中国温室环境控制研究进展
2021-10-12皇甫姗姗朱节中杨再强马玉翡
皇甫姗姗,朱节中,杨再强,马玉翡
(1南京信息工程大学自动化学院,南京210044;2南京信息工程大学物联网学院,南京210044;3南京信息工程大学应用气象学院,南京210044)
0 引言
设施农业不同的地区有不同的称呼,例如保护地农业、农业工厂、可控环境农业、工厂化农业等多重称呼[1-2]。大致来说,所谓设施农业是具有一定的基础执行设备、在可控范围内创造出理想的环境、为作物生长发育提供适宜的内部环境条件并尽量使其免受自然灾害,在一定程度上摆脱对自然环境的依赖[3-9]。现代设施农业的已经具有的功能是:环境合理调控、抵御自然灾害、生产工厂化、技术高强度化[10]。中国的设施农业温室主要为大型塑料大棚、大型玻璃温室、大型连栋温室、大型日光温室、钢架拱棚、暗室大棚。而且日光温室是中国自主研发的[11]。设施农业是实现农业现代化和加快中国农业实体经济发展的重要措施,它的飞速进展为中国创造了经济收益与更多的就业岗位[12]。
智能温室大棚作为设施农业的典型代表,由于其对外界环境因素的可视与可控性而区别于传统的农业模式,且温室环境的智能可控性使得通过精确控制室内环境因子来大幅度的提高作物质量、产量、最大程度的节约资源成为可能。随着传感器技术、通信技术、计算机技术的不断发展,云计算、大数据、人工智能、物联网等技术在农业生产中得到越来越多的应用。温室大棚可以通过人工的手段构建出适宜农作物生长的生产环境,隔绝外部气,为中国农业种植温室全部配备智能自动控制系统是未来农业的发展的必然方向。
1 国内外设施温室发展现状
荷兰的设施农业主要以玻璃温室种植花卉闻名世界,是世界上拥有最多玻璃温室的国家,温室面积可达12000 hm2,除了占地面积多外,装备先进也是荷兰温室的一大特点。以色列设施农业的特色微灌溉技术,解决了他们国家水资源短缺问题,水资源利用率可达95%左右。以色列的先进成果归功于政府实行的主导与对农业技术的重视。日本与中国都属于亚洲地区,但日本种植面积小,人均只有0.039 km2,导致大量的人口农作物产量部不足以供应需求。为解决产量问题必须提升技术问题,所以日本拥有最先进的果树栽培技术,日本的成果主要归功于农业法律健全、政府财政补贴较多、重视农业科研[13-15]。国外先进农业技术产业的出现对中国的农业发展有很大启示。
中国是发明温室作物种植栽培最早的国家,早在2000多年前就已经能利用一些保护设施来栽培多种农作物[16]。但中国的设施农业较国外起步晚,在设施建设、技术研究、装备研发、资金投入等方面都与国外发达国家存在较大差距。2019年全世界塑料大棚与温室总面积约36万hm2,中国温室面积以占世界比重超过80%成为占比第一的国家[17]。从日本、美国、荷兰、以色列、韩国等地区引进的面积约占总面积的3/4。虽然中国起步较晚,但发展速度不容小觑。中国设施园艺面积从1970年的0.7万hm2增长到1980年的1.03万hm2,逐渐增长到90年代后期的86.7万hm2,绝对面积跃居世界第一。2012年已经达到约138万hm2。2018年全国温室总面积约190万hm2,其中,日光温室面积约58万hm2,占总面积30.5%;塑料大棚约12万hm2,占总面积比66.6%;连栋温室5.4万hm2,占比2.9%与2017年的204.8万hm2相比2018年总面积下降7.5%;再到2019的420万hm2左右[18]。
近年来,温室作物种植在世界范围内得到了广泛的应用,随着智能化、自动化、信息化的推广,设施温室自动化控制技术也得到了更长远的发展进程。众所周知,传统的生产方式不仅生产率低,而且几乎完全依赖于室外气候和环境。到目前为止,温室的自动化设备和控制系统种类繁多,可以帮助农民解决各个阶段的相应问题但对于各类型的控制系统的总体情况及未来发展趋势知之甚少[19]。
2 温室环境控制技术的发展历程
温室是为作物提供更好的生长条件而被一代代的种植者建立的农业设施。温室可以保护农作物免受外界气象灾害、季节因素与病虫害的干扰,并提高农作物产量质量[20]。智能温室是普通温室随着现代科技而建立的更高效、更节能、更精准调控的温室,智能温室是农业的高级形态,是农业的未来的发展目标,是农业技术进步的设施保障[21],而能控制温室实现种植者想要的温室环境的智能控制技术是智能温室的核心内容。设施温室环境控制的发展历程大致历经了三大阶段:定值开关控制阶段[22]、传统自动控制阶段和智能控制阶段[23]。
2.1 定值开关控制阶段
定值开关控制是不考虑滞后性右惯性的初始的手动控制过程。这种控制方式,也可以称为基于种植经验的手动控制方式。设施温室的起源最早可追溯到秦始皇时期,那没有高科技的时候凭借人工为主要控制方式。但是至今为止,中国温室种植作物还是以人工操作为主,是一个纯人工手动控制的阶段,仅凭借种植者的经验和直觉对变化着的外界环境进行简单粗略的判断,这是传统又直接的方式,属于经验型管理模式。而关于温室环境因子的调节与控制最初历史上很长一段时间都是用这种最朴素的方式对温室进行管理。这种方式要求管理者必须要经验丰富,但是效果并不是特别理想,人工管理的弊端在于对作物生长环境的调控存在人为偏差,精度低,局限性较大,无法在提高产量的同时节约资源,效率很低,也无法实现大面积或者多温室的管理。
2.2 传统自动控制阶段
传统的农业生产方式已经跟不上时代发展的步伐,尽快脱离人工的自动控制逐渐成为农业发展的趋势。国外对温室自动控制的研究起步远早于中国,从1970年起使用模拟式仪表,紧接着在90年代初期又研发了分布式控制系统。而中国在1970年时大部分技术与设备都是从欧美或者日本引进,花费昂贵;90年代初,中国温室发展进入低谷;直到90年代中后期才慢慢有所进步[24]。
传统的自动控制一般是基于设定值的控制技术,使作物生长环境维持在我们的设定范围下。PID控制是温室中目前应用最广泛的,主要为Kp、Ki、Kd分别与系统偏差、偏差积分、偏差微分经过线性组合形成控制量,消除被控目标的误差并进行设定值跟踪控制,相对于手动调节是跨时代的进步。模型预测控制主要组成为预测模型、反馈校正、滚动优化、参考轨迹,可提早对即将出现的转变做出恰当的调整,系统鲁棒性、稳定性较好。多目标优化指把温室作物的环境要求、经济收益、能源消耗等多种目标综合考虑进行全局优化。
这种方式已经大大节约了劳动力成本,在一定程度上提高了作物产量与质量,也适合用于大面积种植管理。造成控制系统滞后的原因主要有:传感器慢、IO转换慢通信慢、控制器周期长、运算慢;这种控制方式的都是对单一因子进行控制,忽略了温室环境的非线性,耦合性欲干扰性,所以控制精准度还是远远不够的;也没有考虑到不同地区的不同农作物在不同的生长阶段所需的最适宜的生长环境;且经济成本问题也没有考虑,不适用于大范围的普及应用。
2.3 智能控制阶段
现代的智能控制是热门研究方向,如专家控制系统、遗传算法、多目标优化控制、模糊控制、鲁棒控制、神经网络控制、解耦控制、仿人工智能控制[22]、基于作物生长模型的模型预测控制等。智能控制算法大多优化了多因子强干扰性、模型精准性、多变量控制等问题。多变量的复杂系统不易表达系统的动态性,传统控制方法无法做到精准描述动态特性,对于不依赖于被控对象的精确数学模型模糊控制特别适用于非线性、时变、滞后的系统。但是模糊控制的模糊处理降低了控制精度与品质,对于复杂系统难以控制。优点也很明显相对于传统PID方法,稳定周期短、超调量更小。专家系统根据一些专业领域知识推理预测变化的条件做出预判,是从一般推理策略探讨转向专业领域知识的重大突破,针对具体方向性的需求提供针对性模型与产品,满足对实时大数据量处理的更高需求。在传统PID控制算法中引入模糊控制,通过模糊免疫控制对PID参数进行在线自适应调整,提高系统的稳定性和系统响应时间。相对于传统PID方法,超调量更小、稳定周期短,可大幅提高温度环境因子的控制精度。多目标优化指把温室作物的环境要求、经济收益、能源消耗等多种目标综合考虑进行全局优化。
目前智能控制技术很大程度上解决了温室大滞后问题,减少超调与震荡,实现自适应控制,是多变量、大滞后、强耦合的复杂温室大棚系统最行之有效的控制方法。作为设施农业控制的核心,设施温室智能控制技术必然具有广阔的研究和应用前景。如孙治贵[25]等运用移动互联网、物联网等技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建了设施农业气象灾害预警和生产管理智能服务专家知识规则,建立了设施农业气象灾害检测预警和作物生长适宜性环境大数据中心,结合智能网格气象预报预警平台,实现了设施农业气象灾害预警的推送服务[26-27]。
2.4 智能温室控制系统的研发现状
经过时间的推移与科学的进步,中国的科研人员对温室智能控制系统不断的刻苦研究,也逐渐有了一些较先进的成果,如多目标的全局优化方法与基于作物生长模型的控制方法。多目标优化是综合考虑环境调控、经济收益、资源能耗进行准确预测,但是此方法计算量大,存在很多不确定性。建立作物生长模型是依赖图像识别与生物科学科技,可在不同生长阶段检测作物的根、茎、叶的长势,精确到不同生长周期的不同的环境需求,但感知植物生长微量变化的感知技术还不太成熟,也是我们可以探讨的发展方向。张海峰等[28]以黑龙江省为研究案例为解决大棚发展规模与技术服务能力不匹配的状况,研发了基于云服务的蔬菜大棚智能系统,主要以专家服务、数据挖掘技术和IOT技术为基础的智能系统;王云风等[29]利用分段控制理论使控制输出可以精确跟踪设定值,以PID算法和模糊控制理论结合,并嵌入温室作物生长模型和专家系统知识,以数据库,知识库推理出合适的控制策略;崔宁[21]考虑到通风受到白噪声的干扰,建立温室温度系统的随机微分方程模型,并用数值模拟进行有效验证。
随着网络信息技术下的人工智能和机电一体化技术应用水平的不断提高,温室环境控制系统和智能设备的大规模应用成为可能,这对解决世界粮食和蔬菜问题具有重要意义。
3 现代智能温室控制系统
3.1 环境数据采集与处理
对于温室环境因子的实时状态监测的最好方式为传感器采集数据。通过温湿度传感器、气体传感器、辐射传感器等外部硬件设备与系统进行通信,将传感器监测到的数据传至系统中进行采集使用。温室常用的无线传感器为:GPRS无线传感器、NB-IOT无线传感器、Lora无线传感器、Zig-Bee无线传感器等[30]。由于温室中环境因子的互相干扰性、耦合性,且单一传感器采集数据的单一性、误差性,为了控制数据质量与精度,陈慧等[31]的研究采用1级狄克逊准则,2级自适应加权融合算法的数据融合方案,可提高数据的可靠性及精度。采集终端采集到的环境数据经处理后通过无线通信技术传输到云平台中储存下来,然后存入系统底层云存储介质中,后期数据追溯查询,可随时通过联网的设备登录系统中查看。通过数据交互层可在web终端生成近期的折线图或柱状图[32]。下表为几种无线传感器的简单特性功能对比表。
3.2 数据传输--近距离无线通信技术
无线传输方式相比于有线传输不用铺设有线线路,节省人力,节约一大部分经济成本;无线传输不受限于恶劣环境的影响,应变能力及故障修复也相对简便;三是扩展性强,灵活性强,简单适应新环境的变化。下面为几种常用的无线传输方式的详细介绍及图表。
表1 无线传感器特性对比
超宽带(UWB):发射功率谱密度低,所以有较强的保密性;组成简单,维护不需要花费较大的成本;明显的抗干扰能力;传输速率快,覆盖范围在10 m以上。该技术被广泛地运用在成像系统、车载雷达系统当中[33-34]。
Zig-Bee技术近距离传输10~ 100 m,它的响应速度较快,延迟时间短功耗极低;部署灵活、复杂度较低[35-36]、便于扩展、组网方式灵活最多可支持65000个节点[37];没有协议费、芯片价格实惠,可节约成本。
蓝牙传输技术主要结合FEC模式与二进制调频技术,提升了通信的稳定性并抑制干扰与衰落;技术成本低,维护的工作量也小[38-39],但现代温室中蓝衣技术已经将用的很少了。
无线宽带(Wi-Fi):运行成本低,传输速率快,最高可达到100 Mb,Wi-Fi方案的设计相对其他方案操作方便。Wi Fi通信方式在日常生活中几乎随处可见,使用率远高于其他的无线通信方式[40-41]。
Lo-Ra:和前面几种传输方式相比,Lo-Ra具有可增大传输距离、增长电池寿命、扩大系统容量、扩展络等功能[38]。
3.3 数据传输--远距离无线通信技术
4G/5G技术:随着第四代与第五代移动通信技术的出现,GPRS/GSM技术的使用在智能手机方面已逐渐停止使用。尤其是当下热门的5G技术每秒10 Gb的传输速率是它的主要优势,低于1 ms的延迟优势更为显著,可以说是几乎无延时。4G的通讯资费是大家可以接受的,暂时来说5G的通讯资费还比较昂贵但5G才是未来发展的大方向[42]。
无线网桥:利用无线通信技术实现多个局域网之间的连接[43]。无线网桥抗干扰能力强;它微弱的信号很难被监测到,保密性与隐蔽性极好;还具有很难被破译的扩频码;无线网桥技术常用在教育行业、医疗行业等[44]。
卫星通信:一是它的信号覆盖范围非常广阔,二是应用灵活,不需考虑地理因素,可快速建立站点;三是卫星通信的频率资源多,还在不断的增加;四是信号传输稳定,损耗小信号质量高。但卫星的距离太远导致通信效率低且后期维修成本高[45]。
表2 近距离无线传输方式对比
短波通信:短波通信的特点是传输距离较远、适应性与抗干扰性较好、后期维修成本较低。缺点是在远距离通信下它的电离层容易受到气候与季节的影响,会带来噪声并降低稳定性[46-48]。
下面详细介绍了几种远距离无线通信方式,表3列举了几种远距离传输方式的特性。
表3 远距离无线传输方式对比
3.4 温室中常用的硬件执行设备
温室中主要控制要素为:环境因子与生物因子。环境因子:空气或土壤温湿度、CO2浓度、风速风向、光强、土壤营养成分等;生物因子:叶温、光合作用、植物含水量、蒸腾作用、气孔阻抗等;生态环境因素自动控制主要是:升降温、保温、去湿、加湿、采阳、补光、遮阳、CO2浓度的变化、通风性、适宜的土壤养分等。无论是何种类型的温室控制,考虑其经济成本都是必要的。李文明[49]在温室控制系统下建立设备控制成本模型,根据温室的需求,在能达到理想的控制前提下尽可能的节约在设备上的花销。文中提到了不同设备的间隙调控和连续调控,区分不同的调控方式达到更准确地控制成本模型建立。
3.4.1 加温设备 现代设施温室中常用加温方式有:暖风加温、温水加温、蒸汽加温、电热加温等。暖风加温设备通过燃料燃烧使空气升温到想要的温度后再通过管道输送到温室中,来达到升温效果。暖风设备通常用两种:燃油暖风机,以柴油为燃料;温水加温设备主要用锅炉加热热水,一般将水加热到80℃左右,经过输送管道在温室中进行热水循环,散发的热量达到升温效果;蒸汽加温设备类似于温水加热设备,但是主要是循环水蒸气来散发热量。表4为几种升温方式具体特性比。
表4 升温方式比较表
3.4.2 通风和降温设备 设置通风装置不仅可以调节温湿度、CO2浓度还可以有效地抑制病虫害的发生。通风方式一般为自然通风与强制通风。自然通风是通过开窗与室外空气形成一种空气循环。窗户的位置不同,空气对流的形式不一样、通风效果也不同。开窗可通过手动方式或者机械方式,但自然通风相比于其他方式更经济一些。当自然通风达不到理想效果时则选择强制通风,用排气扇强制把温室内的空气排到室外。降温可采用通风方式或喷雾降温方式。一般的喷雾头安装在大棚的顶部,通过雾滴冷却空气,降温的同时也增加了湿度。
3.4.3 补光设备 植物生长过程中为了达到更高的生长效率,当室外光照不足或者夜间生长时,常使用补光设备对植物生长进行补光。常用的补光灯主要有白炽灯、荧光灯、高压水银荧光灯、高压钠灯及金属卤化物灯[49]。补光灯的设置可根据不同季节、不同天气状况、不同作物、作物不同的生长阶段分别布置其密度与高度。下表5为多种喷雾头性能对比。
表5 喷雾头性能对比
3.4.4 给水或排水设备 温室内应设置给水设备。温室中应设有自动补水装置用于喷洒于灌溉,包括泵站、地下水管、滴管、喷管等。排水装置应与温室外的排水系统应做好连接,防止暴雨天气对温室的影响。
4 总结与展望
中国温室及智能控制系统虽然已经达到了较先进的水平,但是对比国外的发展进度我们做的还是远远不够的,中国的温室主要存在的不足为以下五点。一是中国设施温室应用最优化决策运用范围很小,不能满足现代化温室生产的现状,温室环境管理大多还是以经验决策为主,智能化系统不够普及,往往使温室作物产量和质量达不到预期值等问题;二是大多是对单一环境因子的调控,做不到排除强耦合性与干扰性,而且除了常见的温度、湿度、气体浓度等参数外,还需要对其他不同作物的各种参数进行控制;三是大多还没有应用5G技术,5G无线通信技术相比于4G有更低的接入延迟和更广泛的通信覆盖,且6G也成为了学术界研究的重要方向[50];四是系统要操作简单,后期维护省心省力,可扩展性强;五是在最优控制策略下尽可能地节约经济生产成本,尽量多的利用在可生能源,减少环境污染,节约资源,保护生态环境如风能、太阳能等;六是投资回报率低,如果没有国家的贷款和补贴,大多数项目都是短期难盈利。
为了解决现有的问题这里提出几点建议,应当加强政府管理政策,增加资金的管理投入,形成完整的执行管理体系;对于大规模的设施农业加强机械化水平,配套相应的技术设备;提高设施农业市场化程度,使用高科技、高标准的设施农业设备和技术形成体系,以便提高生产效率;培养更多专业技术人员,提高运行管理水平。通过对温室控制系统的简单介绍并结合当前的研究热点技术等得出温室控制系统的研究趋势。未来的主要发展方向是全自动化智能精准农业。未来的设施温室一定是全面普及的智能无人化,微型网络化,健康绿色、节约化的设施温室。