沙莎
- 作品数：8 被引量：63H指数：5
- 供职机构：中国农业大学更多>>
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- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于WSN的温室番茄光合速率预测被引量：11
- 2013年
- 为了提高CO2气肥的利用率,对日光温室番茄开花期光合速率变化进行了研究。采用无线传感器网络系统对温室环境信息进行实时监测;采用LI-6400XT型光合仪测定番茄植株叶片净光合作用速率,并对叶片的环境状况按照一定的规律进行调控。将经过主成分分析后的环境信息作为输入参数,将光合作用速率作为输出参数,利用BP神经网络建立了番茄开花期单叶净光合作用速率的预测模型,并对预测模型进行了性能评估。结果表明,所建立的光合作用速率模型预测值和实测值相关系数为0.99,均方根误差为0.288,具有较好的预测效果。在一定环境条件下改变CO2浓度的输入值,得到的光合作用速率预测曲线与实际曲线变化趋势一致,该模型可以作为温室番茄开花期CO2施肥量化调控的依据。
- 王伟珍张漫蒋毅琼沙莎李民赞
- 关键词：番茄温室光合作用速率BP神经网络
- 基于WSN的温室CO_2气肥优化调控系统研究被引量：10
- 2015年
- CO_2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO_2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO_2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO_2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO_2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO_2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO_2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO_2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、1 000、1 300μmol/mol浓度的CO_2增施,CK为对照组(CO_2浓度约为450μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO_2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5μmol/(m^2·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO_2定量增施调控提供了依据。
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- 关键词：温室无线传感器网络
- CO_2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型被引量：10
- 2015年
- 为了实现不同土壤水分管理下的CO_2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO_2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数R2为0.925;花期预测模型的决定系数R2为0.920,果期预测模型的决定系数R2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO_2浓度,得到的CO_2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO_2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO_2气肥的精细调控具有重要意义。
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- 关键词：番茄温室无线传感器网络土壤水分
- 基于WSN的日光温室CO_2浓度监控系统被引量：9
- 2014年
- 为合理增施CO2气肥以提高日光温室作物产量和品质,基于无线传感器网络设计开发了日光温室CO2浓度监控系统。该系统由监控节点、网关节点和远程管理软件组成。监控节点用于测量作物冠层和根部处的CO2浓度,并可控制CO2气肥增施装置的开关;网关节点用于实现远程管理软件与监控节点之间的通讯;远程管理软件具有友好的人机交互界面,能实现温室内CO2数据的实时显示、存储、分析和CO2气肥调控,还可对无线传感器网络进行参数配置。以开发的系统为基础,对日光温室番茄作物冠层和根部CO2浓度进行监测和调控试验。试验结果表明:设计开发的节点数据传输稳定,平均丢包率为0.13%,CO2控制平均超调量为64μmol/mol。系统工作稳定可靠,满足温室番茄作物CO2浓度监测与调控的技术要求。
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- 关键词：日光温室ZIGBEEGPRS
- 基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)被引量：5
- 2015年
- CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。
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- 关键词：温室番茄偏最小二乘回归
- 基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化被引量：31
- 2015年
- CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为（700±50）、（1000±50）、（1300±50）txmol／mol，CK处理组为温室内自然状态下C0：摩尔比（约450μmol／mol）。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和c0：浓度；利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000—1300Ixmol／mol的CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约37．13％-40，42％。以环境因子为输人参数，建立基于BP神经网络的光合速率预测模型，用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明，模型训练集和测试集的相关系数分别为0．98和0．93，预测精度较高；C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0．96、0．94、0．78和0．96，与实测结果吻合度较高且相对误差较小，因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。
- 张漫李婷季宇寒沙莎蒋毅琼李民赞
- 关键词：温室番茄
- 一种用于日光温室的CO<Sub>2</Sub>气肥精细调控方法
- 一种用于日光温室的CO<Sub>2</Sub>气肥精细调控方法与装置，该装置实时监测温室环境信息和作物生长信息，通过基于BP神经网络的光合速率预测模型来确定最优CO<Sub>2</Sub>气肥需求量并预测光合速率值，从而...
- 张漫蒋毅琼王伟珍李民赞刘刚沙莎
- 文献传递
- 一种用于日光温室的CO<Sub>2</Sub>气肥精细调控方法与装置
- 一种用于日光温室的CO<Sub>2</Sub>气肥精细调控方法与装置，该装置实时监测温室环境信息和作物生长信息，通过基于BP神经网络的光合速率预测模型来确定最优CO<Sub>2</Sub>气肥需求量并预测光合速率值，从而...
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- 文献传递
