效益优先的温室环境多因子协同调控模型与方法研究

摘要

温室环境是影响温室作物产量与品质的关键因素之一，而多环境因子之间存在相互关联关系，且调控成本差异显著，如何在满足作物生长需求的同时降低调控成本，已成为温室环境高效调控亟待解决的科学问题和难点问题。本文在分析影响作物光合速率内外部影响因子的基础上，针对温度对光合速率的影响特性，研究基于径向基插值-鱼群算法的温度适宜区间获取方法；针对光与CO2对光合速率的影响特性，研究基于遗传-支持向量机算法的光合速率预测模型构建方法，进而探寻基于L离散曲率-粒子群算法的光合速率次优目标值模型获取方法，建立满足温度约束的光合速率次优目标值模型；融合光合速率次优目标值模型和实时信息感知，基于粒子群多目标寻优算法研究约束条件下的效益优先的光与CO2协同调控目标值在线寻优方法；基于上述理论研究，设计并研发了温室环境协同调控系统并进行实际部署验证。本文融合作物光合速率次优目标值模型与调控效益，提出了温室环境多因子协同调控模型与方法，对温室环境高效调控和设施产业转型升级具有理论意义。论文研究内容及结论如下。 （1）开展了环境影响光合作用的机理分析与多因子嵌套试验，研究并提出了基于径向基插值-二维鱼群寻优算法的光合适宜温度区间获取方法。设计光、温、CO2嵌套的光合速率试验方案，获取14个温度梯度、10个CO2梯度与22个光合光量子通量密度（PPFD）梯度组合条件下的3080个试验数据样本。测试函数的5类插值基函数误差结果表明，逆复合二次径向基函数插值精度最高。以径向基插值网络作为鱼群寻优目标函数，实现不同温度条件下的光与CO2二维寻优，获取光与CO2饱和条件下的温度与光合速率的关系。验证结果表明，拟合直线斜率为1.0070，截距-0.1505，决定系数为0.9973，均方根误差为0.5649μmol/(m2·s)。基于L离散曲率最大值法获取番茄初花期的光合温度适宜区间为[22,32]℃。 （2）研究并提出了温度约束条件下的光合速率次优目标值模型的获取方法。基于遗传-支持向量机算法构建光合速率预测模型，模型测试集决定系数为0.9867，均方根误差为1.358μmol/（m2·s）。以光合速率预测模型网络为输入，以光合适宜温度区间作为温度实例化条件，基于L离散曲率法对曲面曲线进行曲率计算。以曲率结果作为寻优目标函数，进行粒子群离散曲率最大值寻优，获取光合速率次优目标值坐标点。基于LM法拟合11个温度条件下的光合速率次优目标值函数曲面，曲面与原温度实例化的光合速率预测模型曲面相交，获取最终的光合速率次优目标值模型。模型校验结果表明，光合速率次优目标实测值与预测值相关性拟合决定系数为0.9843，均方根误差为0.3541μmol/(m2·s)，最大相对误差小于3.33%。 （3）研究了效益优先的PPFD与CO2协同调控目标值获取方法，并进行了效益优先性分析。以光合速率次优目标值模型与PPFD、CO2总调控成本函数构建寻优目标函数，以光合速率尽可能高、调控成本尽可能低为目标，进行粒子群多目标寻优，获取效益优先的PPFD与CO2协同调控目标值。效益对比分析结果显示，与光合最优PPFD与CO2协同调控方式对比，效益优先调控方式其光合速率平均下降11.67%，但需光量平均下降36.66%，需CO2量下降29.79%。在实时环境PPFD为500μmol/（m2·s），CO2为600μmol/mol的条件下，采用光合最优调控方式时光合速率平均提升26.92μmol/（m2·s），调控成本平均为0.77元；采用效益优先调控方式时光合速率平均提升22.27μmol/（m2·s）调控成本平均为0.43元。 （4）研发了温室环境协同调控系统并进行实际部署验证。系统主要分为传感器监测子系统、数据融合与智能决策子系统、协同调控子系统。其中，传感器监测子系统主要实现光、温、CO2、电量与CO2流量实时监测与传输；数据融合与智能决策子系统集成光合适宜温度区间获取方法、光合速率次优目标值获取方法、效益优先的光与CO2协同调控目标值获取方法，当接收监测子系统上传的数据后，判断温度是否在适宜温度区间。若在适宜温度区间，调用对应温度下的光合速率次优目标值模型进行寻优，获取协同调控目标值，否则等待下一次数据刷新后重新判断；协同调控子系统根据下发的调控目标值驱动对应的光和CO2调控设备，实现光与CO2协同调控；调控结果经过传感器监测子系统上传，对调控目标值进行闭环修正。调控系统原型部署于西北农林科技大学五泉试验基地，能耗数据统计显示，效益优先调控平均日消耗成本为4.48元，光合最优平均日消耗成本为6.96元。相对于自然对照区，效益优先协同调控区CO2日消耗1503.17L，日用电量2.97KW/h，光合速率平均提升45.15%，光合最优协同调控区CO2日消耗2290.61L，日用电量4.70KW/h，光合速率平均提升53.64%。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 温室环境高效调控亟待解决的问题

1.4 研究内容

1.5 研究方法与技术路线

第二章 温室环境影响光合作用的机理分析与试验研究

2.1 引言

2.2 温室环境因子影响作物光合作用的机理分析

2.3 多因子组合嵌套条件下的光合速率试验

2.4 试验结果及初步趋势分析

2.5 本章小结

第三章 光合适宜温度区间方法获取研究

3.1 引言

3.2 基于径向基插值算法的插值模型研究

3.3 基于鱼群算法的PPFD与CO2二维寻优

3.4 基于离散曲率的适宜温度区间获取方法研究

3.5 本章小结

第四章 温度关联的光合速率次优目标值模型研究

4.1 引言

4.2 光合速率预测模型构建与结果分析

4.3 基于光合速率预测模型的光合速率次优目标值获取方法

4.4 光合速率次优目标值模型构建与验证

4.5 本章小结

第五章 效益优先的PPFD与CO2协同调控目标值获取研究

5.1 引言

5.2 光合速率次优目标值约束的调控目标值获取研究

5.3 以光合速率最优为特点的调控目标值模型获取

5.4 效益优先的协同调控方式调控效益对比分析

5.5 总结

第六章 温室环境协同调控系统设计与部署验证

6.1 引言

6.2 温室环境多因子协同调控系统闭环调控机制研究

6.3 温室环境多因子协同调控系统研发

6.4 系统部署方案与光合速率验证

6.5 本章小结

第七章 结论与展望

7.1 结论

7.2 创新点

7.3 展望

附录

参考文献

致谢

作者简介