《封閉式基質栽培日光溫室環境最優調控與管理策略》是依託中國農業大學，由李民贊擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：封閉式基質栽培日光溫室環境最優調控與管理策略
- 依託單位：中國農業大學
- 項目負責人：李民贊
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對日光溫室連作障礙、土壤肥力退化和污染、水肥管理和溫室群管理水平低等影響可持續性發展的瓶頸問題，採用封閉式基質栽培模式，開展封閉式基質栽培日光溫室環境最優調控與管理策略研究,研究成果將具有重要的科學意義和套用前景。本項目選擇番茄作為研究對象，主要開展：封閉式基質栽培日光溫室環境因子最優調控策略與方法研究、封閉式基質栽培日光溫室營養液及CO2氣肥循環補給最優控制策略與方法研究、以及封閉式基質栽培日光溫室集群管理物聯網節點部署方案和數據融合方法研究。首先在充分考慮各種環境因子和營養補給方案的基礎上，建立溫室環境因子動態模型和作物生長營養素補給模型；再通過因子分析、解耦運算、數據挖掘和數據融合以及線性/非線性降維運算最佳化和簡化模型；通過物聯網感測器節點部署方案的最佳化，確立適應封閉式基質栽培日光溫室生產和管理的環境最優調控策略，促進日光溫室的健康可持續性發展。
結題摘要
本項目以封閉式基質栽培日光溫室作為研究對象，研究日光溫室環境最優調控與管理策略。主要研究成果包括：（1）研究開發了基於物聯網的溫室環境/作物信息獲取方法與感知系統，包括作物葉片表面微環境參數檢測系統、主動式作物冠層光譜反射率監測系統、作物水分快速檢測儀以及冠層氮素營養診斷光譜監測儀，為溫室環境及作物信息獲取提供了有效的方法和技術支持；（2）確立了封閉式基質栽培日光溫室環境因子最優調控策略與方法。採用主成分分析、粗糙集屬性約簡等方法對獲取數據進行預處理，基於BP神經網路算法建立了封閉式基質栽培日光溫室CO2濃度調控和光合預測模型；（3）確立了封閉式基質栽培日光溫室營養液及CO2氣肥循環補給最優控制策略與方法。分別研究了CO2增施與養分、土壤水分的互動作用對番茄生長的影響，為模型最佳化提供了理論依據；（4）確立了封閉式基質栽培日光溫室集群管理物聯網節點部署方案和數據挖掘及融合方法。搭建了基於無線感測器網路的日光溫室環境調控決策服務平台，對溫室環境數據和作物數據進行遠程獲取，結合所建立的溫室CO2濃度調控模型和光合預測模型，對海量異構信息進行智慧型處理與分析，並最終實現溫室智慧型調控。
