環境智能調控系統對番茄產量和品質的影響

潘志強 劉明 趙宇文

摘要 ? ?在基質栽培條件下研究了環境智能調控系統（“小智”）對番茄植株長勢、產量及果實品質的影響。結果表明，應用智能環境集成調控設備進行環境管理，產量較普通溫室提高11.4%;可溶性糖含量、可溶性固形物含量及糖酸比分別提升19.9%、28.1%和40.4%，可滴定酸降低13.8%。由此表明，環境智能調控系統對番茄產量和品質均有顯著的提升效果，具有良好的應用前景。

關鍵詞 ? ?智能環境調控;番茄;品質;產量

中圖分類號 ? ?S641.2 ? ? ? ?文獻標識碼 ? ?A

文章編號 ? 1007-5739（2019）18-0046-02 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

Abstract ? ?The effects of environmental intelligent control system（Xiaozhi） on plant growth，yield and fruit quality of tomato under substrate cultivation were studied. The results showed that the yield of intelligent environmental management was 11.4% higher than that of control，the soluble sugar content，soluble solids content and sugar-acid ratio increased by 19.9%，28.1% and 40.4%，respectively，and titratable acid decreased by 13.8%. The results indicate that the intelligent environmental control system can significantly improve the yield and quality of tomato，and has good application prospects.

Key words ? ?environmental intelligent regulation;tomato;quality;yield

近年來，生產技術的發展使番茄產量大幅提高。隨著社會經濟發展，人們對番茄的關注點逐漸從均衡供應、外觀商品性和耐貯運能力轉移到豐富的營養和良好的口感上。有研究表明，環境是影響園藝產品質量和品質的主要因素，通過環境調控可有效提升多種作物果實風味和口感。在國內設施傳統土壤栽培中也有通過環境調控管理的方式提高番茄品質的實踐，但即使配備電力裝備的溫室也多是依靠種植者人力進行環境調控，存在標準化程度低、技術可復制性較差等問題。本試驗在基質栽培條件下研究了環境智能控制系統（以下簡稱“小智”）應用對番茄長勢、產量和果實品質的影響，以期為溫室標準化生產提供參考。

1 ? ?材料與方法

1.1 ? ?試驗地概況

試驗在北京市昌平區小湯山鎮特菜大觀園東區2個完全相同的日光溫室（36號溫室、37號溫室）中進行，溫室長40 m，跨度10 m，有效栽培面積360 m2。

1.2 ? ?溫室硬件配置情況

36號、37號溫室均配備電動風口開膜器、卷簾機、靜電除霧器、環流風機、補光燈等環境調控硬件;其中37號溫室在原配置情況下，增加“小智”環境控制系統，采集氣溫、濕度、光照、二氧化碳濃度、基質溫度和濕度，進行環境集成智能控制。

“小智”是日光溫室新一代智能化環控系統的中樞，支持AC 380V正反轉、AC 220V、DC 24V、無源等多種規格負載接入，與溫室內氣溫、濕度、光照、基質溫度和濕度無線傳感器連接，可采集溫室環境數據，不間斷上傳云端，同時接收云端大數據分析的結果，精準控制各種終端設備，進行溫室環境調控管理。配備可視化的屏幕，可隨時查看溫室環境數據，精準控制溫室風口開膜、卷簾機、灌溉首部等硬件設備。還可播放云端推送的農事操作視頻，指導農事操作。系統通過人臉識別和語音識別認證，保障設備操作安全。系統可記錄農產品從種植到采收的全部環節，為農產品追溯提供依據[1-3]。

1.3 ? ?試驗設計

1.3.1 ? ?栽培模式。采用PP槽（30 cm×40 cm×30 cm）椰糠基質栽培（椰糠粗細比3∶7），供試番茄品種為京采6號（北京現代農夫種苗有限公司生產），2018年8月7日播種，2018年9月11日定植，密度為3.3萬株/hm2，2019年6月30日拉秧。

1.3.2 ? ?小區設置。試驗共設2個處理，分別為T1（36號溫室，常規環境管理）、T2（37號溫室，增加“小智”環境控制設備，按調策略設置參數）。每個處理3畦，即3次重復，小區面積100 m2，每個處理間設置1個保護行。

1.3.3 ? ?生產管理。生產前對生產溫室水樣進行檢測，制定營養液配方。在植株生長過程中，營養液通過自動滴灌設備供給，配備A桶（硝酸銨鈣118.8 g/L、硝酸鉀146 g/L、氯化鈣16.7 g/L、13.1% EDTA-Fe 2.4 g/L）、B桶（磷酸二氫鉀20.4 g/L、硫酸鎂67.7 g/L、硝酸鉀60 g/L、硫酸鉀3.5 g/L、硫酸錳1.7 g/L、硼砂0.429 g/L、硫酸鋅0.144 g/L、硫酸銅0.025 g/L、鉬酸鈉0.012 1 g/L）、C桶（磷酸14.7 g/L）母液，營養液配方如表1所示。苗期EC值1.8～2.0 mS/cm，開花坐果期EC值2.5～2.8 mS/cm，成株期EC值4.0 mS/cm，pH值控制在5.8～6.5之間。每穗留果3～4個，正常管理。所有植株均采用單干整枝，成株期保留15～17片功能葉片。36號溫室人工進行風口、棉被、補光燈、靜電除霧的開閉管理，37號溫室在給定策略條件下，利用“小智”環境控制設備進行管理（表1）。

根據植株長勢、天氣、檢測結果，對營養液進行動態管理。灌溉遵循原則：起始時間為太陽升起后2 h，停止時間為太陽落山前2 h;60%的灌溉量集中在每天的11：00—15：00之間;根據植株長勢、天氣情況、溫度變化及時調整灌溉策略[4-6]（表2）。

1.4 ? ?調查指標和測定方法

1.4.1 ? ?番茄生長指標測定。番茄定植后，在不同處理小區各選取長勢基本一致的5株進行標記，3次重復，自2018年9月20日起對其生長發育狀況進行測量，每10 d測定1次。①株高：采用米尺和鋼卷尺測量植株根基部至生長點的自然高度;②莖粗：用游標卡尺測量植株最生長點第一花序下1 cm處莖粗;③葉片數：記錄葉片長度大于5 cm的葉片數量;④葉長：植株最大葉片基部到葉尖的長度;⑤葉寬：植株最大葉片中部的長度。

1.4.2 ? ?番茄品質和產量測定。選取各處理番茄第3穗成熟果實進行果實品質分析，果實樣品數15個，3次重復。①VC含量測定：采用2，6-二氯靛酚滴定法測定;②可溶性糖含量測定：采用《蔬菜及其制品中可溶性糖的測定 ?銅還原碘量法》（NY/T 1278—2007）測定;③有機酸含量測定：NaOH中和滴定法測定;④可溶性固形物含量測定：用手持折射儀（糖量計）測定;⑤硝酸鹽、亞硝酸鹽含量測定：參照《食品中亞硝酸鹽與硝酸鹽的測定》（GB 5009.33—2016）進行測定;⑥番茄產量：分別按小區進行測定，記錄定點測量植株每次采收時商品果重量，并換算成每平方米的單位產量。

2 ? ?結果與分析

2.1 ? ?智能環境集成調控對番茄植株長勢的影響

由表3可知，應用“小智”環境調控控制設備進行環境管理的溫室（T2），其番茄植株株高、葉片數、葉長和葉寬均顯著高于人工管理溫室（T1）。可見，智能環境集成調控對番茄植株營養生產有明顯的促進作用。

2.2 ? ?智能環境集成調控對番茄產量的影響

由表4可知，應用“小智”環境調控控制設備（T2）后，番茄開花穗數、坐果數、產量均顯著高于普通管理溫室（T1），其中產量提高11.4%。這表明智能環境調控有利于產量形成。

2.3 ? ?智能環境集成調控對番茄果實品質的影響

由表5可知，應用“小智”環境調控控制設備后（T2），番茄品質顯著提升，其中可溶性糖含量、可溶性固形物含量及糖酸比分別提升19.9%、28.1%和40.4%，可滴定酸降低13.8%。這表明環境智能調控對番茄品質提升有顯著效果。

3 ? ?結論與討論

蔬菜品質提升是供給側結構性改革的重點，也是栽培技術的難點，同時更是消費者關注的熱點。在目前蔬菜種植整體供給嚴重過剩的大背景下，為推動北京市農業供給側結構性改革，本試驗在基質化栽培條件下研究了智能環境集成調控對番茄植株長勢、產量及果實品質的影響。結果表明，環境智能調控對番茄產量和品質均有顯著的提升效果。在溫室標準化生產過程中，應用基于策略的智能化管理設備，可有效提高工作效率，提高溫室環境管理水平，有利于蔬菜標準化生產和產量品質提升。然而，由于受茬口限制，本試驗結果為1年數據，故需要進一步的驗證試驗。

4 ? ?參考文獻

[1] 張宇，沈維政，張譯元.畜禽舍養殖環境智能調控系統應用研究[C]//中國畜牧獸醫學會信息技術分會.中國畜牧獸醫學會信息技術分會第十屆學術研討會論文集.北京：中國畜牧獸醫學會信息技術分會，2015：5.

[2] 劉翔.基于光溫耦合的設施光環境檢測與智能調控系統設計[D].楊凌：西北農林科技大學，2015.

[3] 羅克勇，陶建平，柳軍，等.基于無線傳感網的溫室作物根層水肥智能環境調控系統[J].農業工程，2012，2（9）：17-22.

[4] 朱亞銘，劉宜杭，葉慶.基于分布式網絡溫室環境智能調控系統設計[J].農家參謀，2019（9）：231.

[5] 胡瑾.基于作物光合需求的設施光環境調控方法與技術研究[D].楊凌：西北農林科技大學，2016.

[6] 霍菲陽，馬蕊，聶文海，等.戶外智能設備運行環境溫度調控系統研究[J].科技資訊，2016，14（15）：5-6.