發(fā)布時(shí)間：2021-02-02 17:51

　　光合作用優(yōu)劣程度直接影響作物產(chǎn)量及品質(zhì),而整株不同葉位光合作用的強(qiáng)弱不僅與光照、溫度、CO₂等有關(guān),且與不同葉位的光合特性顯著相關(guān)。因此,如何實(shí)現(xiàn)多環(huán)境因子互作下的作物整株光合最優(yōu)調(diào)控成為提高作物整株光合能力的關(guān)鍵。人工補(bǔ)光技術(shù)可有效提升設(shè)施作物生長(zhǎng)所需光環(huán)境需求,進(jìn)而提高作物光合能力。但傳統(tǒng)補(bǔ)光模式多以功能葉位光合能力為基準(zhǔn)進(jìn)行冠層補(bǔ)光,導(dǎo)致頂葉新生葉補(bǔ)光過(guò)多易造成光抑制甚至光破壞。而株間功能葉位由于葉片交叉遮擋以及自然光垂直衰減造成補(bǔ)光不足,影響作物整株產(chǎn)量以及品質(zhì)。因此,針對(duì)以上問(wèn)題,本文以黃瓜為研究對(duì)象,研究基于作物光合及熒光特性的頂葉光抑制點(diǎn)目標(biāo)光強(qiáng)獲取方法、株間適宜葉位區(qū)間光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值獲取方法以及作物立體光環(huán)境優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)驗(yàn)證,為設(shè)施作物光環(huán)境優(yōu)化調(diào)控提供新思路以及新方法。本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:（1）基于光合及熒光特性的頂葉新生葉光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值獲取方法。以設(shè)施黃瓜為試驗(yàn)對(duì)象,獲取不同葉位、光照強(qiáng)度、溫度、CO₂濃度耦合條件下的凈光合速率為試驗(yàn)樣本,采用PSO-BP構(gòu)建黃瓜整株光合速率預(yù)測(cè)模型。以光合速率預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ),... 

【文章來(lái)源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：103 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 作物整株不同葉位光合差異性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 作物葉片熒光特性研究現(xiàn)狀
        1.2.3 作物光環(huán)境優(yōu)化調(diào)控模型構(gòu)建研究現(xiàn)狀
    1.3 存在的問(wèn)題
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 技術(shù)路線
第二章 黃瓜非均勻光合特性預(yù)試驗(yàn)及結(jié)果分析
    2.1 光合特性分析與整體設(shè)計(jì)
        2.1.1 作物不同葉位需光差異性分析
        2.1.2 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    2.2 試驗(yàn)儀器及預(yù)處理
        2.2.1 葉綠素相對(duì)含量獲取
        2.2.2 光合差異性獲取
        2.2.3 頂葉熒光參數(shù)獲取
    2.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
        2.3.1 不同葉位葉綠素相對(duì)含量數(shù)據(jù)分析
        2.3.2 不同葉位光合差異性數(shù)據(jù)分析
        2.3.3 頂葉新生葉熒光機(jī)理數(shù)據(jù)分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 作物整株不同葉位光合速率預(yù)測(cè)模型研究
    3.1 基于PSO-BP算法的光合速率預(yù)測(cè)模型建模方法總體設(shè)計(jì)
    3.2 融合葉位等多因子耦合的黃瓜整株光合試驗(yàn)
        3.2.1 試驗(yàn)材料
        3.2.2 試驗(yàn)方案
        3.2.3 試驗(yàn)方法
        3.2.4 試驗(yàn)結(jié)果及有效性分析
    3.3 建模方法選擇及簡(jiǎn)介
        3.3.1 建模方法選擇
        3.3.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
    3.4 基于PSO-BP的整株光合速率模型構(gòu)建及驗(yàn)證
        3.4.1 數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理
        3.4.2 網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)優(yōu)化
        3.4.3 PSO-BP模型訓(xùn)練及驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
第四章 作物頂葉新生葉光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型研究
    4.1 頂葉光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型建立方法總體設(shè)計(jì)
    4.2 基于粒子群尋優(yōu)算法的光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值獲取方法
    4.3 基于SVR算法的頂葉需光模型構(gòu)建
        4.3.1 SVR算法基本原理
        4.3.2 核函數(shù)選擇
        4.3.3 模型參數(shù)c和g確定
        4.3.4 頂葉新生葉需光模型構(gòu)建
        4.3.5 頂葉新生葉需光模型驗(yàn)證
    4.4 基于頂葉可逆失活熒光特性的光抑制點(diǎn)獲取
        4.4.1 試驗(yàn)材料
        4.4.2 試驗(yàn)方案
        4.4.3 試驗(yàn)方法
        4.4.4 試驗(yàn)結(jié)果分析
        4.4.5 光抑制點(diǎn)模型構(gòu)建及驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
第五章 作物株間適宜葉位區(qū)間光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型研究
    5.1 株間適宜葉位區(qū)間光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型建立方法總體設(shè)計(jì)
    5.2 基于MPGA算法的葉位響應(yīng)曲線獲取
        5.2.1 尋優(yōu)算法選擇
        5.2.2 MPGA算法原理及優(yōu)化
        5.2.3 基于MPGA的葉位響應(yīng)曲線獲取
        5.2.4 尋優(yōu)結(jié)果驗(yàn)證
    5.3 株間不同葉位葉綠素相對(duì)含量獲取方法
        5.3.1 試驗(yàn)材料及方法
        5.3.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析
    5.4 株間適宜葉位區(qū)間獲取及需光模型構(gòu)建
        5.4.1 適宜葉位區(qū)間獲取
        5.4.2 株間適宜葉位區(qū)間光合能力驗(yàn)證
        5.4.3 基于PSO-SVR的株間適宜葉位需光模型構(gòu)建
        5.4.4 株間適宜葉位需光模型驗(yàn)證
    5.5 本章小結(jié)
第六章 作物立體光環(huán)境優(yōu)化調(diào)控模型系統(tǒng)驗(yàn)證
    6.1 立體光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型驗(yàn)證總體設(shè)計(jì)
    6.2 基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的立體補(bǔ)光調(diào)控系統(tǒng)介紹
        6.2.1 系統(tǒng)組成模塊
        6.2.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    6.3 試驗(yàn)驗(yàn)證
        6.3.1 不同葉位光合差異性驗(yàn)證
        6.3.2 生長(zhǎng)及產(chǎn)量品質(zhì)驗(yàn)證
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3015121