蓝莓沈阳综合试验站

  随着智慧农业技术的快速迭代，经济林果类作物的设施化栽培已进入精准调控阶段。蓝莓作为典型的喜酸、浅根系浆果作物，其生长发育对温湿度、光照、土壤理化性状及气体环境具有严格的阈值要求。基于多传感器融合的温室环境控制系统与水肥一体化设备的协同应用，实现了蓝莓栽培从“经验管理”向“数据驱动”的转型，为蓝莓产业高质量发展提供了核心技术支撑。本文将系统阐述该套技术体系的架构设计、核心功能及应用成效，为智慧农业的落地推广提供实践参考。

  一、系统整体架构：感知-决策-执行的闭环设计

  蓝莓温室环境控制系统采用分层架构设计，通过感知层采集环境与土壤核心参数，经决策层进行数据解析与指令生成，最终由执行层完成水肥调控与环境调节，形成完整的闭环控制链路。该架构的核心优势在于各模块的模块化设计，既保证了系统稳定性，又为后续功能拓展提供了兼容性。

  感知层作为系统的数据入口，采用分布式布局实现参数全面采集。测量范围覆盖-40℃至120℃，精度达±0.1℃，分别部署于温室不同区域的作物冠层与根系周围，避免局部环境差异导致的调控偏差；光照传感器采用光合有效辐射（PAR）专用探头，可实时捕获400-700nm波段的辐射强度，分辨率为1μmol/(m²·s)，为光周期调控与补光策略制定提供精准依据。土壤参数监测采用多参数集成传感器，同步采集土壤含水量（范围0-100%，精度±1%）、pH值（范围3.5-9.0，精度±0.01）及电导率（EC值，范围0-20 mS/cm），传感器探针采用钛合金材质，有效降低蓝莓栽培中酸性土壤的腐蚀影响。室内二氧化碳浓度传感器采用红外吸收原理，测量范围0-5000μmol/mol，响应时间≤5s，确保气体环境参数的实时性。

  决策层集成蓝莓不同生育期的环境需求模型。采用数据传输，确保参数传输的稳定性与抗干扰性。系统内置的专家数据库涵盖蓝莓从萌芽期、花期、结果期到休眠期的全周期参数阈值，例如花期温度阈值设定为白天15-20℃、夜间8-12℃，土壤含水量维持在田间持水量的60%-70%，二氧化碳浓度调控至800-1200μmol/mol以促进光合作用。当监测参数超出阈值范围时，控制器可在500ms内完成数据解析并生成调控指令。

  执行层由水肥一体化设备与环境调节设备组成，其中水肥一体化系统采用变频恒压供水单元，配备4路独立施肥通道，可实现氮、磷、钾及中微量元素的精准配比，施肥精度达±0.1%。环境调节设备包括空气能、湿帘风机、LED补光灯及二氧化碳发生器，均通过继电器模块与控制器联动，实现指令的快速响应。

  二、核心技术：环境因子与水肥调控的协同机制

  系统的核心创新点在于建立了环境因子与水肥需求的耦合调控模型，突破了传统栽培中环境调控与水肥管理相互割裂的局限，实现了“因境施肥、按需供水”的精准调控。

  温度与水肥协同控制方面，系统通过温度传感器动态监测冠层温度，当温度高于25℃时，控制器优先启动湿帘风机降温，同时根据温度升高幅度自动调节水肥供给量。试验数据表明，温度每升高1℃，蓝莓根系吸水速率提升8%-10%，系统可据此将灌溉量同步提升，避免高温导致的生理性干旱。在低温环境下（低于10℃），系统降低灌溉频率，延长土壤保墒时间，同时增加磷钾肥比例，提高植株抗寒能力。

  光照与二氧化碳的协同调控直接影响光合效率，进而决定水肥需求。当光照强度低于300μmol/(m²·s)时，系统自动开启LED补光灯，补光时长根据日照时数动态调整，确保每日有效光照时间不低于8小时。同时，控制器联动二氧化碳发生器，将浓度提升至1200μmol/mol，此时水肥系统同步增加氮肥供给，促进叶绿素合成。当光照强度超过1200μmol/(m²·s)时，系统启动遮阳网，同时提高灌溉量，通过水分蒸腾降低叶片温度，避免强光灼伤。

  土壤参数是水肥调控的直接依据，系统采用土壤含水量与EC值双参数联动控制。当土壤含水量低于田间持水量的60%时，启动灌溉程序，直至达到70%的上限值；若灌溉后EC值超过1.8 ms/cm，系统自动启动清水冲洗模式，降低土壤盐分积累。在蓝莓结果期，系统根据土壤pH值动态调整水肥配比，当pH值高于5.5时，通过水肥系统添加硫酸调节，确保土壤呈酸性环境，促进蓝莓对铁、锰等微量元素的吸收。

  三、发展前景

  从技术发展角度看，该系统为智慧农业的深度落地提供了重要支撑。未来可通过接入5G通信模块，实现多温室集群的远程集中管控；结合物联网云平台，利用大数据分析建立蓝莓栽培的预测模型，实现从“实时调控”向“预测性调控”的升级。同时，可引入机器视觉技术，通过图像识别监测蓝莓生长状态与病虫害情况，进一步丰富系统的感知维度，构建更为全面的智慧栽培技术体系。

  蓝莓温室环境精准控制系统的应用，不仅解决了设施栽培中环境与水肥协同调控的技术难题，更构建了经济林果类作物智慧栽培的技术范式。随着技术的不断迭代与成本的降低，该系统有望在草莓、樱桃等同类作物中推广应用，为我国设施农业的精准化、智能化发展提供坚实的技术保障，推动农业产业向高质量发展阶段转型。