光合作用是地球上一切生命活动的物质来源,人类活动的能量基础。农业生产中作物的生长是利用光合作用机制吸收光能后所形成的产物积累结果。面对目前土地资源短缺、人口逐渐增多的现状,温室种植在现代农业中发挥着至关重要的作用,因为其可以人为地控制环境因素变化。目前,温室内的环境控制策略通常不依赖作物的实时需求,而是依照人们的种植经验。控制植物生长是植物学和自动控制交叉学科未来发展的趋势之一,它是“科学”杂志发布的125个全球性难题之一。植物光合作用过程中释放的叶绿素荧光与光合作用活动耦合,同时便于测量,因此研究基于叶绿素荧光的光合作用活动建模有着重要的理论和实用意义。本研究采用系统建模的理论与方法,从植物的光合作用能量与电子的传输出发,研究基于叶绿素荧光的光合作用建模,主要结果如下:1.光反应-暗反应全过程光合作用活动建模研究。针对光反应以及暗反应阶段的光合作用电子转移、生化反应活动,选取合适的状态变量,建立基于多元微分方程组的光合作用数学模型。并通过列文伯格-马夸尔特算法辨识模型中的参数,结果证明该模型的输出信号与实验获得的叶绿素荧光数据吻合,其平均相对拟合误差为0.028%。2.基于模型的光合作用生理调控策略研究。针对光合作用系统中的中间状态量难以测量,并且建模或测量过程存在误差,基于可测量的叶绿素荧光,利用了扩展卡尔曼技术(EKF)估计产物的中间状态量,如糖类产生量,通过神经网络PID算法建立调节光合作用活性的控制器,使用叶绿素荧光作为反馈信号来调节光合作用活动。结果表明可以通过叶绿素荧光作为输出信号来控制光合作用机制中PQ的还原效率。为将来光合作用的优化控制提供了依据,解决目前温室作物调控均是依赖农户经验而忽略了作物的实时生理需求的缺点。3.光温协同作用下的光合作用光反应过程建模优化研究。光照强度和温度作为对温室植物光合作用影响最大的环境因素,研究了以光照强度及温度为输入参数的光合系统II的建模问题,该模型以阿伦尼乌斯公式表述温度对光合反应的影响关系,并以叶绿素荧光为模型输出信号。通过模型的输出数据与叶绿素荧光实验数据的同时多条曲线的拟合对比,证实了该模型在模拟光照强度及温度对光合作用影响的有效性。针对光照强度和温度多环境因子的光合模型,研究了群优化算法在光合作用活动优化中的应用。通过光合作用效益函数的建立,使用粒子群算法寻找不同环境条件下的最佳光合效益,证实了群粒子算法在光合作用优化中的优势,为进一步的控制作物光合作用调控提供了基础。植物光合作用建模与调控研究涉及多个学科交叉,非常困难。本研究对于解决“科学”杂志发布的125个全球性难题中的植物生长控制做出了原创性的交叉学科贡献,对于温室作物的建模与调控具有重要的理论价值和实用意义。