基于时间尺度的温室作物生长指标与环境因子耦合关系研究

1、基于时间尺度的温室作物生长指标与环境因子耦合关系研究(省教育厅重点项目)一、立论依据（包括项目的研究意义和必要性、国内外研究现状和发展趋势分析，并附主要参考文献及出处。字数不限）温室（Greenhouse）利用人工建造的设施为蔬菜、花卉、瓜果类等作物提供最佳的环境条件,以期获得速生、高产、优质、高效的农产品。温室产业集中代表了现代农业的发展方向1。荷兰、美国、英国、以色列、日本等国家的温室产业非常发达，中国从1970年代末开始，经过30年的研究和发展，目前已成为世界上温室绝对面积最大的国家。温室环境控制技术是现代温室产业的核心问题之一。设施栽培投入高，因此必须要有高产出、高效益。要实现高产出、

2、高效益，通常是通过反季节培育、提前上市、生产名贵蔬菜和花卉等途径，依靠高技术和先进的环境调控技术，使作物获得最优的光、温、水、气、肥等生长环境条件。但是，环境调控需要较大的的设备成本和能源消耗，控制技术不当，会造成产投比低、经济效益差的现象。因此，如何根据作物的生态适宜性，采用经济有效的技术途径，将生态环境因子调控在合适的水平上，达到作物产量和经济效益的统一，就成为温室高产高效生产的关键2。基于经济最优的温室环境控制策略是较理想和实用的控制方法。目前温室环境控制方法大体上可分为：设定值控制、预测控制、积温控制策略等。经济最优的温室环境控制方法基于作物生长发育生态模型、控制机构运行成本模型和环境

3、控制效果模型，以产出投入比最大为控制目标，实现对温室环境参数的优化控制和控制决策。其核心是将作物生长监测和环境因子控制统一为一个系统加以研究，根据被控对象不同生长阶段对生态环境的要求，进行光、温、水、气、肥环境因子协调控制2, 3，寻找最佳的环境控制管理技术，提高温室农业生产效益。尤其适合解决我国设施可控水平低、机械不配套、能源消耗大的现状。作物生长状态和环境因子的动态监测是实现温室环境高效控制的前提。目前各种类型的环境参数传感器、无线传感器网络、远程通信、互联网和数据库等技术较为成熟，温室环境的多点、多参数、实时、动态监测已较好实现4。但是作物生长信息的全面、精确检测和数字化感知、解析依然是

4、一个瓶颈问题。农业发达国家已经研制开发了先进的作物生长监测系统5，能监测作物光合作用、叶面积指数、茎粗、植株生长速率、果实生长速率、生物量、水分、营养水平等，为作物生长状态的在线感知创造了有利条件。我国目前在温室系统和研究中还较少使用。作物生长状态和环境因子的耦合关系是实现温室环境高效控制的基础。众所周知，环境因子对作物生长状态影响较大；同时，温室是一个半封闭的结构，作物生长过程中进行的光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等又影响环境因子。作物生长状态与温室环境互相影响。由于在长期生长过程中的积累效应，作物生长状态和环境参数的耦合不同步，即时间尺度不一致，且具有非线性强、时变、滞后性强和干扰大的特点3

5、, 6。关于温室作物的生长-环境关系或模型方面，国内外开展了大量研究并取得了很大进展7, 8, 9。国际上有代表性的是以色列Tomgro番茄模型和荷兰的Hortisim 系统。Tomgro番茄模型10研究了温室内主要环境要素如温度、太阳辐射、CO2等与番茄生长发育的定量关系, 采用叶片数、茎、果、叶面积、叶面积指数、干物质重等状态变量描述整个模型；Hortisim 系统11借鉴、引入了许多有关番茄、黄瓜、甜椒等模型和研究成果, 并通过结合环境控制、栽培管理、决策支持等方面的研究现状, 实现对番茄、黄瓜、甜椒等多种园艺作物生长发育过程的模拟。我国的相关研究总体尚处于起步阶段,但在消化吸收的基础上

6、开展了一些中国特色的研究和探索，对温室栽培的黄瓜、番茄、甜瓜等品种的研究取得了阶段性成果。例如陈春宏等12研究了在大型温室的栽培生产实践中环境因子的变化特点及黄瓜的生长发育规律；倪纪恒等13以生理发育时间为发育尺度，根据作物发育对光温的反应规律，建立温室番茄的发育模拟模型，并用不同播期、不同栽培地点和不同品种的番茄试验数据对模型进行检验；张娟等14采用基于遗传算法的RBF神经网络实现了对温室栽培番茄茎的生长过程的建模，该模型将温室室内的温度、湿度、光照强度和CO2浓度作为番茄生长过程的主要影响因素；毛罕平、李萍萍等15综合考虑了温度、光照、湿度等环境因子对作物生长的影响，结合了环境控制的成本分

7、析，首次将作物生长、环境控制和经济分析置于一个大系统下进行研究，在国内具有一定的代表性。但是，从环境调控的角度看，作物生理生态研究与环境调控技术研究仍缺乏有机联系。现有温室环境动态控制研究成果中，大都是以温室每一天单位时段内环境动态变化为优化控制条件，而没有考虑作物在长期生长过程中的积累，即作物生长模型和温室环境模型的时间尺度不一致。目前的控制技术只能是符合温室环境的动态变化规律，而不符合作物生长周期的变化规律，由此得出的环境控制决策方案并不是经济最优的结果3。EJVan Henten等的研究成果有力地支持这一观点：在生菜生长过程的研究中，采用温室环境最优控制的灵敏度分析方法，获得湿度对生菜生

8、长和产量的影响，并最后得出动态相应时间是限制经济最优温室环境控制因素的结论16。综上所述：（1）理想的温室环境控制方法应该将作物生长状态和环境因子控制统一在一个系统中加以研究；（2）作物生长信息的全面、精确检测和数字化感知是研究作物-环境系统模型和控制的基础；（3）需要深入研究作物生长状态与温室环境因子之间的时间尺度耦合规律，才能获得优化的控制效果；（4）作物生长-环境因子间的耦合具有较强的不确定性、非线性、时变性和干扰，需要运用现代信号处理和统计分析等方法深入剖析。本项目以安徽农业大学农萃园的PC板温室和栽培番茄为研究对象，使用先进的作物生长监测系统（以色列产，日行贷款设备）全面、精确、动态

9、监测各生长阶段番茄的光合作用、叶片/径/果实参数、蒸腾等生长状态以及光、温、水、气等主要环境参数，采用小波分析17、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD) 18, 20等现代信号处理方法研究生长指标时间序列的时间尺度规律，采用集对分析法(Set Pair Analysis, SPA) 19, 20、多元非线性统计21等方法研究作物生长指标和主要环境因子间的相关度和联系度，建立温室作物生长指标与环境因子间的时间尺度耦合模型。本项目研究成果将为温室作物生长建模和温室环境最优控制提供理论依据，有利于充分挖掘作物产量潜力，降低温室环境控制系统的能耗和成本，促

10、进具有自主知识产权的设施农业环境控制技术发展。主要参考文献1 Von Eisner B, Briassoulis D, Waaijenberd D, et al. Review of structural and functional characteristics of greenhouses in European Union countries, Part I: design requirements, Part : typical design. J. agri. Engng Res. (2000)75, 1-16 and 111-126. 2 毛罕平. 设施农业的现状与发展. 农业装

11、备技术, 2007, 33(5): 4-9.3 毛罕平. 设施园艺环境控制技术的现状与发展趋势. 中国农业机械学会2008年学术年会论文集, 2008, 95-99.4 赵春江. 对我国未来精准农业发展的思考(综述与专论). 农业网络信息, 2010, 4: 5-8.5 6 G Straten, E J Henten, L G Willigenburg, et al. Optimal control of greenhouse cultivation. 2010, CRC Press Inc.7 谢云, Kiniry J R. 国外作物生长模型发展综述. 作物学报, 2002, 28(2):1

12、90195.8 孙忠富,陈人杰.温室作物模型与环境控制管理研究.中国农业生态学报, 2003, 10 (4): 1- 3.9 伍德林, 毛罕平, 李萍萍. 我国设施园艺作物生长模型研究进展（专题综述）. 长江蔬菜, 2007, 2: 36- 40.10 Heuvelink E. Evaluation of dynamic simulation model for tomato crop growth and development. Annals of Botany, 1999( 83) : 413- 422.11 Gijzen H, Dayan E. Hortisim: a model fo

13、r greenhouse crops and greenhouse climate. Acta Horticulturae, 1998( 456) : 441- 450.12 陈春宏, 向邦银. 大型温室黄瓜生长发育特性研究. 农业工程学报, 2005, 21:189-193.13 倪纪恒, 罗卫红, 李永秀, 等. 温室番茄发育模拟模型研究. 中国农业科学, 2005, 38(6): 1219-1225.14 张娟, 陈杰, 王珊珊. 基于遗传算法和RBF网络的番茄生长模型辨识. 控制与决策, 2005, 20(6): 682685.15 伍德林, 毛罕平, 李萍萍. 基于经济最优目标的温室

14、环境控制策略, 农业机械学报, 2007, 38(2): 115-119.16 Henten VE J. Sensitivity analysis of an optimal control problem in greenhouse climate management. Biosystems Engineering, 2003, 85(3): 355-364.17 朱军生, 翟保平, 刘英智. 基于小波分解的害虫发生非平稳时间序列分析和预测. 南京农业大学学报, 2011, 34(3): 61- 66.18 Norden E H, Shen Z, Long S R, et al. The

15、empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 1998, 454: 899-955.19 赵克勤. 集对分析及其初步应用. 杭州: 浙江科学技术出版社, 2000.20 张永,丁志宏,何宏谋. 黄河中游水沙变化关系不确定性的时间尺度特征研究. 水利水电技术,

16、 2010, 41(1): 18-21.21 唐启义, 冯明光. 实用统计分析及其DPS数据处理系统. 北京: 科学出版社, 2002.二、研究方案1、总体思路、研究目标、研究内容和拟解决的关键问题（分段论证，字数不限，可加页）总体思路：理想的温室环境控制方法应该根据作物生长状态来调控环境因子，从而实现高产和低耗的统一。由于作物生长模型和温室环境模型的时间尺度不一致，导致目前主流控制技术只能是符合温室环境的动态变化规律，而不符合作物生长周期的变化规律，由此得出的环境控制决策方案并不是最优的结果。针对这一问题，以实际温室和栽培作物为研究对象，以先进的作物生长监测系统为主要监测工具，采用基于现代信

17、号处理和多元统计分析的时间尺度分析方法，研究作物不同生长期的光合作用、叶、径、果实、蒸腾等生长指标序列与光、温、水、气等主要环境因子序列的时间尺度耦合模型，为温室环境优化控制提供理论依据。研究目标：建立PC板温室中番茄不同生长期的光合作用、叶、径、果实、蒸腾等生长状态和光照、空气温度/湿度、土壤温度/水分、CO2浓度等环境因子的动态监测和数字化感知系统，为设施农业相关研究提供原始数据库；获得番茄各生长指标序列与主要环境因子变化之间的时间尺度关系规律，建立番茄生长状态与温室环境的时间尺度耦合模型，为温室作物生长建模和温室环境最优控制提供理论依据。研究内容：（1） 温室作物生长状态和环境因子的动态

18、监测和数字化感知以新型作物生长监测系统为基础，研究建立温室中番茄不同生长期的光合作用、叶/径/果实、蒸腾等生长状态和光照、空气温度/湿度、土壤温度/水分、CO2浓度等环境因子的动态监测和数字化感知系统。本部分内容是整个研究的基础。（2） 番茄各生长指标与主要环境因子间的时间尺度规律分析针对番茄不同生长期的各生长指标组成的时间序列及相应的环境因子序列，采用小波分析、经验模态分解等现代信号处理方法研究其时间尺度周期和相应的时间尺度分量；采用偏相关、集对分析等方法研究各作物生长指标和主要环境因子间的相关度和联系度。本部分内容是整个研究的重点。（3） 番茄生长状态与温室环境的时间尺度耦合模型在单因子分

19、析的基础上，运用多元回归、多元非线性统计等方法，建立番茄生长状态与温室环境的时间尺度耦合模型。拟解决的关键问题：（1） 番茄各生长指标和环境因子序列的时间尺度分解和变化规律获取。由于两者间耦合具有较强的不确定性、非线性和干扰，需要综合运用多种现代信号处理方法。(2) 番茄生长指标与主要环境因子间多时间尺度耦合关系的描述。需要采用有效的方法定量计算两者间的相关性和联系度。2、拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析（字数不限，可加页）：研究方案和技术路线以实际温室和栽培作物为研究对象，以先进的作物生长监测系统为主要研究工具，综合运用基于现代信号处理和多元统计分析的时间尺度分析方法，研究作

20、物不同生长期的光合作用、叶、径、果实、蒸腾等生长指标序列与光、温、水、气等主要环境因子序列的时间尺度耦合模型。总体思路如下图所示：（1） 温室作物生长状态和环境因子的动态监测和数字化感知本项目以安徽农业大学农萃园的PC板温室和栽培番茄为研究对象。采用以色列B. F. Agritech农业技术公司出品的新型作物生长监测系统，对番茄不同生长期的光合作用、叶、径、果实、蒸腾等生长指标进行动态、数字化监测。为了便于自动全程监测和分析处理，加装GPRS模块，将生长状态信息传送给数据中心。温室环境参数主要选择光照、空气温度/湿度、土壤温度/水分、CO2浓度等，采用WSN进行多点采集，并通过GPRS传送给数

21、据中心。在数据中心，采用Java开发应用程序，接收番茄生长状态参数和环境参数，动态显示并保存到数据库。（2） 番茄各生长指标序列、环境因子序列的时间尺度分解由于作物生长状态和环境参数的联系具有非线性强、时变、滞后性强、耦合性强和干扰大的特点，因此需要采用先进的信号处理方法。针对在番茄不同生长阶段由各生长指标组成的时间序列和各环境参数序列，采用小波分析和经验模态分解，研究其时间尺度规律。小波分析是一种成功的信号时、频局部化分析方法，十分有利于分析研究系统的多时间尺度变化。拟采用Marr小波和Morlet小波。经验模态分解(EMD)是美国航空航天局的Huang等人于1998 年提出的一种新的多分辨

22、率信号分析方法，是基于信号局部特征时间尺度，从原信号中提取本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)，从本质上讲是对一个信号进行平稳化处理，将信号中不同尺度(频率)的波动或趋势逐级分解开来。在处理非线性非平稳信号时，EMD有时比小波方法有更强的局部表现能力。通过小波分析和经验模态分解，可以从各时间序列中得到多种波动周期和相应的波动分量。（3） 生长指标-环境因子的偏相关和集对分析在（2）的基础上，运用偏相关和集对分析法（SPA）对基于不同分解水平和时间尺度而得到的生长指标-环境因子集对进行分析。偏相关系数是在假设其他变量不变的情况下, 某两个变量之间的相关系数。集

23、对分析法(Set Pair Analysis, SPA)是一种新的处理不确定性问题的系统分析方法，其核心思想是对组成集对的两个集合特性作同一性、差异性、对立性分析，并建立两个集合的联系度表达式。通过相关和集对分析，定量获得生长指标-环境因子间的相关系数、联系度以及相应的有效时间尺度。（4） 番茄生长-环境因子的多元、多时间尺度回归分析作物生长状态由多个生长指标综合表达，且生长指标与环境因子之间存在多元映射关系。因此在（3）部分获得的有效的时间尺度、相关系数、联系度的指导下，先构建一个番茄生长状态-温室环境的多元非线性统计模型，然后在多种有效时间尺度上回归得到相关的模型参数。通过本部分研究，将获

24、得定量的番茄生长-温室环境的时间尺度耦合模型。可行性分析理论和方法：相关研究已证实温室作物生长-环境因子之间存在时间尺度不一致的耦合关系，且具有较强的不确定性、非线性、时变性和干扰等特点。小波分析和经验模态分解是成功的非线性非平稳信号时频局部化分析方法，十分有利于分析研究系统的多时间尺度变化规律；集对分析法是一种新的处理不确定性问题的系统分析方法，能获得定量的联系度，表达两个集合特性间的同一性、差异性和对立性；多元回归和非线性统计能获得综合的、定量的关系模型。这些信号处理、统计分析理论和方法已成功应用在农业领域的相关研究中。技术手段：采用目前最先进的作物生长监测系统，可对番茄不同生长期的光合作

25、用、叶、径、果实、蒸腾等生长指标进行全面、动态、数字化监测；温室环境的多点、多参数、实时、动态监测技术较为成熟。基础与条件：课题组在农作物及环境监测、生长建模、信号处理和分析等方面有较好的研究基础；安徽农业大学农萃园、安徽省农业信息学重点实验室设施农业环境检测与控制技术实验室为研究提供了良好的实验和支撑环境；研究团队配备合理。具体详见本申请书研究基础部分。3、本项目的创新之处（论证须充分，字数不限，可加页）（1）选题创新温室作物生长状态与温室环境因子之间的时间尺度耦合关系对最优环境调控非常重要，但在实际控制系统中通常被忽略，未见有深入的研究及结果。（2）工具运用创新采用目前最先进的作物生长监测

26、系统，实现作物生长信息的全面、精确检测和数字化感知、解析，弥补了以往研究中作物生长信息获取的不足。（3）分析处理方法创新针对有较强的不确定性、非线性、时变性和干扰的系统间耦合关系，综合运用小波分析、经验模态分解、集对分析、多元统计和回归等有效的现代信号处理和统计分析方法，获得较深入的定量结论。4、年度研究计划及预期进展（产学研项目填写产品化和市场化计划安排）：2012年1月2月： 对研究方案作进一步的文献调研和改进。1月3月： 作物生长状态和环境因子监测系统软硬件改进、安装，调试成功。4月12月：开展温室番茄生长状态和环境因子监测，建立原始数据库。7月12月：开展小波分析、经验模态分解、集对分

27、析的算法设计，仿真验证成功。2013年1月4月： 对番茄生长参数和环境参数预处理，进行小波分析和经验模态分解，获得波动周期和相应的波动分量。5月7月： 对基于不同分解水平和时间尺度而得到的生长指标-环境因子进行相关分析、集对分析，获得定量的相关系数和联系度。8月10月： 构建番茄生长状态-温室环境的多元非线性统计模型,在多种有效时间尺度上回归得到相关的模型参数。11月12月：结果分析、改进，准备结题，规划下一步工作计划。5、预期研究成果（产学研合作项目填写项目完成后产品技术性能参数）：（1） 建立PC板温室中番茄生长状态-环境因子数据库，为本文研究和其他相关研究 提供原始资料；（2） 获得番茄各生长指标与主要环境因子变化之间的联系度及时间尺度特征；（3） 建立初步的番茄生长状态与温室环境的时间尺度耦合模型；（4） 发表学术论文5篇以上，其中SCI论文1篇、EI论文（包括国际会议论文）2篇；（5） 申请软件著作权1项；（6） 培养青年教师2名、研究生3名。三、研究基础1、与本项目有关的研究工作积累和已取得的研究工作成绩（产学研项目还要填写试用单位意见、是否通过技术检测、鉴定，项目曾经获得的其它计划支持情况。可提供实验室样品检测数据）：研究工作积累1）设施农业领域的相关研究课题组依托安徽省农