番茄温室生产的物联网比较试验研究

雷 娜，陈柏杰，刘志洋，门万杰

(哈尔滨市农业科学院,黑龙江哈尔滨 150000)

物联网自1999年提出以来，受到了各国的普遍重视，尤其是美国和欧洲的一些发达国家相继开展了与物联网相关的农业生产、农业生态环境监测、农业资源利用、农产品安全监管等农业领域示范研究，并取得了一定的成果。

现阶段，我国正从传统农业向现代农业转变，信息化的建设实现了农业向智能化转型，物联网技术是农业向信息化、智能化转型的必要条件。农业物联网将大量的传感器节点构成监控网络，通过各种传感器采集信息帮助农民及时发现、定位、处理问题，农业将逐渐从以人力为中心的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式，从而实现自动化、智能化、远程控制。物联网可充分利用现代信息技术改造传统农业，不断提高农业资源利用率和劳动生产率，推动农业发展向集约型、规模化转变，提升农业现代化水平。

物联网在温室、大棚智能化管理中有重要而广泛的应用空间，笔者以智能温室的番茄生产和大棚的辣椒生产为试验对象，展现了物联网在农业生产上了的应用效果，让农民实实在在体会到物联网的好处，也为农业物联网的推广提供强有力的数据支撑；同时，结合国内的研究现状提出农业物联网在蔬菜大棚应用中存在的问题，为农业物联网在蔬菜大棚中的实践应用提供参考。

1 材料与方法

1.1试验材料试验材料为樱桃番茄品种“圣禧”。

1.2试验方法

1.2.1产量比较试验。试验在哈尔滨市农业科学院现代农业示范区生产温室B区和C区同时进行，试验面积均为500 m2。B区根据经验的温室调控操作管理；C区物联网自动调控管理。

试验时间为2016年9月1日—2017年8月31日。2016年8月初育苗，9月中上旬定植，11月中旬进入采收期，2017年2月末拉秧；2016年12月末育苗，3月初定植，5月中旬进入采收期，8月中下旬拉秧。

2个小区同时进行育苗、定植、测产，均为大垄双行栽培，膜下滴管栽培，进行一年两茬生产。每个垄种植60棵，每个区种植48根垄，总计种植2 880棵。

1.2.2茎流传感器应用试验。试验在C区进行，为确保幼苗的成活率，定植后灌水1 次。灌水计划湿润层全生育期采用统一深度40 cm，当测定的土壤含水率值降到设定范围内即对温室进行灌水。

在番茄生育期内，选择有代表性的3种天气状况(晴天、多云、阴雨天)，每30 min采集1次茎流速率数据，监测番茄在不同天气条件下植株茎流速率的日变化规律。

1.2.3叶面湿度传感器应用试验。试验在C区进行，试验设置2个水分处理，处理①土壤相对含水量为75%～90%；处理②土壤相对含水量为50%～60%。每个处理的小区面积为50 m2，苗期统一灌水，定植时番茄苗按统一标准筛选，定植后采用不同水分处理，在距地面25 cm处埋设土壤湿度传感器进行监测，采用叶面湿度仪测定叶片湿度，测定从上往下数第5片叶的叶片湿度，每30 s测定1次，30 min自动记录平均值并保存。

2 结果与分析

2.1产量比较试验由于串番茄采摘较频繁，所以将采收期按月份进行产量统计。由表1可知，经验调控的温室B区年产量2 312.5 kg，物联网自动调控的C区年产量2 565.5 kg，物联网系统的应用可以将温室番茄产量提高10.90%。这是由于C区接入了物联网系统，随着温室环境条件变化，物联网技术能及时指导生产，使得作物获得较好的生长环境，而B区是工人根据管理经验调整温室环境，有时不能保证作物生长环境最佳。因此可以推断，物联网的使用能使作物增产，并且提高管理效率。

表1 不同月份产量比较

2.2茎流传感器应用试验由图1可知，在晴朗的天气条件下，番茄茎流速率的日变化呈现单峰曲线，夜间有微弱的茎流。06：00茎流开始启动，随着太阳辐射的增强和饱和水汽压差的升高，番茄植物的茎流速率迅速增大，到13：00 左右达到最大值，中午较平缓，14：00后随着太阳辐射的降低而迅速减小，夜间在没有太阳辐射的情况下仍存在微弱茎流，这是由植株内部机制自我调节所致。在多云条件下，番茄植株茎流速率变化曲线呈现多峰型，太阳辐射的不稳定变化使茎流的变化也极其不稳定，但其依然随着太阳辐射的变化而呈现规律性变化。在阴雨天，太阳辐射较弱，番茄植株茎流速率随太阳辐射的缓慢升高而增大，随着太阳辐射的缓慢降低而减小，茎流变化较为平缓。

图1 不同天气条件下温室番茄茎流的日变化规律Fig.1 Daily variation curve of greenhouse tomato stem stream under different climate conditions

2.3叶面湿度传感器应用试验从图2、3可以看出，晴天和阴天2个处理的番茄植株叶片湿度变化趋势表现一致。即番茄叶片湿度在夜间均呈逐渐增加趋势，08:00—19:00急降于一个相对很低的状态下，19:00—08:00又呈增加趋势。同时，也可看出土壤含水量与叶片湿度呈正相关，叶片湿度在不同天气状况下，2个处理的叶片湿度均表现为阴天>晴天。

上述情况是由日光温室白天蓄积热量，夜间释放热量形成的，在日光温室半密闭的环境下，夜间温室内空气湿度逐渐增加；同时阴天的温度和光照总辐射均比晴天的低，而空气湿度比晴天的高；日光温室晴天蓄热量和放热量均高于阴天，进而引起阴晴天日光温室内植株湿度变化。

图2 晴天不同水分处理番茄植株叶片湿度日变化特征Fig.2 Diurnal characteristics of humidity of tomato leaves in different treatments under fine day

图3 阴天不同水分处理番茄植株叶片湿度日变化特征Fig.3 Diurnal characteristics of humidity of tomato leaves in different treatments under rainny day

3 结论与讨论

3.1传感器在农业物联网应用中存在的问题物联网在农业生产上的优势明显，但在我国的发展却较缓慢，归纳起来主要有以下3方面原因：

3.1.1传感器技术实施成本高、见效慢是发展应用急需克服的瓶颈。农业属于经济收益率较低的产业，应用传感器技术不可避免地需要兼顾成本和效益的问题。农业物联网技术的实施和维护对资金投入的需求较大，无论是传感器硬件设备的布局和软件平台的建设，还是控制设备的搭建都需要投入较大的资金。目前，市场上一套农业物联网传感器设备和相配套软件系统的价格从几千元到几万元不等。与种植收益相比，其实施成本普通农户无法承担。

此外，由于农田用传感器的应用环境，包括在水、土等环境下的应用对传感器的精度常常会造成影响。一些传感器性能不够稳定，使得监测数据不够准确，经常需要校正，而且器材寿命短。这进一步造成了企业和农民对农业传感器无从选择，加大了农业物联网的市场化推进难度。

3.1.2没有统一的应用标准体系。种植的作物较繁杂，传输信息的传感器标准不统一，传输的信息没有固定的标准，不同传感器应用上存在偏差，这些导致物联网没有得到广泛应用。目前，物联网的标准制定还很零散，没有和市场需要结合，导致物联网市场出现分割、服务费用高等现象，严重制约了物联网的发展。

3.1.3缺少专业的农业物联网技术人才。 传感器的使用对学习者要求较高，不仅要有农学相关知识，还要对计算机、电子、传感技术比较熟悉。无论是师资还是教学基地的条件，很多高校都达不到要求水平。种种因素导致专门的农业物联网人才数量稀缺，农业物联网技术得不到推广。

3.2两种传感器在农业生产上的作用

3.2.1茎流传感器。植物茎流的概念为在蒸腾作用下植物体内产生的向上升的植物液流，反映了植物生理状态方面的信息。植物茎流传感器可实时采集植物生长状态，同时做出相应的管理，促进农业信息化的发展，对植物茎流传感器的研究是农业物联网发展中的重要环节。

蒸腾作用使植株内的液流从根部往冠部运动，因此通过测量茎流量可以确定蒸腾量，该研究在总结吸收国内外研究成果的基础上，研究温室栽培条件下番茄茎秆液流的变化特征，旨在为茎流监测结果诊断植株水分状况指标的确立提供理论基础，指导生产工作。

3.2.2叶面湿度传感器。在温室内高湿密闭的微环境条件下，生产中常发生叶面病害，病害的发生与植株叶面湿度环境有着紧密的联系，作为一个重要的微环境气象变量，掌握了温室内番茄叶片湿度的变化特征和叶片湿度的变化范围可以在番茄叶面病害的预测及防治方面发挥重要的作用。