基于物联网的温室红椒发育模拟模型

姜晓剑　曹继文　王磊明　刘乃森　徐海斌

摘要：以江苏淮安红椒对温光条件的生理反应为基础，针对淮安红椒设施栽培装备物联网技术的实际生产条件，采用生产实测数据构建基于生理发育时间的淮安红椒发育模型。该模型充分利用基于物联网技术的生产环境监控体系，改进生育期模拟模型中的热效应积累算法，提高生理发育时间的计算精度，不仅可以用于预测、调控红椒的生育期，而且可为其生产环境的智能调控提供决策支持。

关键词：红椒；生理发育时间；生育期；模拟模型；智能调控；物联网；温室；温光调控

中图分类号： S126；TP391.92 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2015）10-0507-03

淮安红椒是江苏省首个成功注册国家地理标志证明商标的设施蔬菜，果实色泽呈水红色，微带淡黄摘要：以江苏淮安红椒对温光条件的生理反应为基础，针对淮安红椒设施栽培装备物联网技术的实际生产条件，采用生产实测数据构建基于生理发育时间的淮安红椒发育模型。该模型充分利用基于物联网技术的生产环境监控体系，改进生育期模拟模型中的热效应积累算法，提高生理发育时间的计算精度，不仅可以用于预测、调控红椒的生育期，而且可为其生产环境的智能调控提供决策支持。

关键词：红椒；生理发育时间；生育期；模拟模型；智能调控；物联网；温室；温光调控

中图分类号： S126；TP391.92 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2015）10-0507-03

，辣味适中，维生素C含量高，适用于炒食和花色搭配，深受市场消费者喜爱，在江苏淮安地区广泛种植，成为当地特色产业[1-5]。近年来，淮安红椒生产逐步装备物联网技术，构建现代农业物联网远程监控平台，可使用多种终端（计算机、移动设备等）对生产环境进行连续实时的监测，进行远程调控，实现半自动化管理，提高红椒产量，有效减少用工以及水电成本，提升淮安红椒的经济效益。淮安红椒上市价格在不同时期差异较大，尤其在春节前，市场价格达到最高，经济效益达到最大。因此，如何充分利用物联网技术管理淮安红椒生育期、调控上市时间，成为淮安红椒生产中获取较高经济效益特别重要的问题，也是红椒作物生产模型研究中的基础内容之一。

前人已对作物生长发育模拟开展了大量的研究[6-8]，并已广泛用于大田作物及设施园艺作物生产中[9-13]。利用生长度日（growing degree days，GDD）和生理发育时间（physiological development time，PDT）进行生育期预测模拟是常用的2种方法。其中，生长度日法假定作物发育速率与气温在发育的上限和下限温度之间呈同一线性关系，采用实际环境条件下完成某一生育阶段所经历的累积有效积温值来表示作物生长发育的进程[14]，但未考虑日长对作物发育的影响；生理发育时间法考虑了日长和温度对作物发育的影响，并且认为在不同的温度阶段作物发育的速率不同，该方法在田间作物模拟模型中应用较为常见[15-20]，并逐渐应用于设施作物的模拟模型中。上述方法在构建以及应用中，大多以自然日的平均温度作为计算尺度，存在一定的误差。本研究采用系统分析的方法，以生理发育时间为发育尺度，结合红椒生产中物联网技术的应用实际，改进生理发育时间的计算方式，根据淮安红椒生长发育对光温的反应规律，构建基于物联网的淮安红椒的发育模型，为淮安红椒的生产环境调控以及上市时间控制提供管理决策支持。

1 材料与方法

1.1 材料与试验设计

试验一：供试材料为经过改良的红椒品种超越2009。试验于2012年7月在江苏省淮安市清浦区宝成蔬菜种植专业合作社设施大棚内进行，试验期间每天观测红椒的发育状况，并记载各生育期日期。2012年7月12日进行播种，7月20日出苗，8月6日定植。

试验二：供试材料为红椒14号。试验于2013年7月在江苏徐淮地区淮阴农业科学研究所八联栋日光温室内进行，试验期间每天观测红椒的发育状况，并记载各生育期日期。2013年7月11日进行播种，7月17日出苗，7月31日定植。

1.2 栽培管理与环境监测

红椒生长播种后生长管理、病虫害防治以及灌溉采用常规生产管理。定植前施用稻壳粪肥2 t，辅以50 kg复合肥（N ∶ P2O5 ∶ K2O为15 ∶ 15 ∶ 15）。定植行距为58 cm，株距为28 cm。定植时连续2 d进行灌溉浇水，此后每2 d灌溉1次，保证水分供应充足。设施大棚内气温低于0 ℃后在大棚中覆盖小号棚，每天06：00—07：00揭开两侧裙膜，14：00—15：00关膜。

大棚以及日光温室内均部署了基于物联网的温度、湿度以及光照度传感器，通过ZigBee及GPRS组网，24 h监测大棚内环境条件，环境监测数据存入数据库供用户查询分析，作为环境调节的依据。

2 模型描述

2.1 红椒生育期的划分

参考前人的研究，将红椒生育期划分为发芽期、苗期、开花坐果期以及成熟期[9-10，21-22]。由于红椒在苗期进行定植，没有明显的生理变化特征，因此本研究未将定植作为发育期的划分标准[9]。具体生育期划分如表1所示。

2.2 生理发育时间的计算

有研究认为，作物的发育主要受品种的遗传特性和光温等环境条件的影响，其发育主要受温度和光照条件的影响[6，8，10，17，21，23-27]。作物生理发育时间是作物在最适宜的温度和光照条件下完成生长发育过程所需的时间。对于特定基因型品种，完成生育阶段所需的生理发育时间基本恒定，其完成某一特定的发育阶段所需的生理发育时间为该阶段每日相对生理发育效应的累积总和[10，23]。根据生理发育时间的定义，作物生长处于最适宜的温度和光照条件时，该自然日的生理发育效应为1 个生理发育日（1 d）。作物在特定温度和光照条件下实际生长1 d的效应与理想状态下1 d生理发育时间的比例定义为每日相对生理发育效应（relative physiological development effectiveness，RPDE）[23]。在其他生长条件适宜并相同的情况下，特定光照中作物生长1 d 与最适光照中生长 1 d 的效应比值定义为每日相对光周期效应（relative photoperiod effectiveness，RPE）；特定温度中作物生长1 d与最适宜温度条件中生长1 d的效应比值定义为每日相对热效应（relative thermal effectiveness，RTE）[23]。而每日相对生理发育时间可以根据作物发育所需的三基点温度、临界光周期以及最适宜光周期来计算。endprint

阳威等认为，辣椒生长发育在发芽期、开花期、结果期和采收期仅受到温度条件的影响，即发育速率由RTE决定，而光照与温度共同影响苗期生长，该生育期发育速率由RTE和RPE共同决定[9，21]。因此，辣椒不同生育期的RPDE可以用下述公式计算：

RPDE=RTE PDT≤GER

RTE×RPE GER

RTE PDT≥FLO。

（1）

式中：GER为发芽期结束时的生理发育时间；FLO为播种到开花期的生理发育时间，均须要根据实际情况进行调试。生长发育过程中的PDT为每日相对生理发育效应RPDE的累积，采用公式（2）计算：

PDT=∑RPDE。

（2）

2.3 每日相对热效应的计算

刁明等认为，每日相对热效应是指在保持其他条件一致的情况下，作物在实际温度条件下生长1 d所完成的生育进度与作物在最适温度条件下生长1 d所完成的生育进度的比例，数值在0～1之间变化[10，23，25，27]。许多学者采用三段线性函数计算每日的相对热效应，参数为作物生长温度下限、发育最适温度下限、发育最适温度上限以及生长温度上限。在生长温度下限与最适温度下限之间，RTE与温度呈正线性关系，在最适温度下限与最适温度上限之间，RTE达到最大值1，在最适温度上限和发育温度上限之间，RTE与温度呈负线性关系，温度低于发育温度下限或超过发育温度上限时，RTE均为0。

本研究针对部署基于物联网的环境监测系统的红椒生产，可以24 h监测大棚中温度等环境条件。由于生产中普遍采用的塑料大棚保温作用有限，冬季往往只有中午时分可以保证大棚内环境温度在淮安红椒适宜生长范围内，如果采用温度日平均值，则会完全忽略该段时间的热效应积累。淮安红椒各生育期三基点温度如表2所示。

阳威等在构建辣椒发育模型时，考虑了每天的平均温度忽略了部分热效应的积累，采用每小时的平均温度计算热效应，但是仍无法精确反映冬季生产中部分时间段的热效应积累[9]。因此，本研究在计算每日相对热效应时，根据温度传感器采集的温度数据，使用线性插值的方法，逐秒计算相对热效应，换算为每日相对热效应，从而提高红椒每天生长中累积的热效应的计算精度。

3 结果与分析

3.1 红椒各生育期所需生理发育时间

根据试验观测的红椒生长日期数据，计算出红椒到达各个生育阶段所需要的生理发育时间，从播种到出苗、开花、结果及成熟所需生理发育时间分别为5、27、56、61 d。

3.2 模型检验

根据试验二的数据对模型进行检验，结果如表3所示。从表3中可知，从播种到发芽期、苗期、开花期以及成熟期，模型预测与实际观测的生育期时间误差分别为-1、-2、-5 d，而在结果期以及成熟期，误差分别为4、6 d，总体上可以较好地模拟预测红椒的生育期进程。本研究采用了生产中较常见的设施大棚和联栋日光温室2种类型的试验数据，两者空间大小差异导致的温度等环境调控能力相差较大，可能是导致结果期预测误差较大的原因。

4 结论与讨论

本研究根据前人的研究结果，针对淮安红椒对光温的生理反应，采用生理发育时间模拟淮安红椒生长发育进程，具有较强的机理性和解释性，适用于实际生产中淮安红椒生育期的预测，结合物联网的环境监控技术，可以智能调控淮安红椒的生产环境，根据上市时间安排淮安红椒的生产进程，从而获取较好的经济效益。

以往基于生理发育时间的生育期模拟研究中，大多数学者采用每日平均温度计算热效应积累和生理发育时间。而在淮安红椒等设施蔬菜生产中，冬季生产时往往只有正午前后可以达到作物生长的适合温度，这种情况下，采用较长时间尺度的温度平均值计算热效应积累，导致计算结果误差较大。随着物联网技术的应用和推广，红椒生产环境的监控逐步智能化，具有连续监测的能力，特别是可对温度进行24 h不间断监测和记录，因此本研究针对部署了物联网系统的生产实际，以秒为单位计算每日热效应，避免了因计算平均温度带来的相对热效应积累计算误差，提高每日热效应的计算精度，精确计算设施蔬菜生长过程中热效应的积累。

本研究针对红椒实际生产条件（日光温室以及日光大棚），构建红椒生长发育模型，须要采用不同年份、不同生产条件下的数据进行进一步检验和校正。另外，由于目前淮安红椒种植并未有特定的品种，因此本研究在构建模型时未考虑不同品种的遗传特性，须要进一步使用不同品种的生产数据进行验证和完善，进一步提高模型的普适性和通用性。

本研究针对红椒生产应用物联网技术进行环境监测的实际情况，基于生理发育时间的原理，确定温室红椒生长到达各生育期的生理发育时间，构建红椒发育模拟模型，具有一定的机理性；通过以秒为单位计算每日热效应、生理发育时间的方法，提高模拟模型的精度。该模型的构建，为红椒生产的管理、温光调控以及生产时间的合理安排提供了理论依据和决策支持，提高了红椒生产的品质，获得了较高的经济效益。

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