基于時(shí)間尺度的溫室作物生長(zhǎng)指標(biāo)與環(huán)境因子耦合關(guān)系研究

1、基于時(shí)間尺度的溫室作物生長(zhǎng)指標(biāo)與環(huán)境因子耦合關(guān)系研究(省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目)一、立論依據(jù)（包括項(xiàng)目的研究意義和必要性、國(guó)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)分析，并附主要參考文獻(xiàn)與出處。字?jǐn)?shù)不限）溫室（Greenhouse）利用人工建造的設(shè)施為蔬菜、花卉、瓜果類(lèi)等作物提供最佳的環(huán)境條件,以期獲得速生、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效的農(nóng)產(chǎn)品。溫室產(chǎn)業(yè)集中代表了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向1。荷蘭、美國(guó)、英國(guó)、以色列、日本等國(guó)家的溫室產(chǎn)業(yè)非常發(fā)達(dá)，中國(guó)從1970年代末開(kāi)始，經(jīng)過(guò)30年的研究和發(fā)展，目前已成為世界上溫室絕對(duì)面積最大的國(guó)家。溫室環(huán)境控制技術(shù)是現(xiàn)代溫室產(chǎn)業(yè)的核心問(wèn)題之一。設(shè)施栽培投入高，因此必須要有高產(chǎn)出、高效益。要實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)出、高

2、效益，通常是通過(guò)反季節(jié)培育、提前上市、生產(chǎn)名貴蔬菜和花卉等途徑，依靠高技術(shù)和先進(jìn)的環(huán)境調(diào)控技術(shù)，使作物獲得最優(yōu)的光、溫、水、氣、肥等生長(zhǎng)環(huán)境條件。但是，環(huán)境調(diào)控需要較大的的設(shè)備成本和能源消耗，控制技術(shù)不當(dāng)，會(huì)造成產(chǎn)投比低、經(jīng)濟(jì)效益差的現(xiàn)象。因此，如何根據(jù)作物的生態(tài)適宜性，采用經(jīng)濟(jì)有效的技術(shù)途徑，將生態(tài)環(huán)境因子調(diào)控在合適的水平上，達(dá)到作物產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益的統(tǒng)一，就成為溫室高產(chǎn)高效生產(chǎn)的關(guān)鍵2?；诮?jīng)濟(jì)最優(yōu)的溫室環(huán)境控制策略是較理想和實(shí)用的控制方法。目前溫室環(huán)境控制方法大體上可分為：設(shè)定值控制、預(yù)測(cè)控制、積溫控制策略等。經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的溫室環(huán)境控制方法基于作物生長(zhǎng)發(fā)育生態(tài)模型、控制機(jī)構(gòu)運(yùn)行成本模型和環(huán)境控

3、制效果模型，以產(chǎn)出投入比最大為控制目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境參數(shù)的優(yōu)化控制和控制決策。其核心是將作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)和環(huán)境因子控制統(tǒng)一為一個(gè)系統(tǒng)加以研究，根據(jù)被控對(duì)象不同生長(zhǎng)階段對(duì)生態(tài)環(huán)境的要求，進(jìn)行光、溫、水、氣、肥環(huán)境因子協(xié)調(diào)控制2, 3，尋找最佳的環(huán)境控制管理技術(shù)，提高溫室農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益。尤其適合解決我國(guó)設(shè)施可控水平低、機(jī)械不配套、能源消耗大的現(xiàn)狀。作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)是實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境高效控制的前提。目前各種類(lèi)型的環(huán)境參數(shù)傳感器、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)程通信、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)較為成熟，溫室環(huán)境的多點(diǎn)、多參數(shù)、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)已較好實(shí)現(xiàn)4。但是作物生長(zhǎng)信息的全面、精確檢測(cè)和數(shù)字化感知、解析依然是一

4、個(gè)瓶頸問(wèn)題。農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)研制開(kāi)發(fā)了先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)5，能監(jiān)測(cè)作物光合作用、葉面積指數(shù)、莖粗、植株生長(zhǎng)速率、果實(shí)生長(zhǎng)速率、生物量、水分、營(yíng)養(yǎng)水平等，為作物生長(zhǎng)狀態(tài)的在線感知?jiǎng)?chuàng)造了有利條件。我國(guó)目前在溫室系統(tǒng)和研究中還較少使用。作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子的耦合關(guān)系是實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境高效控制的基礎(chǔ)。眾所周知，環(huán)境因子對(duì)作物生長(zhǎng)狀態(tài)影響較大；同時(shí)，溫室是一個(gè)半封閉的結(jié)構(gòu)，作物生長(zhǎng)過(guò)程中進(jìn)行的光合作用、呼吸作用、蒸騰作用等又影響環(huán)境因子。作物生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境互相影響。由于在長(zhǎng)期生長(zhǎng)過(guò)程中的積累效應(yīng)，作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)的耦合不同步，即時(shí)間尺度不一致，且具有非線性強(qiáng)、時(shí)變、滯后性強(qiáng)和干擾大的特點(diǎn)3,

5、 6。關(guān)于溫室作物的生長(zhǎng)-環(huán)境關(guān)系或模型方面，國(guó)外開(kāi)展了大量研究并取得了很大進(jìn)展7, 8, 9。國(guó)際上有代表性的是以色列Tomgro番茄模型和荷蘭的Hortisim 系統(tǒng)。Tomgro番茄模型10研究了溫室主要環(huán)境要素如溫度、太陽(yáng)輻射、CO2等與番茄生長(zhǎng)發(fā)育的定量關(guān)系, 采用葉片數(shù)、莖、果、葉面積、葉面積指數(shù)、干物質(zhì)重等狀態(tài)變量描述整個(gè)模型；Hortisim 系統(tǒng)11借鑒、引入了許多有關(guān)番茄、黃瓜、甜椒等模型和研究成果, 并通過(guò)結(jié)合環(huán)境控制、栽培管理、決策支持等方面的研究現(xiàn)狀, 實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄、黃瓜、甜椒等多種園藝作物生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程的模擬。我國(guó)的相關(guān)研究總體尚處于起步階段,但在消化吸收的基礎(chǔ)上開(kāi)展了

6、一些中國(guó)特色的研究和探索，對(duì)溫室栽培的黃瓜、番茄、甜瓜等品種的研究取得了階段性成果。例如春宏等12研究了在大型溫室的栽培生產(chǎn)實(shí)踐中環(huán)境因子的變化特點(diǎn)與黃瓜的生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律；倪紀(jì)恒等13以生理發(fā)育時(shí)間為發(fā)育尺度，根據(jù)作物發(fā)育對(duì)光溫的反應(yīng)規(guī)律，建立溫室番茄的發(fā)育模擬模型，并用不同播期、不同栽培地點(diǎn)和不同品種的番茄試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)；娟等14采用基于遺傳算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)溫室栽培番茄莖的生長(zhǎng)過(guò)程的建模，該模型將溫室室的溫度、濕度、光照強(qiáng)度和CO2濃度作為番茄生長(zhǎng)過(guò)程的主要影響因素；毛罕平、萍萍等15綜合考慮了溫度、光照、濕度等環(huán)境因子對(duì)作物生長(zhǎng)的影響，結(jié)合了環(huán)境控制的成本分析，首次將作物

7、生長(zhǎng)、環(huán)境控制和經(jīng)濟(jì)分析置于一個(gè)大系統(tǒng)下進(jìn)行研究，在國(guó)具有一定的代表性。但是，從環(huán)境調(diào)控的角度看，作物生理生態(tài)研究與環(huán)境調(diào)控技術(shù)研究仍缺乏有機(jī)聯(lián)系?，F(xiàn)有溫室環(huán)境動(dòng)態(tài)控制研究成果中，大都是以溫室每一天單位時(shí)段環(huán)境動(dòng)態(tài)變化為優(yōu)化控制條件，而沒(méi)有考慮作物在長(zhǎng)期生長(zhǎng)過(guò)程中的積累，即作物生長(zhǎng)模型和溫室環(huán)境模型的時(shí)間尺度不一致。目前的控制技術(shù)只能是符合溫室環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，而不符合作物生長(zhǎng)周期的變化規(guī)律，由此得出的環(huán)境控制決策方案并不是經(jīng)濟(jì)最優(yōu)的結(jié)果3。EJVan Henten等的研究成果有力地支持這一觀點(diǎn)：在生菜生長(zhǎng)過(guò)程的研究中，采用溫室環(huán)境最優(yōu)控制的靈敏度分析方法，獲得濕度對(duì)生菜生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響，并

8、最后得出動(dòng)態(tài)相應(yīng)時(shí)間是限制經(jīng)濟(jì)最優(yōu)溫室環(huán)境控制因素的結(jié)論16。綜上所述：（1）理想的溫室環(huán)境控制方法應(yīng)該將作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子控制統(tǒng)一在一個(gè)系統(tǒng)中加以研究；（2）作物生長(zhǎng)信息的全面、精確檢測(cè)和數(shù)字化感知是研究作物-環(huán)境系統(tǒng)模型和控制的基礎(chǔ)；（3）需要深入研究作物生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境因子之間的時(shí)間尺度耦合規(guī)律，才能獲得優(yōu)化的控制效果；（4）作物生長(zhǎng)-環(huán)境因子間的耦合具有較強(qiáng)的不確定性、非線性、時(shí)變性和干擾，需要運(yùn)用現(xiàn)代信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)分析等方法深入剖析。本項(xiàng)目以農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)萃園的PC板溫室和栽培番茄為研究對(duì)象，使用先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（以色列產(chǎn)，日行貸款設(shè)備）全面、精確、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)各生長(zhǎng)階段番茄的光

9、合作用、葉片/徑/果實(shí)參數(shù)、蒸騰等生長(zhǎng)狀態(tài)以與光、溫、水、氣等主要環(huán)境參數(shù)，采用小波分析17、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD) 18, 20等現(xiàn)代信號(hào)處理方法研究生長(zhǎng)指標(biāo)時(shí)間序列的時(shí)間尺度規(guī)律，采用集對(duì)分析法(Set Pair Analysis,SPA) 19, 20、多元非線性統(tǒng)計(jì)21等方法研究作物生長(zhǎng)指標(biāo)和主要環(huán)境因子間的相關(guān)度和聯(lián)系度，建立溫室作物生長(zhǎng)指標(biāo)與環(huán)境因子間的時(shí)間尺度耦合模型。本項(xiàng)目研究成果將為溫室作物生長(zhǎng)建模和溫室環(huán)境最優(yōu)控制提供理論依據(jù)，有利于充分挖掘作物產(chǎn)量潛力，降低溫室環(huán)境控制系統(tǒng)的能耗和成本，促進(jìn)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的設(shè)施農(nóng)

10、業(yè)環(huán)境控制技術(shù)發(fā)展。主要參考文獻(xiàn)1 Von Eisner B, Briassoulis D, Waaijenberd D, et al. Review of structural and functional characteristics of greenhouses in European Union countries, Part I: design requirements, Part : typical design. J. agri. Engng Res. (2000)75, 1-16 and 111-126. 2 毛罕平. 設(shè)施農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀與發(fā)展. 農(nóng)業(yè)裝備技術(shù), 2007, 33

11、(5): 4-9.3 毛罕平.設(shè)施園藝環(huán)境控制技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì). 中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集, 2008, 95-99.4 春江. 對(duì)我國(guó)未來(lái)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的思考(綜述與專(zhuān)論). 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2010, 4: 5-8.5 .bf-ag./6 G Straten, EJ Henten, LG Willigenburg, et al.Optimal control of greenhouse cultivation. 2010, CRC Press Inc.7 云, Kiniry J R. 國(guó)外作物生長(zhǎng)模型發(fā)展綜述.作物學(xué)報(bào), 2002, 28(2):190195.8 忠富,人

12、杰.溫室作物模型與環(huán)境控制管理研究.中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)報(bào), 2003, 10 (4): 1- 3.9 伍德林, 毛罕平, 萍萍. 我國(guó)設(shè)施園藝作物生長(zhǎng)模型研究進(jìn)展（專(zhuān)題綜述）. 長(zhǎng)江蔬菜, 2007, 2: 36-40.10 Heuvelink E. Evaluation of dynamic simulation model for tomato crop growth and development. Annals of Botany, 1999( 83) : 413- 422.11 Gijzen H, Dayan E. Hortisim: a model for greenhouse cro

13、ps and greenhouse climate. Acta Horticulturae, 1998( 456) : 441- 450.12 春宏, 向邦銀.大型溫室黃瓜生長(zhǎng)發(fā)育特性研究.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2005, 21:189-193.13 倪紀(jì)恒, 羅衛(wèi)紅, 永秀, 等.溫室番茄發(fā)育模擬模型研究.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué), 2005, 38(6):1219-1225.14 娟, 杰, 王珊珊.基于遺傳算法和RBF網(wǎng)絡(luò)的番茄生長(zhǎng)模型辨識(shí).控制與決策, 2005,20(6): 682685.15 伍德林, 毛罕平, 萍萍. 基于經(jīng)濟(jì)最優(yōu)目標(biāo)的溫室環(huán)境控制策略, 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào), 2007, 38(2):

14、115-119.16 Henten VE J. Sensitivity analysis of an optimal control problem in greenhouse climate management. Biosystems Engineering, 2003, 85(3): 355-364.17 朱軍生,翟保平,英智. 基于小波分解的害蟲(chóng)發(fā)生非平穩(wěn)時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè). 農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 34(3): 61- 66.18 Norden E H, Shen Z, Long S R, et al. The empirical mode decomposition and t

15、he Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 1998, 454: 899-955.19 克勤. 集對(duì)分析與其初步應(yīng)用. : 科學(xué)技術(shù), 2000.20 永,丁志宏,何宏謀. 黃河中游水沙變化關(guān)系不確定性的時(shí)間尺度特征研究. 水利水電技術(shù), 2010, 41(1):18-21.21 唐啟義, 明光. 實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析與其DPS數(shù)

16、據(jù)處理系統(tǒng). : 科學(xué), 2002.二、研究方案1、總體思路、研究目標(biāo)、研究容和擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題（分段論證，字?jǐn)?shù)不限，可加頁(yè)）總體思路：理想的溫室環(huán)境控制方法應(yīng)該根據(jù)作物生長(zhǎng)狀態(tài)來(lái)調(diào)控環(huán)境因子，從而實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)和低耗的統(tǒng)一。由于作物生長(zhǎng)模型和溫室環(huán)境模型的時(shí)間尺度不一致，導(dǎo)致目前主流控制技術(shù)只能是符合溫室環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，而不符合作物生長(zhǎng)周期的變化規(guī)律，由此得出的環(huán)境控制決策方案并不是最優(yōu)的結(jié)果。針對(duì)這一問(wèn)題，以實(shí)際溫室和栽培作物為研究對(duì)象，以先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為主要監(jiān)測(cè)工具，采用基于現(xiàn)代信號(hào)處理和多元統(tǒng)計(jì)分析的時(shí)間尺度分析方法，研究作物不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)指標(biāo)序列

17、與光、溫、水、氣等主要環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度耦合模型，為溫室環(huán)境優(yōu)化控制提供理論依據(jù)。研究目標(biāo)：建立PC板溫室中番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)狀態(tài)和光照、空氣溫度/濕度、土壤溫度/水分、CO2濃度等環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知系統(tǒng)，為設(shè)施農(nóng)業(yè)相關(guān)研究提供原始數(shù)據(jù)庫(kù)；獲得番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)序列與主要環(huán)境因子變化之間的時(shí)間尺度關(guān)系規(guī)律，建立番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型，為溫室作物生長(zhǎng)建模和溫室環(huán)境最優(yōu)控制提供理論依據(jù)。研究容：（1） 溫室作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知以新型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，研究建立溫室中番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉/徑/果實(shí)、蒸騰

18、等生長(zhǎng)狀態(tài)和光照、空氣溫度/濕度、土壤溫度/水分、CO2濃度等環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知系統(tǒng)。本部分容是整個(gè)研究的基礎(chǔ)。（2） 番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)與主要環(huán)境因子間的時(shí)間尺度規(guī)律分析針對(duì)番茄不同生長(zhǎng)期的各生長(zhǎng)指標(biāo)組成的時(shí)間序列與相應(yīng)的環(huán)境因子序列，采用小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等現(xiàn)代信號(hào)處理方法研究其時(shí)間尺度周期和相應(yīng)的時(shí)間尺度分量；采用偏相關(guān)、集對(duì)分析等方法研究各作物生長(zhǎng)指標(biāo)和主要環(huán)境因子間的相關(guān)度和聯(lián)系度。本部分容是整個(gè)研究的重點(diǎn)。（3） 番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型在單因子分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多元回歸、多元非線性統(tǒng)計(jì)等方法，建立番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型。擬解決的關(guān)鍵問(wèn)

19、題：（1） 番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)和環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度分解和變化規(guī)律獲取。由于兩者間耦合具有較強(qiáng)的不確定性、非線性和干擾，需要綜合運(yùn)用多種現(xiàn)代信號(hào)處理方法。(2) 番茄生長(zhǎng)指標(biāo)與主要環(huán)境因子間多時(shí)間尺度耦合關(guān)系的描述。需要采用有效的方法定量計(jì)算兩者間的相關(guān)性和聯(lián)系度。2、擬采取的研究方法、技術(shù)路線、實(shí)驗(yàn)方案與可行性分析（字?jǐn)?shù)不限，可加頁(yè)）：研究方案和技術(shù)路線以實(shí)際溫室和栽培作物為研究對(duì)象，以先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為主要研究工具，綜合運(yùn)用基于現(xiàn)代信號(hào)處理和多元統(tǒng)計(jì)分析的時(shí)間尺度分析方法，研究作物不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)指標(biāo)序列與光、溫、水、氣等主要環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度耦合模型

20、。總體思路如下圖所示：（1） 溫室作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和數(shù)字化感知本項(xiàng)目以農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)萃園的PC板溫室和栽培番茄為研究對(duì)象。采用以色列B.F.Agritech農(nóng)業(yè)技術(shù)公司出品的新型作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、數(shù)字化監(jiān)測(cè)。為了便于自動(dòng)全程監(jiān)測(cè)和分析處理，加裝GPRS模塊，將生長(zhǎng)狀態(tài)信息傳送給數(shù)據(jù)中心。溫室環(huán)境參數(shù)主要選擇光照、空氣溫度/濕度、土壤溫度/水分、CO2濃度等，采用WSN進(jìn)行多點(diǎn)采集，并通過(guò)GPRS傳送給數(shù)據(jù)中心。在數(shù)據(jù)中心，采用Java開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序，接收番茄生長(zhǎng)狀態(tài)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，動(dòng)態(tài)顯示并保存到數(shù)據(jù)庫(kù)。（2） 番茄各

21、生長(zhǎng)指標(biāo)序列、環(huán)境因子序列的時(shí)間尺度分解由于作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)的聯(lián)系具有非線性強(qiáng)、時(shí)變、滯后性強(qiáng)、耦合性強(qiáng)和干擾大的特點(diǎn)，因此需要采用先進(jìn)的信號(hào)處理方法。針對(duì)在番茄不同生長(zhǎng)階段由各生長(zhǎng)指標(biāo)組成的時(shí)間序列和各環(huán)境參數(shù)序列，采用小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，研究其時(shí)間尺度規(guī)律。小波分析是一種成功的信號(hào)時(shí)、頻局部化分析方法，十分有利于分析研究系統(tǒng)的多時(shí)間尺度變化。擬采用Marr小波和Morlet小波。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)是美國(guó)航空航天局的Huang等人于1998 年提出的一種新的多分辨率信號(hào)分析方法，是基于信號(hào)局部特征時(shí)間尺度，從原信號(hào)中提取本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Functio

22、n,IMF)，從本質(zhì)上講是對(duì)一個(gè)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，將信號(hào)中不同尺度(頻率)的波動(dòng)或趨勢(shì)逐級(jí)分解開(kāi)來(lái)。在處理非線性非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)，EMD有時(shí)比小波方法有更強(qiáng)的局部表現(xiàn)能力。通過(guò)小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，可以從各時(shí)間序列中得到多種波動(dòng)周期和相應(yīng)的波動(dòng)分量。（3） 生長(zhǎng)指標(biāo)-環(huán)境因子的偏相關(guān)和集對(duì)分析在（2）的基礎(chǔ)上，運(yùn)用偏相關(guān)和集對(duì)分析法（SPA）對(duì)基于不同分解水平和時(shí)間尺度而得到的生長(zhǎng)指標(biāo)-環(huán)境因子集對(duì)進(jìn)行分析。偏相關(guān)系數(shù)是在假設(shè)其他變量不變的情況下, 某兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)。集對(duì)分析法(Set Pair Analysis, SPA)是一種新的處理不確定性問(wèn)題的系統(tǒng)分析方法，其核心思想是對(duì)組成集

23、對(duì)的兩個(gè)集合特性作同一性、差異性、對(duì)立性分析，并建立兩個(gè)集合的聯(lián)系度表達(dá)式。通過(guò)相關(guān)和集對(duì)分析，定量獲得生長(zhǎng)指標(biāo)-環(huán)境因子間的相關(guān)系數(shù)、聯(lián)系度以與相應(yīng)的有效時(shí)間尺度。（4） 番茄生長(zhǎng)-環(huán)境因子的多元、多時(shí)間尺度回歸分析作物生長(zhǎng)狀態(tài)由多個(gè)生長(zhǎng)指標(biāo)綜合表達(dá)，且生長(zhǎng)指標(biāo)與環(huán)境因子之間存在多元映射關(guān)系。因此在（3）部分獲得的有效的時(shí)間尺度、相關(guān)系數(shù)、聯(lián)系度的指導(dǎo)下，先構(gòu)建一個(gè)番茄生長(zhǎng)狀態(tài)-溫室環(huán)境的多元非線性統(tǒng)計(jì)模型，然后在多種有效時(shí)間尺度上回歸得到相關(guān)的模型參數(shù)。通過(guò)本部分研究，將獲得定量的番茄生長(zhǎng)-溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型?？尚行苑治隼碚摵头椒ǎ合嚓P(guān)研究已證實(shí)溫室作物生長(zhǎng)-環(huán)境因子之間存在時(shí)間尺

24、度不一致的耦合關(guān)系，且具有較強(qiáng)的不確定性、非線性、時(shí)變性和干擾等特點(diǎn)。小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是成功的非線性非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻局部化分析方法，十分有利于分析研究系統(tǒng)的多時(shí)間尺度變化規(guī)律；集對(duì)分析法是一種新的處理不確定性問(wèn)題的系統(tǒng)分析方法，能獲得定量的聯(lián)系度，表達(dá)兩個(gè)集合特性間的同一性、差異性和對(duì)立性；多元回歸和非線性統(tǒng)計(jì)能獲得綜合的、定量的關(guān)系模型。這些信號(hào)處理、統(tǒng)計(jì)分析理論和方法已成功應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)研究中。技術(shù)手段：采用目前最先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可對(duì)番茄不同生長(zhǎng)期的光合作用、葉、徑、果實(shí)、蒸騰等生長(zhǎng)指標(biāo)進(jìn)行全面、動(dòng)態(tài)、數(shù)字化監(jiān)測(cè)；溫室環(huán)境的多點(diǎn)、多參數(shù)、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)較為成熟?；A(chǔ)與

25、條件：課題組在農(nóng)作物與環(huán)境監(jiān)測(cè)、生長(zhǎng)建模、信號(hào)處理和分析等方面有較好的研究基礎(chǔ)；農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)萃園、省農(nóng)業(yè)信息學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室設(shè)施農(nóng)業(yè)環(huán)境檢測(cè)與控制技術(shù)實(shí)驗(yàn)室為研究提供了良好的實(shí)驗(yàn)和支撐環(huán)境；研究團(tuán)隊(duì)配備合理。具體詳見(jiàn)本申請(qǐng)書(shū)研究基礎(chǔ)部分。3、本項(xiàng)目的創(chuàng)新之處（論證須充分，字?jǐn)?shù)不限，可加頁(yè)）（1）選題創(chuàng)新溫室作物生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境因子之間的時(shí)間尺度耦合關(guān)系對(duì)最優(yōu)環(huán)境調(diào)控非常重要，但在實(shí)際控制系統(tǒng)常被忽略，未見(jiàn)有深入的研究與結(jié)果。（2）工具運(yùn)用創(chuàng)新采用目前最先進(jìn)的作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)作物生長(zhǎng)信息的全面、精確檢測(cè)和數(shù)字化感知、解析，彌補(bǔ)了以往研究中作物生長(zhǎng)信息獲取的不足。（3）分析處理方法創(chuàng)新針對(duì)有較強(qiáng)

26、的不確定性、非線性、時(shí)變性和干擾的系統(tǒng)間耦合關(guān)系，綜合運(yùn)用小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、集對(duì)分析、多元統(tǒng)計(jì)和回歸等有效的現(xiàn)代信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)分析方法，獲得較深入的定量結(jié)論。4、年度研究計(jì)劃與預(yù)期進(jìn)展（產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目填寫(xiě)產(chǎn)品化和市場(chǎng)化計(jì)劃安排）：2012年1月2月： 對(duì)研究方案作進(jìn)一步的文獻(xiàn)調(diào)研和改進(jìn)。1月3月： 作物生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟硬件改進(jìn)、安裝，調(diào)試成功。4月12月：開(kāi)展溫室番茄生長(zhǎng)狀態(tài)和環(huán)境因子監(jiān)測(cè)，建立原始數(shù)據(jù)庫(kù)。7月12月：開(kāi)展小波分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、集對(duì)分析的算法設(shè)計(jì)，仿真驗(yàn)證成功。2013年1月4月： 對(duì)番茄生長(zhǎng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)預(yù)處理，進(jìn)行小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，獲得波動(dòng)周期和相應(yīng)的

27、波動(dòng)分量。5月7月： 對(duì)基于不同分解水平和時(shí)間尺度而得到的生長(zhǎng)指標(biāo)-環(huán)境因子進(jìn)行相關(guān)分析、集對(duì)分析，獲得定量的相關(guān)系數(shù)和聯(lián)系度。8月10月： 構(gòu)建番茄生長(zhǎng)狀態(tài)-溫室環(huán)境的多元非線性統(tǒng)計(jì)模型,在多種有效時(shí)間尺度上回歸得到相關(guān)的模型參數(shù)。11月12月：結(jié)果分析、改進(jìn)，準(zhǔn)備結(jié)題，規(guī)劃下一步工作計(jì)劃。5、預(yù)期研究成果（產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目填寫(xiě)項(xiàng)目完成后產(chǎn)品技術(shù)性能參數(shù)）：（1） 建立PC板溫室中番茄生長(zhǎng)狀態(tài)-環(huán)境因子數(shù)據(jù)庫(kù)，為本文研究和其他相關(guān)研究 提供原始資料；（2） 獲得番茄各生長(zhǎng)指標(biāo)與主要環(huán)境因子變化之間的聯(lián)系度與時(shí)間尺度特征；（3） 建立初步的番茄生長(zhǎng)狀態(tài)與溫室環(huán)境的時(shí)間尺度耦合模型；（4） 發(fā)表學(xué)術(shù)論文5篇以上，其中SCI論文1篇、EI論文（包括國(guó)際會(huì)議論文）2篇；（5） 申請(qǐng)軟件著作權(quán)1項(xiàng)；（6） 培養(yǎng)青年教師2名、研究生3名。三、研究基礎(chǔ)1、與本項(xiàng)目有關(guān)的研究工作積累和已取得的研究工作成績(jī)（產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目還要填寫(xiě)試用單位意見(jiàn)、是否通過(guò)技術(shù)檢測(cè)、鑒定，項(xiàng)目曾經(jīng)獲得的其它計(jì)劃支持情況?？商峁?shí)驗(yàn)室樣品檢測(cè)數(shù)據(jù)）：研究工作積累1）設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)研究課題組依托