大数据和农业物联网技术在智能温室环境控制中的应用

时间:2021-05-23 13:32:06 浏览量:

曹耀鹏 刘厚诚

济南科百智慧农业产业园位于山东省济南市莱芜区,使用科百KB-CPS作物精准栽培管理信物融合操作系统对园区大空间智能日光温室作物(图1)进行全面数字化管控,在充分利用自然条件和设施化、物联网精准调控的基础上,在暖温带地区生产出可以全年供应市场的高品质莲雾、番木瓜、荔枝等热带水果,取得了良好成效。该产业园莲雾年产量达4500 kg/667 m2(图2a),可溶性固形物14%,高出原产地50%以上,商品果率80%。番木瓜年均产量为5000 kg/667 m2(图2b),可溶性固形物13%以上,高出原产地25%。热带作物年产值均在10万元/667 m2以上。

南果北种在技术实现方面存在较大难度,尤其是在温室环境控制方面,利用传统方式和普通温室进行栽培,管控效果受限,管理成本较高。科百智慧农业产业园的高效管理则得益于大数据和农业物联网系统在栽培管理中的成熟应用。

传统的普通温室环境控制过程中,控制决策大部分依靠农艺师或种植者的经验和感性认知,存在粗放、宽泛、不确定的属性。虽然目前大部分温室也配置了卷帘电机、轴流风机、湿帘系统等机械化环境控制设备,为环境控制提供了必要的硬件设备,但这些设备的运行控制仍然依赖于人的决策,且耗费大量时间成本。尤其是在规模化设施栽培中,如何高效精准地实现环境控制是需要解决的问题。基于这些问题,科百智慧农业产业园对系统提出了很多新的需求,例如人力成本节约要求、生产效率要求、环境控制的精准化要求、时效性要求,对农产品规范化、标准化和一致性的要求,这些要求解决的前提是环境控制的高效管理、精准管理、智能管理和经济管理。实际上,无论温室栽培还是大田栽培,从始至终都是围绕着大量的数据在进行,需要时刻关注和利用温度、湿度、太阳辐照度、昼夜温差、露点温度、有效积温等数据。文章主要介绍在智慧温室环境控制中数据监测、采集、传输、存贮以及计算应用等问题。

数据监测

科百智慧农业产业园每个智能日光温室都配置了一系列的传感器来采集数据。空气温湿度、土壤温湿度、太阳辐照度、CO2浓度、土壤pH和EC等这些因素都是影响温室内作物生长的基本要素,是温室环境控制中需要收集的基础数据。更进一步,收集作物生长的数据信息,如叶片温湿度、叶面积、茎秆和果实的微变参数,径流等。从这些数据中,可以读取出更深层次环境与作物生长的关系,给中长期的环境控制提供更精准的智能决策。在科百智能温室中,利用各种类别的传感器即可收集到作物生长环境实时的、密集的、精确的全维度大数据,这些数据构成物联网系统进行智能控制的基础。

数据传输和数据存储

园区内的物联网无线农业环境自动监测和预警系统微基站基于互联网功能,通过GPRS/GSM网络和物联网专用频段将各类传感器和节点的数据信息发送到中央数据平台。值得指出的是,相对于有线传感器和数据传输设备,科百使用的无线传感器和数据传输技术在农业物联网应用领取表现出了更加明显的优势。一个中央微基站可覆盖1~3 km距离,意味着至少在4500亩(300.15 hm2)的区域范围内,只需要1座中央基站即可实现布置在园区中所有的传感器和数据节点通讯。不仅节约空间,可模块化安装,还不受使用场景限制,低功耗,低成本,可根据园区管理者需求进行定制化配置。数据的云存储技术更是为园区管理者节约了硬件和空间成本,使数据成为一种可随时取用的无形资产。

数据计算和应用

數据采集和存储的最终目的是数据应用,大量的数据需要通过物联网平台和一系列的算法来计算控制逻辑,因此一个完整的、可靠的物联网系统还必须具备强大的数据计算能力。根据不同应用场景和需求,物联网系统已经可以完全实现六大农业环境大数据生产力(图6)。

大数据和物联网系统在智能温室环境控制中的基础应用

科百物联网系统通过云平台或手机APP(图7~8)可实现对温室环境的远程实时控制。所有接入平台的环控设备如通风口、保温被、轴流风机、湿帘系统、遮阳网、补光灯、电磁阀、加湿器等设备,都可在指令下发后实现远程和实时管理。这些应用可节约大量的人力成本,实现设备控制的统一和标准化管理,尤其是在多温室管理中,一个园区管理员通过云平台可对十多个温室进行远程实时环境管理,远程一键操作某个或多个设备设施的启停。系统还可根据园区管理员需求,针对某一类设备设置定时任务或条件任务。

在智能温室中,某些环境管理需要通过设备高频次的启停来实现目标环境控制,以温室高温时的降温为例,如果设定莲雾智能温室目标温度为25~27℃,在不使用湿帘系统的节能要求前提下,最经济有效的手段是通过通风口的频繁开启和关闭实现降温目的,这可能需要间隔十几分钟的高频次风口电机启停动作,物联网系统可根据条件设定,自动下发启停和开度指令,实现温度保持在设定范围之内。在智能连栋温室环境调控中需要风机、遮阳帘、加温设备、湿帘等设备的联合运行来确保温度在设定的范围内,这种控制就需要多个设备的联合、高频动作,设备运行的先后顺序、运行时间、运行强度包括能效指标都需要被考量,这种控制就需要一套复杂的逻辑运算来进行,物联网系统可根据采集的数据和目标任务在计算后制定出严密的设备控制决策,自动执行,智能运行,达成环境控制目的。

大数据和物联网系统在智能温室环境控制中的高级应用

农业数学模型的研究一直是农科领域的热点之一,但数学模型在农业物联网中很难被实质性应用。在农业物联网系统中,高效的数据采集传输运用等问题迎刃而解,这给农业数学模型的高效应用创造了必要条件。

以计算果树需冷量的犹他模型为例,该模型如果以传统手段来运行十分困难,仅数据采集就是一项庞大而复杂的工程。但在智能温室中,以秒级为采集时间颗粒度的温度大数据,结合物联网系统后台算法,即可精准实现数据实时采集、传输和存储,便捷地运行模型,同时物联网设备设施可在系统支持下智能运行,来进行需冷量的精准监测和环境调控,为精准生产提供有效的支撑。在科百智慧农业产业园温室荔枝栽培中,使用了基于犹他模型理论的需冷量控制模型进行低温积温预测和智能环境控制,实现了荔枝在该园区的早成花、早坐果、早成熟,同时提高了产品质量。

保温被是智能日光温室进行温度管理的重要设备,何时开启和关闭影响光热资源的有效利用,如何实现无人值守式的多温室同步管理需涉及人力资源和高效管理;如何应对不良天气因素对设备造成的损失,涉及管理中的安全性问题。针对这一系列问题,在济南科百智慧农业产业园,基于长期采集的大量保温被控制数据和环境数据,经过数据筛选和深度分析,在其物联网云平台上开发了保温被开关智能决策模型,模型上线后可指导保温被在合适的时间自动开启和关闭(图9),实现了温度光照控制高效和便捷化管理。该模型数据分析原理见公式(1)、公式(2),具体因素与权重详见表1。

根据系统平台的大数据分析,保温被打开关闭预测函数为:

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)

判断逻辑:当F(x)≥某值时,保温被打开

当F(x) <某值时,保温被关闭

一些病虫害的发生和流行与种植环境参数关系密切。例如有效积温影响蚜虫的发生世代和虫态,温湿度和持续时间影响炭疽病等真菌性病害在作物生长某一时期的发生风险。基于这些基本原理,通过温室环境监测和计算,可以精准预测病虫害的发生规律,为植保管理提供决策,更进一步,可以在不影响作物生长的前提下进行环境干预,来预防病虫害的发生和流行。在科百智慧农业产业园,植保管理依靠物联网平台提供的数十个病虫害模型进行病虫害预警和提前预防。以莲雾炭疽病为例,该模型基于真菌性病害发生的侵染机理,分析炭疽病侵染、传播、流行所需的必要条件,通过采集大量高密度的环境温湿度数据、莲雾生长状况数据,通过系统的数据筛选和算法,计算和预测病害发生临界点,通过系统给管理者发送植保预警信息,同时指导物联网系统主动开启通风除湿系统等设备采取干预措施,阻止病害发生和流行,有效促进了植保管理中的绿色防控(图10)。

物联网系统和水肥管理数字模型(图11)基于物联网系统采集的土壤数据(田持、相对湿度变化值、土壤EC和pH变化值)、大气环境数据(气温、风速)、作物生长数据(物候期、目标产量)等多维度数据,通过系统平台的数据筛选、模型公式的运算,计算蒸腾蒸散量、每天作物的需水和需肥量等关键数据,并通过数据预测未来多天的需水需肥值,主动开启电磁阀和施肥机通道开关,对作物进行精准化水肥管理决策。作物在生长过程中对水肥的吸收是持续不断的,只是基于传统的方式不可能实现“一日三餐”式的水肥补给。基于自动化和智能化的物联网系统就可在无人操控水利设施对作物进行极高频次灌溉和施肥,科百智慧产业园的莲雾栽培中,根据莲雾需水规律,利用水肥管理模型,将灌水周期缩短至数个小时的级别(3~4次/天),這种智能化的管理模式可极大地节约用水和提高肥料利用率,经园区实践验证,相对于传统方式物联网智能水肥管理模型可节约用水70%,肥料利用率提高50%以上。

数字农场

科百智慧农业产业园利用大数据和农业物联网,以数字孪生技术可在云平台构建一个与现实物理农场相对应的数字农场(图12~13)。数字农场可精准地反馈物理农场环境数据、设备设施状态等全维度的实时数据,配合一系列控制逻辑和数字模型,实现全程无人值守式的智能化环境管理和栽培管理。

总结

科百智慧农业产业园通过农业物联网无线传感网络对园区智能温室土壤、作物生理、气象小环境等环境因素的进行全纬度、高密度、高粒度的大数据在线监测。根据作物和环境实时情况,通过物联网无线控制网络实现作物栽培的精准控制和农业生产环境控制设备的智能管理。通过病虫害数字模型准确预测农作物病虫害发生的时间和程度,制定精准预测、精准预防和精准控制的植保方案,取代现场人工植保模式。通过水肥管理模型进行作物全生长周期的水肥智能化管理,通过光资源高效利用、保温被开关智能决策等模型最大限度利用光热资源。这一系列科技手段的应用在一定程度上代表了智慧农业的发展现状与方向,科百智慧农业产业园优秀的管理成效也是其大数据和物联网系统可靠性和科技水平的证明。

当然,农业生产的影响因素繁多、环境复杂,智能温室环境控制更是个多学科融合的庞大工程,还有广阔的发展空间,但发展方向必然是基于大数据和农业物联网系统的数字化解决模式。可以预见在不远的将来,大数据和农业物联网技术支撑下的智能温室环境控制会在现代设施农业中得以更广泛的应用,为农业生产注入强劲的“数据力”,带来一场彻底的农业生产关系变革。

*项目支持:广东省重点领域研发计划项目“设施园艺作物精准调控关键技术研究与示范”(2019B020214005)。

作者简介:曹耀鹏(1987-),男,河南洛阳人,中级农艺师,主要从事大数据和农业物联网系统在作物栽培中的应用研究研发及技术推广、农业生产信息化管理系统研究、果树生理研究。

**通信作者:刘厚诚(1968-),男,湖南涟源人,教授,主要从事设施蔬菜生理生态研究。

[引用信息]曹耀鹏,刘厚诚.大数据和农业物联网技术在智能温室环境控制中的应用——以济南科百智慧农业产业园为例[J].农业工程技术,2021,41(04):21-26.

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