設施黃瓜生產過程數字化系統探討
時間:2022-11-05 來源:51mbalunwen.com作者:vicky
本文是一篇生產管理論文,筆者針對溫室環境因素難以精準調控、種植管理標準化及智能化程度低等問題展開研究,通過多地實地調研、咨詢專家以及總結前人經驗,利用主成分分析、多重共線性分析、權重分析、嶺回歸及矩陣模型等統計學相關方法,從數據采集、存儲、處理和可視化的角度出發,對作物生長模型、生產過程數字化及系統開發進行了深入的研究。
1 緒論
1.1 研究的背景及意義
1.1.1 研究背景
數字農業是數字經濟的重要組成部分,是農業領域中一種集信息化、集約化以及新型化于一身的農業技術(劉海啟,2019)。數字農業將計算機、物聯網等信息高新技術和農學、植物生理學等基礎學科有機的結合起來,實現對作物生長發育以及相應環境數據進行及時有效的獲取,在此基礎上將農業生產數字化,實現生產過程的數字化、智能化及標準化管理。黨的十八大以來,黨中央、國務院高度重視數字農業發展,作出了一系列大力推進“互聯網+”現代農業的重大部署安排,同時物聯網、人工智能、大數據等信息技術的快速發展,為我國數字農業的建設與發展奠定了堅實的基礎。 我國設施蔬菜發展迅猛,黃瓜是設施蔬菜中的典型大宗作物之一,2020年我國黃瓜栽培面積150余萬公頃,占到全國蔬菜總種植面積的10%(楊凡等,2020)。黃瓜作為重要經濟作物,我國黃瓜的種植規模和產量都位居世界第一,在農業結構調整和農民增收中正發揮著越來越重要的作用。當前的設施黃瓜種植管理標準化程度低,生長環境難以精準調控,嚴重影響著產業的進一步發展。在數字化技術發展背景下,山東農業大學農業大數據中心項目組對設施黃瓜產業進行了廣泛調研,實現了設施黃瓜生產全過程信息的實時監測,完成了數據的自動采集和存儲,并開展了廣泛的設施黃瓜生產管理自動化管理及環境調控等工作,為設施黃瓜生產過程數字化、智能化和標準化奠定了堅實的基礎。
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 作物生長模型
作物生長模型是用來描述作物生長過程及其與環境因子之間定量關系的計算機程序或者數學方程,是從系統科學的角度,將環境、作物品種以及管理措施等對作物生長造成影響的因素作為一個整體系統的數值模擬系統,能夠定量化的研究環境因子以及種植管理措施對作物生長發育的影響。因其具有省時、省力以及可重現的特點,在作物栽培、水肥管理、環境調控等方面發揮的作用越來越重要(宋明丹等,2014;孫揚越等,2019;馬萬征等,2012;毛罕平等,2018)。
最早開始生長模型研究的是荷蘭,“DE WIT學派”發表的光合作用模型,標志著作物生理生態過程模擬的問世( De Wit C T, 1965)。隨后基于有效積溫理論建立了多種常見作物的生長模型。如Heuelink等用有效積溫法建立了番茄的生長模擬模型(Heuvelink, 1999)。徐剛等利用有效積溫建立了溫室番茄長季節栽培生長發育模型,模型精度高、預測性好(徐剛等,2005)。陳永快等以有效積溫為變量,采用Logistic曲線方程,建立了NFT下小白菜生長模型,將產量、株高和葉片數等與環境因子之間的關系直接用函數關系表達出來,對溫室環境和小白菜生長的優化控制、生長期的定量化管理以及提高溫室利用效率等具有十分重要的意義(陳永快等,2020)。王全九等運用Logistic生長模型進行了有效積溫對馬鈴薯葉面積指數的定量分析,為合理選擇馬鈴薯適宜的播期和生長期管理提供了科學依據(王全九等,2020)。
這類基于有效積溫理論構建的生長模型僅用溫度這一因子來反映作物生長狀況,在特定情況下可以滿足作物生長的要求,但忽略了光照這一重要環境因子的影響。因此有人基于輻熱積法建立了作物生長模型,如程陳等建立了以輻熱積為尺度的溫室黃瓜葉面積指數模型(程陳等,2019)。毛罕平等以光溫因子為變量,構建了基于Logistic方程的黃瓜葉面積等的統計模型,研究光溫對黃瓜葉面積的影響并定量化分析溫室環境與黃瓜生長發育關系(李青林等,2011)。劉志剛等以光溫因子-輻熱積(TEP)為驅動變量,建立了溫室基質栽培生菜營養生長模擬模型(劉志剛等,2016a)。倪紀恒等根據設施黃瓜果實對溫度和輻射的響應,建立了以輻熱積作為基本尺度的溫室黃瓜果實模型,能較準確地預測溫室黃瓜各節位的果實生長(倪紀恒等,2009)。Gupta等研究了設施條件下輻熱積對番茄幼苗長勢的影響(Gupta等,2012)。
2 相關理論和技術
2.1 作物生長模型分析相關理論
為實現設施黃瓜基于主要環境因子的生長模型構建,研究擬采用主成分分析、多重共線性分析、回歸分析等統計分析結合的算法進行挖掘分析。
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,是一種統計方法。該方法首先是由K.皮爾森(Karl Pearson)引入到非隨機變量,后續由H.霍特林引入到隨機向量的情形。PCA的理論是通過降維技術,把具有一定相關性的變量,按照貢獻率的大小,重新組合成一組新的、且相互獨立的、少數幾個能充分反映原始數據信息的綜合指標,組合而成的綜合指標被稱之為主成分,各主成分之間互不相關,在保留重要信息的前提下,避開原變量之間的線性相關關系,以便于進行下一步的數據分析(Hervé Abdi et al., 2010;林海明等,2013)。
確定主成分的方法有兩種,一是通過選擇特征值大于1的指標來選取主成分,二是通過方差累計貢獻率來選取主成分,累計貢獻率通常達到80%以上為宜。本研究通過第二種方法來確定判斷最能體現設施黃瓜長勢指標的主成分。
2.2 生產過程數字化研究相關理論
為實現設施黃瓜不同生長時期數字化研究,本研究擬采用知識庫和規則庫建立基于不同時期的環境調控、病害預防及日常農事管理的數字化管控指標,為農戶在生產管理中提供服務與決策支持。 2.2.1 知識庫構建方法
(1)知識類別
設施黃瓜生長劃分為苗期、初花期和果期,不同生長時期的知識庫主要包含環境調控所需要的知識、病害診斷所需要的知識及日常農事管理所需要的知識。在設計知識庫時,將知識庫劃分為三個生育期知識庫,每個生長期知識庫依據知識類別劃分為環境調控知識模塊、病害防控知識模塊及日常農事管理知識模塊。
(2)知識獲取方法
在確定設施黃瓜知識庫需要哪些知識后,需要確定知識的獲取方式。為實現設施黃瓜生產管理數字化,需要大量的農業領域知識及與農業生產有關的數據,主要通過以下幾個途徑獲取。
①查閱文獻和專著。從知網、論壇等途徑查閱文獻和專著,獲取相關農業生產知識,該類知識經過設施黃瓜生產專家審核驗證,具有一定的權威性。
②與專家交流。提前假定一些生產管理過程中可能出現的問題,向有代表性的專家請教,提供技術決策和解決問題的方案。
③參考國家標準。近些年來各地方相繼推出一些設施黃瓜種植標準、生產技術章程,從中獲取適宜的生產管理數據。
④收集各級農業科技機構近年有關的研究成果。
3 基于主要環境因子的設施黃瓜生長模型研究 ................................... 20
3.1 試驗概況 ...................................... 20
3.1.1 試驗材料 ...................................... 20
3.1.2 數據采集類型與方法 ............................ 21
4 設施黃瓜生產過程數字化研究 ................................ 34
4.1 設施黃瓜生產過程管理方案 .................................. 34
4.1.1 設施黃瓜定植前管理方案 .................................... 36
4.1.2 設施黃瓜苗期管理方案 .................................. 37
5 設施黃瓜生產過程數字化系統的設計與實現 ................................ 62
5.1 系統需求分析 ...................................... 62
5.1.1 系統用戶需求 .................................... 62
5.1.2 系統功能需求分析 .............................. 62
5 設施黃瓜生產過程數字化系統的設計與實現
5.1 系統需求分析
5.1.1 系統用戶需求
通過對山東省德州市陵城區麋鎮智慧農業產業園、東平思源產業園、山東農業大學科技創新園等多地深入調研分析,黃瓜種植管理數據、生長數據、環境數據等數據對于生產而言極具重要性,充分了解黃瓜數字化種植管理流程以及環境和黃瓜生長之間的關系有利于設施黃瓜生產相關人員了解產業發展情況。在該系統功能模塊的設計時,著重考慮以下用戶的需求: (1)黃瓜種植戶:黃瓜種植戶可以了解到當前種植品種,種植地信息等,還可以了解到黃瓜整個數字化種植流程,結合當前作物生長狀況,合理調整管理措施,如吊蔓、施肥、簪花等操作,讓作物更好的生長,達到增產提質的效果。
(2)基層負責人員:主要為在基層工作的實際操作人員,采集黃瓜種植管理的相關數據、生長數據,為生長模型的構建以及生產數字化研究提供數據支撐。
(3)農業科研機構:通過使用設施黃瓜生產數字化管理系統,可獲取黃瓜的多項生長信息、環境信息及種植管理信息等,從而進行科學研究,共同完善設施黃瓜生產過程數字化研究,為實現設施黃瓜產業大數據平臺奠定基礎。
(4)系統管理人員:主要負責設施黃瓜產業數字化系統的需求開發、平臺搭建、后臺管理、功能完善、系統維護、不同用戶的權限管理以及數據的采集維護等。
6 總結與展望
6.1 總結
針對溫室環境因素難以精準調控、種植管理標準化及智能化程度低等問題展開研究,通過多地實地調研、咨詢專家以及總結前人經驗,利用主成分分析、多重共線性分析、權重分析、嶺回歸及矩陣模型等統計學相關方法,從數據采集、存儲、處理和可視化的角度出發,對作物生長模型、生產過程數字化及系統開發進行了深入的研究。主要研究成果及結論如下:
(1)基于主要環境因子的設施黃瓜生長模型研究
利用主成分分析及權重分析法提取了設施黃瓜長勢特征,不同生育時期的葉面積負荷值在第一主成分中占比最高,評估模型中得分最高,且在權重分析中占比最大,說明葉面積能夠較明顯的表現黃瓜生長狀況;然后由嶺回歸建立的基于環境因子對設施黃瓜不同時期的生長模型發現,苗期主要環境影響因子為光照、溫度和濕度,花期主要影響因子為溫度和光照,果期主要影響因子為濕度和光照,模型的決定系數皆大于90%,檢驗結果顯著性較高。生長特征分析和各生長期生長模型的構建為后續設施黃瓜生產過程數字化研究奠定了基礎。
(2)設施黃瓜生產過程數字化研究
將設施黃瓜生產過程劃分為苗期、初花期及果期,構建設施黃瓜生產過程數字化方案,并借助知識庫和規則庫對設施黃瓜生長全過程進行數字化描述。以知識類別的形式將各時期的生產管理劃分為環境數字化調控、病害數字化預防及日常農事數字化管理。在此基礎上建立不同時期的知識庫,并采用產生式規則法與專家知識相結合的方式推斷出不同生長時期具體的可行性管理方案,形成生產管理規則庫,制定不同時期種植管理操作細則。最后以矩陣形式建立不同時期生產管理指標的判斷矩陣、種植模型和操作模型,建立全周期數字化模型,實現設施黃瓜種植管理數字化,為農戶標準化種植管理提供服務與決策支持。
參考文獻(略)
1 緒論
1.1 研究的背景及意義
1.1.1 研究背景
數字農業是數字經濟的重要組成部分,是農業領域中一種集信息化、集約化以及新型化于一身的農業技術(劉海啟,2019)。數字農業將計算機、物聯網等信息高新技術和農學、植物生理學等基礎學科有機的結合起來,實現對作物生長發育以及相應環境數據進行及時有效的獲取,在此基礎上將農業生產數字化,實現生產過程的數字化、智能化及標準化管理。黨的十八大以來,黨中央、國務院高度重視數字農業發展,作出了一系列大力推進“互聯網+”現代農業的重大部署安排,同時物聯網、人工智能、大數據等信息技術的快速發展,為我國數字農業的建設與發展奠定了堅實的基礎。 我國設施蔬菜發展迅猛,黃瓜是設施蔬菜中的典型大宗作物之一,2020年我國黃瓜栽培面積150余萬公頃,占到全國蔬菜總種植面積的10%(楊凡等,2020)。黃瓜作為重要經濟作物,我國黃瓜的種植規模和產量都位居世界第一,在農業結構調整和農民增收中正發揮著越來越重要的作用。當前的設施黃瓜種植管理標準化程度低,生長環境難以精準調控,嚴重影響著產業的進一步發展。在數字化技術發展背景下,山東農業大學農業大數據中心項目組對設施黃瓜產業進行了廣泛調研,實現了設施黃瓜生產全過程信息的實時監測,完成了數據的自動采集和存儲,并開展了廣泛的設施黃瓜生產管理自動化管理及環境調控等工作,為設施黃瓜生產過程數字化、智能化和標準化奠定了堅實的基礎。
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 作物生長模型
作物生長模型是用來描述作物生長過程及其與環境因子之間定量關系的計算機程序或者數學方程,是從系統科學的角度,將環境、作物品種以及管理措施等對作物生長造成影響的因素作為一個整體系統的數值模擬系統,能夠定量化的研究環境因子以及種植管理措施對作物生長發育的影響。因其具有省時、省力以及可重現的特點,在作物栽培、水肥管理、環境調控等方面發揮的作用越來越重要(宋明丹等,2014;孫揚越等,2019;馬萬征等,2012;毛罕平等,2018)。
最早開始生長模型研究的是荷蘭,“DE WIT學派”發表的光合作用模型,標志著作物生理生態過程模擬的問世( De Wit C T, 1965)。隨后基于有效積溫理論建立了多種常見作物的生長模型。如Heuelink等用有效積溫法建立了番茄的生長模擬模型(Heuvelink, 1999)。徐剛等利用有效積溫建立了溫室番茄長季節栽培生長發育模型,模型精度高、預測性好(徐剛等,2005)。陳永快等以有效積溫為變量,采用Logistic曲線方程,建立了NFT下小白菜生長模型,將產量、株高和葉片數等與環境因子之間的關系直接用函數關系表達出來,對溫室環境和小白菜生長的優化控制、生長期的定量化管理以及提高溫室利用效率等具有十分重要的意義(陳永快等,2020)。王全九等運用Logistic生長模型進行了有效積溫對馬鈴薯葉面積指數的定量分析,為合理選擇馬鈴薯適宜的播期和生長期管理提供了科學依據(王全九等,2020)。
這類基于有效積溫理論構建的生長模型僅用溫度這一因子來反映作物生長狀況,在特定情況下可以滿足作物生長的要求,但忽略了光照這一重要環境因子的影響。因此有人基于輻熱積法建立了作物生長模型,如程陳等建立了以輻熱積為尺度的溫室黃瓜葉面積指數模型(程陳等,2019)。毛罕平等以光溫因子為變量,構建了基于Logistic方程的黃瓜葉面積等的統計模型,研究光溫對黃瓜葉面積的影響并定量化分析溫室環境與黃瓜生長發育關系(李青林等,2011)。劉志剛等以光溫因子-輻熱積(TEP)為驅動變量,建立了溫室基質栽培生菜營養生長模擬模型(劉志剛等,2016a)。倪紀恒等根據設施黃瓜果實對溫度和輻射的響應,建立了以輻熱積作為基本尺度的溫室黃瓜果實模型,能較準確地預測溫室黃瓜各節位的果實生長(倪紀恒等,2009)。Gupta等研究了設施條件下輻熱積對番茄幼苗長勢的影響(Gupta等,2012)。
2 相關理論和技術
2.1 作物生長模型分析相關理論
為實現設施黃瓜基于主要環境因子的生長模型構建,研究擬采用主成分分析、多重共線性分析、回歸分析等統計分析結合的算法進行挖掘分析。
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,是一種統計方法。該方法首先是由K.皮爾森(Karl Pearson)引入到非隨機變量,后續由H.霍特林引入到隨機向量的情形。PCA的理論是通過降維技術,把具有一定相關性的變量,按照貢獻率的大小,重新組合成一組新的、且相互獨立的、少數幾個能充分反映原始數據信息的綜合指標,組合而成的綜合指標被稱之為主成分,各主成分之間互不相關,在保留重要信息的前提下,避開原變量之間的線性相關關系,以便于進行下一步的數據分析(Hervé Abdi et al., 2010;林海明等,2013)。
確定主成分的方法有兩種,一是通過選擇特征值大于1的指標來選取主成分,二是通過方差累計貢獻率來選取主成分,累計貢獻率通常達到80%以上為宜。本研究通過第二種方法來確定判斷最能體現設施黃瓜長勢指標的主成分。
2.2 生產過程數字化研究相關理論
為實現設施黃瓜不同生長時期數字化研究,本研究擬采用知識庫和規則庫建立基于不同時期的環境調控、病害預防及日常農事管理的數字化管控指標,為農戶在生產管理中提供服務與決策支持。 2.2.1 知識庫構建方法
(1)知識類別
設施黃瓜生長劃分為苗期、初花期和果期,不同生長時期的知識庫主要包含環境調控所需要的知識、病害診斷所需要的知識及日常農事管理所需要的知識。在設計知識庫時,將知識庫劃分為三個生育期知識庫,每個生長期知識庫依據知識類別劃分為環境調控知識模塊、病害防控知識模塊及日常農事管理知識模塊。
(2)知識獲取方法
在確定設施黃瓜知識庫需要哪些知識后,需要確定知識的獲取方式。為實現設施黃瓜生產管理數字化,需要大量的農業領域知識及與農業生產有關的數據,主要通過以下幾個途徑獲取。
①查閱文獻和專著。從知網、論壇等途徑查閱文獻和專著,獲取相關農業生產知識,該類知識經過設施黃瓜生產專家審核驗證,具有一定的權威性。
②與專家交流。提前假定一些生產管理過程中可能出現的問題,向有代表性的專家請教,提供技術決策和解決問題的方案。
③參考國家標準。近些年來各地方相繼推出一些設施黃瓜種植標準、生產技術章程,從中獲取適宜的生產管理數據。
④收集各級農業科技機構近年有關的研究成果。
3 基于主要環境因子的設施黃瓜生長模型研究 ................................... 20
3.1 試驗概況 ...................................... 20
3.1.1 試驗材料 ...................................... 20
3.1.2 數據采集類型與方法 ............................ 21
4 設施黃瓜生產過程數字化研究 ................................ 34
4.1 設施黃瓜生產過程管理方案 .................................. 34
4.1.1 設施黃瓜定植前管理方案 .................................... 36
4.1.2 設施黃瓜苗期管理方案 .................................. 37
5 設施黃瓜生產過程數字化系統的設計與實現 ................................ 62
5.1 系統需求分析 ...................................... 62
5.1.1 系統用戶需求 .................................... 62
5.1.2 系統功能需求分析 .............................. 62
5 設施黃瓜生產過程數字化系統的設計與實現
5.1 系統需求分析
5.1.1 系統用戶需求
通過對山東省德州市陵城區麋鎮智慧農業產業園、東平思源產業園、山東農業大學科技創新園等多地深入調研分析,黃瓜種植管理數據、生長數據、環境數據等數據對于生產而言極具重要性,充分了解黃瓜數字化種植管理流程以及環境和黃瓜生長之間的關系有利于設施黃瓜生產相關人員了解產業發展情況。在該系統功能模塊的設計時,著重考慮以下用戶的需求: (1)黃瓜種植戶:黃瓜種植戶可以了解到當前種植品種,種植地信息等,還可以了解到黃瓜整個數字化種植流程,結合當前作物生長狀況,合理調整管理措施,如吊蔓、施肥、簪花等操作,讓作物更好的生長,達到增產提質的效果。
(2)基層負責人員:主要為在基層工作的實際操作人員,采集黃瓜種植管理的相關數據、生長數據,為生長模型的構建以及生產數字化研究提供數據支撐。
(3)農業科研機構:通過使用設施黃瓜生產數字化管理系統,可獲取黃瓜的多項生長信息、環境信息及種植管理信息等,從而進行科學研究,共同完善設施黃瓜生產過程數字化研究,為實現設施黃瓜產業大數據平臺奠定基礎。
(4)系統管理人員:主要負責設施黃瓜產業數字化系統的需求開發、平臺搭建、后臺管理、功能完善、系統維護、不同用戶的權限管理以及數據的采集維護等。
6 總結與展望
6.1 總結
針對溫室環境因素難以精準調控、種植管理標準化及智能化程度低等問題展開研究,通過多地實地調研、咨詢專家以及總結前人經驗,利用主成分分析、多重共線性分析、權重分析、嶺回歸及矩陣模型等統計學相關方法,從數據采集、存儲、處理和可視化的角度出發,對作物生長模型、生產過程數字化及系統開發進行了深入的研究。主要研究成果及結論如下:
(1)基于主要環境因子的設施黃瓜生長模型研究
利用主成分分析及權重分析法提取了設施黃瓜長勢特征,不同生育時期的葉面積負荷值在第一主成分中占比最高,評估模型中得分最高,且在權重分析中占比最大,說明葉面積能夠較明顯的表現黃瓜生長狀況;然后由嶺回歸建立的基于環境因子對設施黃瓜不同時期的生長模型發現,苗期主要環境影響因子為光照、溫度和濕度,花期主要影響因子為溫度和光照,果期主要影響因子為濕度和光照,模型的決定系數皆大于90%,檢驗結果顯著性較高。生長特征分析和各生長期生長模型的構建為后續設施黃瓜生產過程數字化研究奠定了基礎。
(2)設施黃瓜生產過程數字化研究
將設施黃瓜生產過程劃分為苗期、初花期及果期,構建設施黃瓜生產過程數字化方案,并借助知識庫和規則庫對設施黃瓜生長全過程進行數字化描述。以知識類別的形式將各時期的生產管理劃分為環境數字化調控、病害數字化預防及日常農事數字化管理。在此基礎上建立不同時期的知識庫,并采用產生式規則法與專家知識相結合的方式推斷出不同生長時期具體的可行性管理方案,形成生產管理規則庫,制定不同時期種植管理操作細則。最后以矩陣形式建立不同時期生產管理指標的判斷矩陣、種植模型和操作模型,建立全周期數字化模型,實現設施黃瓜種植管理數字化,為農戶標準化種植管理提供服務與決策支持。
參考文獻(略)
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