[发明专利]一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法

说明书

一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法，以温度、二氧化碳浓度、光照强度为输入，光合速率为输出，采用SVR构建光合速率预测模型；以不同温度下的光合速率为目标函数，获取不同温度下二氧化碳‑光照强度的光合曲面以及具有生理学意义的空间响应离散曲线簇；利用U弦长曲率‑爬山法获取二氧化碳‑光照强度的次优光合曲面，光合次优曲面映射到二氧化碳浓度‑光照强度坐标平面上的部分即为二维联合调控目标区域，也即二维耦合约束条件；该方法获取的调控目标平均值与传统以光合速率最大值点作为调控目标值相比，光合速率仅下降了10.69％，而平均需光量下降38.24％，平均二氧化碳浓度需求量下降了12.10％，对实际的设施环境双因子调控有指导意义。

技术领域

本发明属于现代农业智能装备技术领域，特别涉及一种基于调控效益优先的二维联合调控目标区域的获取方法。

背景技术

设施农业又被称为可控农业，其主要特点是可以提供一个环境因子相对可控的作物生长环境。作物生长过程中，主要受空气温度、CO₂浓度、光照强度等多种因素影响。而传统的环境因子调控方法多采用阈值，一方面，阈值调控目标值多为专家建议或者传统经验，易受到人为主观因素影响，另一方面，其调控没有考虑到各环境因子动态变化条件下对作物生长发育的影响。而现有的多因子耦合调控模式多采用光环境或者CO₂等单目标调控策略，但各自为独立的调控系统，没有实现各因子在动态调控中的相互配合。因此，构建作物生长环境多因子协同调控方法是设施农业亟待解决的关键问题。

近年来，众多学者在研究环境因子智能调控模型构建方面进行了相关研究，胡瑾,何东健等人考虑光合速率主要受温度和光量子通量密度的影响，提出一种以光饱和点为目标值的番茄幼苗光合优化调控模型，对提高设施光环境调控效率具有重要的意义。辛萍萍，张珍等人考虑不同温度、光量子通量密度、CO₂浓度对光合速率的影响，提出了一种基于支持向量机-改进型鱼群算法的CO₂优化调控模型，为实现设施CO₂精准调控提供了可行思路。张荣标，项美晶等人提出一种以利润最大化为目标的温室CO₂调控量决策方法，结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO₂调控量的决策提供了依据。上述等人虽从不同角度针对光环境以及CO₂调控进行了研究，但仍存在以下不足：

第一，在调控策略方面，各环境因子调控模型之间相互独立，未考虑其在动态变化环境条件下的协同调控。

第二，在模型构建方面多以光合速率最优为目标进行环境因子的调控，未考虑实际调控中各调控量的调控效益。易造成调控成本增加，调控效果不明显等问题。

通过对各环境因子的光合速率变化曲线研究发现，随着光照强度、CO₂浓度等环境因子逐渐增加，光合速率的变化曲线都经历了先快速上升再缓慢上升的过程。以番茄幼苗为对象，通过前期预实验数据研究特定温度下，CO₂浓度与光照强度的光合变化曲面发现，随着CO₂浓度与光照强度的增加，光合曲面呈现先快速上升再缓慢上升的趋势。在这个光合变化平缓的曲面内，其CO₂浓度与光照强度调控成本增加，调控效益不高。因此，如何精准获取此平缓变化区域作为CO₂与光照强度目标值决策区域，实现作物多因子高效协同调控决策，已成为设施农业高效益调控的迫切需求。