發(fā)布時(shí)間：2018-01-09 11:14

  本文關(guān)鍵詞：基于作物光合需求的設(shè)施光環(huán)境調(diào)控方法與技術(shù)研究　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：營(yíng)造滿足作物光合需求的設(shè)施小氣候環(huán)境,是提高光合速率、加快物質(zhì)積累、提高產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)鍵。我國(guó)北方溫室秋末到早春反季節(jié)生產(chǎn)時(shí)普遍存在光照不足的現(xiàn)象,導(dǎo)致作物生長(zhǎng)發(fā)育減緩、坐果率低等問(wèn)題,人工補(bǔ)光技術(shù)是調(diào)控設(shè)施光環(huán)境,實(shí)現(xiàn)作物光合速率優(yōu)化的有效手段�，F(xiàn)有補(bǔ)光系統(tǒng)缺乏定量生理依據(jù),控制方法簡(jiǎn)單粗放,易導(dǎo)致補(bǔ)光不足或過(guò)量等問(wèn)題。本文針對(duì)作物光合作用受多種關(guān)鍵環(huán)境因子交叉影響,導(dǎo)致光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)參數(shù)隨關(guān)鍵因子變化而具有很強(qiáng)動(dòng)態(tài)性等難題,在分析環(huán)境對(duì)光合速率影響基礎(chǔ)上,研究多因子關(guān)聯(lián)的作物光合速率模型建模方法、調(diào)控目標(biāo)值動(dòng)態(tài)尋優(yōu)方法,設(shè)計(jì)基于多傳感器信息融合和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的光環(huán)境調(diào)控系統(tǒng),并進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下。(1)開(kāi)展了關(guān)鍵環(huán)境因子對(duì)作物光合速率影響的機(jī)理分析與試驗(yàn)研究。在分析多種環(huán)境因子對(duì)光合作用影響的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)溫度、光子通量密度、CO_2濃度嵌套條件下的光合速率組合試驗(yàn)方案,利用Li-6400XT光合儀對(duì)10個(gè)光子通量密度梯度、5個(gè)CO_2濃度梯度、6個(gè)溫度梯度的番茄幼苗光合速率進(jìn)行測(cè)試,形成300個(gè)組合條件下共1200組測(cè)試數(shù)據(jù)。基于上述實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了溫度、光子通量密度、CO_2濃度對(duì)光合速率的影響分析,結(jié)果表明三者對(duì)光合作用均存在顯著影響,且不同因子的光合速率響應(yīng)曲線不同。因此,在光環(huán)境調(diào)控時(shí)必須考慮多因子關(guān)聯(lián)關(guān)系,本文將基于以上試驗(yàn)數(shù)據(jù)開(kāi)展光合需求模型與調(diào)控方法研究。(2)研究了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光合速率模型建模方法。該方法在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型時(shí),采用遺傳算法對(duì)其初始權(quán)值矩陣進(jìn)行優(yōu)化,使其快速越過(guò)局部平坦區(qū),以番茄幼苗期測(cè)試數(shù)據(jù)為例,僅17步就可達(dá)到模型訓(xùn)練目標(biāo),與隨機(jī)生成權(quán)值矩陣方法相比,網(wǎng)絡(luò)收斂速度明顯提高。針對(duì)番茄幼苗光合速率模型實(shí)例進(jìn)行異校驗(yàn),結(jié)果表明,遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值決定系數(shù)為0.9856,直線斜率是0.994,截距是-0.01092,誤差在0.1~0.4μmol/m2s范圍內(nèi),均明顯優(yōu)于未優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。以上研究表明,遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法可生成高精度光合速率模型,為設(shè)施光環(huán)境調(diào)控提供了描述作物光合需求的定量生理模型。(3)提出了基于遺傳算法的光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值尋優(yōu)方法。該方法基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光合速率模型,利用遺傳算法完成了117組不同溫度和CO_2濃度組合條件下的光飽和點(diǎn)尋優(yōu),并以此構(gòu)建了基于遺傳算法的光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型,模型決定系數(shù)R2為0.982,實(shí)現(xiàn)了以溫度、CO_2濃度為參數(shù)的光飽和點(diǎn)動(dòng)態(tài)計(jì)算。異校驗(yàn)結(jié)果表明,模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性擬合的決定系數(shù)為0.92,直線斜率為0.989,截距為-0.233,表明二者之間線性相關(guān),且最大相對(duì)誤差不超過(guò)6%,表明該目標(biāo)值模型具有較高預(yù)測(cè)精度。(4)提出了基于改進(jìn)型人工魚(yú)群算法的光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值尋優(yōu)方法。該方法針對(duì)遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)但局部尋優(yōu)能力較弱的不足,在一般人工魚(yú)群算法的基礎(chǔ)上加入視野和步長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)調(diào)整,有效提高了尋優(yōu)精度,并避免了人工魚(yú)群算法收斂速度慢的問(wèn)題,尋優(yōu)條件可在8步以內(nèi)完成,收斂速度與遺傳算法基本一致,具有良好擬合效果。異校驗(yàn)結(jié)果表明,模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性擬合決定系數(shù)為0.976,表明二者之間高度線性相關(guān),最大相對(duì)誤差不超過(guò)2%。因此,基于改進(jìn)型人工魚(yú)群算法的目標(biāo)值模型優(yōu)于基于遺傳算法所構(gòu)建的模型。(5)研發(fā)了基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的光環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)。在分析整理栽培過(guò)程光環(huán)境調(diào)控需求的基礎(chǔ)上,提出與設(shè)施應(yīng)用相適應(yīng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu),集成光環(huán)境調(diào)控目標(biāo)值模型與多傳感器信息融合的閉環(huán)反饋控制機(jī)制,研制了設(shè)施光環(huán)境調(diào)控系統(tǒng),由智能調(diào)控節(jié)點(diǎn)、環(huán)境監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)和定量補(bǔ)光節(jié)點(diǎn)組成。提出了基于ZigBee協(xié)議的節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議,以CC2530處理器為核心進(jìn)行各功能節(jié)點(diǎn)軟硬件開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)了設(shè)施內(nèi)部光子通量密度、CO_2濃度、溫度等環(huán)境信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),調(diào)控目標(biāo)值自動(dòng)計(jì)算與各補(bǔ)光節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)變量控制。(6)開(kāi)展了系統(tǒng)集成測(cè)試與試驗(yàn)分析。系統(tǒng)性能測(cè)試結(jié)果表明,紅藍(lán)光分波段檢測(cè)的相對(duì)誤差小于5%,加入修正模型后,紅藍(lán)光定量輸出的相對(duì)誤差小于4%。設(shè)計(jì)了光環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)整體部署方案,并在閻良蔬菜試驗(yàn)示范站進(jìn)行實(shí)地部署。與固定目標(biāo)值補(bǔ)光系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)照試驗(yàn),結(jié)果表明本系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)溫度、CO_2濃度計(jì)算光飽和點(diǎn),并動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)值,實(shí)現(xiàn)按需、定量調(diào)光,與固定目標(biāo)值系統(tǒng)相比,在滿足作物需求條件下降低30%電能消耗。
[Abstract]:On the basis of analyzing the influence of various environmental factors on photosynthetic rate , the paper studies the mechanism and experimental research on photosynthetic rate of crops . ( 2 ) The method of modeling the photosynthetic rate model based on genetic neural network is studied . ( 5 ) The optical environment control system based on the wireless sensor network architecture is developed . Based on the analysis and arrangement of the light environmental regulation demand , the system of the wireless sensor network system , the integrated light environment control target value model and the multi - sensor information fusion are put forward . The system integration test and test analysis are carried out . The system performance test results show that the system can calculate the light saturation point according to the real - time temperature and CO _ 2 concentration and adjust the target value dynamically . The system performance test results show that the system can reduce the power consumption by 30 % under the condition of satisfying the crop demand .

【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S316

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本文編號(hào)：1401171