張海輝 張 珍 張斯威 胡 瑾 辛萍萍 王智永

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西楊凌 712100)

黃瓜初花期光合速率主要影響因素分析與模型構(gòu)建

張海輝1,2張 珍1,2張斯威1,2胡 瑾1,2辛萍萍1,2王智永1,2

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)機(jī)械與電子工程學(xué)院， 陜西楊凌 712100； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西楊凌 712100)

植物光合速率受生理、生態(tài)多種因素交互影響，分析提取主要影響因素是構(gòu)建高效光合速率模型的基礎(chǔ)。選取8個(gè)典型影響因素，以初花期的黃瓜植株為實(shí)驗(yàn)材料，設(shè)計(jì)光合速率嵌套實(shí)驗(yàn)，采用相關(guān)分析法分析各因素與光合速率的相關(guān)性，證明光子通量密度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度和葉綠素含量與光合速率顯著相關(guān)；提出了一種融合遺傳算法的徑向基函數(shù)(GA-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光合速率建模方法，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光合速率模型，利用GA算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展速度。采用異校驗(yàn)方法分別對(duì)融合主要影響因素和全部因素的模型性能進(jìn)行分析，結(jié)果表明融合主要影響因素的模型精度顯著提高，光合速率預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值決定系數(shù)為0.997 6，最大絕對(duì)誤差為1.008 6 μmol/(m2·s)，平均絕對(duì)誤差為0.350 9 μmol/(m2·s)，在降低復(fù)雜度的同時(shí)提高了預(yù)測(cè)精度。

光合速率； 環(huán)境影響因素； 相關(guān)分析； 預(yù)測(cè)模型； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引言

光合速率作為衡量光合作用能力的主要指標(biāo)，能有效代表植物干物質(zhì)積累量速度[1-3]。研究表明多類環(huán)境與生理因子對(duì)光合速率均有影響。張繼祥等[4]分析小麥光合速率與各生態(tài)因素之間的關(guān)聯(lián)度發(fā)現(xiàn)，光合速率與光照強(qiáng)度、CO2濃度、溫度以及水汽壓差等存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)；葉子飄等[5]研究發(fā)現(xiàn)氣孔導(dǎo)度是決定植物光合強(qiáng)度與水分蒸騰強(qiáng)度的重要因素；楊程等[6]研究表明葉綠素含量影響著植物的光合能力、營(yíng)養(yǎng)狀況以及生態(tài)長(zhǎng)勢(shì)；張婷華等[7]研究相對(duì)濕度對(duì)黃瓜葉片光合特性的影響，發(fā)現(xiàn)凈光合速率隨著相對(duì)濕度的下降而降低；張仁椒等[8]研究表明氮素營(yíng)養(yǎng)影響煙株葉片的凈光合速率、氣孔導(dǎo)度以及胞間CO2濃度等。根據(jù)以上文獻(xiàn)分析，光照強(qiáng)度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度、葉綠素、相對(duì)濕度、氮素和水汽壓差等是影響植物光合速率常見的8個(gè)因素，分析評(píng)價(jià)不同因素對(duì)光合速率的影響程度，提取主要影響因素并以此構(gòu)建光合速率模型，是實(shí)現(xiàn)設(shè)施環(huán)境高效調(diào)控亟需解決的基礎(chǔ)問題。

近年來，光合速率模型已得到廣泛研究[9-12]，文獻(xiàn)[13-16]將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于光合速率模型建立，有效提高了模型的擬合度，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入因子較多時(shí)，存在收斂速度慢、容易陷入局部極小、出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象等問題，從而導(dǎo)致模型精度低、建模時(shí)間長(zhǎng)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有學(xué)習(xí)速度快，函數(shù)逼近、模式識(shí)別和分類能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[17-21]，并可通過遺傳算法改進(jìn)最優(yōu)擴(kuò)展速度[22]，在輸入因子較多時(shí)具有收斂速度快、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)[23]。

本文針對(duì)以上8個(gè)常見影響因素設(shè)計(jì)光合速率嵌套實(shí)驗(yàn)，采用相關(guān)分析法提取主要影響因素，進(jìn)一步提出融合遺傳算法的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光合速率模型，并驗(yàn)證將主要影響因素作為模型輸入對(duì)模型性能的優(yōu)化效果。

1 實(shí)驗(yàn)材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)于2015年7—8月份在西北農(nóng)林科技大學(xué)北校外日光溫室(北緯34°07′39″、東經(jīng)107°59′50″，海拔648 m)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)黃瓜品種為“長(zhǎng)春密刺”，將已經(jīng)浸脹的種子在培養(yǎng)皿中進(jìn)行催芽，待要萌發(fā)時(shí)進(jìn)行低溫處理，2015年5月24日在50孔(540 mm×280 mm×50 mm)穴盤內(nèi)采用營(yíng)養(yǎng)缽育苗，育苗基質(zhì)為農(nóng)業(yè)育苗專用基質(zhì)，其營(yíng)養(yǎng)含量為：有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)50%以上，腐殖酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)20%以上，pH值5.5～6.5。幼苗長(zhǎng)至4葉1心時(shí)定植，株間距為30 cm，壟間距為40 cm，幼苗培育期間，保證水肥充足，待黃瓜幼苗由5～6片真葉到根瓜坐穩(wěn)，選擇處于第一雌花出現(xiàn)、開放，到第一瓜即根瓜坐穩(wěn)期的黃瓜植株進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，整個(gè)生育期栽培管理同一般日光溫室。實(shí)驗(yàn)期間進(jìn)行正常的田間管理，不噴施任何農(nóng)藥和激素。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

實(shí)驗(yàn)采用Li-6400XT型便攜式光合速率測(cè)試儀(LI-COR公司，美國(guó))設(shè)置葉室溫度、CO2濃度和光子通量密度等環(huán)境變量，測(cè)量在不同嵌套下的凈光合速率。利用控溫模塊設(shè)定所需溫度為24、28、32、36、40℃，利用CO2注入模塊設(shè)定CO2濃度為300、600、900、1 200、1 500、1 800 μL/L；利用LED光源模塊設(shè)16個(gè)光子通量密度分別為0、20、50、100、200、300、500、700、1 000、1 100、1 200、1 300、1 350、1 400、1 500、1 600 μmol/(m2·s)，同時(shí)記錄測(cè)試過程氣孔導(dǎo)度、相對(duì)濕度、水汽壓差。采用日本柯尼卡公司的SPAD-502Plus型葉綠素儀測(cè)取被測(cè)葉片葉綠素含量，采用TYS-4N型便攜式植物營(yíng)養(yǎng)測(cè)定儀測(cè)取被測(cè)葉片氮素含量。

隨機(jī)選取生長(zhǎng)健康、長(zhǎng)勢(shì)一致的黃瓜植株為測(cè)量對(duì)象，測(cè)量位置選擇為自上而下第8葉位的功能葉。為得到足夠穩(wěn)定的凈光合速率，選擇連續(xù)2 d以上晴天進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量前充分誘導(dǎo)夾入葉室的葉片；為避免植物“午休現(xiàn)象”對(duì)數(shù)據(jù)采集的影響，在每天09:00—11:30和14:30—17:00時(shí)間段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；為減少實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的偶然性，每組實(shí)驗(yàn)條件均重復(fù)3次計(jì)算平均值，剔除由于環(huán)境波動(dòng)造成的誤差數(shù)據(jù)，形成以8個(gè)因素為輸入、凈光合速率為輸出，容量為456的實(shí)驗(yàn)樣本集。測(cè)試過程中氣孔導(dǎo)度變化范圍為-3.34～2.04 mol/(m2·s)，平均值為0.346 mol/(m2·s)；葉綠素(SPAD值)變化范圍82.2～105，平均值為90.92；相對(duì)濕度變化范圍為43.77%～89.9%，平均值為82.56%；氮素含量的變化范圍3.5～4.8 mg/g，平均值為4.18 mg/g；水汽壓差變化范圍0.34～4.67 hPa，平均值為1.797 hPa；以上5個(gè)因子均在平均值附近有大幅度變化，符合作為數(shù)據(jù)輸入的要求。

隨機(jī)選擇其中410個(gè)樣本作為測(cè)試集，約占總樣本的90%，其他46個(gè)樣本作為驗(yàn)證集。

2 光合速率影響因素相關(guān)性分析

基于上述樣本測(cè)試集分析各個(gè)因子與光合速率的相關(guān)性，確定各個(gè)變量與光合速率的相關(guān)程度，進(jìn)而驗(yàn)證并選擇主要影響因素。

首先，為消除不同數(shù)量級(jí)和不同量綱對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果的影響，將溫度、CO2濃度、光子通量密度、氣孔導(dǎo)度、相對(duì)濕度、葉綠素含量、氮素含量、水汽壓差和凈光合速率等不同量綱的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，通過線性函數(shù)將其歸一化到區(qū)間[-1,1]，線性函數(shù)計(jì)算公式為

z′=2(z-zmin)/(zmax-zmin)-1

(1)

式中z——待歸一化數(shù)據(jù)zmin、zmax——待歸一化數(shù)據(jù)的最小值、最大值

然后，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法計(jì)算各個(gè)因子與光合速率的Pearson相關(guān)系數(shù)，Pearson適合于從總體中抽取的有限樣本，計(jì)算公式為

(2)

其中

(3)

(4)

(5)

其中，xj(j=1,2,…,8)分別為溫度、CO2、光子通量密度、氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量、相對(duì)濕度、氮素含量和水汽壓差，y為凈光合速率。由式(2)～(5)計(jì)算得出光合速率與各因子的相關(guān)系數(shù)如表1所示。

表1 各因子與凈光合速率的相關(guān)性

注：** 表示在P<0.01水平上顯著相關(guān)。

由表1可得，凈光合速率與葉面水汽壓差呈負(fù)相關(guān)，與光子通量密度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量、相對(duì)濕度、氮素含量呈正相關(guān)，且與光子通量密度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度和葉綠素含量相關(guān)性達(dá)到顯著水平，前三者為外部環(huán)境指標(biāo)，后兩者為植物生理指標(biāo)。

由不同環(huán)境影響植物光合作用的機(jī)理分析可知，光為光合作用提供能量，是調(diào)節(jié)氣孔開閉的主要因素，直接決定了光合CO2的供應(yīng)，直接影響光合碳循環(huán)中光調(diào)節(jié)酶的活性，是影響植物光合作用的首要條件。CO2是光合作用的重要原料，CO2濃度直接決定著光合作用的正常進(jìn)行。溫度不僅直接影響光合碳同化過程中一系列酶促反應(yīng)，也通過影響呼吸速率與氣孔開閉，間接影響光合速率。

在生理指標(biāo)中，氣孔是植物體與外界進(jìn)行氣體交換(水蒸汽)的主要場(chǎng)所，其開閉活動(dòng)對(duì)植物生命活動(dòng)發(fā)揮重要作用，空氣中的CO2由氣孔擴(kuò)散到葉綠體中，在光的作用下發(fā)生光合作用的羥基化反應(yīng)，氣孔導(dǎo)度作為衡量氣孔張開程度的指標(biāo)，通過對(duì)CO2、H2O和O2等的傳導(dǎo)度影響植物的光合作用。葉綠素是植物吸收光照,制造有機(jī)物的主要色素。一方面，葉綠素具有收集光能的作用，在光合磷酸化合成ATP的過程中葉綠素捕捉光能、提供能量，另一方面，葉綠素還具有將光能轉(zhuǎn)換為電能的作用；葉綠素吸收光子產(chǎn)生激發(fā)態(tài)能，傳遞激發(fā)態(tài)能及轉(zhuǎn)換成電化學(xué)能，維持植物一系列的生長(zhǎng)代謝活動(dòng)。

相對(duì)濕度和水汽壓差通過間接影響葉片的水分，影響黃瓜初花期的光合速率，但是影響程度達(dá)不到顯著水平。氮素與葉綠素含量、葉綠素發(fā)育、光合酶活性有關(guān)，間接影響植物的光合速率，同樣在黃瓜初花期影響程度也未達(dá)到顯著水平。

3 基于GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光合速率模型構(gòu)建

針對(duì)上述分析，選取與光合速率顯著相關(guān)的光子通量密度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度和葉綠素含量作為輸入量，凈光合速率作為輸出量，構(gòu)成實(shí)驗(yàn)樣本集。通過GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建光合速率模型，以此驗(yàn)證在減少模型復(fù)雜度的同時(shí)能否提高模型預(yù)測(cè)精度。其算法流程如圖1所示。

圖1 GA-RBF網(wǎng)絡(luò)流程圖Fig.1 Flowchart of GA-RBF neural network

首先，構(gòu)建初始RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光合速率模型，為遺傳算法尋優(yōu)提供目標(biāo)函數(shù)；其次，利用遺傳算法完成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展速度(s)的尋優(yōu)；最后，采用最優(yōu)s對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行賦值，構(gòu)建GA-RBF網(wǎng)絡(luò)光合速率預(yù)測(cè)模型。

3.1 RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種3層前向網(wǎng)絡(luò)，主要是將低維空間內(nèi)線性不可分問題映射到高維空間線性可分。第1層為輸入層，由信號(hào)源節(jié)點(diǎn)組成；第2層為隱含層，為提高訓(xùn)練速度將隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)目設(shè)置為訓(xùn)練集樣本數(shù)，其權(quán)值和閾值可由線性方程解出，隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用對(duì)中心點(diǎn)徑向?qū)ΨQ且衰減的非負(fù)非線性函數(shù)radbas；第3層為輸出層，利用響應(yīng)輸出模式選擇線性函數(shù)purelin作為隱含層空間到輸出層空間的變換函數(shù)。

3.2 基于遺傳算法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展速度尋優(yōu)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展速度(s)直接決定網(wǎng)絡(luò)的性能，過小需要許多神經(jīng)元適應(yīng)函數(shù)的緩慢變化，過大需要許多神經(jīng)元適應(yīng)函數(shù)的快速變化。本文采用實(shí)驗(yàn)法獲取不同s的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果，進(jìn)而確定參數(shù)s尋優(yōu)的初始區(qū)域。不同s的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練性能如圖2所示。

圖2 誤差隨擴(kuò)展速度的變化曲線Fig.2 Change curves of error with spread

從圖2可以看到，當(dāng)s在區(qū)間[5,50]內(nèi)，均方誤差和最大相對(duì)誤差均呈現(xiàn)隨s的增大先減小后增大的趨勢(shì)，存在最小值。因此，選擇區(qū)間[5,50]作為解空間，采用二進(jìn)制串編碼將問題可行解編碼成遺傳空間的染色體或個(gè)體，并以均方誤差函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，尋找均方誤差最小的對(duì)應(yīng)擴(kuò)展速度，目標(biāo)函數(shù)J的計(jì)算公式為

(6)

式中P′hd——光合速率的實(shí)測(cè)值P′ho——光合速率的預(yù)測(cè)值M——驗(yàn)證集數(shù)目

基于式(6)，選適應(yīng)度F的計(jì)算函數(shù)ranking(J)，對(duì)個(gè)體以目標(biāo)函數(shù)值線性排序分配適應(yīng)度，如果不滿足網(wǎng)絡(luò)停止條件則要進(jìn)行以下操作：

(1)進(jìn)行選擇操作，使得舊群體以一定的概率選擇優(yōu)良個(gè)體形成新的種群，個(gè)體被選中的概率與適應(yīng)度有關(guān)，個(gè)體適應(yīng)度越高，被選中概率越大，本文用基于適應(yīng)度比例的選擇策略，個(gè)體i被選中的概率pi為

(7)

式中Fi——個(gè)體i的適應(yīng)度K——種群個(gè)體的數(shù)目

(2)進(jìn)行交叉操作將新種群的2個(gè)染色體交換組合產(chǎn)生新的優(yōu)秀個(gè)體，經(jīng)多次試探將交叉概率Pc設(shè)置為0.7。為產(chǎn)生更優(yōu)秀的個(gè)體，隨機(jī)選擇種群的一個(gè)個(gè)體的一點(diǎn)進(jìn)行變異操作，變異概率Pm設(shè)置為0.01。

(3)將進(jìn)化一定代數(shù)的結(jié)果設(shè)為初始值采用線性規(guī)劃函數(shù)進(jìn)行局部尋優(yōu)，把局部最優(yōu)值的新種群繼續(xù)進(jìn)化，直至得到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)擴(kuò)展速度，進(jìn)化曲線見圖3。

圖3 訓(xùn)練誤差曲線Fig.3 Variation curve of error

由圖3可得，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化到第13代找到最佳擴(kuò)展速度，訓(xùn)練誤差迅速降至最小均方誤差(0.325 7)，訓(xùn)練過程未出現(xiàn)震蕩和局部平坦區(qū)，表明GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的收斂性。

3.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，利用遺傳算法優(yōu)化后的s對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成賦值，繼而觸發(fā)以下網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程：

(1)通過輸入向量X確定隱含層神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的徑向基函數(shù)中心和隱含層神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的閾值，計(jì)算公式為

C=XT

(8)

(9)

b1=[b11b12…b1Q]T

(10)

式中C——徑向基函數(shù)中心Q——訓(xùn)練集樣本數(shù)b1——Q個(gè)隱含層神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的閾值

(2)由隱含層神經(jīng)元的徑向基函數(shù)中心和隱含層神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的閾值確定隱含層神經(jīng)元的輸出，計(jì)算公式為

ai=exp(-‖C-Xi‖2bi)

(i=1,2,…,Q)

(11)

式中Xi——第i個(gè)訓(xùn)練樣本向量bi——第i個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的閾值矩陣ai——第i個(gè)訓(xùn)練樣本隱含層神經(jīng)元輸出

(3)設(shè)N個(gè)輸出神經(jīng)元的閾值b2，隱含層與輸出層權(quán)值W，利用隱含層神經(jīng)元的輸出矩陣A、單位列向量I和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，求得W和b2，計(jì)算公式為

[Wb2][A;I]=T

(12)

其中

b2=[b22b21…b2N]T

(13)

A=[a1a2…aQ]

(14)

I=[1 1 … 1]1×Q

(15)

(4)通過隱含層與輸出層的權(quán)值和閾值構(gòu)建GA-RBF光合速率預(yù)測(cè)模型為

(16)

式中wij——第j個(gè)隱含層神經(jīng)元與第i個(gè)輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值

4 模型驗(yàn)證

利用46個(gè)驗(yàn)證集樣本，采用異校驗(yàn)方法進(jìn)行模型性能的驗(yàn)證分析，并開展融合5個(gè)顯著相關(guān)因子和融合8個(gè)因素的模型精度對(duì)比分析。光合速率的實(shí)測(cè)值和模型預(yù)測(cè)值相關(guān)關(guān)系分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 光合速率模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性分析結(jié)果Fig.4 Correlation analysis results between predicted and measured values of photosynthetic rate

由圖4可知，基于GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光合速率模型均具有良好擬合度，證明該算法適宜多維輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)建模。同時(shí)，由圖4可以發(fā)現(xiàn)，采用GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以溫度、CO2濃度、光子通量密度、氣孔導(dǎo)度和葉綠素含量等5個(gè)顯著相關(guān)因素為輸入構(gòu)建光合速率模型，其模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)性分析的決定系數(shù)是0.997 6，擬合直線斜率是0.997 8，截距是0.239 9。而以溫度、CO2濃度、光子通量密度、氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量、相對(duì)濕度、氮素含量和水汽壓差等8個(gè)因素為輸入構(gòu)建光合速率模型時(shí)，其模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)性分析的決定系數(shù)是0.946 1，擬合直線斜率是0.982 7，截距是-0.226 5。顯然，融合顯著相關(guān)因子構(gòu)建的光合速率預(yù)測(cè)模型不僅減少了輸入維數(shù)，而且線性度更高，擬合程度更好。

進(jìn)一步對(duì)5個(gè)顯著相關(guān)因素對(duì)光合速率的影響程度進(jìn)行分析，對(duì)比分析融合全部5個(gè)因素，以及分別排除其中一個(gè)因素的模型性能，驗(yàn)證結(jié)果如表2所示。

表2 顯著相關(guān)因素對(duì)光合速率影響程度分析

由表2可知，融合5個(gè)主要影響因素構(gòu)建的光合速率預(yù)測(cè)模型在各項(xiàng)精度指標(biāo)表現(xiàn)最優(yōu)。排除不同因子訓(xùn)練出的模型效果具有差異性。其中，排除光照強(qiáng)度構(gòu)建的光合速率預(yù)測(cè)模型各項(xiàng)精度指標(biāo)表現(xiàn)最差，得出光照強(qiáng)度對(duì)光合速率的影響最大，排除CO2濃度建立的光合速率模型的相關(guān)系數(shù)和最大平均絕對(duì)誤差優(yōu)于排除溫度建立的模型，而最大絕對(duì)誤差次于排除溫度建立的模型。排除氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量構(gòu)建的光合速率模型各項(xiàng)精度指標(biāo)依次增強(qiáng)，表明與光合速率的影響程度依次減弱。根據(jù)影響程度的結(jié)果可知，各因素對(duì)光合速率的影響與表1所示的相關(guān)性分析結(jié)果基本一致。

因此，采用GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合與光合速率顯著相關(guān)的因子建立的模型誤差小，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度預(yù)測(cè)。

5 結(jié)論

(1)采用相關(guān)分析得到與光合速率顯著相關(guān)因子為光子通量密度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度和葉綠素含量，相關(guān)系數(shù)分別為0.860、0.270、0.202、0.184和0.148，與光合速率在P<0.01水平上顯著相關(guān)。

(2)提出了一種融合遺傳算法的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光合速率模型構(gòu)建方法，克服了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展速度難以選擇的問題，構(gòu)建的光合速率模型為驗(yàn)證多維因素對(duì)光合速率影響提供了基礎(chǔ)。

(3)驗(yàn)證結(jié)果表明，融合5個(gè)顯著相關(guān)因素構(gòu)建模型的光合速率預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值高度吻合，決定系數(shù)達(dá)0.997 6，擬合直線斜率為0.997 8，縱坐標(biāo)截距為0.239 9，最大絕對(duì)誤差和平均絕對(duì)誤差分別為1.008 6 μmol/(m2·s)和0.350 9 μmol/(m2·s)。進(jìn)一步分別對(duì)各因素分析，排除其中任一因素構(gòu)建的光合速率模型性能均有顯著下降，且排除光照強(qiáng)度、CO2濃度、溫度、氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量等因素對(duì)模型的影響程度與相關(guān)性分析結(jié)果基本一致。

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Analysis of Main Influencing Factors and Modeling of Photosynthetic Rate for Cucumber at Initial Flowering Stage

ZHANG Haihui1,2ZHANG Zhen1,2ZHANG Siwei1,2HU Jin1,2XIN Pingping1,2WANG Zhiyong1,2

(1.CollegeofMechanicalandElectronicEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China2.KeyLaboratoryofAgriculturalInternetofThings,MinistryofAgriculture,Yangling,Shaanxi712100,China)

Crop photosynthetic rate is under the influence of physiological and ecological interactions, which could impact plants’ whole growth cycle. Aiming to demonstrate the main affecting factors of photosynthetic rate for cucumber at initial flowering stage and build a high-efficiency photosynthetic rate predicting model by combining the main factors with intelligence algorithm. Firstly, eight typical affecting factors were selected and a multi-factor coupling test was designed. Among the eight factors, photon flux density, temperature and CO2concentration were set at 16, 5, 6 gradients, respectively. Under each gradients combination, the values of stomatal conductance, relative humidity and difference of vapour pressure were measured by gas analyzer Li-6400XT. Besides, chlorophyll was measured by analyzer SPAD-502Plus and nitrogen was measured by analyzer TYS-4N. Meanwhile, photosynthetic rate was measured by Li-6400XT. Secondly, correlation analysis method was employed to find out the main affecting factors. Results showed that the five factors of photon flux density, CO2concentration, temperature, stomatal conductance and chlorophyll were correlated with photosynthetic rate of cucumber at initial flowering stage significantly. Then a combination algorithm of genetic algorithm and radial basis function neural network (GA-RBF) was adopted to build photosynthetic rate prediction model under these five main factors, while genetic algorithm (GA) was employed to optimize the propagation speed of radial basis function (RBF) neural network. Finally, XOR checkup method was used to analyze the prediction model performances with the five main affecting factors and the total eight factors. It showed that the model with five main factors had an obviously higher prediction accuracy than the one with eight factors, while the determination coefficient of photosynthetic rate between actually measured and calculated values reached 0.997 6, the maximum absolute error was 1.008 6 μmol/(m2·s), and the mean absolute error was 0.350 9 μmol/(m2·s). As a conclusion, the approach proposed for predicting photosynthetic rate of cucumber at initial flowering stage not only predigested model complexity but also improved the prediction accuracy, which may hold potential applications for cucumber growth environment regulation in greenhouse.

photosynthetic rate; environmental impact factors; correlation analysis; prediction model; RBF neural network

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.031

2016-09-28

2016-11-04

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31671587、31501224)和陜西省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與攻關(guān)項(xiàng)目(2016NY-125)

張海輝(1977—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究，E-mail: zhanghh@nwsuaf.edu.cn

S126

A

1000-1298(2017)06-0242-07