设施园艺研究进展概述

么秋月

当前科技发展迅速，学科加速融合，物理、生物、信息等多领域的高新科技逐渐成为设施园艺的助推器，促进了产业的快速发展。设施园艺研究逐渐趋于精细化，在创新的基础上注重可持续发展。各国设施园艺学者齐聚2017国际设施园艺大会，分享了前沿的科技成果，这不仅是设施园艺学科发展的新生力量，更是未来的发展方向。

精细化研究引领LED技术发展

设施园艺的发展离不开光照，而LED作为新型节能光源，逐渐走进设施园艺的实践生产。然而，随着LED照明技术的快速发展，节能效果不再是LED照明技术的最终诉求点，在节能的基础上利用各种单色光源或配比光源对植物进行自定义调节等“精细化”研究领域更为深入。

会上，荷兰瓦赫宁根大学的Leo Marcelis教授提到，对生长条件更为精细地调控可以使温室作物的产量实现快速增长。为进一步提高作物产量及品质，保证温室生产的可持续性发展，需深入了解植物对环境条件的响应机制以及种植者的作物管理方法。植物对环境的响应很少是线性的，它们往往会表现出很多相互作用。另外由于植物驯化和反馈机制，短期响应和长期响应的表现差异明显。因此，研究内容不能仅涉及植物在恒定条件下的响应，也应该分析动态变化下各因子相互作用之间的联系。他认为光照可以促进植物的光合作用和生长。优化光照水平（自然光和人工光）以及光照在叶片上的分布情况是保证植物能够最佳生长的关键因素。LED不仅可以节约能源，还可以通过控制光源波长、光线方向和瞬时光强度来提高作物的产量和品质，而且LED还能触发次级代谢反应，由此增强作物的抗病性、抗氧化性。

会上，其他人的看法也支持了Leo Marcelis的观点。日本千叶大学园艺学院Chengyao Jiang的研究表明显示，在深红色、蓝色和深红色、蓝色、远红光LED的辅助照明下，植物叶片的光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）和气孔导度（Gs）显著增加，其中添加深红色、蓝色、远红光LED辅助照明处理的增加效果高于添加深红色、蓝色LED辅助照明的处理。这些结果证实了远红外光、红光、蓝光的辐射可以干预植物气孔关闭，促进根系发展，以保证叶片的光合作用和干物质生产，从而促进植物在低光照条件下的生长和发育。中国农业大学教授贺冬仙也证实了不同颜色的光照配比会对植物的产量和品质有所影响。试验表明光子通量（PPF）为250 μmol/（m2·s），光周期为16 h/d，光质红光：蓝光比为1.3：1的LED最适合植物工厂水培莴苣的生产。其实，在不同的植物生长过程中，最佳光谱也会有所可能不同。加拿大农业和农产品中心的X.Hao通過试验证实，对于番茄等蔬菜来说，优化光谱可以促进冠层生长。他们利用14C同位素示踪技术，研究了光谱对植物全株的净碳交换和叶碳输出的效果，发现垂直光照条件会使温室番茄和迷你黄瓜的叶片光合作用、叶片大小、果实产量和品质产生显著差异。同时，他们还发现优化后的垂直光照条件可以提高植物全年生长量以及果实产量、品质。美国密歇根州立大学园艺学院的Y.Park则在研究中心发现红光与远红外光的比例（R：FR）可以调控光敏色素介导的光形态建成响应，以促进植物在遮阳条件下对辐射的捕获量和留存量。他们发现作物大多数的避荫反应主要是由于R：FR比值减少，而不是由于光通量的减少。另外，在较高光通量的条件下，补充远红外光的幼苗干物质积累增加程度大于较低光通量条件下的增加程度。在对单色光的研究中，挪威生命科学大学植物科学系的S.Innes认为，蓝光（BL）可以调控许多植物重要的生长过程，如形态特征、气孔运动、叶绿素合成和光合能力。此外，蓝光对于植物的产量至关重要，最适波长的蓝光量取决于植物种类、植物的动态生长阶段以及环境，但在光谱中的最佳数量则取决于植物种类、植物生理过程和环境条件。其研究结果表明在中等强度的空气湿度中，当蓝光比例从5%增加到30%（<60%）时，黄瓜、番茄和罗勒中会出现强烈的生长抑制并导致植株干重减少。然而，在高湿度环境中，随着蓝光从5%增加到30%，植物生长和品质却在一定程度上有所提高。因此，调节蓝光可以提高高湿度条件下的植物产量。

同时，会上很多学者认为LED还会对植物的外观产生影响。瓦赫宁根大学的Theoharis Ouzounis在研究中发现，红光和远红外光的比例（R：FR）会随天气条件、昼夜长度（日出和黄昏）和季节而变化。R：FR比例较低时会诱导植物改变器官的大小、形状、结构和方向，从而为植株获得更多的光。此外，LED还能改善植物株型。美国北卡罗来纳州立大学的Ricardo Hernandez对不同补光处理和植物生长调节剂对植物的生长和形态的影响进行了持续研究，最终发现对于所有的物种，当蓝光：绿光：红光比例为6：5：89，并配合植物生长调节剂处理的植株紧凑性比其他处理都好。而通过对石竹、天竺葵和矮牵牛的初步研究中可知LED在温室幼苗生产中，可以代替或补充植物生长调节剂的功能。

创新型低碳、高效能源利用研究成为热点

设施园艺是集创新性和可持续性于一体的高效生产模式。随着全球资源与环境问题日益紧张，目前设施园艺的研究必须注重可持续发展。西班牙IRTA研究所的Juan I. Montero博士认为被动适应气候技术（例如中国的日光温室）应用前景广泛，该研究将着重关注城市农业的新兴领域，特别是屋顶温室概念（RTG）。同时，考虑到种植者在温室内的投入及其应用效果，闭合型循环（即重复利用资源、废弃物和能源）是当前和未来温室产业需要考虑的关键因素。

墨西哥查宾戈自治大学Raquel Salazar Moreno表示农业利用各种形式的能源，如化肥、杀虫剂、机械和电力可以最大限度地提高产量。可持续农业生产也实现了较高的能源利用效率。然而，温室生产是农业中主要的能源消耗，在过去几年中，由于采用了更多的系统，该部分的能源消耗逐步增加。墨西哥州典型的番茄生产温室较小，面积为200～500 m2，通常使用聚乙烯覆盖材料并配备了水培系统，没有加热或冷却系统，他研究目的是为了评估番茄生产过程中的能源效率和能源生产力。数据收集于查宾戈自治大学120 m2番茄种植试验温室。温室配有水培系统和自然通风系统。通过对整个季节能量投入的监测，表明该温室为低能量生产力，能量效率为0.2384。能源使用总量为63.99 MJ/m2。无意识地使用化肥和除草剂不仅增加了能源的利用，还带来了环境、健康等问题，超出了农业生产的影响范围。这些结果表明墨西哥的温室需要增加更多的有效能源投入。endprint

意大利那不勒斯费里德里克第二大学园艺科学系S.De Pascale认为现代园艺的主要问题是面临2个相互矛盾的目标，即生产大量食物的需要与生产中由于大量使用外部营养物质而对环境造成的破坏。因此，迫切需要可以提高水肥利用效率的可持续管理战略，并确保温室园艺作物的产量。他们研究了一种可以确定灌溉量、时间、管理土壤盐度，以保持土壤品质的技术，并利用有益微生物和天然物质刺激作物来提高水肥利用效率的可持续性。

英国阿斯顿大学工程和应用科学学院可持续环境研究小组Philip A.Davies认为海水温室是解决食品-水-能源问题的创新技术。它是不断增长的系统，由可再生能源提供能量，通过农业的持续集约化满足世界干旱地区对粮食日益增长的需求。他们对传统的脱盐处理进行了改进，并将得到的淡水应用于温室，海水温室可以减少盐水体积，防止未管理的盐水排放到环境中引起土壤退化等问题。同时他们还展示了如何通过流体动力学建模使海水温室的设计得到优化，从而实现在一定条件下冷却和处理海水。

除了在生产中注重能源利用率的提高以及新能源的开发外，温室节能设计也尤为重要。韩国首尔国立大学农业和生命科学学院农村系统工程系的In-Bok Lee表示对于种植者来说，了解温室内部的气流特性和通风效率非常重要，因为气流是空气温度、空气湿度等变化的主要因素。然而气流是不可见，也不可预知的，导致很多温室管理者错误判断了温室内部的通风效率。随着智能农场、IT、ICT和loT的发展，最近提出的信息和通信技术（ICT）和计算流体动力学（CFD）逐渐进入大众视线，并成为新的教育方法论。意大利ENEA –印度国家新技术署的Giovanni Puglisi則认为温室小气候调控是实现高产、降低环境影响的重要途径。通风、遮阳、蒸发降温和制冷是调控温室内气温和相对湿度的方法。然而，通风和遮阳往往不足以消除多余的热量，而制冷设备通常价格昂贵，蒸发降温又会浪费大量的水。为了保证温室的可持续发展，可以开发可再生能源，例如太阳能，太阳能降温系统可以在室外温度高的地区对温室进行降温。这些系统兼顾了太阳能的可用性和温室的冷却需求，从而减少了生产中对电力、水资源的消耗，可用于常规降温困难但是太阳能丰富的偏远地区。他们研究了采用吸收式制冷机技术的太阳能制冷装置对温室的热调控过程，试验通过MATLAB Simulink建模并动态模拟了温室冷却需求和太阳能场的产生。结果表明，太阳能降温系统可以极大地节约温室降温所需的能源，同时利用降温需求和太阳能，减少初级能源消耗。

荷兰瓦赫宁根大学研究中心的Jouke Campen表示在温暖的气候条件下，降温是温室气候调控的重要组成部分，通常有3种降温技术，分别是自然通风、蒸发降温和机械降温。自然通风只有在室外温度不超过35℃，日均温不高于22℃时才可使用。当外界气温低于这些限制时，才可应用蒸发降温。这些降温方法在干旱地区有效，但是耗水量高。第3种降温方法需要冷表面以去除温室中的潜热和感热，该方法已被应用于当前的研究中。这种方法要求温室中的温度、湿度和CO2浓度在最适范围内，所需的制冷量取决于温室内吸收的太阳辐射量和室外的对流热，且要求室外温度高于温室内气温。试验表明，大约50%的太阳辐射必须在温室中冷却以保持其温度。温室中吸收热量的60%通过作物的蒸腾作用转化成潜热，该系统能使温室空气保持预设温度和湿度。葡萄牙农业科学研究所的F.J.Baptista认为温室生产目的是可以获得由于气温低而不能在室外生长的作物，因此温室系统配置和设计应以可持续方式（经济、环境、社会）获得适当的条件，使作物生产力（产量和质量）最大化，从覆盖材料、环境控制技术、自动化系统、水资源和能源的利用、植物保护策略和作物监控等方面进行不同的优化设计。同样来自荷兰瓦赫宁根大学研究中心的Frank Kempkes则通过不断尝试，研发出一种新型屋顶，该屋顶可使室内透光率提高10%以上。他认为荷兰芬洛型温室的设计多年来未曾改变，尽管近年来具有抗反射涂层的漫反射玻璃得到大力发展，但并没有取得突破性进步。温室的透光率受屋顶坡度，排水沟方向，屋顶对称性，所有建筑材料的数量，位置和反射率，屏幕的安装方式，屏幕材料的位置和透射率，覆盖材料的透射率和光散射模式，覆盖材料或屏幕内侧的凝聚作用等因素的影响。于是他们团队利用射线跟踪模型，对原来的温室屋顶进行改进。中国农业科学院环境和农业可持续发展研究所的卢威表示在寒冷的冬季夜晚，中国日光温室的主动太阳能蓄放热（AHS）系统可在储水箱中储热，用以补充热量来提高温室气温。为了量化传热过程，提高AHS系统的性能，他们团队提出了储水箱温度模型。该模型通过校准和验证，可预测储水箱内的水温，平均误差为0.4℃，还可用于确定太阳能集热器的面积以及不同设定温度温室的储罐容积。对于面积272 m2的实验温室，需要安装约14 m2的额外太阳能收集器，以达到设定的12℃温度。每增加1℃温度设定值，大约需要增加2 m2的太阳能集热器。太阳能收集器的附加存储量非常小，每增加1个设定值，需要增加0.1 m2。中国农业大学的Kexin Zheng表示他们团队在北京、宁夏、山东等地进行了大量的对比试验。结果表明，较高遮盖度的膜既能改善作物冠层光的均匀性，又能明显地促进作物的生长。在对比测试中，他们观察到遮盖度较好的膜可以增加植株高度、茎粗、叶面积、SPAD、壮苗指数；番茄、辣椒和黄瓜的壮苗指数分别提高了50%，20.5%和19%，其产量分别增加35.8%、20.5%和21.9%，说明高遮盖度膜利于温室生产。由此证明漫射光能够促进作物生长，提高作物产量。

植物工厂研究热度不减

植物工厂是现代设施农业发展的高级阶段，是一种高投入、高技术、精装备的生产体系，集生物技植物工厂术、工程技术和系统管理于一体，使农业生产从自然生态束缚中脱离出来，按计划周年性进行植物产品生产的工厂化农业系统，是农业产业化进程中吸收应用高新技术成果最具活力和潜力的领域之一。近年来，对于植物工厂的研究热度不减。日本植物工厂协会的Toyoki Kozai教授认为，当商业化工厂生产处于受控环境条件下时，生产者需要时刻找到环境因素的最佳组合，通过消耗最少的资源，产生最少的废弃物，花费最低的成本，以取得最高的产量、质量和经济价值。环境调控的复杂性为发展智能植物工厂和温室提供了机会，智能工厂和温室利用的是基于大数据挖掘的人工智能（AI）、信息和通信技术（ICT）、能量/质量平衡、植物生长建模、组学（表型组学、代谢组学、蛋白质组学、转录组学、基因组学）、植物的相机图像传感、机器人、无人机和多变量分析。“智能”意味着聪明，即在浪费最少的情况下实现资源利用的高效性，保证资源结构紧凑、价格低廉、易于使用。他通过描述植物与光环境之间的复杂性，提出智能LED照明系统、植物工厂/温室双系统（虚拟和现实）、系统的商业化生产、大规模的实验和植物育种的理念。因此在研究植物工厂时需综合考虑温度、水汽压亏缺、CO2浓度、营养液的组成和浓度、气流速度以及许多其他因素。并将最新先进技术可以整合到全新智能植物工厂和温室的发展中去。endprint

作物生长动态模型是未来发展新趋势

作物生长模型是着重利用系统分析方法和计算机模拟技术，根据作物生理学和生态学原理，对作物生长发育过程及其与环境的动态关系进行定量描述，将获得的实验数据加以理论概括和数据抽象，建立关于作物物候发育、光合生产、器官建成等生理过程与环境因子之间关系的动态数学模型。因此，作物模型以作物生育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、技术调控之间的因果关系，是一种面向作物生育过程的生长模型或过程模型。作物生长模拟模型具有较强的机理性、系统性和通用性，作物模型的成功开发和应用促进了对作物生育规律由定性描述向定量分析的转化过程，为作物生長决策系统的开发与应用奠定了很好的基础。

荷兰瓦赫宁根大学和研究中心园艺和作物生理系Ep Heuvelink表示作物模型广泛应用于科研、教育和农业实践中，它们是检验假设、分析情景和集成知识的有力工具。在温室园艺中，作物模型应用于决策支持系统、植物监测、温室气候调控和生产预测与规划。大多数模型是确定的，即输入一系列数值总是输出相同的值。而事实上植物之间存在变异。大会上，法国的Ali Hacene Bouhoun表示为提高温室水分的利用效率，可以尝试减少对植物的水分投入，或者更好地理解和量化作物在水分胁迫条件下的感热和潜热交换，这可以通过使用土壤-植物-大气连续体中的水分传输预测模型来实现。但是迄今为止，大多数种植在温室中的植物模型都是建立在浇灌良好的条件下的。以往的研究仅限于封闭的环境，因此他们模拟不同灌溉条件下，通过观察温室中盆栽植物的蒸腾作用和室内小气候，并在此基础上建立了一个2D瞬态CFD（计算流体动力学）模型，还制定了具体的程序，包括作物对空气流动的阻力以及与周围空气的感热和潜热交换。该程序的使用取决于基质势的气孔阻力，最后一个参数是通过水平衡的水含量来推断的。CFD模拟结果表明，该模型能够正确预测温室内2种水分条件下的蒸腾、叶温、土壤水势和气候分布。因此，CFD模型可用于测试不同灌溉方案，并更好地管理水分输入。中国上海交通大学农业和生物技术学院的Doudou Guo认为实时监测作物水分状态有助于温室作物精准管理，提高产品质量和水分利用效率。他们通过以表型为基础的建模方法，对不同小白菜植株的水分状态进行智能分类。通过高通量表型平台捕获植物的可见光和近红外图像，从图像中提取不同表型性状后，进行方差分析，筛选出与水分状况相关的性状。用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）进行初步建模。采用三种机器学习算法对所选的所有性状进行分类建模：随机森林（FR）、神经网络（NN）和支持向量机器（SVM）。结果表明，不同水分条件下小白菜的三种模型分类准确率均大于90%；不同生长阶段和时期的最优分类模型是SVM；RF和NN对于五大主要性状的准确率维持在80%。研究表明，基于表型和机器学习建模技术来预测水分状况是可行的。endprint