植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統技術研究進展

李佳 王夢瑤 劉良好 袁方 高青 陳金星

(中國科學院分子植物科學卓越創新中心，上海 200032)

1 概述

植物工廠育苗微氣候環境及可編程水肥混合一體化精灌智能控制系統集成了大型連棟設施、人工氣候環境系統、自然光照加人工補充光照LED節能光模組、無土育苗立體多層苗床組、精量灌溉加精準施肥可編程一體化自動灌溉系統及裝備，在完成智能化植物工廠高效節能運行的同時還可為設施育苗逆境脅迫、品種選育等領域的科學實驗和研究提供重要的技術支撐平臺。植物工廠設施育苗微氣候環境及可編程水肥混合一體化精灌智能控制系統真正解決了育苗過程中的環境控制與能耗等關鍵問題，即實現了光、溫、水、肥、氣多參數集成智能調控。其中的作物苗期特征吸收光譜專用LED模組，采用高光效藍光芯片加納米熒光粉的技術路線，大幅提高LED的光質及輔助光效。設施微氣候環境采用新風比例調節系統過濾低電壓微電場耐沾污除塵除菌技術，結合水質凈化光催化循環水處理加消毒殺菌滅藻、阻垢除垢技術的應用，最大限度地為發揮作物育苗周期的特性及生長潛能提供技術支持，為產業化可持續奠定技術基礎。

在植物工廠組網覆蓋形成的設施育苗立體精準作業區域，系統不僅提供了無線傳感局域網/WiFi/移動互聯網/4G-5G通訊互備，還實現了手機、PDA等移動終端現場操作和遠程監控計算機專家系統后臺服務。在實現植物工廠育苗決策管理的基礎平臺上，提高了設施育苗周年生產運行效率，高效科學的量化管理與優質產品及種植技術的提升，實現了設施育苗在植物工廠受控環境下獲得的最佳的生長效果，也為形成育苗規模化生產能力提供技術支撐及為適宜的種植模式提供科學依據。

植物工廠育苗微環境及水肥一體精準灌溉系統的發展必定走向智能化。由于設施育苗區域氣候生態環境條件不同，相對的控制環境策略和精準控制也應各有特點[1]。在基于互聯網計算機遠程監控植物工廠育苗微環境及水肥混合系統的同時，建立灌溉預測分析有效應用方案,量化數據確定控制策略尤為重要。通過設施育苗特性與環境、營養吸收定量規律的互作研究，建立設施育苗特性與環境變化規律數字模型，實現了設施育苗區域規模化、無線傳感通訊驅動精準化、微氣候設施育苗環境精準可控化等多功能為一體，集成創新了現代農業植物工廠育苗環境形式高密度立體化、資源高效利用等系統管理智能化的嶄新模式。人們只需要進入到智能控制系統，就可以通過物聯網技術遠程監控觀察和控制育苗過程，使之生產過程智能化。

2 植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統構建

植物工廠育苗微氣候環境及可編程水肥混合一體化精灌智能控制系統根據區域氣象參數、設施育苗環境參數、育苗過程狀態變化等，通過無線傳感通訊及后臺監控裝備，確定對植物工廠育苗區域種苗類別、環境溫度、相對濕度、氣流組織比例循環、新風交換、LED光模組補充光照、種苗光譜吸收、需水量、營養液池中的pH值和EC值[2]等及施肥信息進行實時監測和相應預測，建立相應的植物工廠微氣候環境下育苗過程動態管理決策數據模型，完成對植物工廠規模化育苗水肥一體化精準灌溉，實現其生產過程數字精準作業進一步量化和提升運作效率，同時提高品質和勞動生產率，有效保護生態環境。

隨著植物工廠育苗規模的擴大，業內迫切需要對支撐植物工廠育苗微環境的系統軟硬件、作物品種最適育苗環境需求進行優化，在植物工廠的實際運作中，將直接體現在種苗品質的提升。目前，設施育苗高效率工廠化運作、能耗和水肥一體化精準灌溉、人工成本仍然是制約植物工廠性價比的主要因素。目前植物工廠育苗環境熱負荷、植物蒸騰與光合作用的整合計算模型、微環境智控技術的發展及應用，特別是高效LED人工光源性價比的大幅提升，為發展植物工廠規模化可持續育苗提供了可行性[3]。

然而，要系統解決這些問題，實現植物工廠育苗最適微環境及水肥精灌智控系統技術數字化平臺構建是一種必然選擇。其中植物工廠育苗微環境實時數據作為系統控制的主要依據，結合氣象參數資料、育苗狀況等完成其對現場控制器智控工作程序，及時反饋系統控制信息，通過服務器上數字模型及算法的處理，將結果發至執行機構或用戶端。并在此基礎上利用機器學習產生新的歸納推理和決策能力，最終將函數的預測分析能力推向更高的層次，從而使植物工廠育苗、管理更加科學、精確。對具有區域代表性且規模化植物工廠而言，其育苗增產、優質效果極其明顯，并可實現減少無效環境功能損失。為實現植物工廠育苗的科學量化管理、打造高效種植技術與產品，形成規模化生產能力提供技術支撐，應用前景廣闊。

2.1 植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統模塊結構

構建植物工廠育苗微環境及水肥智控系統，其功能模塊包括育苗特性與環境變化規律數字模型智能調控、傳感器無線傳感信息采集及物聯網信息技術應用，實現對植物工廠育苗微環境溫度、相對濕度、氣流組織比例循環、LED光模組補充光照、種苗光譜吸收、需水量、營養液pH值和EC值、精量灌溉加精準施肥等及施肥信息作出相應預測和精確模擬，最大限度地發揮植物生長潛能。

針對植物工廠育苗數字模型，研究作物生長過程及環境因子對生長的影響規律，形成系統數字建模基本理論、方法，實現植物工廠微環境調控智能控制系統。其中微環境氣流組織比例循環及育苗微環境水肥精灌智控系統動態數據實時采集、苗床水培根系精準控溫、植物紅光受體與遠紅光受體的生理調節功能的機制及誘導、復合營養液水肥一體化灌溉等系統集成關鍵技術應用增效顯著。模塊結構圖見圖1。

2.2 植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統的關鍵技術

在植物工廠微環境下完成育苗的可編程水肥混合一體精灌智控系統，其關鍵技術包含了植物工廠育苗受控環境及可編程水肥混合一體化智能控制，研究對具有規模化的植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統有著至關重要的作用。基于物聯網技術應用的植物工廠育苗環境智能控制技術，不僅滿足種苗周年生產需求而且節能增效極其明顯。在監測育苗環境、生長狀況的同時結合區域氣象參數，以單元育苗環境對其各階段所需環境參數、水分、養分及生理特性數據為依據，計算確定環境參數、水肥一體程序灌溉計劃，也為系統精準控制提供主要量化依據。

通過“互聯網+設施物聯網技術”應用，采集育苗微環境及水肥精灌系統實時參數，完成監控設施生產要素，以穩定的數據無線傳感網絡傳輸加現場驅動控制,結合NB-Lot技術應用，確保系統長時間低功耗穩定運行。通過云數據分析，實現設施育苗整體環境狀況的遠程監控，并提供異常信息及時越限預警及專家系統后臺服務。結合機器深度學習，JAVA為人機界面，形成一個植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統操作標準體系的智慧種植服務平臺。

2.2.1 植物工廠育苗微環境核心參數研究

內容包括針對植物工廠育苗空氣環境參數梯度變化特征，建立一種植物工廠育苗環境可編程水肥混合一體精灌智控系統核心參數方案，模擬人工預判斷經驗，形成一個適合植物工廠育苗環境控制的數據支持系統。其中的植物工廠育苗微環境及精量灌溉加精準施肥系統控制因子包括環境溫度、相對濕度、氣流組織模式、LED人工光照、光譜適配方、新風量比例交換、水肥混合一體精準灌溉等多種育苗微環境要素，最終實現植物工廠育苗微環境的真實模擬。

研究營養液適配比及土壤、基質物理參數對設施育苗及營養物質含量的影響，掌握設施育苗的營養物質調控關鍵因素。系統研究人工光源關鍵光質參數(尤其是光譜)對育苗過程的影響，獲取環境因子與種苗互作核心動態參數，為構建育苗相關數字模型奠定基礎。

2.2.2 植物工廠育苗數字化平臺構建

內容包括基于物聯網技術應用平臺構建植物工廠育苗微環境的數字模型，其中設施育苗微環境空氣調節系統、CO2比例調控技術、高光效配方模組、氣流組織微控技術、營養液適配方技術加水肥一體精準灌溉等通過大數據獲取積累，利用AI過程比對與智能調控方法，獲取傳感器數據信息。將育苗環境各因素的函數持續優化，用算法逐步替代經驗，并通過迭代超越經驗，確認最佳組合。結合“互聯網+物聯網技術”應用平臺的植物工廠育苗區域無線網絡系統視頻加RGB同步監控，構建育苗微環境及水肥精灌數字模型將凸顯其至關重要的作用。人工智能將設施育苗數字化、算法化、數據化。數字模型將重新定義生產與管理，生產就是模型。通過大數據和算法實現對特定設施育苗微環境的有效利用，創建數字化智慧管理平臺。

3 植物工廠數字化相關技術在農業生產上的應用

基于植物工廠育苗周期的形態特征數據，實現最優設施育苗環境及營養液最適配方積累，其關鍵技術對營養吸收狀態調控和促進種苗生長有明顯的促進作用，達到生產上設施育苗過程高效與品質的提升，為植物工廠育苗規模化生產和提升運作效率奠定技術基礎。在現有植物工廠育苗產業系統技術實踐基礎上，開展在農業生產上現代植物工廠育苗微環境及水肥一體精準灌溉智控系統核心技術數字模型的應用，形成植物工廠育苗過程的逐步完善，直至形成產品相應標準。設施微環境育苗及營養液適配方的積累，對植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控大規模應用和建立數字化智能調控系統平臺形成有力技術支撐。

開展植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控數字化關鍵技術應用研究，提高產品產量及品質，降低農業生產的勞動強度，是目前植物工廠育苗數字精準作業降低運作能耗的直接手段[4]，也是技術領域得以可持續發展的重要手段和措施。結合育苗過程數據積累及微環境因子與育苗互作，在現有植物工廠示范基礎上，逐步完善數據庫形成數字建模及相應設計標準，最大限度地優化使用各項農業資源和投入，也將成為設施農業資源高效利用和數字精準作業技術領域的一個重要組成部分。促成植物工廠育苗優質高產，以期獲得最大經濟效益，推動行業成熟。

4 植物工廠育苗發展亟需解決的問題

植物工廠育苗規模的擴大，能耗和人工成本必然是制約植物工廠育苗及水肥一體精灌系統運作性價比的主要因素。設施育苗微環境調控原型、育苗微環境氣流組織比例循環、負荷耗能計算、二氧化碳調控及植物蒸騰與光合作用的數據模型計算、水肥一體精灌智控、營養液加光催化循環消毒適配方數據計算，特別是小分子復合水溶性營養液與高效LED人工光模組性價比的大幅提升與應用，對發展新一代植物工廠育苗系統關鍵技術研發提出了更高的要求。然而面對這些問題，植物工廠育苗微環境的數字模型與智能調控系統將直接提升其生產效率和種苗品質，也是解決關鍵技術問題的重要手段之一。

亟需解決的植物工廠育苗問題，就是如何讓育苗微環境在環境精準控制、二氧化碳新風混合比例調控、系統環境營養液潔凈度及水肥一體精灌的系統之間平衡。為此，研發育苗抗菌基質載體，可有效降低因有機物及激素在水肥系統營養液中的導入而產生的環境控制成本，且提高設施育苗微環境控制技術對氣流組織凈化的依賴，從而大幅減低成本。隨著植物工廠設施環境、微環境育苗、高光效LED光模組、水肥一體灌溉、物聯網及AI/VR技術應用、系統智能控制、數字模型及信息處理等規模化應用，充分利用多學科資源交叉，為植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統技術研究進展提供核心系統技術支持。

4.1 植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控系統發展相關技術標準問題

在植物工廠育苗數字化智慧管理過程中，實現設施微環境育苗階段優化大數據獲取，其中的關鍵技術是微環境環境因子調控、水溶性復合營養液對育苗營養調控關鍵技術研究。目前育苗微環境調控技術的逐步完善，相應技術正在被更新與升級，實現了設施微環境育苗高效與品質提升。其中涉及研究的關鍵技術還包括微環境的在線空氣凈化技術、育苗基質抗菌隔離材料技術及有機營養物的緩釋技術。為此，植物工廠育苗不僅實現了多種技術集成，實時精準調控育苗生產環境參數，而且基于數字模型，將多功能模塊融為一體，通過微環境、育苗狀態監控以及環境因子干預，實現了植物工廠育苗標準化生產。因此，傳感器無線傳感信息采集及物聯網信息總線接口、通訊協議都應具有相應國家標準。由于應用系統相關軟硬件產品都擁有各自不同技術及工藝標準，對植物工廠育苗微環境系統技術集成，至今尚未真正形成統一的技術標準，目前在設施育苗方面相關技術標準問題已被充分重視，對今后的可持續發展日顯重要。

4.2 核心技術問題

植物工廠育苗微氣候環境調節系統與育苗能耗核心技術研究、育苗微環境調節根部及葉面的二氧化碳濃度調控核心技術研究、育苗微環境及水肥灌溉精準調控模式核心技術研究、復合水溶性營養液對育苗組培營養調控核心技術研究、人工光模組微環境育苗光受體誘導的機理調節核心技術研究等是構建植物工廠育苗數字模型的重要核心內容。

數字模型根據環境因子以及營養成分與植物工廠育苗互作機理需求，建立適應性有機聯系的信息技術，包括傳感器實時信息獲取、通訊模塊和執行驅動。實現對植物工廠育苗微環境及水肥精準灌溉過程各類環境參數的優化，實時監測育苗過程偏差及越限預警。依據植物工廠育苗微環境優化控制調控策略，研究設施育苗微環境氣流組織比例精準調控與節能指標的影響、研究復合營養液適應配比對育苗過程營養物質含量的影響，研究育苗基質成分對育苗過程營養物質含量的影響，研究高效光模組配方關鍵參數(尤其是光譜吸收)對育苗過程的影響。綜合植物工廠育苗微環境關鍵因子核心參數而確定的技術數據，提出植物工廠育苗微環境及水肥精灌智控數字模型構建。

5 總結與展望

構建基于物聯網技術應用的植物工廠育苗微環境，實現對具有特定品系育苗微環境及水肥精灌系統的智能控制，以及采用低能耗運作將大大提高其工廠化效率。通過設施育苗過程數字建模，精準無誤地調控育苗適宜的環境因子，篩選出適宜種苗健壯生長且縮短生長周期的參數，最終實現植物工廠育苗微環境數字模型智能調控下的優良品種培育，提高種苗品質。在提升育苗勞動生產率前提下，節約生產成本，達到設施育苗周年連續規模化生產。

利用當今各類型大型植物工廠育苗環境，開展植物工廠的育苗-環境互作研究，有效利用微環境育苗數字模型實時調控環境因子，為實現育苗最佳生長提供堅實的基礎應用理論平臺。植物工廠的發展提供了具有自主知識產權的硬件、軟件系統，是核心技術“芯片”。同時，創新設施育苗是一種嶄新模式，在取得經濟效益的前提下，對其質量安全控制領域起到相當大的作用，設施育苗微環境因子調控關鍵技術的創新；明確設施育苗復合營養液適配方及營養物質含量在水肥精準灌溉系統的技術定位；確定核心技術必須建立在以產學研結合的科技創新體系中。實現植物工廠育苗高效種植與產品技術價值，形成可持續規模化生產能力，產業化前景十分廣闊，并在未來的植物工廠育苗產業中具有市場競爭力。