杏鲍菇子实体生长期的关键环境因子预测模型研究

摘要

受六盘山地区独特气候的影响，以及食用菌栽培环境的非线性、多耦合、滞后性等特点，宁夏彭阳县的工厂化周年生产受制于现有的湿度、光照、CO2浓度等环境因子综合调控技术，难以获得更好农艺学性状和更高产量的杏鲍菇。
　　为了研究适宜的栽培棚内湿度、光照和CO2浓度等的综合调控策略，实现关键环境因子优化、精准调控，本文基于酶促反应动力学原理，通过三因素混合水平正交试验方法，应用杏鲍菇栽培远程监控技术，采集群落式杏鲍菇子实体期菇棚内的环境因子数据，进而采用神经网络建立子实体期湿度和CO2浓度预测模型，并提出基于该预测模型的模糊逻辑控制算法，以及CO2浓度区间调控策略，阶段性研究结果如下:
　　(1)湿度、光照和CO2浓度对子实体性状和产量的影响的显著性不同，子实体生长较适宜的栽培条件是CO2浓度3150ppm，湿度90.6％RH，光周期3.9h，LED光质散射光照86lux。
　　(2)子实体环境因子预测模型的预测相对误差在±5％范围内，模型有较高的预测精度，健壮性好。
　　(3)基于单片机的模糊控制实验结果表明，模糊控制策略的实施效果良好，基本实现了CO2浓度的精准调控。
　　本研究对完善西北退耕区珍稀食用菌生产调控策略提供了新的理论依据和实践基础。

目录

声明

摘要

1．1 课题来源

1．2 研究背景及意义

1．3 国内外研究现状

1．4 研究目标与研究内容

1．5 研究方案

第二章 呼吸控制试验原理分析

2．1 呼吸作用的指标

2．2 群落式栽培环境中杏鲍菇呼吸速率的影响因素分析

2．3 食用菌呼吸速率模型

2．4 杏鲍菇产量及品质指标

2．5 本章小结

第三章 呼吸控制试验的设计与实现

3．1 试验目的

3．2 试验设计

3．3 本章小结

第四章 数据处理与分析

4．1 正交试验的数据汇总

4．2 正交试验法数据处理分析

4．3 本章小结

第五章 预测模型的建立与验证

5．1 菇形综合预测模型

5．2 栽培环境调控成本

5．3 群落式杏鲍菇子实体期环境因子预测模型

5．4 最优策略处置

5．5 本章小结

第六章 基于单片机的CO2浓度模糊控制系统设计

6．1 模糊控制器设计及仿真

6．2 基于单片机的模糊控制算法实现

6．3 实验验证与分析

6．4 本章小结

7．1 结论

7．2 展望

参考文献

附录

致谢

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