温室光环境是影响温室作物产量与品质的关键因素之一,且与温度之间存在强耦合关系,不同光温环境组合下作物生长差异显著。在温室生产中,室内光照不足是普遍存在的问题,而对于温室多层立体栽培,由于栽培架结构特点,光照不足的问题尤为突出。因此如何根据温室内实际环境进行合理补光,最终达到提高作物产量和品质、降低成本的目的,已成为温室生产特别是多层立体栽培生产中光环境高效调控亟待解决的科学问题。现有关于光环境调控方法的研究大多基于作物光合作用模型获取光调控目标值,该方法实现了光环境的动态调节,为科学光调控提供决策依据,具有重要的科学意义和应用性。然而研究中对整株作物干物质积累特性,多因子相互耦合对不同生长时期作物生理及生长过程的影响,作物不同生长时间对光调控目标值的影响考虑较少,其光调控机制仍需要进一步探索完善。因此本文以意大利全年耐抽苔生菜为试验对象,采用三种温度（T15、T23和T30,单位为℃）和五种光强(P100、P200、P350、P500和P600,单位为μmol m-2 s-1)组合对生菜进行处理,研究全生育期生菜生长、生理、形态、营养吸收的变化规律,分析温度、光照以及光温互作对生菜生长发育的影响机理,建立全生育期生菜生长预测模型,基于生菜干物质生产模型获取光调控目标值,提出适用于多层立体栽培模式的补光策略并分析其产出投入比。论文研究内容及结论如下:（1）通过光温环境组合对生菜生长过程中叶片叶绿素及荧光参数、光合作用参数等影响的分析,明确了生菜对光温环境变化的生理响应,明确了温度、光照和光温互作对生菜生理指标的影响贡献率。结果显示在T15环境下光强600μmol m-2 s-1处理以及T23和T30环境下光强100μmol m-2 s-1处理的生菜植株出现了光抑制现象;在T15环境下光强350～500μmol m-2 s-1、T23环境下光强350～600μmol m-2 s-1和T30环境下光强500～600μmol m-2 s-1范围生长的生菜叶片具有较高的叶绿素含量,生菜植株具有较高的光能利用效率以及较强的光合能力。（2）通过光温环境组合对生菜生长过程中叶片数量（LN）、植株叶面积（LA）、冠层投影面积（PCA）、单叶形态、干重（DM）、鲜重（FM）和氮（N）、磷（P）、钾（K）吸收的影响研究,明确了温度、光照和光温互作对生菜生长指标的影响贡献率。结果显示在T15环境下,光强对处于生长初期的生菜LN影响较小,而对中后期生菜影响显著,适宜光强范围为350～500μmol m-2 s-1。整个采样周期内,350～500μmol m-2 s-1光强范围显著提高了生菜叶片及植株冠层扩展、促进了N、P和K吸收,生菜生长迅速且具有较高的光合养分利用率和光能利用率。在T23环境下,光强处理对LN无显著影响。整个采样周期内,350～500μmol m-2 s-1光强范围显著提高了生菜叶片及植株冠层扩展,促进了生菜N的吸收;350～600μmol m-2s-1光强范围适宜生物量积累和增加产量,增强了叶片净同化能力,促进了生菜植株生长;350～600μmol m-2 s-1光强范围促进了生菜P和K的吸收。在T30环境下,整个采样周期内,350～600μmol m-2 s-1光强范围显著提高了生菜LN和LA值,而500～600μmol m-2 s-1光强范围显著提升了生菜DM和FM值,生菜植株生长迅速且具有较高光能利用率。在生长中前期（移栽后前24天内）,350～600μmol m-2 s-1光强范围显著提高了生菜PCA和单叶SA值,之后因顶端叶片抱合,P600处理的生菜PCA减小。350～500μmol m-2 s-1光强范围有利于生菜N的吸收,350～600μmol m-2 s-1光强范围有利于生菜P和K的吸收。（3）基于BP神经网络算法建立生菜净光合速率模型,提出将光合光响应曲线计算得到的暗呼吸速率（Rd）取负值作为模型输入,用于表征光合有效辐射（PPFD）为零时生菜的净光合速率（Pn）,通过该模型可同步预测不同光温条件下Pn和Rd,模型测试结果表明,拟合度为0.988,相对误差为0.867,平均绝对误差为0.625。采用BP神经网络算法分别构建生菜植株叶面积预测模型NN1和NN2,NN1模型以生长时间、平均累积相对热效应和平均累积光辐射所为网络输入,NN2模型除采用NN1模型的网络输入外,将生菜冠层投影面积PCA作为输入变量。为了对比BP神经网络预测模型的性能,采用辐热积方法构建叶面积模型,结果显示NN1和NN2模型预测精度均较高且优于辐热积模型;与NN1模型相比,NN2模型预测结预测效果更优。基于不同生长阶段生菜冠层结构特点分析,在已有的干物质生产模型中引入叶面积修正因子,构建适用于生菜生长的干物质生产修正模型。（4）基于遗传算法获取了在不同温度条件下不同生长时间生菜最大干重所对应的PPFD目标值。分析温室多层立体栽培条件下各层光温环境分布特点,基于第五章所构建的生菜生长预测模型模拟栽培架各层生菜叶面积和干重,并与实测值进行对比用于评价模拟效果。提出了以实时温度和生菜生长时间为输入获取PPFD目标值,将其作为栽培架每层补光目标值的控光策略。比较一定补光期内10min、30min和60min光调节时间间隔下栽培架每层补光后生菜干重变化量、光能利用效率、补光调控成本及产出投入比。研究发现,与光调节时间间隔为30min和60min相比,光调节时间间隔为10min在保证产出投入比与光能利用率的同时提升了生菜干重。与普遍采用的恒定补光强度方法相比,PPFD调控目标值补光（光调节时间间隔为10min）下栽培架上、中、下层生菜干重变化量分别上升了13.95%、9.52%和9.06%,而每提升1kg产量的补光成本分别下降了14.15%、9.54%和9.03%,且光能利用率和产出投入比也均有所提升。本研究为生菜精细化管理及工厂化高产高效生产提供了科学依据,为生菜生产光环境调控配套设备的研发奠定了基础,具有一定的参考价值。