基于時(shí)間尺度的溫室作物生長(zhǎng)指標(biāo)與環(huán)境因子耦合關(guān)系研究(編輯修改稿)
2025-07-24 20:19 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 2005, 21:189193.[13] 倪紀(jì)恒, 羅衛(wèi)紅, 李永秀, 等. 溫室番茄發(fā)育模擬模型研究. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2005, 38(6): 12191225.[14] 張娟, 陳杰, 王珊珊. 基于遺傳算法和RBF網(wǎng)絡(luò)的番茄生長(zhǎng)模型辨識(shí). 控制與決策, 2005, 20(6): 682~685.[15] 伍德林, 毛罕平, 李萍萍. 基于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)目標(biāo)的溫室環(huán)境控制策略, 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2007, 38(2): 115119.[16] Henten VE J. Sensitivity analysis of an optimal control problem in greenhouse climate management. Biosystems Engineering, 2003, 85(3): 355364.[17] 朱軍生, 翟保平, 劉英智. 基于小波分解的害蟲發(fā)生非平穩(wěn)時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè). 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 34(3): 61 66.[18] Norden E H, Shen Z, Long S R, et al. The empirical mode deposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 1998, 454: 899955.[19] 趙克勤. 集對(duì)分析及其初步應(yīng)用. 杭州: 浙江科學(xué)技術(shù)出版社, 2000.[20] 張永,丁志宏,何宏謀. 黃河中游水沙變化關(guān)系不確定性的時(shí)間尺度特征研究. 水利水電技術(shù), 2010, 41(1): 1821.[21] 唐啟義, 馮明光. 實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析及其DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng). 北京: 科學(xué)出版社, 2002.二、研究方案總體思路、研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容和擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題（分段論證，字?jǐn)?shù)不限，可加頁(yè)）總體思路：理想的溫室環(huán)境控制方法應(yīng)該根據(jù)作物生長(zhǎng)狀態(tài)來(lái)調(diào)控環(huán)境因子，從而實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)和低耗的統(tǒng)一。由于作物生長(zhǎng)模型和溫室環(huán)境模型的時(shí)間尺度不一致，導(dǎo)致目前主流控制技術(shù)只能是符合溫室環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，而不符合作物生長(zhǎng)周期的變化規(guī)律，由此得出的環(huán)境控制決策方案并不是最優(yōu)的結(jié)果。針對(duì)這一問(wèn)題，以實(shí)際溫室和栽培作物為研究對(duì)象，以先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為主要監(jiān)測(cè)工具，采用基于現(xiàn)代信號(hào)處理和多元統(tǒng)計(jì)分析的時(shí)間尺度分析方法，研究作物不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)指標(biāo)序列與光、溫、水、氣等主要環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度耦合模型，為溫室環(huán)境優(yōu)化控制提供理論依據(jù)。研究目標(biāo)：建立PC板溫室中番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)狀態(tài)和光照、空氣溫度/濕度、土壤溫度/水分、CO2濃度等環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知系統(tǒng)，為設(shè)施農(nóng)業(yè)相關(guān)研究提供原始數(shù)據(jù)庫(kù)；獲得番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)序列與主要環(huán)境因子變化之間的時(shí)間尺度關(guān)系規(guī)律，建立番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型，為溫室作物生長(zhǎng)建模和溫室環(huán)境最優(yōu)控制提供理論依據(jù)。研究?jī)?nèi)容：（1） 溫室作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知以新型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，研究建立溫室中番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉/徑/果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)狀態(tài)和光照、空氣溫度/濕度、土壤溫度/水分、CO2濃度等環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知系統(tǒng)。本部分內(nèi)容是整個(gè)研究的基礎(chǔ)。（2） 番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)與主要環(huán)境因子間的時(shí)間尺度規(guī)律分析針對(duì)番茄不同生長(zhǎng)期的各生長(zhǎng)指標(biāo)組成的時(shí)間序列及相應(yīng)的環(huán)境因子序列，采用小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等現(xiàn)代信號(hào)處理方法研究其時(shí)間尺度周期和相應(yīng)的時(shí)間尺度分量；采用偏相關(guān)、集對(duì)分析等方法研究各作物生長(zhǎng)指標(biāo)和主要環(huán)境因子間的相關(guān)度和聯(lián)系度。本部分內(nèi)容是整個(gè)研究的重點(diǎn)。（3） 番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型在單因子分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多元回歸、多元非線性統(tǒng)計(jì)等方法，建立番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型。擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題：（1） 番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)和環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度分解和變化規(guī)律獲取。由于兩者間耦合具有較強(qiáng)的不確定性、非線性和干擾，需要綜合運(yùn)用多種現(xiàn)代信號(hào)處理方法。(2) 番茄生長(zhǎng)指標(biāo)與主要環(huán)境因子間多時(shí)間尺度耦合關(guān)系的描述。需要采用有效的方法定量計(jì)算兩者間的相關(guān)性和聯(lián)系度。擬采取的研究方法、技術(shù)路線
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