中國溫室環境控制研究進展

皇甫姍姍，朱節中，楊再強，馬玉翡

（1南京信息工程大學自動化學院，南京210044；2南京信息工程大學物聯網學院，南京210044；3南京信息工程大學應用氣象學院，南京210044）

0 引言

設施農業不同的地區有不同的稱呼，例如保護地農業、農業工廠、可控環境農業、工廠化農業等多重稱呼[1-2]。大致來說，所謂設施農業是具有一定的基礎執行設備、在可控范圍內創造出理想的環境、為作物生長發育提供適宜的內部環境條件并盡量使其免受自然災害，在一定程度上擺脫對自然環境的依賴[3-9]。現代設施農業的已經具有的功能是：環境合理調控、抵御自然災害、生產工廠化、技術高強度化[10]。中國的設施農業溫室主要為大型塑料大棚、大型玻璃溫室、大型連棟溫室、大型日光溫室、鋼架拱棚、暗室大棚。而且日光溫室是中國自主研發的[11]。設施農業是實現農業現代化和加快中國農業實體經濟發展的重要措施，它的飛速進展為中國創造了經濟收益與更多的就業崗位[12]。

智能溫室大棚作為設施農業的典型代表，由于其對外界環境因素的可視與可控性而區別于傳統的農業模式，且溫室環境的智能可控性使得通過精確控制室內環境因子來大幅度的提高作物質量、產量、最大程度的節約資源成為可能。隨著傳感器技術、通信技術、計算機技術的不斷發展，云計算、大數據、人工智能、物聯網等技術在農業生產中得到越來越多的應用。溫室大棚可以通過人工的手段構建出適宜農作物生長的生產環境，隔絕外部氣，為中國農業種植溫室全部配備智能自動控制系統是未來農業的發展的必然方向。

1 國內外設施溫室發展現狀

荷蘭的設施農業主要以玻璃溫室種植花卉聞名世界，是世界上擁有最多玻璃溫室的國家，溫室面積可達12000 hm2，除了占地面積多外，裝備先進也是荷蘭溫室的一大特點。以色列設施農業的特色微灌溉技術，解決了他們國家水資源短缺問題，水資源利用率可達95%左右。以色列的先進成果歸功于政府實行的主導與對農業技術的重視。日本與中國都屬于亞洲地區，但日本種植面積小，人均只有0.039 km2，導致大量的人口農作物產量部不足以供應需求。為解決產量問題必須提升技術問題，所以日本擁有最先進的果樹栽培技術，日本的成果主要歸功于農業法律健全、政府財政補貼較多、重視農業科研[13-15]。國外先進農業技術產業的出現對中國的農業發展有很大啟示。

中國是發明溫室作物種植栽培最早的國家，早在2000多年前就已經能利用一些保護設施來栽培多種農作物[16]。但中國的設施農業較國外起步晚，在設施建設、技術研究、裝備研發、資金投入等方面都與國外發達國家存在較大差距。2019年全世界塑料大棚與溫室總面積約36萬hm2，中國溫室面積以占世界比重超過80%成為占比第一的國家[17]。從日本、美國、荷蘭、以色列、韓國等地區引進的面積約占總面積的3/4。雖然中國起步較晚，但發展速度不容小覷。中國設施園藝面積從1970年的0.7萬hm2增長到1980年的1.03萬hm2，逐漸增長到90年代后期的86.7萬hm2，絕對面積躍居世界第一。2012年已經達到約138萬hm2。2018年全國溫室總面積約190萬hm2，其中，日光溫室面積約58萬hm2，占總面積30.5%；塑料大棚約12萬hm2，占總面積比66.6%；連棟溫室5.4萬hm2，占比2.9%與2017年的204.8萬hm2相比2018年總面積下降7.5%；再到2019的420萬hm2左右[18]。

近年來，溫室作物種植在世界范圍內得到了廣泛的應用，隨著智能化、自動化、信息化的推廣，設施溫室自動化控制技術也得到了更長遠的發展進程。眾所周知，傳統的生產方式不僅生產率低，而且幾乎完全依賴于室外氣候和環境。到目前為止，溫室的自動化設備和控制系統種類繁多，可以幫助農民解決各個階段的相應問題但對于各類型的控制系統的總體情況及未來發展趨勢知之甚少[19]。

2 溫室環境控制技術的發展歷程

溫室是為作物提供更好的生長條件而被一代代的種植者建立的農業設施。溫室可以保護農作物免受外界氣象災害、季節因素與病蟲害的干擾，并提高農作物產量質量[20]。智能溫室是普通溫室隨著現代科技而建立的更高效、更節能、更精準調控的溫室，智能溫室是農業的高級形態，是農業的未來的發展目標，是農業技術進步的設施保障[21]，而能控制溫室實現種植者想要的溫室環境的智能控制技術是智能溫室的核心內容。設施溫室環境控制的發展歷程大致歷經了三大階段：定值開關控制階段[22]、傳統自動控制階段和智能控制階段[23]。

2.1 定值開關控制階段

定值開關控制是不考慮滯后性右慣性的初始的手動控制過程。這種控制方式，也可以稱為基于種植經驗的手動控制方式。設施溫室的起源最早可追溯到秦始皇時期，那沒有高科技的時候憑借人工為主要控制方式。但是至今為止，中國溫室種植作物還是以人工操作為主，是一個純人工手動控制的階段，僅憑借種植者的經驗和直覺對變化著的外界環境進行簡單粗略的判斷，這是傳統又直接的方式，屬于經驗型管理模式。而關于溫室環境因子的調節與控制最初歷史上很長一段時間都是用這種最樸素的方式對溫室進行管理。這種方式要求管理者必須要經驗豐富，但是效果并不是特別理想，人工管理的弊端在于對作物生長環境的調控存在人為偏差，精度低，局限性較大，無法在提高產量的同時節約資源，效率很低，也無法實現大面積或者多溫室的管理。

2.2 傳統自動控制階段

傳統的農業生產方式已經跟不上時代發展的步伐，盡快脫離人工的自動控制逐漸成為農業發展的趨勢。國外對溫室自動控制的研究起步遠早于中國，從1970年起使用模擬式儀表，緊接著在90年代初期又研發了分布式控制系統。而中國在1970年時大部分技術與設備都是從歐美或者日本引進，花費昂貴；90年代初，中國溫室發展進入低谷；直到90年代中后期才慢慢有所進步[24]。

傳統的自動控制一般是基于設定值的控制技術，使作物生長環境維持在我們的設定范圍下。PID控制是溫室中目前應用最廣泛的，主要為Kp、Ki、Kd分別與系統偏差、偏差積分、偏差微分經過線性組合形成控制量，消除被控目標的誤差并進行設定值跟蹤控制，相對于手動調節是跨時代的進步。模型預測控制主要組成為預測模型、反饋校正、滾動優化、參考軌跡，可提早對即將出現的轉變做出恰當的調整，系統魯棒性、穩定性較好。多目標優化指把溫室作物的環境要求、經濟收益、能源消耗等多種目標綜合考慮進行全局優化。

這種方式已經大大節約了勞動力成本，在一定程度上提高了作物產量與質量，也適合用于大面積種植管理。造成控制系統滯后的原因主要有：傳感器慢、IO轉換慢通信慢、控制器周期長、運算慢；這種控制方式的都是對單一因子進行控制，忽略了溫室環境的非線性，耦合性欲干擾性，所以控制精準度還是遠遠不夠的；也沒有考慮到不同地區的不同農作物在不同的生長階段所需的最適宜的生長環境；且經濟成本問題也沒有考慮，不適用于大范圍的普及應用。

2.3 智能控制階段

現代的智能控制是熱門研究方向，如專家控制系統、遺傳算法、多目標優化控制、模糊控制、魯棒控制、神經網絡控制、解耦控制、仿人工智能控制[22]、基于作物生長模型的模型預測控制等。智能控制算法大多優化了多因子強干擾性、模型精準性、多變量控制等問題。多變量的復雜系統不易表達系統的動態性，傳統控制方法無法做到精準描述動態特性，對于不依賴于被控對象的精確數學模型模糊控制特別適用于非線性、時變、滯后的系統。但是模糊控制的模糊處理降低了控制精度與品質，對于復雜系統難以控制。優點也很明顯相對于傳統PID方法，穩定周期短、超調量更小。專家系統根據一些專業領域知識推理預測變化的條件做出預判，是從一般推理策略探討轉向專業領域知識的重大突破，針對具體方向性的需求提供針對性模型與產品，滿足對實時大數據量處理的更高需求。在傳統PID控制算法中引入模糊控制，通過模糊免疫控制對PID參數進行在線自適應調整,提高系統的穩定性和系統響應時間。相對于傳統PID方法,超調量更小、穩定周期短，可大幅提高溫度環境因子的控制精度。多目標優化指把溫室作物的環境要求、經濟收益、能源消耗等多種目標綜合考慮進行全局優化。

目前智能控制技術很大程度上解決了溫室大滯后問題，減少超調與震蕩，實現自適應控制，是多變量、大滯后、強耦合的復雜溫室大棚系統最行之有效的控制方法。作為設施農業控制的核心，設施溫室智能控制技術必然具有廣闊的研究和應用前景。如孫治貴[25]等運用移動互聯網、物聯網等技術，通過多重因素關聯規則學習方法，構建了設施農業氣象災害預警和生產管理智能服務專家知識規則，建立了設施農業氣象災害檢測預警和作物生長適宜性環境大數據中心，結合智能網格氣象預報預警平臺，實現了設施農業氣象災害預警的推送服務[26-27]。

2.4 智能溫室控制系統的研發現狀

經過時間的推移與科學的進步，中國的科研人員對溫室智能控制系統不斷的刻苦研究，也逐漸有了一些較先進的成果，如多目標的全局優化方法與基于作物生長模型的控制方法。多目標優化是綜合考慮環境調控、經濟收益、資源能耗進行準確預測，但是此方法計算量大，存在很多不確定性。建立作物生長模型是依賴圖像識別與生物科學科技，可在不同生長階段檢測作物的根、莖、葉的長勢，精確到不同生長周期的不同的環境需求，但感知植物生長微量變化的感知技術還不太成熟，也是我們可以探討的發展方向。張海峰等[28]以黑龍江省為研究案例為解決大棚發展規模與技術服務能力不匹配的狀況，研發了基于云服務的蔬菜大棚智能系統，主要以專家服務、數據挖掘技術和IOT技術為基礎的智能系統；王云風等[29]利用分段控制理論使控制輸出可以精確跟蹤設定值，以PID算法和模糊控制理論結合，并嵌入溫室作物生長模型和專家系統知識，以數據庫，知識庫推理出合適的控制策略；崔寧[21]考慮到通風受到白噪聲的干擾，建立溫室溫度系統的隨機微分方程模型，并用數值模擬進行有效驗證。

隨著網絡信息技術下的人工智能和機電一體化技術應用水平的不斷提高，溫室環境控制系統和智能設備的大規模應用成為可能，這對解決世界糧食和蔬菜問題具有重要意義。

3 現代智能溫室控制系統

3.1 環境數據采集與處理

對于溫室環境因子的實時狀態監測的最好方式為傳感器采集數據。通過溫濕度傳感器、氣體傳感器、輻射傳感器等外部硬件設備與系統進行通信，將傳感器監測到的數據傳至系統中進行采集使用。溫室常用的無線傳感器為：GPRS無線傳感器、NB-IOT無線傳感器、Lora無線傳感器、Zig-Bee無線傳感器等[30]。由于溫室中環境因子的互相干擾性、耦合性，且單一傳感器采集數據的單一性、誤差性，為了控制數據質量與精度，陳慧等[31]的研究采用1級狄克遜準則，2級自適應加權融合算法的數據融合方案，可提高數據的可靠性及精度。采集終端采集到的環境數據經處理后通過無線通信技術傳輸到云平臺中儲存下來，然后存入系統底層云存儲介質中，后期數據追溯查詢，可隨時通過聯網的設備登錄系統中查看。通過數據交互層可在web終端生成近期的折線圖或柱狀圖[32]。下表為幾種無線傳感器的簡單特性功能對比表。

3.2 數據傳輸--近距離無線通信技術

無線傳輸方式相比于有線傳輸不用鋪設有線線路，節省人力，節約一大部分經濟成本；無線傳輸不受限于惡劣環境的影響，應變能力及故障修復也相對簡便；三是擴展性強，靈活性強，簡單適應新環境的變化。下面為幾種常用的無線傳輸方式的詳細介紹及圖表。

表1 無線傳感器特性對比

超寬帶(UWB)：發射功率譜密度低，所以有較強的保密性；組成簡單，維護不需要花費較大的成本；明顯的抗干擾能力；傳輸速率快，覆蓋范圍在10 m以上。該技術被廣泛地運用在成像系統、車載雷達系統當中[33-34]。

Zig-Bee技術近距離傳輸10～ 100 m，它的響應速度較快，延遲時間短功耗極低；部署靈活、復雜度較低[35-36]、便于擴展、組網方式靈活最多可支持65000個節點[37]；沒有協議費、芯片價格實惠，可節約成本。

藍牙傳輸技術主要結合FEC模式與二進制調頻技術，提升了通信的穩定性并抑制干擾與衰落；技術成本低，維護的工作量也小[38-39]，但現代溫室中藍衣技術已經將用的很少了。

無線寬帶(Wi-Fi)：運行成本低，傳輸速率快，最高可達到100 Mb，Wi-Fi方案的設計相對其他方案操作方便。Wi Fi通信方式在日常生活中幾乎隨處可見，使用率遠高于其他的無線通信方式[40-41]。

Lo-Ra：和前面幾種傳輸方式相比，Lo-Ra具有可增大傳輸距離、增長電池壽命、擴大系統容量、擴展絡等功能[38]。

3.3 數據傳輸--遠距離無線通信技術

4G/5G技術：隨著第四代與第五代移動通信技術的出現，GPRS/GSM技術的使用在智能手機方面已逐漸停止使用。尤其是當下熱門的5G技術每秒10 Gb的傳輸速率是它的主要優勢，低于1 ms的延遲優勢更為顯著，可以說是幾乎無延時。4G的通訊資費是大家可以接受的，暫時來說5G的通訊資費還比較昂貴但5G才是未來發展的大方向[42]。

無線網橋：利用無線通信技術實現多個局域網之間的連接[43]。無線網橋抗干擾能力強；它微弱的信號很難被監測到，保密性與隱蔽性極好；還具有很難被破譯的擴頻碼；無線網橋技術常用在教育行業、醫療行業等[44]。

衛星通信：一是它的信號覆蓋范圍非常廣闊，二是應用靈活，不需考慮地理因素，可快速建立站點；三是衛星通信的頻率資源多，還在不斷的增加；四是信號傳輸穩定，損耗小信號質量高。但衛星的距離太遠導致通信效率低且后期維修成本高[45]。

表2 近距離無線傳輸方式對比

短波通信：短波通信的特點是傳輸距離較遠、適應性與抗干擾性較好、后期維修成本較低。缺點是在遠距離通信下它的電離層容易受到氣候與季節的影響，會帶來噪聲并降低穩定性[46-48]。

下面詳細介紹了幾種遠距離無線通信方式，表3列舉了幾種遠距離傳輸方式的特性。

表3 遠距離無線傳輸方式對比

3.4 溫室中常用的硬件執行設備

溫室中主要控制要素為：環境因子與生物因子。環境因子：空氣或土壤溫濕度、CO2濃度、風速風向、光強、土壤營養成分等；生物因子：葉溫、光合作用、植物含水量、蒸騰作用、氣孔阻抗等；生態環境因素自動控制主要是：升降溫、保溫、去濕、加濕、采陽、補光、遮陽、CO2濃度的變化、通風性、適宜的土壤養分等。無論是何種類型的溫室控制，考慮其經濟成本都是必要的。李文明[49]在溫室控制系統下建立設備控制成本模型，根據溫室的需求，在能達到理想的控制前提下盡可能的節約在設備上的花銷。文中提到了不同設備的間隙調控和連續調控，區分不同的調控方式達到更準確地控制成本模型建立。

3.4.1 加溫設備 現代設施溫室中常用加溫方式有：暖風加溫、溫水加溫、蒸汽加溫、電熱加溫等。暖風加溫設備通過燃料燃燒使空氣升溫到想要的溫度后再通過管道輸送到溫室中，來達到升溫效果。暖風設備通常用兩種：燃油暖風機，以柴油為燃料；溫水加溫設備主要用鍋爐加熱熱水，一般將水加熱到80℃左右，經過輸送管道在溫室中進行熱水循環，散發的熱量達到升溫效果；蒸汽加溫設備類似于溫水加熱設備，但是主要是循環水蒸氣來散發熱量。表4為幾種升溫方式具體特性比。

表4 升溫方式比較表

3.4.2 通風和降溫設備 設置通風裝置不僅可以調節溫濕度、CO2濃度還可以有效地抑制病蟲害的發生。通風方式一般為自然通風與強制通風。自然通風是通過開窗與室外空氣形成一種空氣循環。窗戶的位置不同，空氣對流的形式不一樣、通風效果也不同。開窗可通過手動方式或者機械方式，但自然通風相比于其他方式更經濟一些。當自然通風達不到理想效果時則選擇強制通風，用排氣扇強制把溫室內的空氣排到室外。降溫可采用通風方式或噴霧降溫方式。一般的噴霧頭安裝在大棚的頂部，通過霧滴冷卻空氣，降溫的同時也增加了濕度。

3.4.3 補光設備 植物生長過程中為了達到更高的生長效率，當室外光照不足或者夜間生長時，常使用補光設備對植物生長進行補光。常用的補光燈主要有白熾燈、熒光燈、高壓水銀熒光燈、高壓鈉燈及金屬鹵化物燈[49]。補光燈的設置可根據不同季節、不同天氣狀況、不同作物、作物不同的生長階段分別布置其密度與高度。下表5為多種噴霧頭性能對比。

表5 噴霧頭性能對比

3.4.4 給水或排水設備 溫室內應設置給水設備。溫室中應設有自動補水裝置用于噴灑于灌溉，包括泵站、地下水管、滴管、噴管等。排水裝置應與溫室外的排水系統應做好連接，防止暴雨天氣對溫室的影響。

4 總結與展望

中國溫室及智能控制系統雖然已經達到了較先進的水平，但是對比國外的發展進度我們做的還是遠遠不夠的，中國的溫室主要存在的不足為以下五點。一是中國設施溫室應用最優化決策運用范圍很小，不能滿足現代化溫室生產的現狀，溫室環境管理大多還是以經驗決策為主，智能化系統不夠普及，往往使溫室作物產量和質量達不到預期值等問題；二是大多是對單一環境因子的調控，做不到排除強耦合性與干擾性，而且除了常見的溫度、濕度、氣體濃度等參數外，還需要對其他不同作物的各種參數進行控制；三是大多還沒有應用5G技術，5G無線通信技術相比于4G有更低的接入延遲和更廣泛的通信覆蓋，且6G也成為了學術界研究的重要方向[50]；四是系統要操作簡單，后期維護省心省力，可擴展性強；五是在最優控制策略下盡可能地節約經濟生產成本，盡量多的利用在可生能源，減少環境污染，節約資源，保護生態環境如風能、太陽能等；六是投資回報率低，如果沒有國家的貸款和補貼，大多數項目都是短期難盈利。

為了解決現有的問題這里提出幾點建議，應當加強政府管理政策，增加資金的管理投入，形成完整的執行管理體系；對于大規模的設施農業加強機械化水平，配套相應的技術設備；提高設施農業市場化程度，使用高科技、高標準的設施農業設備和技術形成體系，以便提高生產效率；培養更多專業技術人員，提高運行管理水平。通過對溫室控制系統的簡單介紹并結合當前的研究熱點技術等得出溫室控制系統的研究趨勢。未來的主要發展方向是全自動化智能精準農業。未來的設施溫室一定是全面普及的智能無人化，微型網絡化，健康綠色、節約化的設施溫室。