以根据温室内的辐射和温度资料以及定植密度信息,预测日光温室切花百合从定植到收获期间的生长动态,从而为日光温室切花百合定植期和定植密度的优化提供决策支持。