植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统技术研究进展

李佳 王梦瑶 刘良好 袁方 高青 陈金星

(中国科学院分子植物科学卓越创新中心，上海 200032)

1 概述

植物工厂育苗微气候环境及可编程水肥混合一体化精灌智能控制系统集成了大型连栋设施、人工气候环境系统、自然光照加人工补充光照LED节能光模组、无土育苗立体多层苗床组、精量灌溉加精准施肥可编程一体化自动灌溉系统及装备，在完成智能化植物工厂高效节能运行的同时还可为设施育苗逆境胁迫、品种选育等领域的科学实验和研究提供重要的技术支撑平台。植物工厂设施育苗微气候环境及可编程水肥混合一体化精灌智能控制系统真正解决了育苗过程中的环境控制与能耗等关键问题，即实现了光、温、水、肥、气多参数集成智能调控。其中的作物苗期特征吸收光谱专用LED模组，采用高光效蓝光芯片加纳米荧光粉的技术路线，大幅提高LED的光质及辅助光效。设施微气候环境采用新风比例调节系统过滤低电压微电场耐沾污除尘除菌技术，结合水质净化光催化循环水处理加消毒杀菌灭藻、阻垢除垢技术的应用，最大限度地为发挥作物育苗周期的特性及生长潜能提供技术支持，为产业化可持续奠定技术基础。

在植物工厂组网覆盖形成的设施育苗立体精准作业区域，系统不仅提供了无线传感局域网/WiFi/移动互联网/4G-5G通讯互备，还实现了手机、PDA等移动终端现场操作和远程监控计算机专家系统后台服务。在实现植物工厂育苗决策管理的基础平台上，提高了设施育苗周年生产运行效率，高效科学的量化管理与优质产品及种植技术的提升，实现了设施育苗在植物工厂受控环境下获得的最佳的生长效果，也为形成育苗规模化生产能力提供技术支撑及为适宜的种植模式提供科学依据。

植物工厂育苗微环境及水肥一体精准灌溉系统的发展必定走向智能化。由于设施育苗区域气候生态环境条件不同，相对的控制环境策略和精准控制也应各有特点[1]。在基于互联网计算机远程监控植物工厂育苗微环境及水肥混合系统的同时，建立灌溉预测分析有效应用方案,量化数据确定控制策略尤为重要。通过设施育苗特性与环境、营养吸收定量规律的互作研究，建立设施育苗特性与环境变化规律数字模型，实现了设施育苗区域规模化、无线传感通讯驱动精准化、微气候设施育苗环境精准可控化等多功能为一体，集成创新了现代农业植物工厂育苗环境形式高密度立体化、资源高效利用等系统管理智能化的崭新模式。人们只需要进入到智能控制系统，就可以通过物联网技术远程监控观察和控制育苗过程，使之生产过程智能化。

2 植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统构建

植物工厂育苗微气候环境及可编程水肥混合一体化精灌智能控制系统根据区域气象参数、设施育苗环境参数、育苗过程状态变化等，通过无线传感通讯及后台监控装备，确定对植物工厂育苗区域种苗类别、环境温度、相对湿度、气流组织比例循环、新风交换、LED光模组补充光照、种苗光谱吸收、需水量、营养液池中的pH值和EC值[2]等及施肥信息进行实时监测和相应预测，建立相应的植物工厂微气候环境下育苗过程动态管理决策数据模型，完成对植物工厂规模化育苗水肥一体化精准灌溉，实现其生产过程数字精准作业进一步量化和提升运作效率，同时提高品质和劳动生产率，有效保护生态环境。

随着植物工厂育苗规模的扩大，业内迫切需要对支撑植物工厂育苗微环境的系统软硬件、作物品种最适育苗环境需求进行优化，在植物工厂的实际运作中，将直接体现在种苗品质的提升。目前，设施育苗高效率工厂化运作、能耗和水肥一体化精准灌溉、人工成本仍然是制约植物工厂性价比的主要因素。目前植物工厂育苗环境热负荷、植物蒸腾与光合作用的整合计算模型、微环境智控技术的发展及应用，特别是高效LED人工光源性价比的大幅提升，为发展植物工厂规模化可持续育苗提供了可行性[3]。

然而，要系统解决这些问题，实现植物工厂育苗最适微环境及水肥精灌智控系统技术数字化平台构建是一种必然选择。其中植物工厂育苗微环境实时数据作为系统控制的主要依据，结合气象参数资料、育苗状况等完成其对现场控制器智控工作程序，及时反馈系统控制信息，通过服务器上数字模型及算法的处理，将结果发至执行机构或用户端。并在此基础上利用机器学习产生新的归纳推理和决策能力，最终将函数的预测分析能力推向更高的层次，从而使植物工厂育苗、管理更加科学、精确。对具有区域代表性且规模化植物工厂而言，其育苗增产、优质效果极其明显，并可实现减少无效环境功能损失。为实现植物工厂育苗的科学量化管理、打造高效种植技术与产品，形成规模化生产能力提供技术支撑，应用前景广阔。

2.1 植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统模块结构

构建植物工厂育苗微环境及水肥智控系统，其功能模块包括育苗特性与环境变化规律数字模型智能调控、传感器无线传感信息采集及物联网信息技术应用，实现对植物工厂育苗微环境温度、相对湿度、气流组织比例循环、LED光模组补充光照、种苗光谱吸收、需水量、营养液pH值和EC值、精量灌溉加精准施肥等及施肥信息作出相应预测和精确模拟，最大限度地发挥植物生长潜能。

针对植物工厂育苗数字模型，研究作物生长过程及环境因子对生长的影响规律，形成系统数字建模基本理论、方法，实现植物工厂微环境调控智能控制系统。其中微环境气流组织比例循环及育苗微环境水肥精灌智控系统动态数据实时采集、苗床水培根系精准控温、植物红光受体与远红光受体的生理调节功能的机制及诱导、复合营养液水肥一体化灌溉等系统集成关键技术应用增效显著。模块结构图见图1。

2.2 植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统的关键技术

在植物工厂微环境下完成育苗的可编程水肥混合一体精灌智控系统，其关键技术包含了植物工厂育苗受控环境及可编程水肥混合一体化智能控制，研究对具有规模化的植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统有着至关重要的作用。基于物联网技术应用的植物工厂育苗环境智能控制技术，不仅满足种苗周年生产需求而且节能增效极其明显。在监测育苗环境、生长状况的同时结合区域气象参数，以单元育苗环境对其各阶段所需环境参数、水分、养分及生理特性数据为依据，计算确定环境参数、水肥一体程序灌溉计划，也为系统精准控制提供主要量化依据。

通过“互联网+设施物联网技术”应用，采集育苗微环境及水肥精灌系统实时参数，完成监控设施生产要素，以稳定的数据无线传感网络传输加现场驱动控制,结合NB-Lot技术应用，确保系统长时间低功耗稳定运行。通过云数据分析，实现设施育苗整体环境状况的远程监控，并提供异常信息及时越限预警及专家系统后台服务。结合机器深度学习，JAVA为人机界面，形成一个植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统操作标准体系的智慧种植服务平台。

2.2.1 植物工厂育苗微环境核心参数研究

内容包括针对植物工厂育苗空气环境参数梯度变化特征，建立一种植物工厂育苗环境可编程水肥混合一体精灌智控系统核心参数方案，模拟人工预判断经验，形成一个适合植物工厂育苗环境控制的数据支持系统。其中的植物工厂育苗微环境及精量灌溉加精准施肥系统控制因子包括环境温度、相对湿度、气流组织模式、LED人工光照、光谱适配方、新风量比例交换、水肥混合一体精准灌溉等多种育苗微环境要素，最终实现植物工厂育苗微环境的真实模拟。

研究营养液适配比及土壤、基质物理参数对设施育苗及营养物质含量的影响，掌握设施育苗的营养物质调控关键因素。系统研究人工光源关键光质参数(尤其是光谱)对育苗过程的影响，获取环境因子与种苗互作核心动态参数，为构建育苗相关数字模型奠定基础。

2.2.2 植物工厂育苗数字化平台构建

内容包括基于物联网技术应用平台构建植物工厂育苗微环境的数字模型，其中设施育苗微环境空气调节系统、CO2比例调控技术、高光效配方模组、气流组织微控技术、营养液适配方技术加水肥一体精准灌溉等通过大数据获取积累，利用AI过程比对与智能调控方法，获取传感器数据信息。将育苗环境各因素的函数持续优化，用算法逐步替代经验，并通过迭代超越经验，确认最佳组合。结合“互联网+物联网技术”应用平台的植物工厂育苗区域无线网络系统视频加RGB同步监控，构建育苗微环境及水肥精灌数字模型将凸显其至关重要的作用。人工智能将设施育苗数字化、算法化、数据化。数字模型将重新定义生产与管理，生产就是模型。通过大数据和算法实现对特定设施育苗微环境的有效利用，创建数字化智慧管理平台。

3 植物工厂数字化相关技术在农业生产上的应用

基于植物工厂育苗周期的形态特征数据，实现最优设施育苗环境及营养液最适配方积累，其关键技术对营养吸收状态调控和促进种苗生长有明显的促进作用，达到生产上设施育苗过程高效与品质的提升，为植物工厂育苗规模化生产和提升运作效率奠定技术基础。在现有植物工厂育苗产业系统技术实践基础上，开展在农业生产上现代植物工厂育苗微环境及水肥一体精准灌溉智控系统核心技术数字模型的应用，形成植物工厂育苗过程的逐步完善，直至形成产品相应标准。设施微环境育苗及营养液适配方的积累，对植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控大规模应用和建立数字化智能调控系统平台形成有力技术支撑。

开展植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控数字化关键技术应用研究，提高产品产量及品质，降低农业生产的劳动强度，是目前植物工厂育苗数字精准作业降低运作能耗的直接手段[4]，也是技术领域得以可持续发展的重要手段和措施。结合育苗过程数据积累及微环境因子与育苗互作，在现有植物工厂示范基础上，逐步完善数据库形成数字建模及相应设计标准，最大限度地优化使用各项农业资源和投入，也将成为设施农业资源高效利用和数字精准作业技术领域的一个重要组成部分。促成植物工厂育苗优质高产，以期获得最大经济效益，推动行业成熟。

4 植物工厂育苗发展亟需解决的问题

植物工厂育苗规模的扩大，能耗和人工成本必然是制约植物工厂育苗及水肥一体精灌系统运作性价比的主要因素。设施育苗微环境调控原型、育苗微环境气流组织比例循环、负荷耗能计算、二氧化碳调控及植物蒸腾与光合作用的数据模型计算、水肥一体精灌智控、营养液加光催化循环消毒适配方数据计算，特别是小分子复合水溶性营养液与高效LED人工光模组性价比的大幅提升与应用，对发展新一代植物工厂育苗系统关键技术研发提出了更高的要求。然而面对这些问题，植物工厂育苗微环境的数字模型与智能调控系统将直接提升其生产效率和种苗品质，也是解决关键技术问题的重要手段之一。

亟需解决的植物工厂育苗问题，就是如何让育苗微环境在环境精准控制、二氧化碳新风混合比例调控、系统环境营养液洁净度及水肥一体精灌的系统之间平衡。为此，研发育苗抗菌基质载体，可有效降低因有机物及激素在水肥系统营养液中的导入而产生的环境控制成本，且提高设施育苗微环境控制技术对气流组织净化的依赖，从而大幅减低成本。随着植物工厂设施环境、微环境育苗、高光效LED光模组、水肥一体灌溉、物联网及AI/VR技术应用、系统智能控制、数字模型及信息处理等规模化应用，充分利用多学科资源交叉，为植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统技术研究进展提供核心系统技术支持。

4.1 植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控系统发展相关技术标准问题

在植物工厂育苗数字化智慧管理过程中，实现设施微环境育苗阶段优化大数据获取，其中的关键技术是微环境环境因子调控、水溶性复合营养液对育苗营养调控关键技术研究。目前育苗微环境调控技术的逐步完善，相应技术正在被更新与升级，实现了设施微环境育苗高效与品质提升。其中涉及研究的关键技术还包括微环境的在线空气净化技术、育苗基质抗菌隔离材料技术及有机营养物的缓释技术。为此，植物工厂育苗不仅实现了多种技术集成，实时精准调控育苗生产环境参数，而且基于数字模型，将多功能模块融为一体，通过微环境、育苗状态监控以及环境因子干预，实现了植物工厂育苗标准化生产。因此，传感器无线传感信息采集及物联网信息总线接口、通讯协议都应具有相应国家标准。由于应用系统相关软硬件产品都拥有各自不同技术及工艺标准，对植物工厂育苗微环境系统技术集成，至今尚未真正形成统一的技术标准，目前在设施育苗方面相关技术标准问题已被充分重视，对今后的可持续发展日显重要。

4.2 核心技术问题

植物工厂育苗微气候环境调节系统与育苗能耗核心技术研究、育苗微环境调节根部及叶面的二氧化碳浓度调控核心技术研究、育苗微环境及水肥灌溉精准调控模式核心技术研究、复合水溶性营养液对育苗组培营养调控核心技术研究、人工光模组微环境育苗光受体诱导的机理调节核心技术研究等是构建植物工厂育苗数字模型的重要核心内容。

数字模型根据环境因子以及营养成分与植物工厂育苗互作机理需求，建立适应性有机联系的信息技术，包括传感器实时信息获取、通讯模块和执行驱动。实现对植物工厂育苗微环境及水肥精准灌溉过程各类环境参数的优化，实时监测育苗过程偏差及越限预警。依据植物工厂育苗微环境优化控制调控策略，研究设施育苗微环境气流组织比例精准调控与节能指标的影响、研究复合营养液适应配比对育苗过程营养物质含量的影响，研究育苗基质成分对育苗过程营养物质含量的影响，研究高效光模组配方关键参数(尤其是光谱吸收)对育苗过程的影响。综合植物工厂育苗微环境关键因子核心参数而确定的技术数据，提出植物工厂育苗微环境及水肥精灌智控数字模型构建。

5 总结与展望

构建基于物联网技术应用的植物工厂育苗微环境，实现对具有特定品系育苗微环境及水肥精灌系统的智能控制，以及采用低能耗运作将大大提高其工厂化效率。通过设施育苗过程数字建模，精准无误地调控育苗适宜的环境因子，筛选出适宜种苗健壮生长且缩短生长周期的参数，最终实现植物工厂育苗微环境数字模型智能调控下的优良品种培育，提高种苗品质。在提升育苗劳动生产率前提下，节约生产成本，达到设施育苗周年连续规模化生产。

利用当今各类型大型植物工厂育苗环境，开展植物工厂的育苗-环境互作研究，有效利用微环境育苗数字模型实时调控环境因子，为实现育苗最佳生长提供坚实的基础应用理论平台。植物工厂的发展提供了具有自主知识产权的硬件、软件系统，是核心技术“芯片”。同时，创新设施育苗是一种崭新模式，在取得经济效益的前提下，对其质量安全控制领域起到相当大的作用，设施育苗微环境因子调控关键技术的创新；明确设施育苗复合营养液适配方及营养物质含量在水肥精准灌溉系统的技术定位；确定核心技术必须建立在以产学研结合的科技创新体系中。实现植物工厂育苗高效种植与产品技术价值，形成可持续规模化生产能力，产业化前景十分广阔，并在未来的植物工厂育苗产业中具有市场竞争力。