[发明专利]一种基于作物需求的适宜根温区间获取方法

权利要求书

1.一种基于作物需求的适宜根温区间获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采用多因子嵌套实验，测取试验样本数据，采用回归型支持向量机构建以根温、叶温、CO₂浓度、光照强度为输入，净光合速率为输出的光合速率预测模型；

步骤2，基于上述模型，在不同根温条件下，寻找最优叶温、CO₂浓度、光照强度以及相应的最大光合速率，获取在最优叶温、CO₂浓度、光照强度条件下的适宜根温区间。

2.根据权利要求1所述基于作物需求的适宜根温区间获取方法，其特征在于，所述步骤1光合速率预测模型采用回归型支持向量机(SVR)建模方法建立，所述步骤2采用多种群遗传算法(MPGA)进行寻优。

3.根据权利要求2所述基于作物需求的适宜根温区间获取方法，其特征在于，所述步骤1光合速率预测模型建立步骤如下：

步骤1.1，获取样本数据

采用培养箱为作物提供一个适宜恒定的外界环境，培养箱内温度设定为20℃，湿度设定为50％，CO₂浓度设定为400μL/L，同时采用光合仪测定净光合速率，在实验过程中采用光合仪选配的多个子模块按需控制叶片周围的温度、CO₂浓度以及光照强度参数，其中，利用控温模块设定10、15、20、25、30℃共5个叶温梯度；利用CO₂注入模块设定二氧化碳体积比为400、800、1200μL/L共3个梯度；利用LED光源模块获得0、20、50、100、300、500、550、600、700μmol/(m²·s)共9个光子通量密度(Photo flux density,PFD)梯度，利用加湿模块设定叶室湿度为50％，另外，以水浴加热方式获得13、15、17、21、25、29℃共6个根温梯度，以嵌套方式共进行810组实验，每组实验随机选取3株同龄植株做重复测试，从而形成以叶温、CO₂浓度、光照强度、根温为输入，净光合速率为输出的810组实验样本集；

步骤1.2，光合速率预测模型构建

模型输入信号为x＝(X₁',X'₂,X₃',X'₄)^T，X₁'、X'₂、X₃'、X'₄分别为根温、叶温、CO₂浓度、光照强度，输出信号T_O，表示网络计算得到的光合速率，每组对应实测光合速率均为教师信号T_d，通过支持向量机训练法建立光合速率预测模型T_d'(x)，训练过程采用80％的数据集作为训练集，20％的数据集作为验证集，采用异校验方式进行光合速率预测模型性能的验证分析。