吳久江 汪 星 李 群 汪有科

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)中國(guó)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院， 陜西楊凌 712100；3.寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 銀川 750021； 4.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所， 陜西楊凌 712100)

0 引言

草莓素有“水果皇后”的美譽(yù)，我國(guó)草莓的年產(chǎn)量和栽培面積均超過(guò)了世界總量的1/3，穩(wěn)居世界第一，但草莓品質(zhì)、單產(chǎn)及水分利用效率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于西方發(fā)達(dá)國(guó)家[1]。近年來(lái)隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)施農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)作物的遠(yuǎn)程監(jiān)控和精確管理[2]，為提高草莓生產(chǎn)提供了新的途徑。

代表現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)最高水平的高端智能溫室主要集中在荷蘭、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家，基于大型連棟溫室研制出先進(jìn)的設(shè)施環(huán)境智能控制系統(tǒng)[3-8]，可根據(jù)作物對(duì)環(huán)境的不同需求，由計(jì)算機(jī)對(duì)設(shè)施內(nèi)的環(huán)境因子，例如空氣溫濕度、光照強(qiáng)度、CO2濃度等進(jìn)行全面有效的自動(dòng)檢測(cè)與調(diào)控[9]，并對(duì)作物栽培管理[10-11]、病蟲害防治[12-13]、作物產(chǎn)量產(chǎn)期預(yù)測(cè)[14]進(jìn)行全方位跟蹤與服務(wù)，形成了一套系統(tǒng)化的種植技術(shù)體系，提高了作物產(chǎn)量，降低了管理成本和農(nóng)業(yè)成本[15]。其中，荷蘭利用智能溫室種植系統(tǒng)使草莓產(chǎn)量達(dá)4.5～6.0 kg/m2，收入449.7～899.6元/m2，水分循環(huán)利用率90%以上。

我國(guó)真正具有先進(jìn)水平的智能大棚極少，且都依賴國(guó)外進(jìn)口，不僅成本高，而且很難大面積推廣[16]。雖然國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究取得了一些進(jìn)展[17-20]，但總體上尚處于初始階段，與國(guó)外差距較大，研究也主要集中在自動(dòng)化程度較高的示范園大棚中[21-22]。我國(guó)目前仍以小農(nóng)戶分散經(jīng)營(yíng)為主[23]，90%以上仍為簡(jiǎn)易型塑料大棚[24]，基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、自動(dòng)化程度低下的情況仍較為突出[25]，針對(duì)其研發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)尚未見(jiàn)報(bào)道。

本文基于農(nóng)業(yè)技術(shù)(Agriculture technology，AT)、信息技術(shù)(Information technology，IT)和數(shù)據(jù)技術(shù)(Database technology，DT)的深度整合，結(jié)合陜西省關(guān)中地區(qū)設(shè)施草莓種植現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)一種適用于簡(jiǎn)易塑料大棚的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智慧種植管理系統(tǒng)，并對(duì)其實(shí)際應(yīng)用效果和水分利用效率進(jìn)行分析。

1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的草莓大棚智慧種植管理系統(tǒng)分為信息獲取和種植大腦兩部分。信息獲取包括數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣服務(wù)器、傳輸網(wǎng)絡(luò)及云服務(wù)器，種植大腦主要由專家系統(tǒng)組成。系統(tǒng)使用C/S和B/S混合架構(gòu)，形成“數(shù)據(jù)獲取-智能分析-決策下達(dá)”設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。其中大棚結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)陋、自動(dòng)化程度較低，采用種植戶代替智能控制設(shè)備進(jìn)行決策執(zhí)行的方式。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.1 Overall system architecture diagram

2 信息獲取

2.1 數(shù)據(jù)采集模塊與可視化

數(shù)據(jù)采集模塊包括棚內(nèi)數(shù)據(jù)、棚外數(shù)據(jù)和人工調(diào)查數(shù)據(jù)，及時(shí)準(zhǔn)確掌握草莓大棚的基本生產(chǎn)要素。人工調(diào)查數(shù)據(jù)包括肥藥使用記錄、園藝修剪記錄、圖像資料等傳感器無(wú)法監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，需要種植戶進(jìn)行記錄并手動(dòng)上傳至專家系統(tǒng)。采用湖南省拓安儀器有限公司生產(chǎn)的傳感器對(duì)棚內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，空氣溫濕度探頭為ESM-TH型，空氣濕度測(cè)量精度為±3%，空氣溫度測(cè)量精度為±0.2℃，二氧化碳探頭為ESM-CO2型，測(cè)量精度為±60 mg/m3，pH值探頭為ESM-PH型，測(cè)量精度為±0.02，土壤電導(dǎo)率(EC)探頭為ESM-EC型，測(cè)量精度為±2%，土壤溫濕度探頭為ESM101-01TH型，土壤濕度測(cè)量精度為±3%(m3/m3)，土壤溫度測(cè)量精度為±0.2℃，光照強(qiáng)度探頭為ESM-L型，測(cè)量精度為±5%。其中串行通信接口為RS-485，采用標(biāo)準(zhǔn)Modbus-RTU通信協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并在棚外布置小型氣象站監(jiān)測(cè)棚外環(huán)境數(shù)據(jù)。

本文基于WebSocket API實(shí)現(xiàn)瀏覽器與服務(wù)器之間的雙向通信；并利用Ajax技術(shù)實(shí)現(xiàn)異步數(shù)據(jù)交互，降低服務(wù)器負(fù)擔(dān)以及提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率；并引入Highcharts實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)與手機(jī)的圖表化。

2.2 邊緣服務(wù)器與云服務(wù)器

邊緣服務(wù)器負(fù)責(zé)收集傳感器數(shù)據(jù)并上傳至云服務(wù)器，云服務(wù)器則會(huì)綜合更廣泛的云端資源，并對(duì)上傳的數(shù)據(jù)包進(jìn)行計(jì)算、分析，然后存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)供專家系統(tǒng)調(diào)用。采用窄帶物聯(lián)網(wǎng)(Narrow band Internet of Things, NB-IoT)作為無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)。

3 種植大腦

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)采用MySQL+MongoDB的混合存儲(chǔ)策略，并基于專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要構(gòu)建知識(shí)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、人工調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)等，其中知識(shí)庫(kù)存放專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，包括病蟲害數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、規(guī)則庫(kù)等，是決定專家系統(tǒng)優(yōu)劣的重要因素，知識(shí)庫(kù)可以通過(guò)獲取知識(shí)不斷改正和豐富知識(shí)庫(kù)內(nèi)容，部分?jǐn)?shù)據(jù)類型見(jiàn)表1。為緩解數(shù)據(jù)庫(kù)壓力，加快計(jì)算過(guò)程和數(shù)據(jù)的讀取速度，加入Redis緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。

表1 部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)Tab.1 Partial database structure

3.2 模型處置決策

3.2.1參數(shù)報(bào)警設(shè)置

本系統(tǒng)根據(jù)種植需要分別設(shè)置環(huán)境參數(shù)報(bào)警和水分參數(shù)報(bào)警。簡(jiǎn)易塑料大棚因結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，做不到對(duì)環(huán)境的恒定控制，為了使草莓生長(zhǎng)環(huán)境適宜，需要根據(jù)專家知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及大棚自身的調(diào)節(jié)能力在草莓不同生育階段需求設(shè)置不同環(huán)境參數(shù)和水分參數(shù)參考閾值，當(dāng)參數(shù)超過(guò)上、下限范圍時(shí)，專家系統(tǒng)則會(huì)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，并結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)，利用專家知識(shí)庫(kù)的推理機(jī)不斷推理，得出最終執(zhí)行決策并自動(dòng)下發(fā)至種植戶手機(jī)端指導(dǎo)農(nóng)戶實(shí)施管理。主要控制決策包括卷膜高度與時(shí)間、棚頂覆膜的材料與數(shù)量、灌水量和灌水時(shí)間。

3.2.2決策準(zhǔn)確率設(shè)計(jì)

為降低成本，單個(gè)大棚內(nèi)布置的傳感器數(shù)量較少，且大棚內(nèi)沒(méi)有先進(jìn)的自動(dòng)化設(shè)備，為保證系統(tǒng)報(bào)警的準(zhǔn)確率，減少錯(cuò)誤決策的發(fā)生，系統(tǒng)分別設(shè)計(jì)了環(huán)境參數(shù)和水分參數(shù)的報(bào)警規(guī)則。

棚內(nèi)采集的環(huán)境參數(shù)以3 min/次的頻率上傳至專家系統(tǒng)，當(dāng)某一個(gè)環(huán)境參數(shù)出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)將會(huì)發(fā)送報(bào)告至專家系統(tǒng)，為避免傳感器監(jiān)測(cè)誤差和溫室內(nèi)因人為因素造成偶然情況的發(fā)生，規(guī)定在一段時(shí)間內(nèi)，如果環(huán)境參數(shù)報(bào)警比例達(dá)到設(shè)定規(guī)則，則系統(tǒng)下發(fā)報(bào)告與執(zhí)行決策，如果未達(dá)到設(shè)定規(guī)則，系統(tǒng)會(huì)認(rèn)為出現(xiàn)誤報(bào)，并將報(bào)告發(fā)回后臺(tái)工作人員，繼續(xù)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)，但不會(huì)下發(fā)至種植戶，環(huán)境數(shù)據(jù)報(bào)警工作流程如圖2所示。

圖2 環(huán)境參數(shù)報(bào)警功能流程圖Fig.2 Flow chart of environmental parameter alarm function

棚內(nèi)灌水方式采用滴灌，考慮其濕潤(rùn)方式、水分探針布置誤差、壟上不平整等原因，采用通過(guò)模型計(jì)算作物需水量與水分探針相結(jié)合的形式保證灌水的合理性。

專家系統(tǒng)的推理機(jī)通過(guò)采集有效數(shù)據(jù)，結(jié)合模型庫(kù)不間斷進(jìn)行作物需水量的計(jì)算，其中參考作物蒸發(fā)-蒸騰量計(jì)算是重要的參考依據(jù)，由于棚內(nèi)風(fēng)速可忽略不計(jì)，所以不采用FAO推薦的彭曼-蒙特斯公式(Penman-Monteith, P-M)，而采用適合大棚的修正P-M公式[26]，具體公式為

(1)

(2)

γ=6.65×10-4Pa

(3)

(4)

式中ET0——參考作物蒸發(fā)-蒸騰量，mm/d

Δ——飽和水氣壓曲線斜率，kPa/K

Rn——地表凈輻射，MJ/(m2·d)

G——土壤熱通量，MJ/(m2·d)

γ——干濕表常數(shù)，kPa/K

Tmean——日平均溫度，℃

es——飽和水氣壓，kPa

ea——實(shí)際水氣壓，kPa

Pa——大氣壓，kPa

Z——當(dāng)?shù)睾０?，m

作物需水量公式為

ETC=KcET0

(5)

式中ETC——作物需水量，mm/d

Kc——作物系數(shù)

通過(guò)模型計(jì)算作物需水量與水分探針監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相比較，并設(shè)計(jì)最大誤差規(guī)則，確保大棚灌水的合理性。為避免灌水過(guò)多，系統(tǒng)分別設(shè)置灌水總量和灌水總時(shí)間報(bào)警，雙重保險(xiǎn)原則確保灌水的準(zhǔn)確性。

3.2.3工藝單設(shè)計(jì)

工藝單基于草莓生長(zhǎng)規(guī)律需求主要分為栽培技術(shù)和環(huán)境處置兩部分，為針對(duì)不同目標(biāo)，專家系統(tǒng)結(jié)合知識(shí)庫(kù)不定期自動(dòng)下達(dá)工藝單內(nèi)容。其中栽培技術(shù)包括植保管理、園藝管理、水肥管理、農(nóng)殘管理、健康診斷等一系列需要種植戶完成的具體工作內(nèi)容；環(huán)境處置是專家系統(tǒng)根據(jù)草莓適宜生長(zhǎng)環(huán)境需求而作出的階段性基礎(chǔ)環(huán)境處置措施，部分工藝單結(jié)構(gòu)如表2所示。其中專家系統(tǒng)針對(duì)病蟲害與極端天氣會(huì)提前自動(dòng)下達(dá)工藝單做好預(yù)防措施。

表2 部分工藝單結(jié)構(gòu)Tab.2 Partial process sheet structure

3.2.4執(zhí)行檢查

簡(jiǎn)易塑料大棚缺乏智能控制設(shè)備，為保證種植戶切實(shí)完成專家系統(tǒng)下達(dá)的處置決策，設(shè)計(jì)了兩項(xiàng)執(zhí)行檢查標(biāo)準(zhǔn)：①對(duì)于棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)檢查，專家系統(tǒng)規(guī)定在一段時(shí)間內(nèi)，通過(guò)異常環(huán)境參數(shù)的變化趨勢(shì)判斷決策是否得到執(zhí)行。②專家系統(tǒng)規(guī)定種植戶定期上傳草莓生長(zhǎng)圖像與管理記錄，判斷種植戶是否完成工藝單相關(guān)內(nèi)容。

3.3 微信功能設(shè)計(jì)

3.3.1信息交流功能

針對(duì)農(nóng)業(yè)大棚自動(dòng)化程度較低的實(shí)際，微信公眾號(hào)成為了專家系統(tǒng)與種植戶間信息交流的主要手段。基于微信平臺(tái)基礎(chǔ)，利用Java、Python、css、Javascript等開發(fā)“種植大腦”微信公眾號(hào)并接入服務(wù)器，公眾號(hào)包括3個(gè)菜單，分別是服務(wù)中心、更多服務(wù)、個(gè)人中心，如圖3所示。

圖3 微信公眾號(hào)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 WeChat public account structure chart

種植戶關(guān)注微信公眾號(hào)并綁定特定IP可以通過(guò)“看一看”實(shí)時(shí)掌握棚內(nèi)環(huán)境信息、棚外氣象信息以及隨時(shí)隨地接收專家系統(tǒng)的決策信息。圖4為手機(jī)微信端棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)界面，圖中記錄了某一時(shí)刻棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)情況，環(huán)境信息展示采用了圖像加文字的形式，其中綠色區(qū)域?yàn)榄h(huán)境參數(shù)正常范圍；淺藍(lán)色與淺紅色代表了環(huán)境參數(shù)預(yù)警區(qū)域，代表環(huán)境參數(shù)即將出現(xiàn)異常，專家系統(tǒng)會(huì)下發(fā)預(yù)警至種植戶手機(jī)端；深藍(lán)色和深紅色則為環(huán)境參數(shù)報(bào)警區(qū)域，說(shuō)明當(dāng)前環(huán)境參數(shù)已偏離正常范圍，專家系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)下達(dá)具體的控制決策至種植戶手機(jī)端，例如進(jìn)行卷膜、通風(fēng)、施肥、灌水等相關(guān)措施。圖4中空氣溫濕度、土壤溫濕度、土壤EC、棚內(nèi)CO2濃度的指針均指向綠色區(qū)域表明當(dāng)前狀態(tài)為正常范圍，光照強(qiáng)度指針指向紅色區(qū)域，說(shuō)明目前光照強(qiáng)度不足，應(yīng)實(shí)施補(bǔ)光措施。

圖4 棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)項(xiàng)界面Fig.4 Environmental parameters in greenhouse

種植戶單方面的接收?qǐng)?zhí)行決策并不能完全解決草莓種植過(guò)程中的所有問(wèn)題，所以微信公眾號(hào)增加了“問(wèn)一問(wèn)”模塊；種植戶可以把種植過(guò)程中出現(xiàn)的種植問(wèn)題以文字、圖像或語(yǔ)音的形式通過(guò)微信公眾號(hào)“問(wèn)一問(wèn)”功能發(fā)送至系統(tǒng)后臺(tái)，利用人工智能專家解決普通生產(chǎn)問(wèn)題，草莓專家解決疑難問(wèn)題。圖5為某一次提問(wèn)管理內(nèi)容，提問(wèn)者通過(guò)圖像加文字的形式對(duì)問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)描述，草莓專家根據(jù)問(wèn)題給予適宜的解決方法。

圖5 提問(wèn)管理后臺(tái)界面Fig.5 Question management background screenshot

3.3.2智慧推送

智慧推送包括知識(shí)智慧推送和周報(bào)推送兩項(xiàng)內(nèi)容，知識(shí)智慧推送是針對(duì)草莓種植，根據(jù)其不同生育階段和適宜生長(zhǎng)條件推送有關(guān)園藝、水肥、植保、環(huán)境管控等一系列相關(guān)文章，包括病蟲害識(shí)別與防治、環(huán)境監(jiān)測(cè)參數(shù)詳解、水肥配比等(圖6)。目的是為了讓種植戶了解草莓種植的相關(guān)知識(shí)以提高種植戶的種植技術(shù)。

圖6 知識(shí)智慧推送界面Fig.6 Knowledge intelligent push service

為了種植戶更好管理大棚，專家系統(tǒng)每周會(huì)定期發(fā)送周報(bào)。周報(bào)內(nèi)容會(huì)展示本周草莓大棚內(nèi)各環(huán)境參數(shù)變化情況，提出管理中的不足和改進(jìn)措施，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下周環(huán)境變化趨勢(shì)提前做出管理意見(jiàn)，為下一階段專家系統(tǒng)的決策以及種植戶的管理提供參考與指導(dǎo)。

4 研究區(qū)與研究方法

4.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)位于陜西省渭南市白水縣，試驗(yàn)時(shí)間為2018年9月—2019年3月(草莓整個(gè)生育階段)。該試驗(yàn)區(qū)地處關(guān)中平原與陜北高原過(guò)渡帶(109°63′E，35°24′N)，海拔787 m，是典型的黃土高原溝壑區(qū)地貌，氣候?qū)儆谀蠝貛駶?rùn)氣候區(qū)，干燥多風(fēng)。多年平均氣溫11.4℃，平均降水量577.8 mm，且時(shí)空分布不均，其中土壤容重為1.36 g/cm3，用環(huán)刀法測(cè)得當(dāng)?shù)靥镩g持水率為35%。

4.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

隨機(jī)選擇A、B、C 3家種植戶草莓大棚安裝該智慧種植系統(tǒng)作為試驗(yàn)大棚，接受后臺(tái)人工智能(簡(jiǎn)稱種植大腦)決策，實(shí)行精細(xì)化管理，3家草莓大棚數(shù)量分別為8、12、10，并另選一種植戶D(傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)管理)作為對(duì)照試驗(yàn)，草莓大棚數(shù)量為6。試驗(yàn)大棚與對(duì)照大棚草莓品種均為紅顏，單個(gè)大棚種植面積約為667 m2，南北走向，主要由塑料鋼架組成，大棚內(nèi)共起9壟，壟上覆黑色薄膜，壟高35 cm，壟底寬45 cm，壟上寬30 cm，壟間距25 cm，每壟定植草莓苗約為660株，單個(gè)大棚總定植苗數(shù)約為6 000株，棚內(nèi)灌溉方式采用滴灌，并安裝水表統(tǒng)計(jì)耗水量，無(wú)其他自動(dòng)化設(shè)施。

5 結(jié)果與分析

5.1 時(shí)尺度上環(huán)境參數(shù)變化規(guī)律

圖7為10月8日A、B、C 3戶草莓棚內(nèi)外部分環(huán)境參數(shù)平均值。從圖7可以看出，棚內(nèi)外溫濕度具有較好一致性，且棚內(nèi)增溫速率大于棚外增溫速率，全天棚內(nèi)溫度均大于棚外溫度，平均溫差為3.5℃,最大溫差為9.9℃；全天最大相對(duì)濕度差為20.9%，平均相對(duì)濕度差為6.5%。圖8為棚內(nèi)外溫度與相對(duì)濕度擬合回歸圖，由圖可知，棚內(nèi)外溫度線性正相關(guān)(y=1.559 64x-2.762 03)，決定系數(shù)較高(R2=0.789 42)。棚內(nèi)外相對(duì)濕度為線性正相關(guān)(y=1.040 82x-8.169 24)，決定系數(shù)也較高(R2=0.813 04)。可根據(jù)未來(lái)一段時(shí)間段內(nèi)棚外氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)棚內(nèi)環(huán)境參數(shù)變化趨勢(shì)，對(duì)極端天氣的預(yù)警和病蟲害的預(yù)防具有一定的指導(dǎo)作用。

圖7 時(shí)尺度上棚內(nèi)外溫度與相對(duì)濕度變化曲線Fig.7 Changing curves of indoor and outdoor temperature and relative humidity on hourly scale

圖8 時(shí)尺度上棚內(nèi)外溫度與相對(duì)濕度回歸分析Fig.8 Regression analysis of indoor and outdoor temperature and relative humidity on hourly scale

5.2 專家系統(tǒng)決策準(zhǔn)確性分析

圖9為9月12日—10月31日(草莓苗期階段)A、B、C 3戶草莓棚內(nèi)溫度與相對(duì)濕度日平均變化曲線，從圖中可以看出溫濕度變化幅度較大，主要受棚外氣象因素影響。棚內(nèi)溫濕度根據(jù)專家知識(shí)進(jìn)行參考閾值預(yù)設(shè)，其中草莓苗期階段溫度參考閾值范圍為15～25℃，實(shí)際溫度超出參考范圍的天數(shù)為4 d，超出比例為8%，適宜溫度天數(shù)比例占92.00%；草莓苗期相對(duì)濕度參考預(yù)值范圍為30%～50%，實(shí)際相對(duì)濕度超出參考范圍的天數(shù)為5 d，比例為10%，適宜相對(duì)濕度天數(shù)比例占90.00%。環(huán)境參數(shù)超出參考范圍的原因可能是簡(jiǎn)易大棚基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，利用種植戶代替智能設(shè)備的方式做不到精確控制，存在操作上的誤差。但草莓苗期適宜生長(zhǎng)環(huán)境天數(shù)依然占有較高的比例，說(shuō)明“以人代機(jī)”的模式依然具有較好的準(zhǔn)確性，起到了提高草莓生長(zhǎng)的作用。

圖9 棚內(nèi)溫度和相對(duì)濕度日均變化曲線Fig.9 Daily temperature and relative humidity variation curves in greenhouse

5.3 水分效率分析

圖10為大棚草莓苗期至膨果期土壤體積含水率的變化曲線，圖中虛線表示草莓苗期、花期、膨果期3個(gè)主要生育階段土壤水分參考閾值，前期土壤水分較高的原因是草莓定植期耗水量較大，以致苗期前期階段水分依然較高。從第2次灌水開始統(tǒng)計(jì)，土壤水分含水率超出參考范圍的天數(shù)一共為41 d，超出比例為23.98%，原因是種植戶缺乏現(xiàn)代化灌溉設(shè)備，且種植戶從接收專家系統(tǒng)決策到具體執(zhí)行有一定的時(shí)滯性，所以做不到水分的即灌即停，但適宜水分天數(shù)依然占有76.02%的較高比例。其中在苗期階段(9月12日—10月31日)，因?yàn)樽裱瓕＜蚁到y(tǒng)的指導(dǎo)，試驗(yàn)大棚草莓苗存活率為99.0%，而對(duì)照大棚存活率僅為60.6%。

在整個(gè)試驗(yàn)階段(2018年9月—2019年3月)，試驗(yàn)大棚按照工藝單施肥配藥規(guī)則和精細(xì)化環(huán)境控制，對(duì)病蟲害做到提前預(yù)防；但對(duì)照大棚只有發(fā)生病蟲害時(shí)才會(huì)有所反應(yīng)，不僅錯(cuò)過(guò)了最佳預(yù)防時(shí)間，且種植戶缺乏對(duì)市場(chǎng)上農(nóng)資產(chǎn)品的全面認(rèn)識(shí)，最終導(dǎo)致草莓病蟲害控制較差、農(nóng)藥殘留較高和藥物投入較多，導(dǎo)致產(chǎn)量和品質(zhì)處于較低水平。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，試驗(yàn)大棚相比對(duì)照大棚農(nóng)藥殘留與藥物投入分別減少15.6%和23.5%。

圖10 草莓全生育階段土壤體積含水率變化曲線Fig.10 Soil volumetric moisture content during whole growing stage of strawberry

對(duì)每一戶單個(gè)草莓大棚的平均產(chǎn)量和耗水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表3所示。其中根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查，從草莓的

表3 單個(gè)草莓大棚水分效率統(tǒng)計(jì)Tab.3 Single strawberry water efficiency statistics in greenhouse

品質(zhì)、外觀、口感、上市時(shí)間等考慮，試驗(yàn)大棚草莓平均單價(jià)為60元/kg，對(duì)照大棚為40元/kg。

從表3可知，在整個(gè)草莓生育階段，3個(gè)試驗(yàn)戶單個(gè)草莓棚平均耗水量為93.2 m3、產(chǎn)量為1 833 kg、收入110 000元、水分產(chǎn)量利用效率為19.70 kg/m3、水分經(jīng)濟(jì)利用效率為1 180元/m3，相比之下，對(duì)照大棚總耗水量為123.0 m3、收入40 800元、產(chǎn)量1 020 kg、水分產(chǎn)量利用效率8.29 kg/m3、水分經(jīng)濟(jì)利用效率332元/m3。相較于對(duì)照大棚，試驗(yàn)棚的產(chǎn)量、收入、水分產(chǎn)量利用效率、水分經(jīng)濟(jì)利用效率分別提高79.7%、169.6%、137.6%、255.4%，總耗水量減少29.8 m3。

6 討論

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用尚處于初期階段，但的確對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革帶來(lái)了一定的影響[27]。前人對(duì)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[28-29]、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性[30-32]、智慧灌水系統(tǒng)[33-34]等方面做了較多研究。但大多數(shù)建立在自動(dòng)化程度較高的實(shí)驗(yàn)基地或示范區(qū)，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在簡(jiǎn)易大棚中應(yīng)用研究未見(jiàn)報(bào)道。本文利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將環(huán)境監(jiān)測(cè)與栽培技術(shù)相結(jié)合形成了一套適用于當(dāng)?shù)氐牟葺N植模型，能夠較好地應(yīng)用于簡(jiǎn)易草莓塑料大棚中，指導(dǎo)農(nóng)戶進(jìn)行科學(xué)管理，對(duì)草莓生產(chǎn)有較大提升，并彌補(bǔ)了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在簡(jiǎn)易塑料大棚中應(yīng)用的空白。但本系統(tǒng)缺乏智能控制設(shè)備，專家系統(tǒng)下達(dá)的決策并不能得到精準(zhǔn)執(zhí)行，“以人代機(jī)”的模式依然存在操作上和時(shí)效性的誤差。雖然較原經(jīng)驗(yàn)式管理，草莓產(chǎn)量、水分利用效率、耗水等均得到了較大改善，但與大型智慧溫室相比依然存在較大差距，其中本文草莓的產(chǎn)量、水分產(chǎn)量利用效率、水分經(jīng)濟(jì)效率分別只有大型智慧溫室的29.1%、6.3%、3.7%，耗水卻是其4倍[35]，主要原因是大型智慧溫室有系統(tǒng)化的草莓種植標(biāo)準(zhǔn)、經(jīng)驗(yàn)更為豐富的管理人員和先進(jìn)的監(jiān)控設(shè)備等，其中約90%的水分能夠得到循環(huán)利用。

本文系統(tǒng)初期可根據(jù)草莓專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提供的適宜草莓生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)預(yù)設(shè)值作為種植參考，但結(jié)合實(shí)地種植，應(yīng)對(duì)草莓專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行優(yōu)化：當(dāng)一個(gè)生育周期結(jié)束，通過(guò)人工手動(dòng)錄入單個(gè)草莓大棚的產(chǎn)量、品質(zhì)、水分效率、病蟲害等不同目標(biāo)情況，專家系統(tǒng)通過(guò)對(duì)大棚歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比、分析，得到最優(yōu)目標(biāo)時(shí)需要的生產(chǎn)條件并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷某醪絻?yōu)化，為下一次生產(chǎn)提供參考。但該系統(tǒng)模式在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用時(shí)間較短，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢?yōu)化、復(fù)雜數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用與優(yōu)化等還需要大量數(shù)據(jù)支持和長(zhǎng)時(shí)間驗(yàn)證。

7 結(jié)論

(1)設(shè)計(jì)了一種適用于簡(jiǎn)易型塑料草莓大棚的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智慧管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用環(huán)境控制模型、工藝單模式、執(zhí)行檢查系統(tǒng)和微信互動(dòng)模式等技術(shù)將環(huán)境監(jiān)控與草莓栽培技術(shù)相結(jié)合，能夠較好地指導(dǎo)種植戶對(duì)大棚進(jìn)行精細(xì)化管理，保證草莓的產(chǎn)量和質(zhì)量。

(2)基于標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)體系及工藝單下達(dá)模式，單個(gè)試驗(yàn)大棚草莓產(chǎn)量和收入分別提高79.7%和169.6%，農(nóng)藥殘留和藥物資金投入分別降低15.6%、23.5%。

(3)相比原經(jīng)驗(yàn)式管理，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)了單個(gè)草莓大棚節(jié)約灌水量29.8 m3、并分別提高水分產(chǎn)量利用效率137.6%和水分經(jīng)濟(jì)利用效率255.4%。