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受六盘山地区独特气候的影响,以及食用菌栽培环境的非线性、多耦合、滞后性等特点,宁夏彭阳县的工厂化周年生产受制于现有的湿度、光照、CO2浓度等环境因子综合调控技术,难以获得更好农艺学性状和更高产量的杏鲍菇。为了研究适宜的栽培棚内湿度、光照和CO2浓度等的综合调控策略,实现关键环境因子优化、精准调控,本文基于酶促反应动力学原理,通过三因素混合水平正交试验方法,应用杏鲍菇栽培远程监控技术,采集群落式杏鲍菇子实体期菇棚内的环境因子数据,进而采用神经网络建立子实体期湿度和CO2浓度预测模型,并提出基于该预测模型的模糊逻辑控制算法,以及CO2浓度区间调控策略,阶段性研究结果如下:(1)湿度、光照和CO2浓度对子实体性状和产量的影响的显著性不同,子实体生长较适宜的栽培条件是CO2浓度3150ppm,湿度90.6%RH,光周期3.9h,LED光质散射光照861ux。(2)子实体环境因子预测模型的预测相对误差在±5%范围内,模型有较高的预测精度,健壮性好。(3)基于单片机的模糊控制实验结果表明,模糊控制策略的实施效果良好,基本实现了C02浓度的精准调控。本研究对完善西北退耕区珍稀食用菌生产调控策略提供了新的理论依据和实践基础。