大數據和農業物聯網技術在智能溫室環境控制中的應用

曹耀鵬 劉厚誠

濟南科百智慧農業產業園位于山東省濟南市萊蕪區，使用科百KB-CPS作物精準栽培管理信物融合操作系統對園區大空間智能日光溫室作物（圖1）進行全面數字化管控，在充分利用自然條件和設施化、物聯網精準調控的基礎上，在暖溫帶地區生產出可以全年供應市場的高品質蓮霧、番木瓜、荔枝等熱帶水果，取得了良好成效。該產業園蓮霧年產量達4500 kg/667 m2（圖2a），可溶性固形物14%，高出原產地50%以上，商品果率80%。番木瓜年均產量為5000 kg/667 m2（圖2b），可溶性固形物13%以上，高出原產地25%。熱帶作物年產值均在10萬元/667 m2以上。

南果北種在技術實現方面存在較大難度，尤其是在溫室環境控制方面，利用傳統方式和普通溫室進行栽培，管控效果受限，管理成本較高。科百智慧農業產業園的高效管理則得益于大數據和農業物聯網系統在栽培管理中的成熟應用。

傳統的普通溫室環境控制過程中，控制決策大部分依靠農藝師或種植者的經驗和感性認知，存在粗放、寬泛、不確定的屬性。雖然目前大部分溫室也配置了卷簾電機、軸流風機、濕簾系統等機械化環境控制設備，為環境控制提供了必要的硬件設備，但這些設備的運行控制仍然依賴于人的決策，且耗費大量時間成本。尤其是在規模化設施栽培中，如何高效精準地實現環境控制是需要解決的問題。基于這些問題，科百智慧農業產業園對系統提出了很多新的需求，例如人力成本節約要求、生產效率要求、環境控制的精準化要求、時效性要求，對農產品規范化、標準化和一致性的要求，這些要求解決的前提是環境控制的高效管理、精準管理、智能管理和經濟管理。實際上，無論溫室栽培還是大田栽培，從始至終都是圍繞著大量的數據在進行，需要時刻關注和利用溫度、濕度、太陽輻照度、晝夜溫差、露點溫度、有效積溫等數據。文章主要介紹在智慧溫室環境控制中數據監測、采集、傳輸、存貯以及計算應用等問題。

數據監測

科百智慧農業產業園每個智能日光溫室都配置了一系列的傳感器來采集數據。空氣溫濕度、土壤溫濕度、太陽輻照度、CO2濃度、土壤pH和EC等這些因素都是影響溫室內作物生長的基本要素，是溫室環境控制中需要收集的基礎數據。更進一步，收集作物生長的數據信息，如葉片溫濕度、葉面積、莖稈和果實的微變參數，徑流等。從這些數據中，可以讀取出更深層次環境與作物生長的關系，給中長期的環境控制提供更精準的智能決策。在科百智能溫室中，利用各種類別的傳感器即可收集到作物生長環境實時的、密集的、精確的全維度大數據，這些數據構成物聯網系統進行智能控制的基礎。

數據傳輸和數據存儲

園區內的物聯網無線農業環境自動監測和預警系統微基站基于互聯網功能，通過GPRS/GSM網絡和物聯網專用頻段將各類傳感器和節點的數據信息發送到中央數據平臺。值得指出的是，相對于有線傳感器和數據傳輸設備，科百使用的無線傳感器和數據傳輸技術在農業物聯網應用領取表現出了更加明顯的優勢。一個中央微基站可覆蓋1～3 km距離，意味著至少在4500畝（300.15 hm2）的區域范圍內，只需要1座中央基站即可實現布置在園區中所有的傳感器和數據節點通訊。不僅節約空間，可模塊化安裝，還不受使用場景限制，低功耗，低成本，可根據園區管理者需求進行定制化配置。數據的云存儲技術更是為園區管理者節約了硬件和空間成本，使數據成為一種可隨時取用的無形資產。

數據計算和應用

數據采集和存儲的最終目的是數據應用，大量的數據需要通過物聯網平臺和一系列的算法來計算控制邏輯，因此一個完整的、可靠的物聯網系統還必須具備強大的數據計算能力。根據不同應用場景和需求，物聯網系統已經可以完全實現六大農業環境大數據生產力（圖6）。

大數據和物聯網系統在智能溫室環境控制中的基礎應用

科百物聯網系統通過云平臺或手機APP（圖7～8）可實現對溫室環境的遠程實時控制。所有接入平臺的環控設備如通風口、保溫被、軸流風機、濕簾系統、遮陽網、補光燈、電磁閥、加濕器等設備，都可在指令下發后實現遠程和實時管理。這些應用可節約大量的人力成本，實現設備控制的統一和標準化管理，尤其是在多溫室管理中，一個園區管理員通過云平臺可對十多個溫室進行遠程實時環境管理，遠程一鍵操作某個或多個設備設施的啟停。系統還可根據園區管理員需求，針對某一類設備設置定時任務或條件任務。

在智能溫室中，某些環境管理需要通過設備高頻次的啟停來實現目標環境控制，以溫室高溫時的降溫為例，如果設定蓮霧智能溫室目標溫度為25～27℃，在不使用濕簾系統的節能要求前提下，最經濟有效的手段是通過通風口的頻繁開啟和關閉實現降溫目的，這可能需要間隔十幾分鐘的高頻次風口電機啟停動作，物聯網系統可根據條件設定，自動下發啟停和開度指令，實現溫度保持在設定范圍之內。在智能連棟溫室環境調控中需要風機、遮陽簾、加溫設備、濕簾等設備的聯合運行來確保溫度在設定的范圍內，這種控制就需要多個設備的聯合、高頻動作，設備運行的先后順序、運行時間、運行強度包括能效指標都需要被考量，這種控制就需要一套復雜的邏輯運算來進行，物聯網系統可根據采集的數據和目標任務在計算后制定出嚴密的設備控制決策，自動執行，智能運行，達成環境控制目的。

大數據和物聯網系統在智能溫室環境控制中的高級應用

農業數學模型的研究一直是農科領域的熱點之一，但數學模型在農業物聯網中很難被實質性應用。在農業物聯網系統中，高效的數據采集傳輸運用等問題迎刃而解，這給農業數學模型的高效應用創造了必要條件。

以計算果樹需冷量的猶他模型為例，該模型如果以傳統手段來運行十分困難，僅數據采集就是一項龐大而復雜的工程。但在智能溫室中，以秒級為采集時間顆粒度的溫度大數據，結合物聯網系統后臺算法，即可精準實現數據實時采集、傳輸和存儲，便捷地運行模型，同時物聯網設備設施可在系統支持下智能運行，來進行需冷量的精準監測和環境調控，為精準生產提供有效的支撐。在科百智慧農業產業園溫室荔枝栽培中，使用了基于猶他模型理論的需冷量控制模型進行低溫積溫預測和智能環境控制，實現了荔枝在該園區的早成花、早坐果、早成熟，同時提高了產品質量。

保溫被是智能日光溫室進行溫度管理的重要設備，何時開啟和關閉影響光熱資源的有效利用，如何實現無人值守式的多溫室同步管理需涉及人力資源和高效管理;如何應對不良天氣因素對設備造成的損失，涉及管理中的安全性問題。針對這一系列問題，在濟南科百智慧農業產業園，基于長期采集的大量保溫被控制數據和環境數據，經過數據篩選和深度分析，在其物聯網云平臺上開發了保溫被開關智能決策模型，模型上線后可指導保溫被在合適的時間自動開啟和關閉（圖9），實現了溫度光照控制高效和便捷化管理。該模型數據分析原理見公式（1）、公式（2），具體因素與權重詳見表1。

根據系統平臺的大數據分析，保溫被打開關閉預測函數為：

x*=（X-?）/σ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?公式（1）

F（x）=1/（1+e-（θ0+θ1·x*1+θ2·x*2+θ3·x*3+θ4·x*4））

公式（2）

判斷邏輯：當F（x）≥某值時，保溫被打開

當F（x） <某值時，保溫被關閉

一些病蟲害的發生和流行與種植環境參數關系密切。例如有效積溫影響蚜蟲的發生世代和蟲態，溫濕度和持續時間影響炭疽病等真菌性病害在作物生長某一時期的發生風險。基于這些基本原理，通過溫室環境監測和計算，可以精準預測病蟲害的發生規律，為植保管理提供決策，更進一步，可以在不影響作物生長的前提下進行環境干預，來預防病蟲害的發生和流行。在科百智慧農業產業園，植保管理依靠物聯網平臺提供的數十個病蟲害模型進行病蟲害預警和提前預防。以蓮霧炭疽病為例，該模型基于真菌性病害發生的侵染機理，分析炭疽病侵染、傳播、流行所需的必要條件，通過采集大量高密度的環境溫濕度數據、蓮霧生長狀況數據，通過系統的數據篩選和算法，計算和預測病害發生臨界點，通過系統給管理者發送植保預警信息，同時指導物聯網系統主動開啟通風除濕系統等設備采取干預措施，阻止病害發生和流行，有效促進了植保管理中的綠色防控（圖10）。

物聯網系統和水肥管理數字模型（圖11）基于物聯網系統采集的土壤數據（田持、相對濕度變化值、土壤EC和pH變化值）、大氣環境數據（氣溫、風速）、作物生長數據（物候期、目標產量）等多維度數據，通過系統平臺的數據篩選、模型公式的運算，計算蒸騰蒸散量、每天作物的需水和需肥量等關鍵數據，并通過數據預測未來多天的需水需肥值，主動開啟電磁閥和施肥機通道開關，對作物進行精準化水肥管理決策。作物在生長過程中對水肥的吸收是持續不斷的，只是基于傳統的方式不可能實現“一日三餐”式的水肥補給。基于自動化和智能化的物聯網系統就可在無人操控水利設施對作物進行極高頻次灌溉和施肥，科百智慧產業園的蓮霧栽培中，根據蓮霧需水規律，利用水肥管理模型，將灌水周期縮短至數個小時的級別（3～4次/天），這種智能化的管理模式可極大地節約用水和提高肥料利用率，經園區實踐驗證，相對于傳統方式物聯網智能水肥管理模型可節約用水70%，肥料利用率提高50%以上。

數字農場

科百智慧農業產業園利用大數據和農業物聯網，以數字孿生技術可在云平臺構建一個與現實物理農場相對應的數字農場（圖12～13）。數字農場可精準地反饋物理農場環境數據、設備設施狀態等全維度的實時數據，配合一系列控制邏輯和數字模型，實現全程無人值守式的智能化環境管理和栽培管理。

總結

科百智慧農業產業園通過農業物聯網無線傳感網絡對園區智能溫室土壤、作物生理、氣象小環境等環境因素的進行全緯度、高密度、高粒度的大數據在線監測。根據作物和環境實時情況，通過物聯網無線控制網絡實現作物栽培的精準控制和農業生產環境控制設備的智能管理。通過病蟲害數字模型準確預測農作物病蟲害發生的時間和程度，制定精準預測、精準預防和精準控制的植保方案，取代現場人工植保模式。通過水肥管理模型進行作物全生長周期的水肥智能化管理，通過光資源高效利用、保溫被開關智能決策等模型最大限度利用光熱資源。這一系列科技手段的應用在一定程度上代表了智慧農業的發展現狀與方向，科百智慧農業產業園優秀的管理成效也是其大數據和物聯網系統可靠性和科技水平的證明。

當然，農業生產的影響因素繁多、環境復雜，智能溫室環境控制更是個多學科融合的龐大工程，還有廣闊的發展空間，但發展方向必然是基于大數據和農業物聯網系統的數字化解決模式。可以預見在不遠的將來，大數據和農業物聯網技術支撐下的智能溫室環境控制會在現代設施農業中得以更廣泛的應用，為農業生產注入強勁的“數據力”，帶來一場徹底的農業生產關系變革。

*項目支持：廣東省重點領域研發計劃項目“設施園藝作物精準調控關鍵技術研究與示范”（2019B020214005）。

作者簡介：曹耀鵬（1987-），男，河南洛陽人，中級農藝師，主要從事大數據和農業物聯網系統在作物栽培中的應用研究研發及技術推廣、農業生產信息化管理系統研究、果樹生理研究。

**通信作者：劉厚誠（1968-），男，湖南漣源人，教授，主要從事設施蔬菜生理生態研究。

[引用信息]曹耀鵬，劉厚誠.大數據和農業物聯網技術在智能溫室環境控制中的應用——以濟南科百智慧農業產業園為例[J].農業工程技術，2021，41（04）：21-26.