我国设施生态农业主要模式及配套技术的研究与实践

设施生态农业是指在设施种植和设施养殖中采用清洁、绿色、健康生产方式,以提高资源利用效率、农产品产量与质量、环境效益为目标的生态农业模式。2002年农业部重点推广的设施生态农业模式主要有两大类:一类是种养沼三结合的“四位一体”生态模式,从最初以农户为单位的单体日光温室到以村庄为单位的种养结合生态温室群模式,拓展到在一个大区域内将大型猪场的粪污进行工业化沼气并网发电,沼液通过管道输送到农田来减少化肥施用和改良土壤的宏观生态农业模式,相关的结构配置、配套的种养殖技术和装备也在不断研发和提升中。另一类是采用综合性生态农业技术的设施生态农业模式,包括:采用各类立体/垂直栽培技术提高土地资源利用率;通过各种轮作栽培技术减少设施蔬菜土壤连作障碍和降低农药使用量;采用土壤健康栽培技术,通过有机肥的合理施用改善土壤性状;采用有机基质栽培技术,用农林废弃物发酵后的物料作为栽培基质为作物提供养分;采用覆盖防虫网、色板诱杀、灯光诱杀、高温封棚、蒸气消毒、有色膜覆盖土壤、天敌昆虫生物防治等病虫草害生态防治技术来减少有害生物发生。期望通过相关配套装备技术的进一步研发提高设施生态农业的信息化、自动化水平,实现设施农业的可持续发展。

坡地面栽培对日光温室土壤温度环境的影响

以平地面温室为对照,对坡地面温室土壤白天蓄热期间的温度变化和蓄热量变化进行研究,以期为老旧日光温室的改造提供参考。结果表明:坡地面温室明显改善了日光温室土壤温度环境,与平地面温室相比,坡地面温室日提高土壤温度0.1~1.7℃,日最高土壤温度提高1.0~1.9℃,日降低冠层上部空气温度1.9~4.0℃,日增大土壤蓄热量8.44%~44.57%。晴天土壤温度和蓄热量的增加幅度大于阴天。

融合GA-Attention-LSTM算法的温室樱桃环境参数预测与裂果预警

针对温室环境因素对樱桃的影响,设计一套大樱桃温室环境自动监测装置,用来采集温室内的环境参数值为樱桃裂果提供数字化预警支持及防治方案。基于采集的环境参数值,首先使用相关性分析得出与棚内裂果具有强相关性的环境参数特征;其次使用滑动窗口方法将输入的环境特征生成时间序列矩阵形式;随后提出一种融合GA-Attention-LSTM算法的预测模型,实现精准预测棚内的环境参数的功能;最后通过SPSS数据分析软件来分析不同大棚的环境参数和裂果率。所提的融合GA-Attention-LSTM算法的预测模型的平均绝对误差为0.112,均方误差为0.087,相比于LSTM网络模型高出12.80%和9.72%,对环境参数的预测精度更高,同时得出一套科学的樱桃环境参数值范围,为预测模型对樱桃裂果数字化预警提供有力支持。

盘锦市夏季高温闷棚土壤消毒技术

通过盘锦市部分农户反映问题和长期生产调研,发现盘锦市部分农户种植的温室内由于长期连作及不科学的病虫害防治方式,导致温室内病虫害极为严重,尽管当地农户采用多种防治手段,温室内病虫害始终难以根除。为解决这一生产难题,2022—2023年辽宁省农业科学院蔬菜研究所与当地农户对接,在盘锦市菜根堂培训基地农户种植的温室内进行了夏季高温闷棚土壤消毒试验。为加强防治效果,试验增加了不同剂量的石灰氮和98%棉隆颗粒进行了不同组合处理。结果显示,35 g/m^(2)98%棉隆颗粒+135 g/m^(2)石灰氮高温闷棚土壤消毒效果最好,但35 g/m^(2)98%棉隆颗粒+105 g/m^(2)石灰氮高温闷棚土壤消毒防治效果和成本投入最易为农户接受。

半封闭温室关键系统设计与应用

半封闭温室是近年来新兴温室,其中温室气候走廊和正压送风系统是半封闭温室的关键系统设计。通过对半封闭温室内夏季温度分布的均匀性和风道风速测试试验,验证温室的降温能力和送风系统性能。试验结果表明,SFG5-4型风机配套35 m长风道,送风相对均匀,风速4.3~4.7 m/s;对于温度分布规律来说,在同一水平方向上温室内各点的平均温差1.0~1.8℃,在同一高度方向上温室内各点的平均温差2.2~3.5℃,并且3.5 m湿帘比2.0 m湿帘降温效果好。

基于TRIZ的温室保温系统设计

冬季天气寒冷,不利于植物生长,需要对温室进行保温,为育苗和植物生长提供适宜的温度。但仅仅覆盖防寒衣效果不好,依靠人工加热,劳动强度大,而且不一定及时。利用TRIZ理论中的矛盾矩阵和40发明原理,解决温室保温系统开发中遇到的物理矛盾和技术矛盾,提高开发效率和产品的实用性。通过按键可以在不同的时期设定不同的温度范围,以利于植物出苗和成长,通过检测温度、湿度以及CO_(2)浓度,启动不同的加热方式,如果采用柴油机或者煤炭(锅炉)加热,在加热过程中,CO_(2)浓度会变高,也有可能造成CO浓度增高,加入CO传感器以及浓度范围的LED时刻监测CO浓度,并安装蜂鸣器报警装置,及时提醒温室内的种植人员注意安全。该产品是利用传感器检测温室内环境信息,并把信息传送到单片机,单片机控制执行机构工作并在液晶屏和LED上显示,实现温室育苗环境自动控制和手动控制相结合。试验结果表明,使用该系统大大降低劳动强度,提高了育苗的成活率和植物的产量。

不同通风方式日光温室微环境模拟与作物蒸腾研究

日光温室后墙蓄热降低了通风降温效率,高温会刺激植物水分蒸腾,降低水资源利用率。本文以北京市通州区日光温室为研究对象,在原有的上、下通风口基础上,增设后墙通风口。基于DO辐射模型、组分输运模型和多孔介质模型建立了日光温室的计算流体力学(CFD)模型,探究了不同通风方式下温室微环境状况,并结合作物蒸腾模型分析获得了作物蒸腾特征。结果表明,气温变化会直接影响作物蒸腾强度,两者空间分布特征一致。中午温室高温,开启后墙、下通风口,较原来开启上、下通风口,气流走向相似,因减少部分蓄热墙体,降温效率提高5.7%,蒸腾量下降0.020 mm/h,开启后墙、上、下通风口,蒸腾量较原来下降0.005 mm/h。开启后墙、上通风口,由于两通风口靠近一侧且距离作物较远,只能形成北侧局部降温,降温效率下降10.3%,除湿效率较原来提高5.7%,蒸腾量升高0.035 mm/h。此外,在通风口组合中,将靠下的通风口设置在迎风方向,可减少外界来风能量、动量损失,以提高通风降温效率。研究结果可为日光温室微环境调节提供参考。

日光温室薄膜全自动清洗机研制与试验

针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状,该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本,采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴;设计地面移位换行装置,用以承载清洗主机沿温室长度方向移动;为实现自动换行清洗,设计棚顶移位换行装置,调整棚顶吊绳安装高度,避免吊绳在换行作业时与棚面产生干涉而影响换行质量或损伤薄膜。基于多传感器融合与数据校验技术,保证清洗主机、棚顶与地面移位装置间的协作实时性、一致性及可靠性。为验证设计方案的合理性与可行性,以参照日光温室跨度、脊高、肩高参数10:1制作模型温室,按外形尺寸5:1加工清洗样机,并进行对齐、倾斜偏移及清洗效果验证试验。结果表明,清洗主机升降时的水平偏移量在±3°以内,左右偏移量在±7 mm以内(换行操作时各偏移量无累积);地面与棚顶移位换行装置的单次换行误差与多次换行累计误差均在1 mm左右;毛刷材料选型与关键参数设计合理,可对薄膜表面灰尘进行有效清洗,洗净率为95.4%,清洗效果明显。该清洗机在丰富国内日光温室清洗装备类型的同时,有效解决了团队前期研发清洗机质量大、易伤膜、自动化水平低等问题,为温室大棚薄膜相关清洗设备的设计研发提供了参考。

植物展览温室热压自然通风降温预测模型应用

展览温室作为植物展示和生长的空间,常常面临温室效应和过热的问题。在展览温室的初步设计阶段,以经验公式得到的开口流量系数,用于展览温室自然通风计算是不严谨的。文中以上海某展览温室为例,结合室内热量平衡与自然通风理论,建立了基于热量平衡的自然通风数学模型,并采用CFD数值模拟方法对窗口流量系数进行校核。最终通过全尺寸数值模拟验证了展览温室的自然通风预测模型。研究结果对于植物园展览温室的自然通风预测具有指导意义。

拱架送/回风方式对日光温室冬季作物冠层区热环境的影响

传统日光温室被动的热环境调控模式难以满足温室作物冠层区空气温度和速度调控需求,且能源利用效率低下。为了改进日光温室热环境精准调控方法和提高温室能源利用效率,该研究结合日光温室围护结构特点,提出了一种日光温室拱架的送/回风方法,并基于温室作物多孔介质模型,建立了拱架送/回风系统温室的数值传热模型。采用空气温度与速度不均匀系数、气流速度适宜区面积比、能量利用系数以及累计有效积温等评价参数,研究了下送上回、中间回风和上送下回等3种温室拱架送/回风方式对日光温室冬季作物冠层区热环境的影响。结果表明,与中间回风和上送下回通风方式相比,下送上回通风方式对不同作物冠层高度处的空气温度和速度调控的结果最优,且不同作物冠层高度处气流速度适宜区面积比和累计有效积温都最大。当采用下送上回通风方式时,与送风干管风速为9、11和12 m/s相比,送风干管风速为10 m/s的能量利用系数最大,在作物冠层高度0.4、0.6、0.8和1.0 m处的能量利用系数分别为0.976、0.982、0.985和0.987,并且不同作物冠层高度处的空气温度不均匀系数和速度不均匀系数也都最小。因此,下送上回通风方式的推荐送风干管风速为10 m/s。该研究可为日光温室热环境的精准调控提供参考。

蔬菜大棚环境质量监测系统设计——基于网络通信技术

以蔬菜大棚环境质量监测为研究对象,基于网络通信技术、传感技术单片机原理,搭建大棚环境质量监测系统,对大棚环境内的光照强度、温度、湿度、二氧化碳浓度以及其他环境参数进行监测。试验分析数据表明:系统能够对大棚内的相关环境参数进行有效采集、分析和存储,运行性能稳定,具有较高的精度,可用于蔬菜大棚环境质量监测。

基于“互联网+”的农业大棚系统设计研究

利用“互联网+”技术和传感器技术,设计了一种农业大棚监测控制系统。工作时,通过数据传输网络对传感器数据进行传输,经分析处理后,利用“互联网+”将参数信息传输至远程服务器,主控制系统根据环境参数阈值生成相关控制指令,实时对农业大棚内环境参数进行调整。试验结果表明:大棚智能监测控制系统能够准确地对大棚内环境参数指标进行采集,并进行智能化动态调整,为智慧农业生产过程信息监测提供参考依据。

基于电子信息技术温室环境自动调控系统设计

为进一步优化我国温室环境自动调控的作业水平,从电子信息与信号控制角度展开系统的优化设计。以通用型的自动调控系统核心组成与功能特征为出发点,选定温度、湿度及光照度作为温室环境的主监测参数建立电子通信回路数学模型,展开系统相应的控制实现与硬件匹配。同时,进行自动调控监测试验作业,结果表明:基于电子信息技术应用下的温室环境自动调控系统布局规划可行,系统综合调控效率相对提升了5.80%;由于电子信号监测反馈的及时准确性,系统调控速率可提升至92.02%,温室满足效率可达90.11%。因此,将智能控制与内部电路信号处理深度结合,是今后设施农业发展的主流革新方向之一,有利于农业监测装备数字化、智能化的有效升级,具有良好的应用与推广价值。

基于主元分析的温室物联网空气温湿度传感器故障诊断

针对温室物联网测控系统中空气温湿度传感器受恶劣环境影响易发生故障的问题,研究温室物联网测控系统中空气温湿度传感器的故障诊断,保障温室物联网测控系统整体工作的稳定可靠性,提出一种基于主元分析的空气温湿度传感器故障诊断方法。首先对空气温湿度传感器数据进行主元分析,通过监控平方预测误差统计量的变化实现传感器的故障检测;再针对检测出的空气温湿度传感器故障数据,利用加权后的平方预测误差统计量来计算传感器的累积贡献率,并将其作为传感器故障识别的指标,识别出现故障的空气温湿度传感器。利用空气温湿度传感器数据在不同故障条件下进行传感器故障诊断方法验证,验证结果表明:所提方法可用于温室物联网测控系统中空气温湿度传感器偏差故障和漂移故障的检测,偏差故障的检测效果要好于漂移故障,偏差故障综合检测率为100%,漂移故障综合检测率为51.25%;同时所提方法能够正确识别出故障传感器,有效提高温室物联网测控系统中空气温湿度传感器故障诊断结果的准确性。

基于大跨度拱棚湍流结构演化的棚型优化

大跨度拱棚在园艺设施中应用日益广泛,跨度、高度增加会加大棚内空间,但风温性能与时空演化更为复杂。为探明大跨度拱棚湍流结构演化规律并进行棚型优化,该研究以生产中常用的20 m跨度宜机化拱棚为主要对象,建立融合设施结构与番茄植株气动特征的多场耦合仿真分析模型,并开展示范工程应用。结果表明:大跨度拱棚存在湍流现象,断面涡流多呈双旋涡特征;棚的脊高越低,温度、气流分布均匀性越差,通风效率虽较高但换气率较低;风温分布均匀性会伴随拱棚高度增加变优,但太高时因热压通风演化为主通风方式,风压通风效能会明显下降;针对20 m大跨度拱棚,脊高6.0~6.5 m时构型较优,兼顾经济性、安全性等因素脊高取6.0 m更优。通过示范工程验证了模型的可靠性,为同类园艺设施结构构型优化提供了高效可靠手段。

基于SSA-Elman的日光温室温湿度预测模型的研究

有效获取日光温室的温湿度变化趋势对实现温室环境精准调控至关重要。为提高日光温室温度和湿度的预测精度和可靠性,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化Elman神经网络的温室温湿度环境预测模型。研究采用斯皮尔曼相关性分析方法筛选出主要的环境影响因子作为输入变量,以日光温室内未来的温度和湿度分别作为输出变量,利用麻雀搜索优化算法对Elman神经网络模型参数分别进行优化调整,完成对日光温室的温湿度变化趋势预测。以山东地区2022年10月1日—2023年1月1日的冬季设施番茄日光温室的监测数据进行试验验证。结果表明,SSA-Elman模型对温度的预测指标均方根误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.592、0.320和0.963;对湿度的预测指标均方根误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.120、2.530和0.972,说明所提出的模型可有效用于对日光温室温湿度进行精准预测,可为未来温室环境的精准调控提供可靠的数据支撑和决策依据。

相变材料在日光温室中的应用现状

日光温室在现代设施农业中起到举足轻重的作用,具有造价低、高效和节能的优势,可在北方寒区用于越冬生产。其后墙较强的蓄放热能力是温室能够进行越冬生产的关键因素之一,而高寒地区日光温室内可能存在昼夜温差大、夜间温度低,需要设备增温的现象。相变材料具有储热密度高、放热温度变化稳定及成本低的优势,在航空航天、建筑节能等领域被广泛应用。为改善温室热环境、减小环境负荷和促进节能减排,将相变材料新型环保节能技术应用于日光温室中,可起到调节室内温度的作用。本文介绍了相变材料的类型及日光温室常用相变材料,总结了日光温室中相变材料的筛选,以及日光温室相变墙体的结构构造及使用方式,并对其发展进行了展望。

基于SO-BP神经网络的温室环境预测模型研究

由于温室环境中温湿度的调控过程存在滞后响应特性,预测温室环境变化趋势是构建温室精准控制系统中不可或缺的一部分。针对传统神经网络算法在温室预测方面精度不足等问题,提出一种基于蛇优化算法(snake optimizer,SO)优化BP神经网络的温室环境预测方法。试验结果表明,该方法预测15 min内温度的决定系数R^(2)为0.9564,比BP模型、HHO-BP模型分别提高14.87%、2.19%,平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE值分别为0.4813、2.2378、0.6729;预测15 min内湿度的R^(2)为0.9821,比BP模型、HHO-BP模型分别提高13.12%、2.37%,预测指标MAE、MAPE、RMSE值分别为1.7090、2.5842、2.2838。该模型的预测结果较理想,可用于温室温湿度预测。

基于图像处理技术的棚室番茄果实识别

我国番茄的产量居世界前列,种植的主要方式为棚室种植,大多采用人工采摘,成本高、效率低,不利于种植产业的发展。为此,提出了一种基于A-ENet模型的图像处理技术,用于棚室番茄果实的识别。A-ENet模型在EfficientNet运行时引入注意力机制,用于优化深度网络运算结果。EfficientNet通过调整、完善网络的宽度、深度等网络参数提升网络的识别准确率,同时在网络提取输入信号特征时引入注意力机制用于捕捉输入信号特征的权重信息,主动忽略环境因素对目标信号的干扰。A-ENet模型能够解决由于识别目标之间的细微差异产生的识别错误的问题,且能够减少随机环境因素对识别过程的干扰,提高识别成功率,对棚室番茄果实识别问题起到积极的影响作用。实验结果表明:所提出的基于图像处理技术的A-ENet模型能够构建出效率更高、鲁棒性更强的目标识别系统。

气流扰动对黄瓜幼苗叶茎根解剖结构的影响

为了探索人工施加气流扰动对黄瓜幼苗促壮的机理,以“津优1号”黄瓜幼苗为研究对象,于2021年5—7月在江苏大学温室进行了不同气流速度和气流温度对温室黄瓜幼苗叶茎根解剖结构的试验.试验采用裂区设计,以气流温度为主因素,设计2个温度水平:25±5℃和35±5℃;以气流速度为副因素,设计4个速度水平:1,3,6,9 m/s;以不进行气流扰动处理为对照,研究不同处理对黄瓜幼苗叶片、茎秆和根解剖结构的影响.结果表明:气流扰动显著影响了黄瓜幼苗的株高,增加了叶片厚度、茎粗和根径.高温气流能够增加温室黄瓜幼苗株高,而低温气流则降低温室黄瓜幼苗株高.气流速度对温室黄瓜幼苗微结构的影响各不相同.6和9 m/s的凉风扰动时,作物抑制徒长效果最为明显,但9 m/s气流扰动易使作物弯折损伤.综上,以6 m/s凉风扰动最佳,可有效抑制高温高湿环境下黄瓜幼苗的徒长,是培育黄瓜壮苗的有效调控措施.