融合黄瓜光质需求的设施光环境智能调控模型

摘要：

设施光环境是影响作物生长发育的重要因素之一,其包括设施光强和光质.不同温度下,两者与光合速率存在显著的互作关系,建立融合作物光质需求的设施光环境智能调控模型,是设施农业环境调控急需解决的问题之一.本文以黄瓜为试验材料,设计了温度、光照强度、光质比嵌套的植株净光合速率测试试验,获取了多因子耦合的试验样本,并利用支持向量机建立了融合黄瓜光质需求的光合速率预测模型.其次,提出了基于粒子群算法的光照强度和光质比寻优算法,获取了不同温度条件下最适合植物生长的光照强度和光质比.最后,基于寻优结果,利用偏最小二乘回归法构建红蓝光目标值调控模型.验证结果表明,光合速率预测模型训练集数据和测试集数据的拟合度分别为0.997 1和0.9969,均方根误差分别为0.363 0、0.4367 μmol/(m2 ·s).红、蓝光目标值调控模型均方根误差分别为15.087 8、10.138 3 μmol/(m2 ·s),可满足调控模型精度要求.其调控效果相比于传统固定光质比调控模型有明显提升,为有效地进行设施光环境调控提供了重要依据.

关键词：黄瓜、光质比、净光合速率、回归型支持向量机、粒子群算法

所属期刊栏目：50

分类号：S126;S625.5+1(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目31671587;陕西省重点研发计划项目2018TSCXL-NY-05-02;西安市科技计划项目201806117YF05NC134;中央高校基本科研业务费专项资金项目2452017124

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：329-336