构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法技术
A method for predicting carbon dioxide concentration in greenhouse during winter sunny days
The invention relates to the field of precision farming management, and discloses a method for constructing a carbon dioxide concentration prediction model of greenhouse in winter. The temperature and CO of the greenhouse were collected at equal intervals
【技术实现步骤摘要】
构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法
本专利技术涉及精确农作管理领域，特别涉及一种构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法。
技术介绍
二氧化碳（CO2）是植物光合作用的重要原料。维持较高的二氧化碳浓度，当光照增强时，植物的光合速率会随之增加，从而生成更多的光合产物，促进作物增产，提高产品品质。光照下作物持续地进行光合作用，消耗大量的二氧化碳。露天生产中，周围的空气会弥补作物所消耗的二氧化碳，从而使之保持稳定的浓度。但冬季的温室作物种植过程中，因天气寒冷，温室需要保温，中午放风时间短，有时甚至不放风，这使得温室几乎处于密闭状态，因得不到室外空气中二氧化碳的补充，温室的二氧化碳浓度常低于补偿点，此时作物的净光合产物为零，白白浪费了进入温室的光能。因此，温室中通过增施二氧化碳气体，可充分利用进入温室的光能，提高净光合效率，进而提高温室的种植效益。为了有效地控制温室中二氧化碳气体的施入量及施用时间，维持高的净光合速率，提高二氧化碳气体利用率，准确地预测未来时刻温室二氧化碳浓度显得尤为重要。目前，不同预测模型的输出参数较为一致，但输入参数则存在着较大差异。毕玉...
【技术保护点】
一种构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以等时间间隔
【技术特征摘要】
1.一种构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：以等时间间隔采集温室的温度和CO2浓度数据，获取温度和CO2浓度的时间序列数据；S2：按自然日对所述S1中获取到的温度和CO2浓度的时间序列数据进行分割，从分割后的温度和CO2浓度的时间序列数据中随机选择部分数据用于建模，称为数据集RA，剩余数据用于检验模型，称为数据集RB；S3：使用滑动时间窗口分别从所述RA和所述RB中的温度和CO2浓度的时间序列数据中提取数据以构建数据集A和数据集B；S4：根据所述数据集A构建温度动态变化预测模型M1；S5：根据所述数据集A中的夜晚数据和所述M1构建作物有氧呼吸和土壤呼吸二氧化碳释放速率预测模型M2；S6：根据所述数据集A中的白天数据和所述M2构建作物净光合作用消耗二氧化碳速率的预测模型M3；S7：根据所述M1、所述M2和所述M3构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型M4。2.根据权利要求1所述的构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法，其特征在于，在所述S3中，在构建所述A和B时，滑动时间窗口的宽度设为3，滑动步长设为1，窗口内3个数据的采集时间点分别以、和表示，距现在的时间最近，距现在的时间最远，、和时刻的温度分别以、和表示，、和时刻的CO2浓度则分别以、和表示。3.根据权利要求2所述的构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法，其特征在于，在所述S4中，所述M1为：其中，所述为所述M1预测的所述时刻的温度℃，所述、和为待定系数，利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述、和，计算所述、和时令所述。4.根据权利要求3所述的构建冬季晴天时温室二氧化碳浓度预测模型的方法，其特征在于，在所述S5中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘乃森，刘福霞，金法华，姜晓剑，吴思凡，周晓霄，张颖，姜佳蓓，冯欣宇，刘丽，
申请(专利权)人：淮阴师范学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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