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。