[发明专利]一种基于鱼群算法的黄瓜幼苗期二氧化碳优化调控模型及建立与应用

说明书

技术领域

本发明属于智能农业技术领域，特别涉及一种基于鱼群算法的黄瓜幼苗期二氧化碳优化调控模型及建立与应用。

背景技术

黄瓜是世界温室栽培的主要作物之一，栽培面积高达350.34万hm²，而光合速率优劣直接影响黄瓜的产量与品质。CO₂是植物光合作用物质积累的主要原料，而且对作物生长发育起着非常重要的调节作用，是植物生长过程中不可或缺的因素之一，被人们形象的称为“气肥”，其浓度不足或过高对农作物的生长速度、产量以及品质都具有重要的影响。若CO₂供给不足可直接影响光合效果，造成花果脱落、含糖量下降、生长期延长、产量及品质下降等问题；而CO₂浓度过高也会影响作物对氧气的吸收，抑制正常的呼吸作用，引起叶片卷曲，阻碍生长发育，促进衰老，严重的甚至造成CO₂中毒引起植物死亡。

但是植物利用CO₂的能力与温度和光子通量密度之间存在着既相辅相成有相互制约的关系。已有研究证明当温度和光子通量密度低于或高于正常光合作用的温度和光子通量密度时，植物本身不能正常进行光合作用，即使提高CO₂浓度，也达不到提高光合效率的目的。但即使在适宜温度和光子通量密度范围内，作物CO₂浓度的饱和点也会根据温度和光子通量密度的变化发生动态变化，因此真正提高光合效率就必须基于实时环境因子实现对系统CO₂饱和点的动态调整。因此，如何动态调整温度、光子通量密度和CO₂浓度，建立基于最优光合速率的CO₂调控模型，提高黄瓜等作物的光合作用速率已成为作物栽培领域亟待解决的问题。

近年来，二氧化碳模型作为构建光合优化调控模型的理论基础，已在国内外得到了广泛的研究。已有研究均未基于光合速率模型进行不同温度不同光子通量密度条件寻优，而二氧化碳优化调控模型应建立在寻优的基础上，因此设计基于不同温度不同光子通量密度条件下二氧化碳饱和点的动态寻优方法，成为建立二氧化碳优化调控模型的关键。

鱼群算法由于精度普遍高于遗传算法，同时具有收敛速度快、简单易实现、鲁棒性强、可克服局部极值、取得全局极值的能力，又对搜索空间有一定的自适应能力，得到了广泛关注，并被应用于多个工程领域，并取得良好效果。以上研究为建立基于鱼群算法的黄瓜幼苗二氧化碳精确调控模型提供了理论基础，但算法设计中仍存在参数种类、寻有条件、函数类型不同等问题。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于鱼群算法的黄瓜幼苗期二氧化碳优化调控模型及建立与应用，以多因子耦合的非线性黄瓜光合速率模型为基础，得到不同温度不同光子通量密度条件下的最大光合速率与二氧化碳饱和点，从而建立以二氧化碳饱和点为目标的黄瓜二氧化碳优化调控模型，为设施二氧化碳的优化调控提供理论基础。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于鱼群算法的黄瓜幼苗期二氧化碳优化调控模型，以温度T(℃)、光子通量密度PFD(μmol·m^-2·s^-1)为自变量，最大光合速率对应的二氧化碳浓度M(μmol·mol^-1)为因变量，模型公式为：

M＝957+35.62·T+0.677·PFD+0.1794·T²-0.01052·T·PFD-0.0002668·PFD²。

本发明还提供了所述基于鱼群算法的黄瓜幼苗期光合作用优化调控模型的建立方法，包括如下步骤：

首先，进行试验以获取试验数据，试验过程如下：