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%。     

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。     

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。     

设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建

光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度（Photosynthetic photon flux density, PPFD）及CO2浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO2浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO2浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.96212、0.97944,均方根误差（RMSE）分别为2.9832μmol/(m2·s)、0.0014358mol/(m2·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。     

钼胁迫对烟草光合荧光参数和叶绿体超微结构的影响

为探明烟草响应钼胁迫光合生理机制,研究了缺钼胁迫对烟草光合气体交换、叶绿素荧光参数和叶绿体超微结构的影响。结果表明:缺钼培养10 d后,烟苗光合色素含量和净光合速率较对照有所降低,胞间二氧化碳浓度、气孔导度和蒸腾速率提高,光系统初始荧光和非光化学猝灭系数提高,光合电子传递速率和最大光化学效率降低,但差异均不显著;烟苗的叶绿体基类片层和基质片层排列松散,淀粉粒数量少。培养20 d时,缺钼和对照烟苗的多数指标差异显著。培养30 d时,除蒸腾速率外,缺钼和对照烟苗的其它指标差异均显著,叶绿体片层结构受损严重,淀粉粒发育差。缺钼胁迫损伤了叶绿体超微结构,抑制了原初光能转化效率,降低了光合能力。且随胁迫时间延长,缺素表现明显。     

CO2与氮肥交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现CO2气肥和营养液氮肥含量的准确调控,建立了作物整个生长周期的光合速率预测模型。以番茄为实验对象,设置了3个CO2浓度和3个营养液含氮量的交互处理实验,使用LI-6400型便携式光合速率仪采集叶室内的环境信息和单叶净光合速率。利用多元线性回归方法建立了番茄整个生长周期的光合速率预测模型,模型的相关系数为0.885,调整后的决定系数为0.782。实验结果表明,该模型具有较高预测精度,可为温室CO2气肥浓度和营养液氮肥含量的调控提供理论依据。     

旱涝交替胁迫对水稻荧光参数与光合特性的影响

为探明控制灌排条件下旱涝交替胁迫对水稻不同生育阶段荧光参数和光合特性的影响,以农田水位为调控技术指标,采用蒸渗测坑进行水稻栽培试验,在分蘖期、拔节孕穗期、抽穗开花期、乳熟期分别设置先旱后涝胁迫（HZL）、先涝后旱胁迫（LZH）2种旱涝交替胁迫模式,测定叶片相对叶绿素含量（SPAD）、主要荧光参数及光合指标的变化。结果表明,旱涝交替胁迫会减少SPAD,其中HZL处理产生的抑制作用更强;分蘖期、拔节孕穗期旱涝交替胁迫光能转化效率、光化学淬灭系数、最大潜在电子传输速率、光饱和点、净光合速率、潜在水分利用效率等荧光参数和光合指标可以恢复甚至超过对照水平,而在抽穗开花期、乳熟期产生不可逆的影响;旱涝交替胁迫下蒸腾速率、气孔导度分别在分蘖期、乳熟期受到抑制,拔节孕穗期得到促进;HZL处理提高了非光化学淬灭系数,其他主要荧光参数和光合指标HZL低于LZH处理。水稻分蘖期、拔节孕穗期LZH处理对光合作用的补偿作用更大,抽穗开花期、乳熟期HZL处理对光合作用的抑制作用较LZH处理更明显,因此,在水稻生育后期应尽量避免重度的旱涝交替胁迫,尤其要避免发生旱涝急转。     

植物对逆境的光合生理生态适应性研究

植物在生长季节经常受到光照强度、温度、水分、大气CO2浓度等各种环境因子的胁迫。长期受到这些因子的胁迫,植物会对这种环境产生一定的抗逆性和适应性。该文对近年来植物对逆境中的单独和综合的环境因子的适应性进行了综述,从植物光合生理方面论述了植物对逆境的反应和适应策略,提出了当前研究中存在的问题。     

不同沟灌方式对玉米光合速率和蒸腾速率的影响

交替隔沟灌溉和固定隔沟灌溉玉米的蒸腾速率较常规灌溉明显下降,光合速率有降低但降幅不大。交替隔沟灌溉玉米的叶片水分利用效率最高。随着土壤含水率的增大,不同处理玉米的光合速率和蒸腾速率都趋于增大。交替方式和固定方式玉米的光合速率增幅比常规灌溉大,叶片水分利用效率大于常规灌溉。     

玉米叶片净光合速率快速检测方法研究

玉米叶片的净光合速率可以用来表征植物生物量的积累和营养盈亏等健康状态,为探求玉米叶片净光合速率的快速无损检测方法,利用叶绿素荧光光谱分析技术对拔节期玉米叶片净光合速率进行检测。实验选取了吉林省典型种植品种先玉335作为研究对象,通过对80组数据的无量纲化处理和标准化处理,降低光谱噪声引起的样本差异,分析不同光谱波段与叶片净光合速率的相关性,确定500~550nm、675~715nm、715~745nm等3组波段作为光谱检测样本。选择675~715nm波段作为光谱波段的典型参数预测玉米叶片的净光合速率,得出两者之间存在显著线性关系,其决定系数R^2=0.7 9 2 4,表明以6 7 5~7 1 5 nm波段预测玉米叶片的净光合速率是可行的。对回归模型进行验证,得到预测值与真实值之间的决定系数R^2=0.7 9 2 1,表明此回归模型对拔节期玉米叶片净光合速率具有良好预测能力,为植物生理信息快速无损检测提供了新的方法。     

可控环境下黄瓜光合特性及环境调控参数的优化

在可控环境下通过改变温度、光照强度和相对湿度的不同水平梯度组合,研究这3 个因子对黄瓜叶片净光合速率的综合影响;通过最小二乘法进行多元非线性参数回归,建立黄瓜叶片净光合速率对这3个因子的响应模型.研究了模型规律,并依据生长环境最优和经济性最优原则,提出了可控温室环境优化的调控策略.     

基于水分利用率与光合速率的温室作物需水模型研究

提出一种融合水分利用率（Water use efficiency, WUE）和光合速率的温室作物需水模型构建方法。在获取不同温度、光量子通量密度、CO2浓度和土壤含水率嵌套条件下番茄净光合速率和WUE的基础上,基于径向基神经网络（Radial basis function, RBF）构建光合速率和WUE预测模型;继而获取不同环境嵌套条件下的光合速率对土壤含水率的响应曲线,利用 U弦长曲率法获取光合速率约束下的土壤含水率调控适宜区间;在此区间内,基于WUE预测模型,以水分利用率最大为目标,利用粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)获取土壤含水率调控目标值;最后,利用支持向量机回归算法（Support vector regression, SVR）建立作物需水模型。结果表明,需水模型的训练精度为0.9969,测试精度为0.9788,均方根误差为0.23%,拟合效果良好。与单一考虑光合效率最优的模型相比,本模型WUE平均提高15.22%,土壤含水率平均下降12.76%,光合速率平均下降4.05%。说明融合WUE-光合速率的需水模型能兼顾作物需求和经济效益,可为温室土壤含水率的精准调控提供理论依据。     

番茄叶片光合作用对水肥耦合的响应

研究了不同水肥因子对番茄叶片光合作用的影响。采用五元二次正交旋转组合设计,通过盆栽试验,建立了水分、氮、磷、钾和有机肥用量对番茄叶片光合速率的数学模型。随灌水量的增加,番茄叶片光合速率呈开口向下的抛物线状变化;光合速率随施氮量、施磷量、施钾量和有机肥用量的增加呈先减少后增加的变化规律。交互效应表现为,灌水量与施氮量和施磷量呈负的交互作用,有机肥用量与灌水量、施氮量和施钾量、施氮量与有机肥用量、施钾量与有机肥用量对光合速率的影响具有正交互作用。灌水和氮、磷、钾、有机肥施用对番茄叶片光合速率的影响既相互促进,又相互制约,只有合理的水肥管理措施才能提高番茄叶片的光合速率。     

气象数据缺测对BP-ET0模型预测精度的敏感性分析

以柳圆口灌区2002~2005年的气象数据为基本资料,采用参考作物腾发量预测的前馈网络模型(BP-ET0),研究了参考作物腾发量对气象因子的敏感性。研究结果表明:在参考作物腾发量预测的6个气象因子中,相对湿度对BP-ET0预测效果影响最大,缺少它时预测合格率只有64.93%,其次是实际风速和日照时数,缺少它们时预测合格率分别为73.15%和76.98%,最高气温、最低气温和平均气温对预测效果影响较小,缺少它们时预测合格率均在80%以上。