在傳統溫室大棚種植中，環境調控多依賴人工經驗，存在監測滯后、調控精準度低、資源浪費等問題，難以適應現代農業高質量發展需求。智慧農業背景下，溫室大棚環境監控系統通過融合物聯網、大數據、人工智能等技術，實現對大棚環境參數的實時感知、智能分析與精準調控，為作物生長創造最優環境，助力農業生產提質增效、節本降耗。

一、系統核心設計理念

以“感知-傳輸-分析-控制-應用”全鏈路閉環為核心，打破傳統人工管理模式，構建“數據驅動、智能決策、精準執行”的溫室環境管理體系。堅持“實用性、兼容性、可擴展性”原則，既滿足當前不同作物(蔬菜、花卉、苗木等)的種植需求，又能適配未來農業數字化升級的拓展空間。

二、系統整體架構

系統采用分層架構設計，各層級協同工作，實現環境數據從采集到應用的全流程高效處理：

1.感知層：環境數據采集終端

作為系統“眼睛”，負責采集大棚內關鍵環境參數，終端類型根據監測需求靈活配置：

- 核心傳感器：溫濕度傳感器(監測空氣溫濕度，精度±0.3℃/±2%RH)、光照傳感器(監測光合有效輻射，范圍0-2000μmol/m2·s)、CO?傳感器(監測濃度，范圍0-5000ppm)、土壤傳感器(監測土壤溫濕度、EC值、pH值);

- 輔助監測設備：土壤氮磷鉀傳感器、露點傳感器、病蟲害監測攝像頭。

2.傳輸層：數據傳輸網絡

承擔感知層數據向平臺層的傳輸任務，保障數據穩定、實時上傳：

- 近距離傳輸：采用LoRa、ZigBee技術，低功耗、廣覆蓋，適合大棚內傳感器數據匯聚;

- 遠距離傳輸：通過4G/5G、以太網、NB-IoT等方式，將匯聚的數據上傳至云端平臺，適配不同園區網絡條件。

3.平臺層：數據處理與智能決策中心

作為系統“大腦”，是實現環境智能調控的核心：

- 數據處理：對上傳的環境數據進行清洗、存儲、分析，生成實時數據報表、歷史趨勢曲線;

- 智能決策：內置不同作物的生長環境閾值模型(如番茄適宜溫度20-28℃、濕度60%-80%)，當監測數據超出閾值時，自動觸發預警并生成調控方案;

- 平臺載體：支持云端SaaS平臺、本地服務器部署，具備多終端登錄權限(電腦網頁端、手機APP、平板)。

4.應用層：執行控制與管理終端

作為系統“手腳”，負責執行平臺下達的調控指令，并為用戶提供管理入口：

- 控制設備：智能溫控設備(風機、濕簾、加熱管)、光照調控設備(補光燈、遮陽網)、CO?增施設備(發生器)、水肥一體化設備(滴灌、噴灌系統)，均支持自動/手動雙模式控制;

- 管理終端：用戶通過手機APP、電腦端平臺，可實時查看環境數據、接收預警信息、遠程控制設備運行、導出生產數據報表。

三、系統核心功能

1.實時監測與數據可視化

- 24小時不間斷采集溫濕度、光照、土壤參數等數據，延遲≤5秒;

- 以儀表盤、曲線圖、數字面板等形式直觀展示數據，支持單棚/多棚數據分屏查看，全局環境狀態一目了然。

2.智能預警與告警通知

- 多閾值預警：支持設置作物生長適宜值、臨界值、危險值三級閾值，觸發不同級別預警;

- 多渠道通知：通過APP推送、短信、語音電話等方式向管理員告警，確保及時響應異常環境。

3.精準調控與自動化運行

- 自動調控：當環境數據超出閾值，系統自動向控制設備下達指令(如溫度過高時開啟風機、濕簾降溫)，無需人工干預;

- 定制方案：支持根據作物品種、生長周期(育苗期、生長期、結果期)，自定義環境調控邏輯。

4.數據追溯與生產管理

- 數據存儲：歷史環境數據、設備運行記錄、調控操作日志存儲時長≥3年，支持按時間、棚區檢索查詢;

- 報表生成：自動生成日/周/月生產報表，包含環境參數統計、設備運行效率、資源消耗(水、電)等數據，為種植決策提供數據支撐。

四、系統應用效益

1.提質：提升作物品質與產量

通過精準控制環境參數，減少病蟲害發生，作物產量提升15%-30%，優質果率提高20%以上，避免因環境波動導致的減產、品質下降問題。

2.降本：降低人力與資源消耗

- 人力成本：1人可管理數十個大棚，替代傳統5-10人的人工監測與調控工作量，人力成本降低60%以上;

- 資源成本：精準水肥灌溉、智能光照調控，實現水、電、肥料等資源利用率提升30%-40%，減少資源浪費。

3.增效：優化生產管理流程

數據化管理替代經驗判斷，生產決策更科學;遠程控制功能支持異地管理，提升應急響應效率(如突發降溫時遠程開啟加熱設備)。

五、實施建議

1. 需求適配：根據種植作物類型、大棚規模(單棚/園區)，選擇合適的傳感器類型與數量，避免過度配置;

2. 分階段部署：先試點1-2個大棚，驗證系統穩定性與適配性后，再逐步推廣至整個園區;

3. 人員培訓：對種植人員開展系統操作培訓，重點掌握數據查看、預警處理、手動控制等基礎操作;

4. 運維保障：定期校準傳感器(每3-6個月1次)、檢查傳輸網絡與控制設備，確保系統長期穩定運行。

，為種植決策提供更精準的預判，真正實現從“環境監控”向“智慧種植”的深度升級。