基于SVR 的塑料大棚坐果期草莓光合速率预测模型研究＊

张新颜，王 颖**，张 盼，王 伟，唐云辉

（1.重庆市江津现代农业气象试验站，重庆市江津区气象局，重庆 402260；2.西北农林科技大学机械与电子工程学院农业农村部农业物联网重点实验室，陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室，陕西杨凌 712100）

作物光合速率受多种因素影响，环境温度、光照、CO2浓度等都对设施大棚内作物的光合速率起到至关重要的作用。由于人工设施常受覆盖材料、灰尘及结构遮光等影响，设施内部光照条件仅为外界环境的30%～70%，难以满足作物生长要求。尤其在冬季、早春和连阴雨季节，设施内光环境参数（包括光质和光子通量密度）通常低于光合作用最低需求，导致作物生长发育减缓、各种病虫害发生几率增加，造成落叶、发花数量少、花形花色不正、坐果率低等问题，严重影响作物产量和品质。

本项目针对重庆地区冬季设施作物温度偏低、光照不足等问题，提出一种基于机器学习算法的塑料大棚坐果期草莓光合速率预测模型研究。针对不同生长阶段、不同环境因素条件下作物光合能力的差异性，研究特定塑料大棚内不同环境温度、光照强度等多环境因子与光合速率之间的变化规律，基于SVR 算法建立光合速率预测模型，为后期的草莓光环境动态按需调控研究奠定良好的基础。

材料与方法

试验于2019 年3～5 月在重庆江津现代农业气象试验站简易塑料大棚内进行，供试草莓品种为‘红颜’，定植于配备环境调控设备的简易塑料大棚，大棚面积约200 m2，移栽株数2100 株，试验期间进行统一灌溉，均匀光照处理，待幼苗长至定结果期，进行试验测量。……