设施黄瓜生产过程数字化系统探讨

本文是一篇生产管理论文，笔者针对温室环境因素难以精准调控、种植管理标准化及智能化程度低等问题展开研究，通过多地实地调研、咨询专家以及总结前人经验，利用主成分分析、多重共线性分析、权重分析、岭回归及矩阵模型等统计学相关方法，从数据采集、存储、处理和可视化的角度出发，对作物生长模型、生产过程数字化及系统开发进行了深入的研究。
1 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究背景
数字农业是数字经济的重要组成部分，是农业领域中一种集信息化、集约化以及新型化于一身的农业技术(刘海启，2019)。数字农业将计算机、物联网等信息高新技术和农学、植物生理学等基础学科有机的结合起来，实现对作物生长发育以及相应环境数据进行及时有效的获取，在此基础上将农业生产数字化，实现生产过程的数字化、智能化及标准化管理。党的十八大以来，党中央、国务院高度重视数字农业发展，作出了一系列大力推进“互联网+”现代农业的重大部署安排，同时物联网、人工智能、大数据等信息技术的快速发展，为我国数字农业的建设与发展奠定了坚实的基础。 我国设施蔬菜发展迅猛，黄瓜是设施蔬菜中的典型大宗作物之一，2020年我国黄瓜栽培面积150余万公顷，占到全国蔬菜总种植面积的10%(杨凡等，2020)。黄瓜作为重要经济作物，我国黄瓜的种植规模和产量都位居世界第一，在农业结构调整和农民增收中正发挥着越来越重要的作用。当前的设施黄瓜种植管理标准化程度低，生长环境难以精准调控，严重影响着产业的进一步发展。在数字化技术发展背景下，山东农业大学农业大数据中心项目组对设施黄瓜产业进行了广泛调研，实现了设施黄瓜生产全过程信息的实时监测，完成了数据的自动采集和存储，并开展了广泛的设施黄瓜生产管理自动化管理及环境调控等工作，为设施黄瓜生产过程数字化、智能化和标准化奠定了坚实的基础。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 作物生长模型
作物生长模型是用来描述作物生长过程及其与环境因子之间定量关系的计算机程序或者数学方程，是从系统科学的角度，将环境、作物品种以及管理措施等对作物生长造成影响的因素作为一个整体系统的数值模拟系统，能够定量化的研究环境因子以及种植管理措施对作物生长发育的影响。因其具有省时、省力以及可重现的特点，在作物栽培、水肥管理、环境调控等方面发挥的作用越来越重要(宋明丹等，2014；孙扬越等，2019；马万征等，2012；毛罕平等，2018)。
最早开始生长模型研究的是荷兰，“DE WIT学派”发表的光合作用模型，标志着作物生理生态过程模拟的问世( De Wit C T, 1965)。随后基于有效积温理论建立了多种常见作物的生长模型。如Heuelink等用有效积温法建立了番茄的生长模拟模型(Heuvelink, 1999)。徐刚等利用有效积温建立了温室番茄长季节栽培生长发育模型，模型精度高、预测性好(徐刚等，2005)。陈永快等以有效积温为变量，采用Logistic曲线方程，建立了NFT下小白菜生长模型，将产量、株高和叶片数等与环境因子之间的关系直接用函数关系表达出来，对温室环境和小白菜生长的优化控制、生长期的定量化管理以及提高温室利用效率等具有十分重要的意义(陈永快等，2020)。王全九等运用Logistic生长模型进行了有效积温对马铃薯叶面积指数的定量分析，为合理选择马铃薯适宜的播期和生长期管理提供了科学依据(王全九等，2020)。
这类基于有效积温理论构建的生长模型仅用温度这一因子来反映作物生长状况，在特定情况下可以满足作物生长的要求，但忽略了光照这一重要环境因子的影响。因此有人基于辐热积法建立了作物生长模型，如程陈等建立了以辐热积为尺度的温室黄瓜叶面积指数模型(程陈等，2019)。毛罕平等以光温因子为变量，构建了基于Logistic方程的黄瓜叶面积等的统计模型，研究光温对黄瓜叶面积的影响并定量化分析温室环境与黄瓜生长发育关系(李青林等，2011)。刘志刚等以光温因子-辐热积(TEP)为驱动变量，建立了温室基质栽培生菜营养生长模拟模型(刘志刚等，2016a)。倪纪恒等根据设施黄瓜果实对温度和辐射的响应，建立了以辐热积作为基本尺度的温室黄瓜果实模型，能较准确地预测温室黄瓜各节位的果实生长(倪纪恒等，2009)。Gupta等研究了设施条件下辐热积对番茄幼苗长势的影响(Gupta等，2012)。
2 相关理论和技术
2.1 作物生长模型分析相关理论
为实现设施黄瓜基于主要环境因子的生长模型构建，研究拟采用主成分分析、多重共线性分析、回归分析等统计分析结合的算法进行挖掘分析。
2.1.1 主成分分析原理及方法
主成分分析(Principal component analysis，PCA)，又名主分量分析，是一种统计方法。该方法首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）引入到非随机变量，后续由H.霍特林引入到随机向量的情形。PCA的理论是通过降维技术，把具有一定相关性的变量，按照贡献率的大小，重新组合成一组新的、且相互独立的、少数几个能充分反映原始数据信息的综合指标，组合而成的综合指标被称之为主成分，各主成分之间互不相关，在保留重要信息的前提下，避开原变量之间的线性相关关系，以便于进行下一步的数据分析(Hervé Abdi et al., 2010；林海明等，2013)。
确定主成分的方法有两种，一是通过选择特征值大于1的指标来选取主成分，二是通过方差累计贡献率来选取主成分，累计贡献率通常达到80%以上为宜。本研究通过第二种方法来确定判断最能体现设施黄瓜长势指标的主成分。
2.2 生产过程数字化研究相关理论
为实现设施黄瓜不同生长时期数字化研究，本研究拟采用知识库和规则库建立基于不同时期的环境调控、病害预防及日常农事管理的数字化管控指标，为农户在生产管理中提供服务与决策支持。 2.2.1 知识库构建方法
（1）知识类别
设施黄瓜生长划分为苗期、初花期和果期，不同生长时期的知识库主要包含环境调控所需要的知识、病害诊断所需要的知识及日常农事管理所需要的知识。在设计知识库时，将知识库划分为三个生育期知识库，每个生长期知识库依据知识类别划分为环境调控知识模块、病害防控知识模块及日常农事管理知识模块。
（2）知识获取方法
在确定设施黄瓜知识库需要哪些知识后，需要确定知识的获取方式。为实现设施黄瓜生产管理数字化，需要大量的农业领域知识及与农业生产有关的数据，主要通过以下几个途径获取。
①查阅文献和专著。从知网、论坛等途径查阅文献和专著，获取相关农业生产知识，该类知识经过设施黄瓜生产专家审核验证，具有一定的权威性。
②与专家交流。提前假定一些生产管理过程中可能出现的问题，向有代表性的专家请教，提供技术决策和解决问题的方案。
③参考国家标准。近些年来各地方相继推出一些设施黄瓜种植标准、生产技术章程，从中获取适宜的生产管理数据。
④收集各级农业科技机构近年有关的研究成果。
3 基于主要环境因子的设施黄瓜生长模型研究 ................................... 20
3.1 试验概况 ...................................... 20
3.1.1 试验材料 ...................................... 20
3.1.2 数据采集类型与方法 ............................ 21
4 设施黄瓜生产过程数字化研究 ................................ 34
4.1 设施黄瓜生产过程管理方案 .................................. 34
4.1.1 设施黄瓜定植前管理方案 .................................... 36
4.1.2 设施黄瓜苗期管理方案 .................................. 37
5 设施黄瓜生产过程数字化系统的设计与实现 ................................ 62
5.1 系统需求分析 ...................................... 62
5.1.1 系统用户需求 .................................... 62
5.1.2 系统功能需求分析 .............................. 62
5 设施黄瓜生产过程数字化系统的设计与实现
5.1 系统需求分析
5.1.1 系统用户需求
通过对山东省德州市陵城区麋镇智慧农业产业园、东平思源产业园、山东农业大学科技创新园等多地深入调研分析，黄瓜种植管理数据、生长数据、环境数据等数据对于生产而言极具重要性，充分了解黄瓜数字化种植管理流程以及环境和黄瓜生长之间的关系有利于设施黄瓜生产相关人员了解产业发展情况。在该系统功能模块的设计时，着重考虑以下用户的需求： （1）黄瓜种植户：黄瓜种植户可以了解到当前种植品种，种植地信息等，还可以了解到黄瓜整个数字化种植流程，结合当前作物生长状况，合理调整管理措施，如吊蔓、施肥、簪花等操作，让作物更好的生长，达到增产提质的效果。
（2）基层负责人员：主要为在基层工作的实际操作人员，采集黄瓜种植管理的相关数据、生长数据，为生长模型的构建以及生产数字化研究提供数据支撑。
（3）农业科研机构：通过使用设施黄瓜生产数字化管理系统，可获取黄瓜的多项生长信息、环境信息及种植管理信息等，从而进行科学研究，共同完善设施黄瓜生产过程数字化研究，为实现设施黄瓜产业大数据平台奠定基础。
（4）系统管理人员：主要负责设施黄瓜产业数字化系统的需求开发、平台搭建、后台管理、功能完善、系统维护、不同用户的权限管理以及数据的采集维护等。
6 总结与展望
6.1 总结
针对温室环境因素难以精准调控、种植管理标准化及智能化程度低等问题展开研究，通过多地实地调研、咨询专家以及总结前人经验，利用主成分分析、多重共线性分析、权重分析、岭回归及矩阵模型等统计学相关方法，从数据采集、存储、处理和可视化的角度出发，对作物生长模型、生产过程数字化及系统开发进行了深入的研究。主要研究成果及结论如下：
（1）基于主要环境因子的设施黄瓜生长模型研究
利用主成分分析及权重分析法提取了设施黄瓜长势特征，不同生育时期的叶面积负荷值在第一主成分中占比最高，评估模型中得分最高，且在权重分析中占比最大，说明叶面积能够较明显的表现黄瓜生长状况；然后由岭回归建立的基于环境因子对设施黄瓜不同时期的生长模型发现，苗期主要环境影响因子为光照、温度和湿度，花期主要影响因子为温度和光照，果期主要影响因子为湿度和光照，模型的决定系数皆大于90%，检验结果显著性较高。生长特征分析和各生长期生长模型的构建为后续设施黄瓜生产过程数字化研究奠定了基础。
（2）设施黄瓜生产过程数字化研究
将设施黄瓜生产过程划分为苗期、初花期及果期，构建设施黄瓜生产过程数字化方案，并借助知识库和规则库对设施黄瓜生长全过程进行数字化描述。以知识类别的形式将各时期的生产管理划分为环境数字化调控、病害数字化预防及日常农事数字化管理。在此基础上建立不同时期的知识库，并采用产生式规则法与专家知识相结合的方式推断出不同生长时期具体的可行性管理方案，形成生产管理规则库，制定不同时期种植管理操作细则。最后以矩阵形式建立不同时期生产管理指标的判断矩阵、种植模型和操作模型，建立全周期数字化模型，实现设施黄瓜种植管理数字化，为农户标准化种植管理提供服务与决策支持。
参考文献（略）