黄瓜初花期光合速率主要影响因素分析与模型构建

植物光合速率受生理、生态多种因素交互影响,分析提取主要影响因素是构建高效光合速率模型的基础。选取8个典型影响因素,以初花期的黄瓜植株为实验材料,设计光合速率嵌套实验,采用相关分析法分析各因素与光合速率的相关性,证明光子通量密度、CO2 浓度、温度、气孔导度和叶绿素含量与光合速率显著相关;提出了一种融合遗传算法的径向基函数（GA-RBF）神经网络光合速率建模方法,采用RBF神经网络构建光合速率模型,利用GA算法优化RBF神经网络的扩展速度。采用异校验方法分别对融合主要影响因素和全部因素的模型性能进行分析,结果表明融合主要影响因素的模型精度显著提高,光合速率预测值与实测值决定系数为0.9976,最大绝对误差为1.0086μmol/(m2·s),平均绝对误差为0.3509μmol/(m2·s),在降低复杂度的同时提高了预测精度。     

黄瓜初花期光合速率主要影响因素分析与模型构建

植物光合速率受生理、生态多种因素交互影响,分析提取主要影响因素是构建高效光合速率模型的基础。选取8个典型影响因素,以初花期的黄瓜植株为实验材料,设计光合速率嵌套实验,采用相关分析法分析各因素与光合速率的相关性,证明光子通量密度、CO_2浓度、温度、气孔导度和叶绿素含量与光合速率显著相关;提出了一种融合遗传算法的径向基函数(GA-RBF)神经网络光合速率建模方法,采用RBF神经网络构建光合速率模型,利用GA算法优化RBF神经网络的扩展速度。采用异校验方法分别对融合主要影响因素和全部因素的模型性能进行分析,结果表明融合主要影响因素的模型精度显著提高,光合速率预测值与实测值决定系数为0.997 6,最大绝对误差为1.008 6μmol/(m~2·s),平均绝对误差为0.350 9μmol/(m~2·s),在降低复杂度的同时提高了预测精度。     

融合暗荧光参数的茄子叶片光合速率预测模型构建

现有光合预测模型主要考虑环境因子对植物光合作用的影响,模型只能对生理状况相似的叶片进行光合速率预测,本文面向不同生长状态叶片光合速率预测模型的建模需求,提出融合叶片暗荧光参数Fv/Fm的多环境因子光合速率预测模型构建方法。试验以不同生长状态的茄子叶片为样本,在获取暗荧光参数的同时,分别测量不同温度、CO2浓度和光照强度下的光合速率,构建建模样本集。在此基础上,利用遗传支持向量机算法,建立了光合速率统一预测模型,其训练集决定系数为0.8895,均方根误差为3.2679μmol/(m2·s)。采用异校验方式进行模型验证,结果表明,融合荧光参数后模型精度显著提高,光合速率预测值与实测值拟合斜率为0.9046,截距为0.3641,〖JP〗说明引入Fv/Fm后,模型可实现对不同生理状态叶片光合速率的精准预测。     

基于WSN的温室CO 2 气肥优化调控系统研究

CO 2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO 2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO 2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施,CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。     

基于BP神经网络的温室生菜CO2施肥研究

目前,温室CO2施肥主要采用试验定性分析确定适合范围,难以实现高精度温室产业生产控制。根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合BP神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种CO2施肥技术。结合温室光照、CO2浓度变化规律以及温室生菜生长规律,运用BP神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,预测出在不同温室环境条件下,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候条件下实现对生菜产量的量化控制。     

CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型

现有的基于神经网络的光合速率模型仅考虑环境因素,且收敛速度慢。在考虑温度、CO2浓度、光照强度、相对湿度等环境因子的基础上,加入生理因子叶绿素含量,建立融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型。首先利用多因子嵌套试验获得黄瓜幼苗光合速率测试数据825组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入叶绿素含量对模型训练结果的影响,最后建立黄瓜幼苗光合速率预测模型并对其采用异校验方式进行验证。试验结果表明,在考虑叶绿素影响的条件下,其训练效果与模型拟合度均优于只考虑环境因子的训练模型,加入叶绿素含量作为输入的LM训练法可有效越过局部平坦区,具有明显的优越性,满足误差小于0.000 1的训练要求,模型预测值与实测值间的决定系数为0.987,误差小于4.68%。     

融合叶位光合差异的设施黄瓜立体光环境优化调控模型

黄瓜整株光合积累不仅与温度、CO2浓度、光照强度有关,而且与不同叶位的光合特性显著相关,实现不同叶位需光参数动态获取,是设施黄瓜立体光环境优化调控亟待解决的问题。本文提出了融合多智能算法的黄瓜立体光环境优化调控模型,设计了多因素嵌套实验获取多维样本数据,构建耦合叶位、温度、光照强度、CO2浓度的回归型支持向量机光合速率预测模型;基于粒子群算法进行光饱和点寻优,获取不同环境条件下不同叶位的目标光照强度;采用回归型支持向量机算法,针对目标光照强度构建立体光环境优化调控模型。结果表明,本文所提方法可动态计算作物整株不同叶位不同环境因子作用下的目标光照强度,模型决定系数为0. 999 3,均方根误差为2. 349μmol/(m~2·s),进一步分析不同叶位叶绿素含量与光合特性关系,证明两者具有强关联性,研究对提高设施藤蔓类作物立体光环境调控效率具有重要意义。     

基于BP神经网络算法的温室番茄CO2增施策略优化

CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一,确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量,对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象,将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组,其中,C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为(700±50)、(1 000±50)、(1 300±50)μmol/mol,CK处理组为温室内自然状态下CO2摩尔比(约450μmol/mol)。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子,包括空气温湿度、光照强度和CO2浓度;利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明,对开花期番茄增施1 000~1 300μmol/mol的CO2时,可使番茄单叶净光合速率提高约37.13%~40.42%。以环境因子为输入参数,建立基于BP神经网络的光合速率预测模型,用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明,模型训练集和测试集的相关系数分别为0.98和0.93,预测精度较高;C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0.96、0.94、0.78和0.96,与实测结果吻合度较高且相对误差较小,因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。     

基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO2浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法（Cross-Validation）对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机（PSO-SVR）、布谷鸟优化极限学习机（CS-ELM）和北方苍鹰优化高斯过程回归（NGO-GPR）算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型（XGBoost）组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.5697μmol/（m2·s）,RMSE为0.7214μmol/（m2·s）。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。     

5 YPJ-10型玉米剥皮机的研制

阐述了5 YPJ-10型玉米剥皮机的结构及工作原理。装置采用了新型剥皮块铁辊,改进铁辊双轴承座与胶辊单轴承座布局,增加新型安全保护装置等新型机构部件。实验结果表明：该机具不仅提高了玉米剥净率,降低了破籽率,同时还解决了玉米苞叶积压、机器故障率、安全性能等诸多问题,大大提高了作业效率,为玉米收获剥皮提供了理想安全的作业机具。     

马铃薯收获机适用性影响因素分析与实证

通过试验研究分析了影响马铃薯收获机适用性的显著性因素,试验方法依据 NY/T 648-2002《马铃薯收获机质量评价技术规范》。通过对检测数据采用方差分析发现,影响马铃薯收获机适用性的显著性因素有挖掘深度、马铃薯品种、茎秧状况、土壤含水率和种植模式,而马铃薯成熟度只对马铃薯收获机的伤薯率有影响。     

植保无人机精准覆盖航迹规划算法设计与验证

植保无人机作业航线规划中,应尽量降低无人机能耗、减少药液的浪费.为此,提出了一种航线规划算法,在保证无漏喷的前提下,基于贯穿线理论分析可知,以待作业区域边界为起始边进行作业航线规划时可获得较少转弯次数和冗余覆盖率;利用转弯区域的平行四边形理论,求解可完全覆盖作业区域的最小平行四边形,获得最小的冗余覆盖率;构建作业航线覆...     

荞麦剥壳效果在线检测装置的设计与试验

为提高荞麦剥壳设备的自动化程度,改善以往依靠手工筛分、计算的方法得到碎米率、整米率和未剥壳率,且不能实时检测等问题,设计了一种基于图像识别技术的荞麦剥壳效果在线检测装置并进行了测试试验。该装置主要由取样机构、匀样机构、图像识别系统和气流除尘光照箱等组成。试验结果表明:碎米率均值误差为1.0 8%、整米率均值误差为-4.4 9%、未剥壳率均值误差为3.4 3%,能够较为准确地反映出荞麦加工过程中的剥壳效果。     

玉米光合指标与土壤水分的关系研究

在防雨棚内膜下滴灌条件下,通过小区试验研究玉米拔节期和抽雄期光合指标(蒸腾速率、光合速率、气孔导度)与土壤水分的关系。结果表明,在玉米拔节期,当土壤水分达到田间持水率的70%时,玉米光合强度最强;光合指标与土壤水分的典型相关系数为0.919,其相关性极显著(P0.01),在光合要素中,蒸腾速率的权重最大。在玉米抽雄期,当土壤水分达到田间持水率的85%时,玉米光合强度最强;且各光合指标均高于拔节期,此时其典型相关系数为0.742,相关性极显著,在光合要素中,则变为光合速率的权重最大,成为主要被影响因素。结合各时期产量,可以确定玉米在拔节期和抽雄期的最适宜土壤含水率分别为田间持水率的70%和田间持水率的85%。     

弥雾灌对枣园冠层环境和光合特性及产量品质的影响

针对高温低湿的极端干旱气候易造成南疆枣树盛花期出现“焦花”及坐果率低、光合速率下降等问题,在枣园冠层布设弥雾系统,在枣树盛花期以弥雾时间和弥雾次数为变量设置3个处理（M1为每天弥雾3次,每次20min;M2为每天弥雾2次,每次20min;M3为每天弥雾2次,每次40min）,CK为对照,不弥雾,通过田间试验研究不同处理对枣树落花率、坐果率和光合速率的影响以及红枣产量品质的提升效果。结果表明,相较于对照,弥雾处理能有效增加冠层湿度、降低温度,冠层空气湿度最大可提升158.7%,冠层温度最大可降低38.9%;弥雾处理下的土壤含水率普遍较高,M3处理下土壤含水率最高,相较于CK,土壤含水率提升8.44%;冠层环境的改变会影响枣树的叶片光合速率以及CO2固定量,弥雾处理下的枣树叶片CO2固定量均大于对照处理,有利于作物自身发育和促进果实生长;在弥雾期间M1、M2处理的落花率分别比CK低18.39%、15.09%。弥雾处理能调控冠层微环境,可有效提升枣树叶片的光合速率,促进开花坐果,提升红枣品质,每天弥雾3次、每次20min是获得红枣高产优质的最佳处理。     

挖土受损农田对冬小麦植株性状及生理参数的影响

研究了农田挖土1 m深后不同时段对冬小麦植株性状(地上部分生物量、子粒的各项指标、叶面积)以及生理特性的影响。结果表明:植株地上部生物量挖土后10年、6年与未挖土样地在抽穗后期大于抽穗前期,而挖土1年、3年后的样地则是抽穗前期大于抽穗后期;穗部性状(子粒干、鲜重、鲜样子粒体积)以及叶面积指数的变化趋势一致,且未挖土>挖土后10年>挖土后6年>挖土后3年>挖土后1年;灌浆后20天之内,灌浆速率的变化趋势为挖土后1年>挖土后3年>未挖土>挖土后10年>挖土后6年,之后则表现为未挖土>挖土后10年>挖土后6年>挖土后3年>挖土后1年。同时未挖土的光合速率大于挖土。研究结果显示,开挖农田严重影响了小麦植株的营养吸收量和干物质的累积量,限制了小麦同化物的合成能力,受损农田生产力的修复过程需要10年以上甚至更长的一段时间。     

农田残膜捡拾机试验研究

选用1FMJSC-80型农田残膜捡拾机,对厚度分别为0.008mm和0.013mm的普通地膜进行田间残膜回收试验,测定残膜捡拾率及缠绕率,对比分析试验数据,得出不同厚度对残膜回收的影响程度。同时,进行了地膜田间监测,测定残膜自然风化率,了解不同时间段内0.008mm、0.013mm普通地膜和可降解地膜的可降解程度,分析得到3种厚度地膜降解程度随时间变化的趋势。通过田间试验,检验1FMJSC-80型农田残膜捡拾机、1FMJ-1000型耙齿式田间残膜捡拾机、横向搂齿式农田残膜回收机及指盘式农田残膜搂集机的田间残膜回收能力,并对比分析4种机型残膜回收效率及优缺点。     

灌区水位流量多对应曲线拟合方法研究

通过分析研究,提出了一种简便、易行的计算机模拟多曲线方法,其中包括了曲线选型、拟合原理、公式、多曲线方程迭代数据分类、推流时段的划分以及曲线模拟中的数据规格化方法等,解决了用计算机模拟水位流量多曲线问题,具有重要的理论和实用价值。     

耕作措施对大豆生理变化特征的影响

通过对不同水土保持耕作下大豆叶片净光合速率、蒸腾速率的测定,结果表明:不同水土保持耕作下的叶片在整个生育期内净光合速率的变化趋势基本一致,在结荚期净光合速率达到最大,其中振动深松+行间覆膜+垄向区田和免耕秸秆覆盖的净光合速率明显高于常规耕作的净光合速率,分别是常规耕作的1.63和1.36倍;大豆叶片的蒸腾速率在花期达到最大值,最大值为9.56 mmol/(m2.s),振动深松+行间覆膜+垄向区田叶片比常规耕作的叶片蒸腾速率高1.15倍。从苗期到花期,由于叶片的净光合速率和蒸腾速率都以相近的速度增长,因而水分利用效率变化不大。