Ин таҳқиқот меомӯзад, ки суръати холиси фотосинтез (Pn) дар ниҳолҳои бодиринги гармхонаӣ ҳангоми тағйирёбии ҳамзамони шиддати рӯшноӣ, консентратсияи CO₂, ҳарорат ва гузаронандагии барқии маҳлули ғизоӣ (EC) чӣ гуна пешгӯӣ карда мешавад. Бо истифода аз маълумоти фотосинтезе, ки дар камераи иқлимии идорашаванда чен карда шудааст, моделҳои регрессияи вектори такягоҳӣ (SVR), Random Forest ва XGBoost сохта шуда, гиперпараметрҳо бо Оптимизатсияи Селаи Зарраҳо (PSO) танзим шудаанд. Дар маҷмӯи мустақили санҷишӣ модели PSO-XGBoost бо R²=0,9973 ва RMSE=0,6274 μmol m⁻² s⁻¹ баландтарин дақиқии умумиро нишон дод. Таҳлили SHAP мувофиқи модел тартиби аҳамияти тағйирёбандаҳои муҳитиро ҳамчун PPFD > CO₂ > ҳарорат > EC муайян кард. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот танҳо дар марҳилаи ниҳолии як навъи бодиринг ва дар шароити таҷрибавии идорашаванда анҷом дода шудааст; натиҷаҳо набояд ҳамчун ҳосилнокии гармхонаи тиҷоратӣ, тамоми давраи рушд ё ҳадҳои универсалии идоракунӣ, ки дар муҳитҳои гуногун тасдиқ шудаанд, тафсир шаванд.

Ҷанбаи ҷолиби таҳқиқот танҳо таҳияи модели пешгӯӣ нест. Муҳаққиқон бо истифода аз SHAP, ки як равиши зеҳни сунъии тавзеҳпазир аст, омӯхтанд, ки рӯшноӣ, карбон, ҳарорат ва ғизогирии минтақаи реша чӣ гуна якҷоя ба пешгӯии модел саҳм мегузоранд. Натиҷаҳо махсусан нишон медиҳанд, ки рӯшноии баланд танҳо худ ба худ фотосинтези максималиро ба вуҷуд намеорад; PPFD-и баланд бояд бо CO₂-и кофӣ, ҳарорати мувофиқ ва шароити кофии маҳлули ғизоӣ ҳамоҳанг карда шавад.

Барои гузаронандагии барқии маҳлули ғизоӣ дар манбаъ сатҳи тақрибан 3,0 mS·cm⁻¹ ҳамчун як ҳади муҳим барҷаста аст. Дар EC-и паст норасоии маводи ғизоӣ, дар EC-и баланд бошад, фишори фотосинтетикӣ мушоҳида мешавад, ки муаллифони манбаъ онро бо фишори осмотикӣ алоқаманд мекунанд. Аммо сатҳҳои бисёрченакаи модел нишон медиҳанд, ки бо зиёд шудани рӯшноӣ ва CO₂ нуқтаи мувофиқи EC барои Pn-и максималӣ метавонад ба арзишҳои баландтар гузарад. Аз ин рӯ, паёми асосии таҳқиқот “як танзими идеалӣ” нест, балки идоракунии ҳамзамони омилҳои муҳити зист мебошад.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Дар истеҳсоли муосири гармхонаӣ ҳарорат, рӯшноӣ, CO₂, об ва ғизодиҳӣ аксар вақт ҳамзамон тағйир дода мешаванд. Ҳар яке аз ин омилҳо ба фотосинтези растанӣ таъсир карда, ҳамзамон метавонад таъсири дигар омилҳоро низ тағйир диҳад. Холигии илмие, ки таҳқиқот ба он диққат медиҳад, махсусан он аст, ки гузаронандагии барқӣ (electrical conductivity, EC), ки ғизогирии минтақаи решаро намояндагӣ мекунад, бо рӯшноӣ, CO₂ ва ҳарорат дар моделҳои пешгӯии фотосинтез ба қадри кофӣ муттаҳид карда нашудааст.

Суръати холиси фотосинтез, яъне Pn, нишондиҳандаи физиологиест, ки ассимилятсияи холиси карбони баргро ифода мекунад. Таҳқиқот Pn-ро на танҳо ҳамчун тағйирёбандаи физиологияи растанӣ, балки ҳамчун тағйирёбандаи ҳадафе баррасӣ мекунад, ки метавонад натиҷаи идоракунии муҳити гармхонаро арзёбӣ намояд.

Таҷриба дар кадом растаниҳо ва дар чӣ шароит гузаронида шуд?

Таҷриба дар давраи октябр–декабри соли 2025 дар камераи иқлимии идорашавандаи Shanxi Agricultural University Horticulture Experiment Station гузаронида шудааст. Навъи бодиринги истифодашуда Jinyou 358 мебошад.

Дар камераи иқлимӣ ҳарорати рӯз/шаб 28 ± 0,5 °C / 18 ± 0,5 °C, фотопериод 12 соат рӯз⁻¹, зичии ҷараёни фотонҳои фотосинтетикии муҳит 350–400 μmol m⁻² s⁻¹ ва намнокии нисбӣ %55–75 муқаррар карда шудааст.

Тухмҳо аввал дар оби 55 °C барои 10–15 дақиқа, сипас дар ҳарорати хона барои 8 соат нигоҳ дошта шуда, дар 28 °C сабзонида шуданд. Ниҳолҳо ба зарфҳои гидропоникии 25 × 15 × 10 cm интиқол дода шуданд. Вақте ки ду котиледон пурра кушода шуданд, маҳлули ғизоии Hoagland бо қувваи чоряк, ва ҳангоми кушода шудани барги ҳақиқии аввал маҳлули нимқувват истифода шуд. Пас аз пурра инкишоф ёфтани чор барги ҳақиқӣ, коркарди гуногуни EC оғоз гардида, як ҳафта баъд ченкуниҳои физиологӣ анҷом дода шуданд.

Чор тағйирёбандаи муҳитӣ чӣ гуна санҷида шуданд?

Ченкуниҳои фотосинтез бо системаи сайёри фотосинтези LI-6400 анҷом дода шуданд. Рӯшноӣ ва CO₂ дар камераи барг тавассути манбаи рӯшноии LED ва модули идоракунии CO₂-и дастгоҳ танзим карда шуданд. Дар манбаъ барои чор вуруди асосӣ сатҳҳои зерини таҷрибавӣ оварда шудаанд:

Ҳангоми ченкунӣ ҷараёни ҳаво дар 500 μmol s⁻¹ нигоҳ дошта шуда, таносуби рӯшноии сурх:кабуд 9:1 муқаррар карда шуд. Барои кам кардани фарқияте, ки аз марҳилаи инкишофи растанӣ ба вуҷуд меояд, ниҳолҳо бо фосилаи ҳафтрӯза гурӯҳ-гурӯҳ парвариш карда шуданд ва ҳангоми расидан ба марҳилаи шабеҳи рушд чен карда шуданд.

Барои ченкунӣ барги ҳақиқии чорум аз поя, ки пурра кушода, сояношуда ва бе осеби механикӣ буд, интихоб карда шуд. Ҳар як таркиби муҳитӣ се маротиба чен карда шуд ва миёнаи се ченкунӣ ҳамчун арзиши ниҳоии Pn барои таркиби дахлдор қабул гардид.

Маълумот барои моделсозӣ чӣ гуна омода карда шуд?

Азбаски ҳарорат, EC, CO₂ ва PPFD миқёс ва воҳидҳои гуногун доранд, манбаъ ин тағйирёбандаҳоро бо стандартизатсияи Z-хол табдил додааст:

\[ x^{*}=\frac{x_i-\mu}{\sigma} \]

Дар ин ҷо \(x^{*}\) арзиши стандартизатсияшуда, \(x_i\) мушоҳидаи хом, \(\mu\) миёнаи тағйирёбанда ва \(\sigma\) инҳирофи стандартӣ мебошад. Пас аз ин табдил, тағйирёбандаҳои вурудӣ тавре миқёсбандӣ шуданд, ки миёнаашон тақрибан сифр ва инҳирофи стандартиашон як бошад.

Кадом моделҳои омӯзиши мошинӣ муқоиса шуданд?

Дар таҳқиқот се равиши регрессия арзёбӣ гардид:

• Support Vector Regression (SVR): Ядрои Radial Basis Function (RBF) истифода шуда, гиперпараметрҳои C, gamma ва epsilon оптимизатсия шуданд.
• Random Forest (RF): Шумораи дарахтҳо, умқи максималии дарахт ва шумораи ҳадди ақали намунаҳо барои тақсим кардани гиреҳи дохилӣ оптимизатсия шуданд.
• XGBoost: Шумораи дарахтҳо, умқи максималӣ ва суръати омӯзиш оптимизатсия шуданд.

Функсияи ҳадафи XGBoost дар манбаъ дар шакли умумие дода шудааст, ки хатои пешгӯӣ ва мураккабии моделро якҷоя ба назар мегирад:

\[ Obj(\Theta)=\sum_{i=1}^{n}L(y_i,\hat{y}_i)+\sum_{k=1}^{K}\Omega(f_k) \]

Ҳади регуляризатсия бошад:

\[ \Omega(f)=\gamma T+\frac{1}{2}\lambda\|w\|^2 \]

мебошад. Дар ин ҷо \(T\) шумораи гиреҳҳои барг, \(w\) вазнҳои барг ва \(\gamma\) бо \(\lambda\) параметрҳои регуляризатсияро ифода мекунанд, ки мураккабии моделро назорат менамоянд.

Оптимизатсияи Селаи Зарраҳо чӣ кор кард?

Оптимизатсияи Селаи Зарраҳо (Particle Swarm Optimization, PSO) барои анҷом додани ҷустуҷӯи муштарак дар фазои ҳал ба ҷойи интихоби дастии гиперпараметрҳои асосии се модели омӯзиши мошинӣ истифода шуд. Ҳар як зарра як таркиби эҳтимолии гиперпараметрҳоро намояндагӣ мекунад ва мавқеи зарра ҳам аз рӯи натиҷаи беҳтарини қаблии худ ва ҳам аз рӯи натиҷаи беҳтарини глобалии села нав карда мешавад.

Дар манбаъ суръати зарра чунин муайян шудааст:

\[ v_i^{t+1}=w v_i^t+c_1r_1(pbest_i-x_i^t)+c_2r_2(gbest-x_i^t) \]

Навсозии мавқеъ бошад:

\[ x_i^{t+1}=x_i^t+v_i^{t+1} \]

мебошад. Дар таҳқиқот андозаи села 10, шумораи максималии итератсияҳо 30, вазни инерсия \(w=0,8\) ва коэффисиентҳои омӯзиш \(c_1=c_2=1,5\) муқаррар шуданд.

Маҷмӯи маълумот бо усуле, ки манбаъ онро “stratified random sampling” меномад, ба %80 омӯзиш ва %20 маҷмӯи мустақили санҷишӣ ҷудо карда шудааст. Ҷустуҷӯи PSO танҳо дар маълумоти омӯзишӣ анҷом дода шуда, барои ҳар таркиби гиперпараметрҳо 5-қабата санҷиши салибӣ истифода шуд. Манбаъ шарҳ намедиҳад, ки дар ин масъалаи регрессия бо тағйирёбандаи ҳадафи пайваста стратификатсия аз рӯи кадом тағйирёбанда ё фосилаҳо анҷом дода шудааст.

Самаранокии модел чӣ гуна арзёбӣ шуд?

R², RMSE, MAE, MBE ва MAPE истифода шуданд. Таҳқиқот барои интихоби модел махсусан R² ва RMSE-и маҷмӯи мустақили санҷиширо ҳамчун меъёрҳои асосӣ муайян карда, се метрикаи дигарро ҳамчун арзёбии дастгиркунанда истифода бурд.

Муносибати асосии истифодашуда барои R²:

\[ R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2} {\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2} \]

RMSE бошад:

\[ RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2} \]

арзёбӣ шудааст. Азбаски воҳиди Pn μmol m⁻² s⁻¹ аст, RMSE ва MAE низ дар ҳамин воҳид мебошанд.

Чаро PSO-XGBoost ҳамчун беҳтарин модел интихоб шуд?

Дар маҷмӯи мустақили санҷишӣ ҳар се модел арзишҳои баланди R² ба даст оварданд; аммо PSO-XGBoost ҳам ба баландтарин R² ва ҳам ба пасттарин RMSE ва MAE расид.

*Ҷадвали 2 арзиши MBE-ро +0,042 медиҳад, дар ҳоле ки матни натиҷаҳо барои ҳамин PSO-XGBoost арзиши −0,042 менависад. Фарқи аломат дар манбаъ шарҳ дода нашудааст.

Арзиши MAPE-и PSO-XGBoost %19,855 аст, ки аз %19,302-и PSO-SVR каме баландтар мебошад. Аз ин рӯ, гуфтани “дар ҳамаи меъёрҳо беҳтарин” дуруст нест. Азбаски дар қоидаи интихоби худи манбаъ R² ва RMSE меъёрҳои асосӣ мебошанд, PSO-XGBoost ҳамчун модели умумии оптималӣ интихоб шудааст.

Шаклҳои 3–5 дар бораи рафтори модел чӣ нишон медиҳанд?

Ҳангоми муқоисаи диаграммаҳои қуттии хатои пешгӯӣ дар Шакли 3, паҳншавии хатои PSO-XGBoost нисбат ба PSO-RF тангтар ба назар мерасад. PSO-RF доираи васеътари хато ва арзишҳои канории барҷастатарро нишон медиҳад.

Дар графикҳои арзишҳои ченшуда-пешгӯишуда дар қисми поёнии Шакли 4 нуқтаҳои PSO-XGBoost ба хати 1:1 наздиктарин гурӯҳбандӣ мешаванд. Дар графикҳои наздикшавии PSO дар қисми боло низ дида мешавад, ки RMSE дар чанд итератсияи аввал босуръат кам шуда, баъдан устувор мегардад.

Дар Шакли 5, вақте ки намунаҳои мустақили санҷишӣ аз рӯи Pn-и ченшуда тартиб дода мешаванд, каҷи пешгӯии модел каҷи ченшударо дар минтақаҳои Pn-и паст, миёна ва баланд аз наздик пайгирӣ мекунад. Бо вуҷуди ин, ин график исбот намекунад, ки модел дар гармхона, навъ ё мавсими дигар ҳамон дақиқиро нишон медиҳад; намунаҳо маълумоти санҷишие мебошанд, ки аз ҳамон таҷрибаи идорашаванда ҷудо шудаанд.

Таҳлили SHAP чиро шарҳ медиҳад?

SHapley Additive exPlanations (SHAP) барои ҳисоб кардани саҳми пешгӯие истифода шуд, ки модел ба ҳар як вуруд нисбат медиҳад. Дар манбаъ модели тавзеҳ чунин дода шудааст:

\[ g(z')=\phi_0+\sum_{j=1}^{M}\phi_jz'_j \]

\(\phi_0\) пешгӯии асосӣ ва \(\phi_j\) саҳми хусусияти дахлдорро ба баромади модел ифода мекунад. Арзиши мусбати SHAP дар шароити дахлдор пешгӯии моделро ба самти Pn-и баландтар, арзиши манфӣ бошад ба самти Pn-и пасттар мебарад.

Дар Шакли 6 тартиби аҳамияти глобалӣ:

PPFD > CO₂ > ҳарорат > EC

мебошад. Аз график тахминан арзишҳои SHAP барои PPFD аз −25 то +16, барои CO₂ аз −10 то +8, барои ҳарорат аз −9 то +8 ва барои EC аз −7 то +6 паҳн мешаванд. Инҳо фосилаҳое мебошанд, ки аз тасвир тахминан хонда шудаанд ва набояд ҳамчун нуқтаҳои дақиқи маълумоти хом арзёбӣ шаванд.

Чаро рӯшноӣ пурқувваттарин тағйирёбанда аст?

PPFD, яъне зичии ҷараёни фотонҳои фотосинтетикӣ, вуруде буд, ки пешгӯии Pn-и моделро бештар аз ҳама тағйир дод. Арзишҳои пасти PPFD асосан дар минтақаи манфии SHAP ва арзишҳои баланд дар минтақаи мусбат ҷойгиранд. Бо вуҷуди ин, таъсири рӯшноии баланд хаттӣ нест ва пас аз шароити муайян маҳдудиятҳои дигари муҳитӣ фаъол мешаванд.

Байни рӯшноӣ ва CO₂ чӣ гуна ҳамтаъсир вуҷуд дорад?

Таҳлили вобастагии SHAP дар Шакли 7a нишон медиҳад, ки бо зиёд шудани CO₂ саҳми мусбат ба пешгӯии Pn дар маҷмӯъ меафзояд. Аммо дар шароити CO₂-и паст, махсусан дар сатҳи 300 μmol mol⁻¹, арзишҳои баланди PPFD бо саҳмҳои манфитари SHAP алоқаманд мешаванд. Манбаъ инро чунин шарҳ медиҳад, ки дар шароити нокифоя будани субстрати ассимилятсияи карбон рӯшноии баланд самаранок истифода шуда наметавонад.

Вақте ки CO₂ ба 1200 μmol mol⁻¹ мерасад, дар якҷоягӣ бо PPFD-и баланд пурқувваттарин саҳмҳои мусбати модел мушоҳида мешаванд. Ин намуна ифодаи моделии ҳамтаъсире мебошад, ки таҳқиқот онро “синергияи рӯшноӣ-карбон” меномад.

Чаро EC рафтори хаттӣ нишон намедиҳад?

Гузаронандагии барқӣ яке аз нишондиҳандаҳои асосие мебошад, ки дар гидропоника ё парвариши бе хок зичии умумии ионҳоро дар маҳлули ғизоӣ ифода мекунад. Дар таҳқиқот таъсири моделии EC ба Pn афзоиши яксамтаро нишон надод.

Дар фосилаи 1,0–1,5 mS·cm⁻¹ консентратсияи пасти маводи ғизоӣ ҳамчун шароите дида мешавад, ки Pn-ро маҳдуд мекунад. Вақте ки EC тақрибан ба 3,0 mS·cm⁻¹ мерасад, модел минтақаи мусоидтарро барои Pn-и баланд нишон медиҳад. Ҳангоми афзоиши EC ба тарафи 4,0 mS·cm⁻¹ арзишҳои SHAP боз коҳиш меёбанд. Манбаъ ин коҳишро бо фишори осмотикӣ вобаста ба консентратсияи аз ҳад зиёди маводи ғизоӣ алоқаманд мекунад.

Аммо набояд хулоса кард, ки “3,0 mS·cm⁻¹ дар ҳамаи шароит EC-и оптималӣ аст”. Дар таҳлилҳои бисёрченакаи Шаклҳои 8–10 нишон дода мешавад, ки бо баланд шудани CO₂ ва PPFD, EC-е, ки модел барои нуқтаи максималии Pn интихоб мекунад, ба консентратсияҳои баландтар мегузарад.

Байни рӯшноӣ ва ҳарорат чӣ гуна мувофиқат лозим аст?

Дар графикҳои вобастагии SHAP таъсирҳои мусбати пурқувваттарини PPFD-и баланд дар якҷоягӣ бо фосилаи ҳарорати тақрибан 30–35 °C дида мешаванд. Баръакс, дар 15 °C PPFD-и баланд бо саҳмҳои қавии манфӣ дар баромади модел алоқаманд шудааст.

Манбаъ ин натиҷаро чунин тафсир мекунад, ки рӯшноии баланд танҳо вақте ба Pn-и баланд табдил меёбад, ки бо шароити ҳароратие мувофиқ бошад, ки метаболизми фотосинтетикӣ онро истифода карда метавонад. Ин натиҷа низ барои фосилаҳои 15–35 °C ва 0–1600 μmol m⁻² s⁻¹, ки дар таҷриба санҷида шудаанд, эътибор дорад.

Сатҳҳои ҷавоби бисёрченака чӣ нишон медиҳанд?

Муҳаққиқон ҳароратро дар 25 °C собит нигоҳ дошта, таъсири муштараки PPFD ва EC-ро барои чор сатҳи CO₂ бо сатҳҳои ҷавоби 3D, графикҳои контурӣ ва каҷҳои ҷавоб омӯхтанд.

Дар рӯшноии паст каҷҳои гуногуни EC ба ҳам наздик ҳаракат мекунанд; яъне ҳатто агар EC тағйир дода шавад, Pn паст мемонад. Бо зиёд шудани рӯшноӣ каҷҳо аз ҳам ҷудо шуда, маълум мегардад, ки маҳлули ғизоии кофӣ барои табдил додани рӯшноии баланд ба натиҷаи фотосинтетикӣ аҳамияти бештар пайдо мекунад.

Бо баланд шудани сатҳи CO₂ аз 300 то 1200 μmol mol⁻¹ минтақаи максималии Pn-и сатҳи ҷавоб низ боло меравад. Ҳамзамон дида мешавад, ки арзиши EC, ки нуқтаи максималиро медиҳад, дар шароити PPFD-и баланд ва CO₂-и баланд ба арзишҳои баландтар мегузарад.

Хориҷ кардани маълумоти EC аз модел чиро тағйир дод?

Таҳқиқот барои санҷидани он ки EC танҳо як хусусияти ёрирасони камаҳамият аст ё не, модели алоҳидаи назоратиро низ сохт, ки аз он тағйирёбандаи EC хориҷ карда шудааст. Барои ҳар ду модел оптимизатсияи PSO истифода шуд.

Пас аз хориҷ кардани EC, коҳиш ёфтани R² аз 0,996 то 0,797 ва афзоиш ёфтани RMSE аз 0,742 то 5,442 нишон медиҳад, ки дар доираи ин маълумоти таҷрибавӣ маълумот дар бораи ғизогирии минтақаи реша барои пешгӯӣ муҳим аст. Аммо ин муқоиса ҳамон таҳлили рақамии иҷрои асосии PSO-XGBoost дар Ҷадвали 2 нест; манбаъ ин ду арзёбиро алоҳида гузориш мекунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Ҳангоми истифодаи якҷояи PPFD, CO₂, ҳарорат ва EC, PSO-XGBoost дар ин маҷмӯи маълумоти таҷрибавӣ нисбат ба SVR ва RF RMSE-и пасттари санҷишӣ ба даст овард.
• Дар таҳлили SHAP тартиби аҳамияти глобалии хусусиятҳои модел PPFD > CO₂ > ҳарорат > EC муайян шуд.
• Таъсири EC хаттӣ нест ва дар доираи таҷриба атрофи 3,0 mS·cm⁻¹ минтақаи намоёни Pn-и баланд вуҷуд дорад.
• Саҳми мусбати моделии PPFD-и баланд дар якҷоягӣ бо CO₂-и кофӣ, шароити гармтар ва EC-и мувофиқ қавитар мешавад.
• Хориҷ кардани тағйирёбандаи EC аз модел самаранокии пешгӯиро ба таври назаррас коҳиш дод.
• Модел ҳамтаъсирҳои мураккаб ва ғайрихаттии байни тағйирёбандаҳои таҷрибавиро бо дақиқии баланд бозтавлид кард.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот накардааст

• Нишон дода нашудааст, ки PSO-XGBoost дар ҳамаи навъҳои бодиринг ё ҳамаи гармхонаҳо ба ҳамон арзиши R² мерасад.
• Модел ҳамчун системаи идоракунии ҳалқаи пӯшида дар гармхонаи тиҷоратӣ санҷида нашудааст.
• Бевосита чен карда нашудааст, ки таркибҳои муҳитии пешниҳодкардаи модел ҳосилнокӣ, сифат ё даромади иқтисодиро зиёд мекунанд.
• Байни истеъмоли энергия ва фоидаи фотосинтез оптимизатсияи иқтисодӣ анҷом дода нашудааст.
• 3,0 mS·cm⁻¹ EC ҳамчун оптимуми универсалӣ дар ҳамаи шароити ҳарорат, PPFD ва CO₂ тасдиқ нашудааст.
• Робитаҳои SHAP худ ба худ далели сабабияти биологӣ нестанд; онҳо робитаҳои пешгӯии омӯхтаи моделро шарҳ медиҳанд.
• Нишон дода нашудааст, ки натиҷаҳои марҳилаи ниҳолиро метавон мустақиман ба тамоми давраи рушд интиқол дод.

Ин барои Туркия чӣ маъно дорад?

Таҳқиқот дар Чин, дар камераи иқлимии идорашаванда гузаронида шудааст ва ҳадҳои моделии гузоришшуда набояд мустақиман ба истеҳсоли гармхонаӣ дар Туркия татбиқ шаванд. Бо вуҷуди ин, равиши истифодашуда, махсусан барои истеҳсоли гармхонаи бе хок, барои Туркия як чаҳорчӯбаи арзандаи таҳқиқро пешниҳод мекунад: ченкунии фотосинтези барг, PPFD, CO₂, ҳарорат ва EC-и маҳлули ғизоӣ метавонанд якҷоя арзёбӣ шуда, моделҳои дастгирии қарор бар асоси зеҳни сунъӣ сохта шаванд.

Барои истифодаи воқеӣ дар Туркия санҷиши мустақил бо навъҳои маҳаллии бодиринг, пӯшиши гармхона ва гузариши рӯшноӣ, нури мавсимии офтоб, дорухати ғизоӣ, сифати об, ҳарорати минтақаи реша, намнокӣ, марҳилаи инкишофи растанӣ ва хароҷоти энергия лозим аст. Таҳқиқоти манбаъ ин санҷиши маҳаллиро анҷом надодааст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи таҷриба ва ҷамъоварии маълумот

Гиперпараметрҳои оптималӣ

Самаранокии омӯзиш ва санҷиш

Арзишҳои RMSE ва MAE дар ҳамон воҳиди Pn, яъне μmol m⁻² s⁻¹ мебошанд. *Арзиши MBE-и санҷишии PSO-XGBoost, ки дар Ҷадвали 2 +0,042 дода шудааст, дар матни натиҷаҳо −0,042 навишта шудааст.

Тафсири техникии натиҷаҳои SHAP

Ин фосилаҳои SHAP аз график тахминан хонда шудаанд ва дар манбаъ ҳамчун ҷадвали рақамии хом дода нашудаанд. Аз ин рӯ, набояд ҳамчун нуқтаҳои дақиқи маълумот истифода шаванд.

Муҳимтарин ҳамтаъсирҳо

• CO₂ × PPFD: Дар 300 μmol mol⁻¹ CO₂ саҳми моделии PPFD-и баланд метавонад манфӣ шавад; дар 1200 μmol mol⁻¹ CO₂ ва PPFD-и баланд якҷоя саҳми қавии мусбат ба вуҷуд меоранд.
• EC × PPFD: Дар рӯшноии паст таъсири тағйирёбии EC маҳдуд мемонад, аммо дар рӯшноии баланд фарқи Pn байни сатҳҳои EC калон мешавад.
• PPFD × ҳарорат: Дар шароити PPFD >1000 μmol m⁻² s⁻¹ саҳмҳои баланди Pn махсусан дар фосилаи тақрибан 30–35 °C дида мешаванд.
• Ҳади EC: Тақрибан 3,0 mS·cm⁻¹ дар фазои ҷории таҷриба минтақаи муҳими Pn-и баландро ташкил медиҳад, дар ҳоле ки ҳангоми наздик шудан ба 4,0 mS·cm⁻¹ саҳми модел коҳиш меёбад.

Маҳдудиятҳои асосӣ

• Танҳо як навъи бодиринг истифода шудааст.
• Таҳқиқот бо марҳилаи ниҳолӣ маҳдуд аст.
• Таҷриба дар камераи иқлимии идорашаванда анҷом дода шудааст.
• Маҷмӯи санҷишии модел аз ҳамон ҳавзи маълумоти таҷрибавӣ ҷудо шудааст; санҷиши мустақили саҳроӣ ё беруна дар мавсими дигар пешниҳод нашудааст.
• Тағйирёбандаҳои муҳитӣ дар сатҳҳои дискретии пешакӣ муайяншуда санҷида шудаанд.
• Таҳқиқот таҷрибаи системаи идоракунии гармхонаи тиҷоратӣ дар вақти воқеӣ нест.
• Ҳосилнокӣ, сифати мева, истеъмоли об ва арзиши энергия ҳамчун тағйирёбандаҳои ниҳоии ҳадафи оптимизатсияи модел чен карда нашудаанд.
• Таҳлили SHAP сохтори пешгӯии моделро шарҳ медиҳад; худ ба худ сабабияти биологиро исбот намекунад.
• Арзиши “EC-и оптималӣ” набояд ҳамчун ҳади собите, ки аз дигар омилҳои муҳитӣ мустақил аст, қабул шавад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Photosynthetic rate prediction and synergistic environmental optimization for cucumber based on PSO-XGBoost

Муаллифон: Rongcheng Zhu, Shiyan Wang, Xinyu Tian, Liru Ren, Qianyu Zhao ва Bin Li.

Тартиби муаллифон: Тартиби дар манбаъ додашуда бетағйир нигоҳ дошта шудааст.

Муаллифи масъул: Bin Li.

Саҳми баробар/муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ нишон дода нашудааст.

Муассиса: College of Horticulture, Shanxi Agricultural University, Jinzhong 030801, China.

Навъи манбаъ: Preprint дар хусусияти таҷрибаи физиологияи растанӣ дар муҳити идорашаванда ва таҳқиқоти моделсозии омӯзиши мошинӣ.

Вазъи бознигарӣ: Ин кор preprint-и аз бознигарии ҳамтоён нагузашта мебошад; натиҷаҳо бояд бо дарназардошти ҳамин марҳилаи нашр арзёбӣ шаванд.

Платформа: SSRN.

Шиносаи SSRN: 6837425.

DOI: 10.2139/ssrn.6837425.

Санаи нашр: 27 майи 2026.

Маҷалла/ҷилд/шумора: Дар ин версия маълумоти маҷаллаи бознигаришуда, ҷилд ва шумора мавҷуд нест.

Пайванди расмии нашр: Сабти SSRN Abstract ID 6837425.

Литсензия/ҳуқуқи муаллиф: Дар сабти SSRN нишон дода мешавад, ки ҳуқуқҳо маҳфузанд ва истифодаи такрорӣ бе иҷозат ошкоро иҷозат дода нашудааст. Аз ин рӯ, шаклҳои аслии таҳқиқоти манбаъ мустақиман ба ин муҳтавои Verianla нусхабардорӣ нашудаанд; арзишҳои рақамӣ бо ҷадвалҳои тозаи HTML ва сохтори Verianla Live бознамоӣ шудаанд.

Маблағгузорӣ: Лоиҳаҳои рақами 202302010101003 ва 202402140601012 дар доираи Shanxi Province Key R&D Plan ва дастгирии 2026CYJSTX08 дар доираи Modern Agro-industry Technology Research System in Shanxi Province.

Дастрасии маълумот: Муаллифон изҳор кардаанд, ки маълумот бо дархост мубодила мешавад.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон ягон манфиати молиявии рақобаткунанда ё муносибати шахсиеро, ки метавонад ба кор таъсир расонад, гузориш накардаанд.

Саҳмҳои муаллифӣ тибқи CRediT

• Rongcheng Zhu: Консептуализатсия, куратсияи маълумот, методология, нармафзор, визуализатсия, навиштани тарҳи аввал, бознигарӣ ва таҳрир.
• Shiyan Wang: Нармафзор, таҳлили расмӣ, санҷиш, визуализатсия.
• Xinyu Tian: Нармафзор, санҷиш, визуализатсия.
• Liru Ren: Тадқиқот ва куратсияи маълумот.
• Qianyu Zhao: Тадқиқот ва куратсияи маълумот.
• Bin Li: Захираҳо, бознигарӣ ва таҳрир, назорат, идоракунии лоиҳа ва таъмини маблағгузорӣ.

Ёддошт дар бораи номувофиқатии дохилии манбаъ

Барои маҷмӯи мустақили санҷишии PSO-XGBoost Ҷадвали 2 арзиши MBE-ро +0,042 медиҳад, дар ҳоле ки матни натиҷаҳо −0,042 менависад. Ин зиддият хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Дар Бахши 3.4 муқоисаи моделҳои дорои EC ва бе EC ҳамчун “Fig. 9a/9b” зикр шудааст, аммо шакли дахлдор дар манбаъ ҳамчун Шакли 12 рақамгузорӣ шудааст.

Натиҷаҳои R²=0,996 ва RMSE=0,742 барои модели дорои EC, ки дар Бахши 3.4 дода шудаанд, бо натиҷаҳои санҷишии асосии PSO-XGBoost дар Ҷадвали 2, яъне R²=0,9973 ва RMSE=0,6274, ҳамчун як таҳлили ягона якҷоя карда нашудаанд.

Ҳудуди муҳтавои илмӣ

Шароити таҷриба, сохторҳои модел, гиперпараметрҳо, натиҷаҳои иҷро, тафсирҳои SHAP ва ҳадҳои муҳитӣ дар ин мақолаи Verianla ба таҳқиқоти боршуда асос ёфтаанд. Аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави таҷрибавӣ ё механизми биологӣ илова нашудааст. Санҷиши беруна танҳо барои тасдиқи библиографии шиносаи таҳқиқот, DOI, санаи SSRN ва маълумоти литсензия истифода шудааст.

Муҳимтарин маҳдудияти умумисозии таҳқиқот дар он аст, ки модел дар маълумоти таҷрибавии идорашавандае сохта шудааст, ки бо як навъ ва марҳилаи ниҳолӣ маҳдуд аст. Санҷиши мустақили беруна дар шароити гармхонаи тиҷоратӣ, идоракунии муҳити ҳалқаи пӯшида дар вақти воқеӣ, арзёбии дарозмуддати ҳосилнокӣ ва оптимизатсияи иқтисодӣ/энергетикӣ аз ҷониби ин таҳқиқот нишон дода нашудаанд.