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C02是植物光合作用的主要原料之一,确定植株不同生长阶段的最适CO2浓度需求量,对日光温室内C02浓度调控具有重要意义。本文以番茄作物为研究对象,分别建立了不同浓度C02气肥增施下的番茄作物单叶净光合速率预测模型,番茄作物不同生长期的CO2浓度优化调控模型,探究了群体光合速率测量分析方法,设计并开发了C02浓度调控管理平台。为探究CO2气肥对番茄单叶光合速率(Pn)及其生长发育的影响,开展了不同浓度C02气肥增施实验,结果表明,C02的有效增施可提高番茄光合日变化速率及生长指标。同时,以基于WSN的温室环境信息自动监控系统采集的环境信息作为输入变量,Pn作为输出变量,采用遗传算法优化的BPNN方法建立了番茄单叶光合速率预测模型,用于不同C02浓度作用下的番茄光合日动态预测。预测值与实测结果吻合度高、相对误差较小,因此该模型可为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。为探究番茄不同生长期的C02浓度优化调控模型,开展了不同阶段C02气肥增施实验。利用自动监控系统获取当前日光温室环境信息,利用手动方式定期获取作物生长指标,利用K-均值聚类和粗糙集属性约简理论进行样本集的属性约简,采用改进的PSO算法优化SVM训练参数分别建立番茄苗后期、盛花期、初果期的光合速率预测模型。利用预测模型对多环境信息交互下的C02响应曲线进行预测,从而获取不同温室情况下的最优C02浓度,采用PLS构建C02优化调控模型。模型具有较高精度,可根据当前环境因子快速计算番茄作物生长最适C02浓度。为探究番茄群体光合作用效率,设计了群体光合速率测量的同化箱装置。不同气体流速下对整体装置进行气密性检测,30 min内最大漏气速率仅为0.12 μmol·mol-1·min-1,表明同化箱密闭性良好。对不同阶段增施1000μmol·mol-1CO2的番茄进行测量,结果表明,增施CO2增加作物叶面积；当C02浓度从500 μmol·mol-1提高到1000μmol·mol-1时,不同处理组番茄作物Pn提高34%-46%。因此,短期的C02气肥增施有助于提高作物叶片光合速率。设计开发的C02浓度调控管理平台具有较好的人机交互界面,可实现数据的实时接收、存取、浏览,同时嵌入稳定高精度的光合速率预测模型或C02浓度优化调控模型,可进行温室环境C02浓度的智能控制或自动控制。