单慧勇，李晨阳，张程皓，赵辉，卫勇，郭旭存

(天津农学院工程技术学院，天津市，300384)

0 引言

光是植物进行光合作用的主导因子[1-4]，在设施温室种植方面，以提高作物光合速率为目的，综合考虑温度及二氧化碳浓度，建立植物光照优化调控模型，是设施温室智能调控系统的重要组成部分。

光照优化调控模型的基础是光合速率预测模型，传统的预测模型存在拟合精度低等问题，近年来，众多学者以光合作用的主要影响因子为变量进行光合速率预测模型研究[5-9]，构建了不同的光合速率模型，极大改善了预测模型的适应性和准确度。在光照调控方面，以光饱和点为调控指标的调控模型得到广泛应用研究[10]，然而基于饱和点的调控虽可达到最大光合速率，但会造成调控效益下降；目前，在考虑环境参数调控效益的前提下，胡瑾、白京华等基于离散曲率寻找光响应曲线曲率最大值点对应的光照强度作为效益最优的调控目标值[11-13]，可在有效降低调控成本的前提下提升作物光合速率。

本文在考虑光合速率与光照调控效益的前提下，首先研究构建基于LS-SVM的光合速率预测模型，继而设计了两种基于曲线平滑差分曲率的光照目标值寻优方案，经分析提出了融合两种寻优方案获取效益优先的光照调控目标值，最后基于BP神经网络构建光照优化调控模型，通过远程控制系统实现温室光照融合效益原则的精准高效调控。

1 材料与方法

1.1 试验设计

试验于2019年12月在天津农学院西校区实训基地温室内进行，以黄瓜品种津优35为试验材料。……