基于离散曲率的温室CO2优化调控模型研究

作者：胡瑾; 田紫薇; 汪健康; 卢有琦; 辛萍萍; 张海辉

来源：农业机械学报, 2019, 50(09): 337-346.

• 温室
• CO2优化调控
• 支持向量机回归
• 离散曲率
• 爬山法
• 光合速率

提出了基于离散曲率算法的温室CO2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、CO2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CO2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CO2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CO2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CO2饱和点目标值的调控效果对比发现,理论上CO2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%,CO2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CO2优化调控模型具有高效节能特点,为设施作物CO2高效精准调控和节本增效提供了理论基础。

• 单位
  电子工程学院; 西北农林科技大学