设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建

作     者：张增林 杨杰 郭常江 韩文霆 杨振超 ZHANG Zenglin;YANG Jie;GUO Changjiang;HAN Wenting;YANG Zhenchao

作者机构：西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学园艺学院陕西杨凌712100 

基　　金：科技部中央引导地方项目(XZ202202YD0002C) 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2024年第55卷第1期

页      码：339-349页

摘      要：光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度(Photosynthetic photon flux density, PPFD)及CO_(2)浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.962 12、0.979 44,均方根误差(RMSE)分别为2.983 2μmol/(m^(2)·s)、0.001 435 8 mol/(m^(2)·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。

主 题 词：设施生菜 光合速率 蒸腾速率 预测模型 相关性分析 GA-BP神经网络 

学科分类：082804[082804] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 

核心收录：

D　O　I：10.6041/j.issn.1000-1298.2024.01.032

馆 藏 号：203125840...