第一章 绪论
1.1 研究背景、目的和意义
世界人口快速增加的同时伴随着大量粮食需求（张兴良 2018），可随着城市、工业、制造业以及经济不断发展需求，用于农作物生长的有效耕地面积和灌溉水资源正逐年减少（侯艳丽等 2019; 刘殿锋等 2019; 谢绍柱 2020; 戴永吉等 2019; 卢照地 2019; 邵薇薇等 2016; 张峰等 2018）。特别是在西北干旱半干旱地区，水分亏缺和田间管理技术不恰当等原因致使西北农业生产处于较低水平，而传统经验式耕作使得资源利用效率和水分利用效率不高，进一步加剧了环境的破坏和资源的浪费，这不仅阻止农业的可持续发展，并会带来更为严重的农产品安全问题（夏军等 2011; Misra S et al. 2015; 陈亚宁等 2012）。
发展绿色可持续、智能化、高效的现代化农业生产和经营模式是解决当前我国农业生产的主要方式，如何利用有限的耕地面积和灌溉水资源实现产量、水分利用效率和资源利用效率的提升是我们现在急需考虑的问题。而温室大棚在其中扮演者非常重要的角色，因为它相较于大田种植可以更容易控制环境变化，免受极端天气的破坏而导致减产（Stanghellini C 2014; Khoshnevisan B et al. 2013; Sigrimis N et al. 2000; 张英等 2008），且近年来随着物联网技术的发展，运用传感技术精准感知温室环境数据、互联网技术安全可靠的进行数据传输、智能控制设备自动调节棚内环境变化、图像识别技术准确识别病虫害和作物生长态势、作物模拟模型与深度学习的结合准确预测作物产量产期等，一系列生产方式和管理措施的变化不仅是对传统农业的改革，也能有效提高农业生产效率（Park D et al. 2011; Ehret D L et al. 2011; Ferentinos K P et al. 2017; Gubbi J et al. 2013; Ojha T et al. 2015; 龚尚福等 2017; 李道亮 2012; 张丹等 2013），为农业绿色可持续发展提供了解决措施和强有力的保障，而随着人口增加和粮食之间的矛盾日益尖锐，温室物联网将成为当今及以后设施农业的发展趋势（Tzounis A et al. 2017; 束胜等 2018; 孙忠富等 2010）。
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1.2 国内外研究进展
进入 21 世纪，欧美等西方国家不断进行有关物联网技术在农业领域的研究，实现了物联网技术在作物生产、运输物流、环境监控，产品溯源等方面的运用与推行，形成了一套标准化的生产模式，推进了物联网农业的发展（Atia D et al. 2017; Ayaz M et al. 2019; Ferrández-Pastor F et al. 2018; Liakos K et al. 2018; Patrício D et al. 2018; 陈晓栋等 2015; 贾宝红等 2015; 齐飞等 2019）。我国学者在农业物联网方面的研究也取得了不错成绩，通过作物生长环境数据，植物营养、土壤墒情、气象数据等关键信息的及时感知、获取和传输共享，实现农业产前、产中、产后的合理规划、精准管理和产品安全溯源等（CAI W 2019; Bowman K D 2010; Hwang J et al. 2010; Kim Y et al. 2008）。
1.2.1 国外研究进展
美国农业物联网的发展以大农场模式为主要代表，在完善的农业网络基础上，基本形成了全过程网络化的精准农业模式，喷灌机精准控制、杂草识别、精准施肥配药等已开始形成规模化应用，在病虫害防控方面，美国农场利用安装的传感器和红外线摄像头等设备可以实时监测作物发病状况和有害虫类，例如当农场的病虫害达到一定密度时，监控系统则会发出报警信号，中控系统则会下发指令给农场中的其他设备喷洒药物，这些药物会在一定程度降低害虫的交配，从而达到预防的目的（鞠晓晖等 2016; 吴才聪 2015; 张忠德 2009）；日本以轻便式智能农业机械为主，通过大量的农业基础性研究形成作物生长数据库，再进行农业机械的精细化操作研究，最终实现农业物联网智能化操作平台，实现产量和水分利用效率的大幅度提升（邓在京 2004）；荷兰利用传感器实时监测温室内作物环境变化，并利用作物模型、人工神经网络、深度学习算法模拟预测作物的产量和产期，并利用连栋玻璃温室的高自动化实现实时的环境控制，使作物的生长环境始终保持较为良好的水平；以色列主要发展灌溉物联网，通过土壤传感器监测土壤理化性质和含水量，并与先进的灌溉设备相结合，可以做到大面积的精确灌溉，实现少数几个农户即可准确管理大量农田，显著提高劳动生产效率（申茂向等 2000; 韩红莲等 2015; 孔繁涛等 2016; 燕贵成等 2016; 詹嘉放等 2011）。
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第二章 研究方法与内容
2.1 研究区概况
试验区位于陕西省渭南市白水县（109°63′E、35°24′N），如图 2-1。试验时间为 2018年 9 月-2019 年 4 月（草莓整个生育阶段）。试验地处关中平原与陕北高原过渡带，海拔 787m，是典型的黄土高原沟壑区地貌，境内沟壑纵横，地形破碎，山少沟多，沟壑密度 1.48kmm/km，沟壑面积占白水县面积的 51.8%，地势西北高而东南低，地貌类型可分为基岩中、低山区，山前洪积扇裙，黄土原和河谷阶地 4 种类型。白水的气候特点是，冬季寒冷漫长，干燥多风；春季升温快，干燥，多冷空气活动；夏季气温高，湿度大，多阵雨性降水；秋季降温快，阴雨潮湿。多年平均气温 11.4°C，年极端最低气温-18.4℃，年极端最高气温 38.9℃，无霜期 207d，平均降水量 577.8mm，降水年际变化大，年内分配不均，且多为暴雨。日照充足，光热资源丰富。冬季盛行西北季风，夏季盛行东南季风，以干旱、暴雨、霜冻、冰雹、连阴雨等为特征的自然灾害频繁。年湿润指数 0.50，大陆度 59.8%。经过政府扶持和产业升级，草莓成为了该区域的支柱性产业，主要栽种方式为独栋大棚冬季草莓，草莓品种主要为红颜和章姬。
试验布置于当地随机选择的草莓园区内，试验区土壤是黄土，质地均匀，其中 0-1m土层平均土壤容重为 1.36g/cm3，当地田间持水量为 35%（体积含水率）。
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2.2 研究目标
针对目前该区域草莓种植标准不一，水资源浪费和环境破坏严重，且产量和水分利用效率水平低的现状，研究利用物联网技术应用于简易塑料大棚中，旨在构建适合当地种植的农业物联网架构，并评价其实际应用效果。并对传感器实时监测的历史数据进行分析，总结影响草莓产量变化的内在原因，为持续优化专家经验种植模型提供参考，总体上提升当地的草莓生产，规范当地草莓种植标准。
（1）构建适合当地的物联网架构
首先总结当地草莓种植能手的种植经验和知识并封装在计算机里，再根据该地区简易大棚的特点构建了大棚环境感知、计算机后台种植模型智能处置决策、用户手机微信告知及执行检查评价等环节的简易大棚物联网架构。该系统基于标准化技术体系分期给用户下达工艺单，基于环境感知由后台电脑给每个种植户下达处置要求，实时指导农户进行精准管理。
（2）物联网技术应用效果分析
利用传感器实时监测的棚内数据分析专家系统制定决策的准确率，利用线性回归模型模拟温室内外环境变化关系，根据回归曲线利用气象数据预测大棚内环境变化趋势，提前做出预警和决策措施。
（3）专家经验模型优化
对草莓三个主要阶段的昼夜空气温度和相对湿度进行频数统计和专家系统决策的执行情况统计，比较其差异变化对最终产量、水分利用效率、经济效率、肥药使用量与投入的影响。并基于各指标表现最好的大棚为标准，探讨其生产指标提升的原因，为优化专家系统经验模型提供参考。
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第三章 简易大棚物联网架构与平台设计 .............................. 15
3.1 物联网总体架构 ............................. 15
3.2 移动网络与无线通信技术 ............................... 16
第四章 物联网系统在简易塑料大棚应用效果分析 .................................... 27
4.1 试验概况 ........................................ 27
4.2 决策准确率分析 ................................... 27
第五章 专家经验模型初步优化 ............................... 34
5.1 试验概况 ..................................... 34
5.2 各园区相关生产指标对比 ................................ 34
第五章 专家经验模型初步优化
5.1 试验概况
随机选取白水县当地三个草莓园区作为试验园区（T1、T2、T3），每个园区根据种植面积平均分为三个小区，每个小区随机选择一个大棚安装物联网设备作为试验棚并接受专家系统的种植指导，小区其他无设备大棚遵循试验棚的管理规则，并另选一当地草莓园区按照原传统经验式管理不做任何指导作为对照试验（CK）。
作物数学模型可以主要分为机理模型和经验模型两大类，机理作物模型是对作物生长发育和产量形成的原因进行概括和量化，创建作物生长动态与环境之间的数学模型，并利用计算机进行模拟仿真，实现作物生育过程的描述和表达。而本文主要采用的是纯经验模型，它来自于种植户长期累积的种植知识和管理经验，虽然缺乏相关理论知识支撑，但经过长时间的实践证明经验模型对于特定作物在特地区域具有较好的实际应用效果。
但经验模型也存在许多问题，例如经验是相对于单个人而言，它没有统一的标准，也无法通过经验判断作物产量高低的具体原因。所以我们需要将种植经验模型与物联网技术相结合。首先通过总结多个草莓专家的种植经验统一其种植标准，再借用传感器技术实现对温室草莓种植环境的实时监测，借助专家系统对异常环境数据及时作出决策并告知农户等。最后通过多个大棚的实际农业生产指标进行对比及其历史数据统计，总结分析提升农业生产的内在原因，对专家经验种植模型提出初步优化，探索更适宜当地草莓的种植标准。
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第六章 讨论及有待深入研究的问题
6.1 文章讨论
我国物联网技术应用于农业的时间尚短，目前仍处于初期阶段，但的确对农业生产方式的变革带来了一定的影响。前人对农业物联网系统的环境监控系统设计、数据传输稳定性、智慧灌水系统等方面做了较多研究，但大多集中在示范区等自动化程度较高的地区，高端智能温室也主要依赖国外进口且难以大面积推广，但目前中国主要以小农经济为主，其中简易塑料大棚扮演着主要的地位。
当地传统的草莓种植主要依靠种植户的经验，通过自身的触觉和视觉感受草莓的种植环境是否符合其生长需要，但每个人的感知标准不一，而且对病虫害的识别和解决能力也不尽相同，因为他们不仅不认识病虫害发生情形，而且缺乏对农资市场的全面了解，无法及时对症下药，导致错过了有效防治时间，成本增加，产量减少。所以在当地无法形成统一的种植模式，即使是草莓专家也没有一套完整的种植标准，导致草莓增产或减产的具体原因并不明确。
针对以上不足，本文首先总结了当地草莓种植能手的种植经验并封装在计算机里，将物联网技术、作物栽培技术、农业管理技术、病虫害防控技术等相结合，并充分发挥手机通讯功能，能够较好的指导农户种植，且效果显著。与其它温室物联网架构最大的不同是简易塑料大棚缺乏远程自动化控制设施，所以采用“手机+人”的方式替代远程控制设备，最终结果表明这种“以人代机”模式具有很好的实际应用效果。另一方面，本文创立了工艺单形式的指导措施，工艺单包含园艺管理、植保管理、水肥管理、病虫害管理、土壤复壮等在内的相关农业管理措施，其目的不仅是为了指导种植户进行正确的草莓种植，也是为了让农户在实际操作过程中提高他们的种植经验，在一定程度上解决因为管理经验不足而导致的草莓减产。但相比于控制设备，农户存在着操作上和时效性的误差，专家系统下发的指令往往不能及时准确执行。所以虽然3个草莓试验园区均安装物联网设备和接受专家系统决策，但人为因素依然造成了不同程度的产量差异。
有关文献表明（Bish E B et al. 2002; Tanino K et al. 2008）草莓夜间处于0℃较长时间会发生冻害，白天温度超过30℃则会使草莓气孔关闭，处于休眠状态，严重情况下甚至停止生长或者死亡，所以温度是控制草莓生产的一个重要因素，但分析历史数据我们得出单因素控制并不能有效提高草莓产量（例如T3的温度变化与T2相似，但是最终产量依然是T2高），因为专家系统下发的工艺单包括水肥配比、园艺修剪、病虫害防治等一系列能够从不同角度提升水分效率和解决草莓产量不高的问题，但T3的决策完成情况（图5-2）并不理想，病虫害没有得到有效预防、匍匐根与多余花序没有得到及时修剪，这也间接导致了T3获得了较低的产量。
参考文献（略）