番茄是世界温室栽培的主要作物之一,充足的光照是植株生长和果实形成过程中必备条件。然而,由于灰尘、薄膜等材料的遮挡,以及雾霾等天气影响,在设施栽培过程中,番茄生长发育过程中大都处在较弱的光环境中,通过人工补光技术为设施作物生长营造最佳的光环境可有效解决上述问题。目前我国在番茄光环境控制方面,通常采用光强不变的模式,并未考虑温度、二氧化碳浓度、生长阶段等外部因素对番茄需光量的影响,造成了补光不足或补光过剩的现象。因此建立番茄多因子动态需光模型,设计基于需光模型的调控系统软件,实现对番茄需补光量的动态优化调控,已成为设施番茄光环境高效调控中亟待解决的问题。针对上述问题,本文从光环境监测和调控的角度,分别建立了分波段光强快速检测模型和番茄光环境多因子耦合需光模型,在模型的基础上设计并研制了相应的上位机软件。其通过与已有调控平台通信获取实时监测信息,基于监测信息完成对光环境调控信息的决策,并通过平台对下端补光设备进行调控,从而实现对设施番茄光环境的动态调控。本文研究内容如下:(1)分波段光强检测模型设计本系统主要补充红、蓝光,为了实现采用单一光照传感器实现对红、蓝光光强的检测,本文设计一种基于太阳高度角的快速分波段PFD检测模型。通过实验测量、数据拟合、模型建立、模型验证等步骤,得到不同波段光强占太阳光的比例与测量的时间、日期、及测量点的经度、纬度之间的对应关系,最终提出一种新型的定波段光照检测方法,可通过检测实时总辐射量实现分波段PFD的快速检测。(2)番茄需光模型建立通过实验测量分别得到番茄幼苗期和开花结果期两个生长阶段下不同温度、不同CO2浓度下对应的光响应曲线。通过预处理、多元非线性回归分别建立两个生长阶段的4元非线性光合速率模型。采用遗传算法进行寻优处理,完成温度、CO2浓度和光照强度的寻优处理,继而根据寻优得到的实验数据建立最终的光合速率最优调控模型。(3)控制系统搭建基于上述模型,开发PC端番茄光环境调控软件,将上述模型应用到智能决策模块中。通过Web Service服务连接已有平台获取数据并将控制指令发送回平台,实现对补光设备的调控。采用C#高级编程语言,以visual studio2010为平台,实现上述各项功能。系统调试结果表明,系统能够实现对设施番茄进行智能动态按需补光,系统响应及时、信息记录精确、调控效果良好,论文成果对实现番茄精准补光具有重要意义。