智能溫室環境控制系統在蔬菜種植中的應用與優化

摘要：伴隨全球人口增長和城市化進程加速，傳統農業面臨著氣候變化、資源利用低效等挑戰。本文研究了智能溫室環境控制系統的基本原理與關鍵技術，分析了物聯網、云計算、大數據等新興技術在環境監測、數據處理和決策優化中的應用，探討了不同蔬菜種類對環境參數的需求及其在實際應用中的調控效果。通過山東壽光的案例展示，本文闡述了智能溫室在提高蔬菜產量、品質、資源利用效率方面的實際成果，同時分析了系統集成、能源效率和技術兼容性等方面的優化策略。研究結果表明，智能溫室環境控制系統能夠顯著提高農業生產效益，減少資源浪費，推動農業的數字化轉型，為現代農業的可持續發展提供了技術支撐。

關鍵詞：智能溫室；環境控制；蔬菜種植；精準農業；系統優化

隨著人口增長和城市化進程加速，全球對高質量農產品的需求不斷增加，傳統農業因受氣候變化、不穩定環境及資源利用效率低等問題的制約，難以滿足現代農業發展的要求。智能溫室環境控制系統作為農業與現代科技融合的重要成果，以高效、精準、可控的方式為農作物生長創造理想環境，推動農業生產向智能化、集約化和可持續方向發展。依托傳感器技術、物聯網、大數據分析等先進手段，智能溫室環境控制系統在優化資源配置、提高產量和改善農產品品質方面發揮了重要作用。

1 智能溫室環境控制系統的基本原理與技術構成

1.1 系統概述

智能溫室環境控制系統的核心功能是根據作物生長需求，為溫室內的溫度、濕度、光照、CO2濃度等關鍵環境參數提供精準調節以實現農作物高效生產和資源優化利用[1]。系統的工作原理是以傳感器采集環境數據為基礎，結合控制算法和執行設備完成閉環反饋控制。智能溫室控制系統的數學模型可以用多參數控制理論來描述。對于溫室內的溫度調節系統根據目標溫度Tset、當前溫室溫度Tcurrent以及外界環境溫度Tout的關系，根據比例積分微分（PID）控制器輸出控制信號u（t），使Tcurrent逐步逼近Tset。控制器的工作可表示為：

其中e（t）=Tset-Tcurrent，為誤差值，Kp、Ki、Kd為控制器的比例、積分和微分系數。根據上述機制智能溫室環境控制系統能夠根據環境變化和作物需求實現精準控制，有效提升農作物的生長效率和品質。以下是智能溫室環境控制系統架構圖，見圖1。

（1）云平臺/數據中心：智能溫室的核心處理平臺，負責存儲、處理傳感器數據，執行數據分析、環境建模以及提供遠程數據訪問接口。

（2）數據處理與分析：對采集到的環境數據進行處理，包括溫度、濕度、光照強度、CO2濃度等，通過模型分析環境變化趨勢，并為控制決策提供依據。

（3）遠程監控與控制：為用戶提供實時的環境狀態監控界面，展示各項環境參數的實時數據，并具備報警功能。通過遠程控制系統，管理人員可以隨時調整控制策略。

（4）無線傳感器網絡（WSN）：布設在溫室內部的各類傳感器（如溫度、濕度、光照、CO2濃度傳感器）采集環境數據，數據通過無線網絡傳輸至數據平臺。

（5）溫室環境控制設備：包括溫度調控、濕度調節、CO2濃度控制等設備。系統根據傳感器反饋的實時數據，調整設備以維持理想的溫室環境。

（6）自動化執行系統：通過自動化設備（如電磁閥、水泵、風機、遮陽簾、電加熱器等）根據控制信號進行自動調節，確保溫室內的各項環境參數符合作物需求。

1.2 關鍵技術組件

傳感器技術中傳感器是智能溫室環境控制系統的基礎組件用于實時感知溫室內外環境參數[2]。常見的傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器和CO2濃度傳感器等。例如NTC熱敏電阻型溫度傳感器可以精準檢測溫室內溫度變化，電容式濕度傳感器根據測量電容變化反映空氣濕度，光照傳感器如光電二極管和光敏電阻可用于測量環境光強，紅外氣體傳感器則用于監測CO2濃度。這些傳感器通常具備高靈敏度、低功耗和抗干擾能力，通過標準化接口將數據傳輸至系統的數據處理平臺為后續控制決策提供基礎。自動控制設備是智能溫室環境調控的執行部分，根據傳感器反饋的環境數據和控制算法的輸出信號對溫室環境進行調節。灌溉系統利用電磁閥和泵控制水流量精確供應作物所需水分，遮陽簾利用電機驅動調節光照強度，通風窗利用風機和窗簾調節空氣流動平衡溫度和濕度，加熱和冷卻系統則借助暖風機或冷卻器調控溫室內溫度。現代智能溫室中這些設備廣泛采用智能控制技術減少人工干預，提高操作效率。

1.3 系統集成與通信技術

物聯網技術根據無線傳感器網絡（WSN）和射頻識別（RFID）實現設備互聯和數據傳輸，使用通信協議如ZigBee、LoRa和NB-IoT滿足低功耗、廣覆蓋和高可靠性需求。云計算技術為系統提供了強大的數據存儲和計算能力，支持遠程數據訪問和分布式協作。大數據技術則用于分析海量環境數據，挖掘作物生長與環境因素之間的潛在規律，例如利用關聯規則挖掘識別不同參數的交互效應或使用預測模型進行作物生長狀態預估。通過多種技術的融合，智能溫室系統能夠實現高效的數據流轉和決策優化。集成通信技術還支持與其他農業信息系統的兼容，推動農業數字化和智慧化的深入發展。

2 智能溫室環境控制系統在蔬菜種植中的應用實例

2.1 應用案例展示

山東壽光作為我國蔬菜產業的標桿地區，借助智能溫室技術推動了蔬菜種植從傳統模式向現代模式的轉型升級。壽光智能溫室大棚采用物聯網、大數據、自動化和人工智能技術，構建了完整的環境控制系統，為蔬菜種植提供了精準的生長條件。該案例的環境控制系統配置主要由以下模塊組成。

傳感器網絡部分，溫室內部布設了多種傳感器涵蓋溫度、濕度、光照和CO2濃度傳感器實時監測環境參數。例如光照傳感器監測的精度可達±1%，濕度傳感器精度為±3%。物聯網平臺方面利用無線通信技術（如LoRa或NB-IoT）實現傳感器數據的高效傳輸，支持大范圍實時監控。數據處理與分析借助云計算技術，對采集的環境數據進行存儲和處理，建立精準的作物生長模型和市場預測模型。大數據分析結果用于優化種植計劃。例如通過建立光照強度與產量的關系模型，預測出適宜的遮陽簾開合時段，減少能源浪費達20%。自動化控制設備配置水肥一體化灌溉系統、自動通風窗、遮陽簾控制系統等。人工智能技術利用機器學習算法分析作物生長數據，預測生長周期并監測病蟲害風險。

壽光智能溫室技術提高了蔬菜產量與品質，降低了資源消耗和生產成本。根據壽光農業農村部門的統計數據，一座標準化智能溫室大棚每年可生產蔬菜25 t，比傳統大棚增產30%。由于精準控制環境參數，蔬菜的品質顯著提高，商品率達到95%以上，高于傳統種植方式的80%。在水資源和能源利用方面，智能溫室大棚借助精準灌溉和環境調控，每畝每年節約水資源500 m3，減少能源消耗約20%。經濟效益方面，壽光智能溫室的蔬菜在市場上的售價高出普通蔬菜20%～30%。智能溫室生產的番茄每公斤售價可達8元而傳統種植的售價僅為6元。在出口市場中壽光蔬菜因品質優良，出口量年均增長10%。單座大棚的年凈利潤可達10萬元，相比傳統大棚增加了40%。智能溫室的推廣帶動了區域經濟的發展，壽光全市的智能溫室覆蓋面積超過1.33萬hm2，帶動了相關技術服務、設備制造和物流行業的發展，形成了完整的產業鏈條。

2.2 面臨的挑戰與解決方案

智能溫室環境控制系統的技術難題主要表現在系統集成的復雜性和設備維護成本較高，不同品牌設備的通信協議不統一，導致系統兼容性差，設備間的協同效率受到限制。解決此問題應加強標準化建設，推動統一的通信協議和接口標準，提升系統的互操作性，引入模塊化設計理念，簡化設備的安裝和維護提高技術可靠性。成本問題也是智能溫室推廣的主要障礙。智能溫室設備和技術的初期投資較高，許多小規模種植者難以負擔。在這一背景下政府和金融機構應提供財政補貼和低息貸款，減輕種植者的經濟負擔，同時利用共享平臺模式降低單個農戶的使用成本。農民接受度問題主要源于技術使用的復雜性和對新技術的陌生感。針對這一問題應加強技術培訓和推廣活動，借助實地示范和案例分享提高農民的認知和接受度。同時應優化智能溫室系統的人機界面，開發簡潔友好的操作平臺，降低技術的使用門檻。

3 智能溫室環境控制系統的優化策略

3.1 精準農業技術的應用

精準農業技術中人工智能（AI）和機器學習（ML）作為核心技術，根據深度學習算法和數據挖掘方法，實現作物生長環境的動態監測和精準調控。在溫室環境控制中機器學習模型能夠利用歷史數據與實時監測數據構建預測模型，例如基于支持向量機（SVM）或隨機森林算法預測溫度、濕度變化趨勢并提供優化的調控策略。AI技術可以用于智能識別病蟲害，利用圖像識別技術對作物葉片的病斑、蟲害進行自動分析和診斷。例如根據訓練卷積神經網絡（CNN）識別病害圖像的準確率可以達到95%以上，為農戶提供即時解決方案。強化學習算法在灌溉管理中的應用已取得顯著進展，智能系統能夠根據土壤濕度、作物需水量和氣象條件動態調整灌溉頻率和水量，減少30%以上的水資源浪費。

3.2 能源效率提升

智能溫室運行中能源消耗是影響成本的關鍵因素，能源效率優化直接關系到系統的經濟可持續性。太陽能利用和智能調度技術是當前智能溫室節能的主要方向。智能溫室可安裝光伏發電設備，利用溫室頂部的光伏面板將太陽能轉化為電能供溫室內部設備使用，例如一座安裝了太陽能系統的智能溫室每年可減少25%～30%的電網電力使用量。智能調度系統根據對能源需求和供給的實時監測，利用負荷預測算法進行動態分配。基于時間序列預測的模型可以優化電力負載，避開用電高峰時段，有效降低峰值電力消耗。智能溫室也可通過改進保溫材料和采用低能耗設備提高能源利用效率。在溫室墻體和覆蓋膜中采用高效隔熱材料可以降低20%以上的熱量損失。使用高效LED照明設備替代傳統照明可減少40%以上的電力消耗，詳細見下表1。

由表1可得，光伏發電系統的節能比例高達25%～30%，每年可減少智能溫室對電網電力的依賴，其成本回收周期為3～5年，適合長期投資。高效LED照明設備的節能效果最為顯著，節能比例達到40%，成本回收周期僅為2～3年，是智能溫室改造中性價比最高的措施之一。高效隔熱材料在降低熱量損失方面表現突出，節能比例為20%，回收周期為3～4年，適用于寒冷地區溫室的保溫需求。智能調度系統通過優化能源使用策略，節能比例達到15%～20%，且成本回收周期最短，僅為1～2年，展現了快速回報的優勢。綜合來看，這些措施在節能比例與經濟效益之間實現了良好平衡，為智能溫室的能源效率提升提供了可行的技術路徑和投資選擇。

3.3 系統集成與兼容性優化

系統集成與兼容性是智能溫室發展中面臨的核心挑戰之一，不同設備和系統之間的通信協議、數據格式差異限制了系統的互操作性和擴展性。要解決這些問題，推進智能溫室的標準化與模塊化發展成為優化策略的重要方向。在標準化方面，應制定統一的通信協議和數據接口標準，采用開放式通信協議如MQTT和OPC UA，使不同品牌的傳感器和控制設備能夠實現無縫對接。模塊化方面，可采用基于功能模塊的設計方法，將傳感器、控制設備和數據處理平臺分離設計，形成標準化的功能單元便于維護和升級。系統兼容性的優化還需要加強云端與本地系統的協同能力，根據云計算技術實現多溫室的集中管理和數據共享。基于微服務架構的智能溫室平臺可以支持多個溫室模塊的獨立運行與集中控制，用戶可以根據單一平臺管理多個溫室的環境數據和設備運行情況。系統集成優化還包括與其他農業信息化系統的對接，例如將智能溫室控制系統與農業供應鏈管理系統、市場分析系統對接，形成覆蓋種植、銷售和物流全鏈條的智能農業生態。借助標準化與模塊化設計，智能溫室系統可以降低設備和技術的維護難度，提高系統的兼容性和擴展性，給規模化推廣奠定基礎。

4 結論

智能溫室環境控制系統作為現代農業的重要技術手段，以其精準化、智能化和高效化的特點為蔬菜種植提供了理想的解決方案。在研究中，基于對系統基本原理的剖析及實際應用案例的分析，證明了其在提高農作物產量、品質和資源利用效率方面的顯著作用。優化策略如精準農業技術應用、能源效率提升及系統集成優化，給智能溫室的進一步發展提供了方向。

參考文獻

[1] 宋曉茹，程棟君，呂欣玥，等.基于AT89C51的智能溫室大棚環境監測控制系統 [J].電子制作，2024，32（16）：113-116.

[2] 郗艷華，張娜，張芊睿.基于物聯網的智慧農業智能溫室控制系統[J].電腦知識與技術，2024，20（3）：8-10.