基于RBF神经网络的温室温度调控研究

根据光合作用对温室环境因子的非线性,结合RBF神经网络对非线性的良好辨识能力,研究出一种温度调控技术。结合温室光照、温度变化规律,运用RBF神经网络建立温室生菜光合速率与二者的量化模型,通过生菜的光合作用速率来衡量生菜生长状况,在温室小气候里实现对生菜产量的量化控制。该模型预测精度较高,可作为温室测控系统环境因子调控依据。     

基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照与CO2综合调控策略

针对目前温室光照、CO₂调控效益不高等问题,提出了一种基于高斯曲率最大化的蓝莓温室光照和CO₂综合调控策略。首先通过采集不同温度、光照强度、CO₂浓度嵌套下的蓝莓净光合速率,建立不同温度下包含光照强度、CO₂浓度的蓝莓净光合速率机理模型;接着根据不同温度下蓝莓光合速率机理模型的高斯曲率函数构造适应度函数,并采用粒子群算法进行最大值寻优,计算高斯曲率最大值所对应的光照强度和CO₂浓度,获得不同温度下光照强度、CO₂浓度高斯曲率最大点;最后基于多项式拟合,建立不同温度下光照、CO₂综合调控策略。通过与最大净光合速率饱和点的调控对比发现,平均光照强度下降60.73%,CO₂浓度下降25.00%,而平均净光合速率仅下降14.29%。与实际蓝莓净光合速率对比发现,采用本文提出的光照、CO₂综合调控策略,蓝莓净光合速率较实际值平均提高1.87倍以上。说明本文提出的光照、CO₂综合调...     

基于作物光照需求的温室光调控系统

针对传统的温室光照环境控制方法粗糙、易造成作物光照不足及能源浪费的问题,考虑作物生长对光照的需求,基于光合速率模型,分析环境温度对作物生长光照需求的影响,推导创建了温室补光模型;同时,应用无线通讯技术设计了一个基于作物光照需求的温室光环境远程控制系统,介绍了系统的软硬件结构;最后,针对秋冬季节温室环境在1天内的实际变化情况,对系统的光照调控方法进行验证。结果表明:该方法能够根据环境的实时变化采取不同的光照控制措施,既满足作物生长的需求,又能更有效地利用能源。     

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。     

基于离散曲率的温室CO2优化调控模型研究

提出了基于离散曲率算法的温室CO_2优化调控模型,通过设计嵌套试验采集温室不同温度、光照强度、CO_2浓度组合下的番茄光合速率,利用支持向量机回归算法(Support vector regression algorithm,SVR)构建光合速率预测模型;以预测模型网络为目标函数,采用L弦长曲率算法实现CO_2响应曲线离散曲率的计算,利用爬山法获得不同温度、光照强度组合条件的CO_2响应曲线曲率最大点,以此作为效益最优的调控目标值,进而基于SVR构建CO_2优化调控模型。结果表明,调控模型的决定系数为0. 99、均方根误差为4. 42μmol/mol、平均绝对误差为3. 17μmol/mol,拟合效果良好。与CO_2饱和点目标值的调控效果对比发现,理论上CO_2供需量平均下降61. 81%,光合速率平均减少15. 58%;验证试验中,相较饱和点调控下光合速率平均下降15. 14%,CO_2供需量下降57. 61%,相较自然条件下光合速率升高26. 70%。说明此温室CO_2优化调控模型具有高效节能特点,为设施作物CO_2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。     

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。     

春秋茬温室番茄光合速率预测模型通用性研究

基于无线传感器网络,建立了春秋茬温室番茄光合速率预测模型。在2014年秋季与2015年春季,采用无线传感器网络自动获取温室环境因子信息,包括空气温湿度、土壤温湿度、光强与CO2浓度。同时采用LI-6400XT型光合仪测定植物的单叶净光合速率,利用叶室小环境来扩展数据范围。将采集到的温室环境信息作为输入参数,单叶净光合速率作为输出参数,利用神经网络建立番茄光合速率预测模型。为了提高模型的预测精度,首先使用Z分数对输入参数进行标准化,然后对标准化后的数据进行主成分分析;其次,根据各主成分的累积贡献率选取主成分,然后经过K折交叉检验后建立神经网络预测模型。结果表明,采用2014年秋季数据建立的预测模型,相关系数为0.99;2015年春季为0.95;用两季数据联合建立的通用模型,相关系数为0.85。利用春秋茬联合数据建立的温室番茄光合速率预测模型通用性较好,可以为日光温室CO2气肥精细调控提供理论支持。     

地下水埋深对水稻净光合速率的影响及动态模拟研究

以稻田地下水埋深作为调控指标,研究了水稻各生育期不同地下水位调控对水稻光合速率的影响。结果表明,稻田地下水埋深显著影响水稻光合速率。分蘖期、拔节—孕穗期、抽穗—开花期、乳熟期,在地下水位调控下日光合速率变化情况基本一致,但光合速率峰值在水分胁迫下较正常状态有不同程度下降,且净光合速率下降幅度随着水分胁迫程度的加剧和时间的延长而逐渐增大。轻度水分胁迫下,复水后净光合速率出现补偿效应。基于Leuning-Ball气孔导度模型的光合速率模型,净光合速率模拟值与实测值基本一致,模拟精度较高。     

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。     

水分胁迫对寒地水稻光合速率、气孔限制值及WUE的影响

【目的】研究不同生育阶段水分胁迫对水稻叶片光合速率的影响以及水分胁迫条件下水稻叶片光合速率变化对气孔限制值的响应规律,明确不同生育阶段水分胁迫对水稻光合特性和水分利用的综合影响,探寻水稻不同生育阶段适宜的水分管理模式。【方法】采用盆栽实验,以常规淹水灌溉模式土壤水分条件作为对照,在水稻分蘖、拔节、抽穗和乳熟期分别设置轻旱、中旱、重旱3种水平的水分胁迫,共12种处理,每个生育阶段设置正常供水作为对照,并对水稻叶片光合参数进行了测定。【结果】正常供水的水稻由于光合"午睡"现象的影响,光合速率日变化曲线为"M"型。处于低谷时间段的轻度、中度水分胁迫会减轻"午睡",使该时间段的光合速率高于CK,其余时间段随着水分胁迫程度增加,水稻叶片的光合速率逐渐降低;重度水分胁迫使光合速率在各个生育阶段处于较低水平。分蘖期、抽穗期、乳熟期进行轻度水分胁迫显著增加了气孔限制值和水分利用效率;而重度水分胁迫使抽穗、乳熟期的气孔限制值显著降低,对水分利用效率影响不显著。【结论】水稻单生育阶段轻度的水分胁迫可以有效减轻"午睡"现象,从而使"午睡"时的叶片光合速率高于正常供水,并保证了水分的高效利用。     

盐胁迫条件下施氮对小桐子光合特性的调控效应

为研究不同盐分胁迫条件下施氮处理后小桐子幼树光合特性的变化规律,采用温室小区试验,设置3种NaCl水平(土壤含盐率分别为S1: 0.2%, S2: 0.4%, S3: 0.6%),2种施氮水平(N1∶30 g/株, N2∶60 g/株)对小桐子幼苗进行处理.结果表明:小桐子具有一定的抗盐胁迫能力,但其光合能力随盐胁迫程度的增大而减小;小桐子光合速率随着施氮量的增大而增大,增施氮肥能有效缓解盐胁迫对小桐子光合生理的伤害,S3盐分处理下增施氮肥的缓解作用下降;经历短暂干旱期后灌水处理可有效提高小桐子光合速率;小桐子叶片光合速率日变化呈“双峰型”曲线,S2和S3处理的日平均光合速率较S1处理分别降低23.51%和37.97%,而N2处理较N1处理提高39.89%.试验3种盐分处理条件下,增施氮肥均有利于小桐子光合速率和水分利用效率提高,有利于提高小桐子光合能力和水分利用效率的最优组合为N2S1.     

不同水源磁化处理对生菜光合和矿质元素及产量的影响

【目的】探究不同水源磁化处理对生菜光合特性等生理生化和产量的影响。【方法】在日光温室条件下,以意大利生菜为供试对象,采用随机区组设计,设置2个因素:磁化(M)和灌溉水源(T),磁化设置未磁化处理(M0)和磁化处理(M1)2个水平,灌溉水源设置淡水(T1)、再生水(T2)、微咸水(T3)3个水平,共6个处理。通过盆栽试验研究了3种水源磁化处理对生菜净光合速率、抗氧化酶活性、矿质元素及产量等的影响。【结果】不同水源磁化处理灌溉效果有所差异。生长中期,M1T1、M1T2处理分别较M0T1、M0T2处理的净光合速率显著提高11.16%、14.73%。3种水源磁化处理灌溉的超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶活性显著提高12.77%~23.09%。M1T1、M1T2处理分别较M0T1、M0T2处理的生菜叶片氮质量分数显著提高7.71%、6.83%,生菜产量分别显著提高9.42%、10.15%,但M1T3与M0T3处理的生菜产量无显著差异。不同水源磁化处理的生菜叶片P、Ca、Mg、Na、K质量分数有不同程度的提高,水分利用效率提高5.03%~11.65%。【结论】磁化水灌溉有利于生菜光合等生理生化活动,提高产量和水分利用效率,淡水和再生水磁化效果优于微咸水。     

基于信息融合的温室CO_2调控量决策方法

提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法.以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量.以生菜生长过程中的实验数据和2004～2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依据.     

考虑作物安全性的多能互补温室低碳控制方法

多能互补农业温室系统需深入考虑作物安全生长的环境条件,从而优化调控多源设备功率,实现系统的经济、低碳运行。为此,本文提出了一种考虑作物安全性的多能互补温室低碳控制方法。首先,构建含电、气、热农业温室综合能源系统的供能架构,建立各农业设备功率模型,阐明能量流和功率耦合设备的能量转换机制;然后,研究农作物生长的光照、温度、供水的安全边界条件,提出作物的日光照量与小时光照量合理范围、室内恒温的供热功率范围、科学供水的用电功率范围与用电时间范围,并采用数学模型详细描述;再者,提出电、气、热碳排放核算指标,建立综合运行成本和碳排放成本最低的功率优化控制模型,采用粒子群算法求解,得到优化用能方案;最后,通过算例仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

温室番茄光合作用模拟模型中环境因子的影响

在建立温室内番茄群体光合作用模拟模型的基础上,综合考虑了温室内各种环境参数对番茄生长与光合作用的影响,构建了温度、CO2浓度及水分对番茄光合作用速率的影响函数,从而可以更准确地计算番茄群体光合日总量,为温室番茄栽培模拟模型的研究提供了一定的理论依据。     

山区型温室群光储混合供电系统仿真研究

随着传统农业技术的不断提升,“五位一体”温室大棚种、养殖规模得到了进一步扩大,大规模温室群的耗电量陡增,研究可再生能源温室群供电技术是目前亟需解决的问题。以光储小型供电系统为研究对象,搭建1种山区型温室群光储供电系统仿真模型,根据地区峰值日照时数和温室群的用电规律,设定光伏阵列安装容量及型号、电路配置、储能系统充放电电路等参数,具体研究光伏电池工作原理和最大功率追踪点控制、混合储能系统功率分配与充放电控制策略,并在相关仿真软件中搭建仿真模型,验证山区型温室群光储供电系统模型的有效性,研究结果为后续搭建温室群供电系统硬件提供理论参考。