[发明专利]一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法

说明书

本发明公开了一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法，包括以下步骤：步骤一、温室环境参数采集及数据处理：步骤二、建立作物模型：获取作物叶面积指数LAI；获取植物冠层消光系数k；获取作物冠层上方光照强度Ix；获取作物冠层光吸收量I_abs；由吸收光照量与光合效率系数得出作物单位时间光合作用干物质合成量P。本发明涉及智能温室作物生产技术领域。该预测温室作物光合作用干物质产量的方法，解决了国内现阶段对于智能温室的环境控制主要是通过技术人员凭借经验或守则通过温室环控电脑设置相应的参数以达到预定的温度、光照、CO2、及其它环境要素，影响作物产量以及提高环控成本的问题。

技术领域

本发明涉及智能温室作物生产技术领域，具体为一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法。

背景技术

相较于传统大棚，智能温室能够更加有效的控制温室内环境，提升劳动力效率，增加单位面积作物产量。以荷兰为代表的的西方发达国家在智能温室领域拥有雄厚的技术储备与实践经验，近年来随着中国经济的发展，我国自九十年代开始大量引进国外先进连栋智能温室。然而实践证明在相同的硬件设施下，中国智能温室的生产效率远低于国外同等温室。缺乏相应的智能温室管理经验是主要原因之一，其中又以温室环境控制为最大短板。

高效的温室环境控制取决于对作物环境相关性的理解。作物对于温度、光照、CO2、湿度以及其它环境要素在不同生长阶段与不同时段都有不同的要求。只有通过优化各个环境要素，才能够最大地发挥职能温室的效力。然而国内现阶段对于智能温室的环境控制主要是通过专业技术人员的经验判断来实现的，技术人员凭借经验或守则通过温室环控电脑设置相应的参数以达到预定的温度、光照、CO2、及其它环境要素。这种方式基于主观判断，缺乏量化指标不利于扩展应用，常常忽略了各环境要素之间的相互作用，往往难以达到作物所需的最佳环境指标，从而导致产量低下与环控成本的增加。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法，解决了国内现阶段对于智能温室的环境控制主要是通过技术人员凭借经验或守则通过温室环控电脑设置相应的参数以达到预定的温度、光照、CO2、及其它环境要素，影响作物产量以及提高环控成本的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种预测温室作物光合作用干物质产量的方法，包括以下步骤：

步骤一、温室环境参数采集及数据处理：

A、通过安装在温室内外的光照传感器、温度传感器及CO2传感器将温室内外的环境参数采集到服务器；

B、通过数据处理将所得的环境数据加以整理成等时区间的数据，时间区间可为每分钟、每五分钟或每小时，并用算法估算出缺失的数据，以确保所有时间点都有数值，最后所得室外光照强度(W/m2)、温度(℃)及CO2(ppm)为作物模型输入；

步骤二、建立作物模型：

a、获取作物叶面积指数LAI；

b、获取植物冠层消光系数k；

c、获取作物冠层上方光照强度Ix；

d、获取作物冠层光吸收量I_abs；

e、由吸收光照量与光合效率系数得出作物单位时间光合作用干物质合成量P。

优选的，所述步骤二a步骤中通过以下公式得出当前作物LAI值：