白灵菇养殖监控预警系统

胡学林 臧乃珲 梁靓 周佳书 甘如玉

摘要 白灵菇是一种食用价值、药用价值和经济价值都较高的珍稀食用菌，由于白灵菇对温度、湿度、光照等条件具有较高的敏感度，现有的普通农业养殖技术对于白灵菇生长要素的监测预警还有所欠缺。该研究根据已有的有关白灵菇的研究数据设计了一种针对白灵菇养殖的农业监控预警系统，通过电脑和手机来实现远程控制，实现了对温度等环境要素的实时监测。

关键词 白灵菇；养殖农业监控预警系统；智能农业

中图分类号 S127 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2015）34-323-03

白灵菇（Pleurotus nebrodensis）是阿魏菇的一个变种，它的重要价值主要体现在食用和药用两方面，被誉为“草原上的牛肝菌”和“侧耳”。白灵菇通体雪白如玉，菇肉细腻，口感鲜美，状似灵芝，深受消费者青睐。

白灵菇的食用价值在于它含丰富有益健康的营养成分，其中粗纤维含量高达15.4%，蛋白质含量约达14.7%，氨基酸总量约达10.6%，脂肪含量约达4.3%。除此之外，白灵菇还富含维生素D以及钙、铁、锌、锰等矿物质元素[1]。

白灵菇的医药价值在于它能杀虫消炎、镇咳消积和防治肿瘤。在白灵菇对小鼠免疫功能的影响试验中发现：白灵菇多糖能大幅提升小鼠腹腔内巨噬细胞的吞噬能力，使生物体内保持稳定平衡。试验表明白灵菇内的多糖和矿质元素能有效调节机体生理平衡、增强人体免疫功能。

白灵菇出菇率低、出菇慢，影响了其商品价值。科学栽培的白灵菇出菇率可达90%，而不当的栽培方式会将白灵菇的出菇率降低到70%，甚至更低。错误或失当的养殖环境给白灵菇的生产带来了损失，运用先进的计算机技术进行农业生产指导已经成为当下农业信息化研究的重点。国内外对农业预警系统研究已经有了一定的理论基础，并且也有了一些成功的经验，在很大程度上降低了养殖环境不当对农业作物生产造成的损害[3]。白灵菇有很高的营养价值和经济价值，建立一个针对白灵菇的养殖监控预警系统能对其生长状况进行实时查询分析、观察监控十分必要。

1 系统概述

农业监控预警系统主要依靠传感技术、无线技术、宽带技术、SIP （Standard Inspective Procedure）技术、视频技术、智能控制技术等对农作物生活环境例如土壤、空气温度、水分、二氧化碳、光照等参数进行监控与管理，保证实时监控，使作物能够更好地生长[2]。从农业生产的角度来看，该系统能带来更高的存活率和产出值；就环境保护角度而言，该系统可以产出健康放心的农产品，而且可以使产品的质量更高，获得更好的收益。在运行该监控系统前需要对农田进行考察，结合农田自身条件对产品进行改良，调试出最适合的农业监控预警系统。

2 系统工作原理

传感器将实时数据按一定的周期采集到数据采集器，通过数据采集器对数据进行转换，最终使数据传输到电信基站并进入互联网，将数据通过客户端发送给有有需要的农户[4]。其系统结构见图1。智能农业管理平台见图2。

3 系统硬件组成

3.1 环境采集传感器

通过对白灵菇生长环境的深入研究，同时考虑并参考了目前国内传感器相关产品的发展成熟程度，白灵菇养殖监控系统的前端主要部署了4种类型的传感器来对白灵菇的生长环境要素指数进行监测（图3）。

3.1.1 空气温度传感器。

温度主要影响酶及细胞器和细胞膜的活性，可以控制白灵菇的吸收与蒸腾、光合作用与呼吸等重要的生理功能。空气温湿度是影响白灵菇生长最直观、重要的因素，通过对空气温湿度的监测可以实时了解白灵菇的基本生产环境，及时采取措施将生长环境调控到最佳状态。白灵菇是低温型的菌类，其菌丝一般的生长温度为5～32 ℃。如果环境温度在5 ℃以下，白灵菇的生长会十分缓慢，甚至停止生长；而若环境温度为35～37 ℃，菌丝就会停止生长，所以白灵菇生长的最适宜环境温度为22～25 ℃。在白灵菇的菌丝体后熟阶段，需要用30～45 d左右才能达到生理性的成熟，此阶段的环境温度一般控制在-3～15 ℃，当温度为 7～12 ℃时，白灵菇的子实体才能进行分化。白灵菇出菇阶段的生长温度一般在3～22 ℃[1]，其中最适宜的温度是13～18 ℃。由于白灵菇对生长的环境温度要求十分严格，所以需要安装空气温度传感器，实时监控白灵菇生长基地温度，保证处在适宜温度。

3.1.2 光照传感器。

光照对白灵菇的生长、发育和品质均有重要影响。光以光强、光质和日照时间的长短对白靈菇产生生态效应。光强高低对光和效率有重要影响。通过光照传感器采集白灵菇培育温室中的光照程度并传回终端与数据库数据进行对比，根据对比结果远程调控光照条件。在发菌阶段，无光条件下的白灵菇可以完全正常地生长；在菇体生长发育的阶段，完全黑暗的条件下子实体几乎不能分化，所以需要一定的光照；然而强光照射下白灵菇也不易形成子实体。白灵菇生长所需要的光照条件一般为照度800～1 500 lux，而光照时间则要达到每天12～14 h。光照传感器主要监控菇体生长发育阶段的光照条件，避免出现过强或过弱的光线。

3.1.3 空气湿度传感器。

白灵菇在果实生长迅速期和营养生长初期对水分要求比较高，如果这个时候缺水会对白灵菇的生长产生较大的影响。当不能及时给白灵菇提供水补偿时白灵菇的光合作用速率就会下降，合成酶的活性也会受到抑制，此时白灵菇的生长就会受阻。

根据大棚温室白灵菇生长环境来确定湿度传感器的数量。查阅资料可知，白灵菇的生长需要料水比为1∶1，水分为65%的培养料[1]，空气相对湿度85%～90%是白灵菇生长的最适湿度。当相对湿度过高时出现黄菇的概率比较高，但空气湿度过小时常发生菌盖龟裂。所以需要实时监控白灵菇生长大棚湿度。

3.1.4 氧气、二氧化碳传感器。

白灵菇属于好氧性菌类。在白灵菇子实体形成时期需要充足的氧气，才能促进白灵菇的正常生长。同时白灵菇对二氧化碳较敏感，当二氧化碳的浓度达到0.4%或以上时，就可能会产生畸形菇，而产生畸形菇可能会引起菇体腐烂、发臭从而停止生长发育，影响白灵菇的品质。所以必须时刻监测大棚中的二氧化碳浓度，保证其小于0.4%。

3.2 系统各项功能

3.2.1 远程控制功能。大棚内一般安装带有控制箱控制功能的风机、照明灯、喷灌设备等常见设备，管理人员可以根据平台监测到的传感器数据，判断异常情况并通过平台远程控制某个设备的开、关。

①大棚控制器采用有线方式与现场控制器通讯在主控设备之间进行数据交换；②远程控制内容主要包括补光系统、遮阳系统、排水系统、通风系统。远程控制终端除了通过电脑客户端平台实现远程控制外，还可以通过手机Web方式实现远程控制。

3.2.2 阈值设置功能。此功能指系统中具有相应权限的用户可以设置各传感器的阈值上下限，包括对温度、湿度、二氧化碳、光照等各傳感器的阈值设置。

3.2.3 系统报警功能。

系统会根据设定的阈值与传感器上采集的数据进行比对，如果采集的数据超出阈值，平台将会自动在监控页面上进行报警。管理平台可以实现界面报警、声音报警和短信联动报警，确保工作人员在第一时间收到告警信息，及时采取措施，将损失降到最低。当传感器数据正常后，平台告警标识解除。

3.2.4 自动生成分析报表。可根据用户的需求，将数据库中存储的不同时间段白灵菇种植信息、生产环境参数信息等以图表或曲线的形式自动生成各种分析报表，为白灵菇的生长研究提供数据，为今后白灵菇的种植提供参考。整个环境监控系统的作用就是使白灵菇生长在一个相对恒定的环境中，尽量减少外界环境变化对其生长产生的影响。

4 结论与展望

4.1 结论

该研究在了解白灵菇的生长环境、生长过程中易产生的问题以及成因的基础上，结合多方试验所得的白灵菇最适生长环境的相关数据，建立了较为完善的数据库及养殖监控预警系统，并对系统的设计背景、各项功能、硬件设施、以及预期效果做了详细的阐述。该系统的研究与开发可以总结为以下几个方面：

（1）在对多年历史数据统计分析的基础上确定了白灵菇养殖监测预警的各项指标，包括温度、湿度、酸碱度、氧气和光照指标等。

（2）利用温度、湿度、光照、酸碱度、含氧量等传感器作为系统的硬件设施将实际种植处的各项数据传输回终端。

（3）将传输回终端的数据与数据库中各项指标的对比，从而按照结果发出相应的预警信号。

（4）系统控制者接收预警信号后，通过远程控制端或其他手段，对养殖环境进行适当调控。

4.2 系统特点与展望

该研究基于一定的物联网技术支持，是一套相对完整的、系统的、全面的白灵菇养殖监测、预警与远程控制系统[8]，实现了白灵菇养殖过程中生长环境突变的警情分析、预测预报功能，为相关生产提供统一、权威、准确的数据支持与信息服务，具有以下特点：

①该系统具有功能稳定、界面简单、可扩展性强以及安全性等特点，方便管理人员进行系统的维护与管理[5]；②利用信息化手段对白灵菇养殖环境进行监测并预警分析，机理性和可靠性强[9]；③统计分析与数值模拟相结合，定性和定量相结合，研究白灵菇生长环境指标体系，集成与创新并举。

应用物联网技术将农业预警提高到一个新的高度[10]。采用温室无线传感器管理调控温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等使白灵菇的生长条件达到最适宜水平。该系统的应用能提高白灵菇的产量和质量，做到农业高效化；并且绿色环保，做到了有机生产。

农业监控预警系统实施后可以先在白灵菇生产基地进行运营，后期可以增加物联网全程追溯系统[8]对白灵菇来源、生产、检测体系到现代物流等环节进行数字化管理，并为消费者提供全过程可视的追溯查询平台，在使白灵菇大批量增产的同时也能保障消费者的食品安全。

参考文献

[1]

周长青.白灵菇栽培基础生理和关键技术研究[D].泰安：山东农业大学，2007.

[2] 孙云.基于GIS的山东小麦气象灾害预警系统研究[D].泰安：山东农业大学，2014.

[3] 王春乙，王石立，霍治国，等.近10年来中国主要农业气象灾害监测预警与评估技术研究进展[J].气象学报，2005（5）：659-671.

[4] 邱增帅.温室大棚的环境参数控制[D].沈阳：沈阳工业大学，2013.

[5] 陈荣荣，顾靖峰.智能农业温室环境远程监控系统在蔬菜基地的实践应用[J].农业装备技术 ，2014（1）：24-27.

[6] 赵瑞莹，杨学成.农业预警系统研究[J].生产力研究，2004（1）：64-66.

[7] 卢秀茹，代学钢，王健.基于信息技术的棉花风险预警系统及应用[J].农业工程学报，2007（9）：159-163.

[8] 张军，尚敏，陈剑.基于3G技术的智能农业远程监控与管理系统[J].计算机测量与控制，2011（5）：1058-1061.

[9] 刘春梅，周光锋，丁冉.当前农业气象预警的思考[J].科技视界，2014（18）：311，329.

[10] 程海霞，帅克杰，栗丽丽.关于当前农业气象预警的思考[J].经济研究导刊，2010（33）：53-54.