大棚园艺研究课题申报书

大棚园艺研究课题申报书一、封面内容

项目名称：大棚园艺高效生态调控关键技术研究与应用

申请人姓名及联系方式：张明/p>

所属单位：中国农业科学院园艺研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在针对现代大棚园艺生产中面临的资源利用率低、环境调控技术滞后、作物品质不稳定等关键问题，开展系统性的高效生态调控技术研究与应用。研究以设施园艺为对象，聚焦光、温、湿、气等环境因素的智能调控，结合生物技术应用，探索优化作物生长的协同机制。核心内容包括：1）开发基于物联网的大棚环境精准监测与智能控制系统，实现对光照、温度、湿度、CO2浓度的实时监测与动态调控；2）研究植物生长调节剂与微生物菌剂的协同效应，提升作物光合效率与抗逆性；3）构建基于数据分析的作物长势模型，为精准水肥管理提供理论依据。研究方法采用多学科交叉技术，包括环境工程、生物技术、数据挖掘等，通过田间试验与室内模拟相结合，验证技术方案的可行性。预期成果包括：形成一套完整的智能化大棚环境调控技术体系，开发3-5种新型生物调控剂，建立作物生长预测模型，并推动相关技术在产业中的示范应用。本项目的实施将显著提升大棚园艺的生产效率与可持续发展能力，为保障国家“菜篮子”工程提供科技支撑，同时促进农业绿色低碳转型。

三.项目背景与研究意义

当前，全球气候变化与资源约束日益加剧，对传统农业模式提出了严峻挑战。设施园艺，特别是大棚园艺，作为现代农业生产的重要形式，在保障蔬菜、花卉、水果等农产品稳定供应、提升土地利用效率、拓展农业生产空间等方面发挥着不可替代的作用。我国设施园艺发展迅速，已成为农业现代化的重要标志，但与世界先进水平相比，仍存在明显的差距，主要体现在生产效率不高、资源利用率低、环境调控技术滞后、作物品质不稳定、病虫害发生频繁等问题。这些问题不仅制约了设施园艺的可持续发展，也影响了农业经济效益和农民收入的提高。

从研究现状来看，大棚园艺环境调控技术已取得一定进展，如遮阳网、保温被、加温、通风等设施的应用，以及简单的环境控制系统（如温湿度自动控制）的开发，但这些技术存在智能化程度低、调控精度不高、缺乏与作物生长需求的精准匹配等问题。例如，现有环境控制系统往往基于固定的阈值进行调控，难以适应不同作物、不同生长阶段对环境条件的动态需求，导致资源浪费或作物生长受限。此外，生物技术应用不足，特别是微生物菌剂和植物生长调节剂在优化作物生长、提高抗逆性方面的潜力尚未得到充分挖掘。数据技术的应用也相对滞后，缺乏有效的数据分析手段来指导生产决策，导致生产管理粗放，难以实现精细化管理。

这些问题产生的根源在于，大棚园艺环境调控是一个复杂的系统工程，涉及光、温、湿、气、水、肥等多个因素的综合作用，以及作物自身生理代谢的复杂响应机制。现有研究往往侧重于单一环境因素的调控，缺乏对多因素协同作用机制的深入研究，也缺乏将环境调控技术与生物技术、信息技术有机结合的系统性解决方案。因此，开展大棚园艺高效生态调控关键技术研究与应用，显得尤为必要和迫切。

首先，开展这项研究是应对资源环境挑战、实现农业可持续发展的迫切需要。水资源短缺、能源消耗过大是制约设施园艺发展的重要瓶颈。据统计，设施园艺生产中水肥利用率普遍低于露地栽培，能源消耗也远高于传统农业。通过优化环境调控技术，可以显著提高水肥利用效率，减少能源消耗，降低农业生产对环境的负面影响，实现绿色可持续发展。

其次，开展这项研究是提升农产品质量、满足市场需求的重要途径。随着人民生活水平的提高，消费者对农产品的品质和安全提出了更高的要求。大棚园艺环境调控技术的优化，可以直接影响作物的生长代谢过程，进而影响作物的产量和品质。例如，通过精准调控光照和温度，可以促进光合作用，提高糖分积累，改善果实色泽和风味；通过优化水肥管理，可以减少营养元素失衡，提高农产品营养价值。因此，开展高效生态调控技术研究，对于生产高品质、高附加值的农产品具有重要意义。

第三，开展这项研究是推动设施园艺产业升级、提高经济效益的关键举措。当前，我国设施园艺产业正处于由数量扩张向质量提升转变的关键时期，技术创新是产业升级的核心驱动力。通过研发和应用高效生态调控技术，可以提高设施园艺的生产效率和管理水平，降低生产成本，提高农产品竞争力，从而促进农民增收和农业增效。

第四，开展这项研究具有重要的学术价值。大棚园艺环境调控涉及生态学、生理学、植物学、环境工程学、信息科学等多个学科领域，是一个典型的多学科交叉研究课题。通过本项目的研究，可以深化对作物与环境互作机制的认识，推动相关学科的理论创新和方法进步。同时，本项目的研究成果将为设施园艺领域提供新的理论和技术支撑，促进该领域的学术交流和人才培养。

四.国内外研究现状

国内外在大棚园艺环境调控领域的研究已取得显著进展，涵盖了环境因子调控技术、智能化管理系统、生物技术应用等多个方面。从国际研究现状来看，欧美发达国家在设施园艺领域起步较早，技术积累较为深厚，尤其在智能化、精准化调控方面处于领先地位。例如，荷兰作为世界设施园艺的典范，其高度发达的温室产业以智能化环境控制著称，普遍采用基于计算机的自动化控制系统，实现了对光照、温度、湿度、CO2浓度、土壤水分等环境因子的精确调控。荷兰的研究机构如瓦赫宁根大学，在植物生理与环境互作机制、智能传感器技术、温室能源效率优化等方面开展了深入研究，开发了基于作物模型的智能控制策略，能够根据作物的实时生长需求动态调整环境设置。美国在温室结构材料、环境控制设备、水肥一体化技术等方面具有优势，如EcoTech等公司研发的先进环境控制系统，集成了物联网、大数据分析等技术，实现了温室环境的远程监控和智能管理。欧洲国家如西班牙、意大利等，也在温室园艺技术应用和产业化方面取得了长足进步，特别是在南欧地区，针对高温高湿环境下的温室调控技术进行了深入研究。国际上的研究还关注于温室的节能减排，如利用地源热泵、太阳能等可再生能源替代传统加热能源，以及开发新型保温材料降低能耗。此外，国际社会对温室中的生物防治技术、病虫害智能监测系统也给予了高度关注，旨在减少化学农药的使用，实现可持续生产。

在国内研究方面，我国设施园艺产业近年来发展迅速，研究投入不断增加，在部分领域已取得突破性进展。中国农业科学院、浙江大学、南京农业大学等科研机构在大棚园艺领域开展了大量的研究工作，主要集中在环境调控技术的优化、新型设施结构的开发、以及配套栽培技术的集成等方面。在环境调控技术方面，国内研究人员针对不同作物的生长需求，探索了多种环境因子调控方法。例如，在光照调控方面，除了传统的遮阳网应用，还有补光灯、LED植物生长灯等技术的研发与应用；在温度调控方面，研究了加温、降温、通风等技术的优化组合，以及地热线、热风炉等加温设备的节能改造。在湿度调控方面，除通风外，还研究了雾化喷灌、湿帘风机等加湿技术。在智能化管理方面，国内也开发了部分温室环境控制系统，如北京农业信息技术研究中心研制的基于物联网的温室环境监控系统，实现了对温室环境的远程监测和基本控制。在生物技术应用方面，国内研究人员探索了微生物菌剂、植物生长调节剂在设施园艺中的应用，取得了一定成效，如利用根际促生菌（PGPR）改善土壤环境、提高作物抗病性等。在数据技术应用方面，部分研究开始尝试利用传感器网络和数据分析技术进行温室环境监测和作物生长预测，但整体水平与国际先进水平相比仍有差距。

尽管国内外在大棚园艺环境调控领域的研究取得了显著进展，但仍存在一些尚未解决的问题和研究空白。首先，现有环境调控技术大多针对单一环境因子或简单因素组合，缺乏对多环境因子协同作用机制的深入研究，难以实现对复杂环境下作物生长需求的精准匹配。例如，在高温高湿条件下，如何协同调控光照、温度、湿度，以避免作物生理胁迫，同时保证产量和品质，这方面的研究仍十分薄弱。其次，智能化管理系统的智能化程度不高，多数系统仍基于固定的阈值进行调控，缺乏与作物生长模型的结合，难以实现按需调控。此外，现有智能控制系统与生物技术的结合不够紧密，未能充分发挥生物技术对作物生长的调控潜力。第三，数据技术的应用尚处于初级阶段，缺乏有效的数据分析方法和平台，难以对大量的环境数据、作物生长数据进行深度挖掘和利用，无法为生产决策提供精准的指导。例如，如何利用大数据分析技术构建作物生长预测模型，如何利用机器学习算法优化环境调控策略，这些方面的研究仍十分不足。第四，新型环境调控技术的研发和应用滞后，如气体调控（CO2、O2等）、电磁场调控等技术在设施园艺中的应用研究较少，这些技术可能为解决某些生产难题提供新的思路和方法。第五，环境调控技术与设施结构的优化结合不足，现有温室结构设计往往与环境调控系统匹配度不高，导致系统效能无法充分发挥。例如，如何设计新型温室结构，以更好地适应智能化环境调控系统的需求，如何优化设施结构与环境调控技术的集成，这些方面也需要进一步研究。第六，缺乏针对不同地区、不同气候条件下的环境调控技术的优化研究，导致现有技术在推广应用时效果不佳。例如，在我国北方寒冷地区和南方炎热地区，如何根据当地的气候特点优化环境调控技术，实现节能高效生产，这方面的研究仍需加强。最后，环境调控技术对作物品质影响的机理研究不够深入，现有研究多关注产量，对品质形成过程中环境因子调控的精细机制认识不足，难以指导生产者通过环境调控技术生产出更高品质的农产品。这些研究空白的存在，制约了设施园艺产业的进一步发展，也影响了我国农业的竞争力。因此，开展大棚园艺高效生态调控关键技术研究与应用，具有重要的理论意义和实践价值。

五.研究目标与内容

本项目旨在通过系统研究大棚园艺高效生态调控的关键技术，构建智能化、精准化、资源节约型的环境调控体系，解决当前设施园艺生产中资源利用率低、环境调控效果不佳、作物品质不稳定等核心问题，推动大棚园艺产业的绿色可持续发展。具体研究目标与内容如下：

（一）研究目标

1.构建基于多因子协同作用的大棚园艺作物生长模型。深入解析光、温、湿、气、水、肥等环境因子及其交互作用对主要经济作物（如番茄、黄瓜、叶菜等）生长发育、产量形成和品质演化的影响机制，建立能够准确预测作物在不同环境条件下的生长响应的数学模型，为精准环境调控提供理论基础。

2.研发智能化环境精准调控技术与装备。开发集成新型传感器、智能算法和自动化执行机构的环境调控系统，实现对温室环境中关键环境因子的实时监测、智能诊断和按需调控，提高环境控制的精度和效率，降低人工干预成本。

3.筛选与优化环境友好型生物调控剂。筛选具有显著促进作物生长、提高抗逆性和改善品质特性的微生物菌剂和植物生长调节剂，研究其作用机理，并优化其在大棚环境中的应用模式，减少化学肥料和农药的使用，推动绿色生产。

4.建立大棚园艺智能化管理决策支持平台。整合环境数据、作物生长模型、生物调控技术信息，开发基于云平台的智能化管理决策支持系统，为生产者提供实时的环境调控建议、作物生长预测和病虫害预警，提升生产管理的科学化水平。

5.形成一套可推广的大棚园艺高效生态调控技术体系。通过田间示范和效果评估，筛选出适合不同区域、不同作物的关键技术组合，形成一套技术规范和操作指南，推动研究成果的转化应用，提升我国大棚园艺的技术水平和竞争力。

（二）研究内容

1.大棚园艺作物生长与环境互作机制研究

研究问题：不同环境因子（光照强度、光质、温度、湿度、CO2浓度、土壤养分等）及其组合如何影响主要经济作物的光合生理、水分代谢、养分吸收利用、生长发育进程和品质形成？作物与环境的互作是否存在阶段性特征和阈值效应？

假设：作物对不同环境因子的响应存在明显的阈值效应和优化区间；多环境因子通过协同作用影响作物关键生理过程，进而调控生长发育和品质形成；通过深入解析互作机制，可以建立精确的作物生长预测模型。

具体研究内容包括：利用环境控制实验平台，系统研究不同光照（强度、光质）、温度（日较差、积温）、湿度、CO2浓度等单一及复合因素对番茄、黄瓜等代表性作物光合效率、蒸腾速率、养分吸收累积、激素水平、产量和关键品质指标（如糖度、维生素C、有机酸、色泽等）的影响；分析环境因子对作物生理代谢调控的分子机制；基于实验数据，利用多元统计分析和机器学习等方法，构建作物生长与环境因子响应的数学模型。

2.基于物联网的大棚环境智能监测与控制系统研发

研究问题：如何开发高精度、高可靠性、低功耗的环境传感器？如何设计智能算法实现环境数据的实时分析、异常预警和精准调控？如何将智能控制系统与自动化执行机构（如风机、湿帘、卷膜机、加温设备、补光灯等）有效集成？

假设：基于新型传感技术和无线通信技术的智能监测系统能够实时、准确地获取温室环境信息；基于数据驱动和模型推理的智能控制算法能够实现对环境因子的按需、精准调控；集成化的智能控制系统能够显著提高环境调控的效率和稳定性。

具体研究内容包括：研发或集成适用于温室环境的微型化、智能化传感器，用于监测光照、温度、湿度、CO2浓度、土壤水分、土壤电导率等关键参数，并验证其精度和稳定性；研究基于模糊逻辑、神经网络、机器学习等算法的环境智能控制策略，实现对光照、温度、湿度、CO2浓度等因子的动态调控；开发基于物联网技术的温室环境监测与控制系统软件平台，实现远程监控、数据存储、报警提示和自动控制；将智能控制系统与温室中的风机、湿帘、卷膜机、加温设备、补光灯、水肥一体化系统等执行机构进行集成，进行系统联调试验。

3.环境友好型生物调控剂筛选与优化应用研究

研究问题：哪些微生物菌剂（如根际促生菌、菌根真菌）和植物生长调节剂（如天然植物提取物、激素类）能够有效提高作物的抗逆性（耐旱、耐热、耐寒、抗病）、促进生长和改善品质？这些生物调控剂的作用机理是什么？如何优化其在大棚环境中的应用方法（如施用时期、施用方式、施用浓度）？

假设：特定的微生物菌剂和植物生长调节剂能够通过调节作物内源激素水平、增强抗氧化酶活性、改善根系形态功能等途径，显著提高作物的抗逆性和促进生长，并改善果实品质；通过优化应用方法，可以充分发挥生物调控剂的作用效果。

具体研究内容包括：筛选具有促生、抗病、抗旱、耐盐等功能的微生物菌株和植物生长调节剂活性成分；通过室内培养和温室小区试验，评价不同生物调控剂对番茄、黄瓜等作物生长指标、抗逆性（如抗旱性、抗病性）和品质指标的影响；利用分子生物学和生理学方法，研究生物调控剂的作用机理，阐明其对作物生长发育和品质形成的调控途径；研究不同生物调控剂的单一和复合应用效果，优化其在不同生育期、不同环境条件下的施用方法和剂量。

4.大棚园艺智能化管理决策支持平台构建

研究问题：如何整合多源数据（环境数据、作物生长模型数据、生物调控剂应用数据等）构建知识库？如何开发智能诊断和决策算法？如何设计用户友好的交互界面？

假设：基于多源数据整合和智能算法的决策支持平台能够为生产者提供科学、精准的温室管理建议，提高生产效率和资源利用率。

具体研究内容包括：整合项目研究中获得的作物生长模型、环境调控数据、生物调控剂应用数据等，构建大棚园艺知识库；研究基于数据挖掘和机器学习的智能诊断算法，对温室环境异常、作物生长异常进行预警；开发基于云平台的智能化管理决策支持系统，实现数据的可视化展示、智能诊断结果的呈现和精准调控建议的推送；设计用户友好的操作界面，方便生产者使用。

5.大棚园艺高效生态调控技术体系集成与示范

研究问题：如何将项目研发的关键技术（智能环境调控系统、生物调控剂、智能化管理决策支持平台等）进行集成，形成一套完整的、可操作性强的技术体系？该技术体系在不同区域和不同作物上的应用效果如何？

假设：集成化的高效生态调控技术体系能够显著提高大棚园艺的生产效率、资源利用率和产品品质，具有推广应用价值。

具体研究内容包括：基于田间试验和示范，将智能环境调控系统、生物调控剂优化应用技术、智能化管理决策支持平台等技术进行集成，形成一套完整的技术方案和操作规程；选择不同气候区域和不同作物的生产基地进行技术示范，系统评价技术体系的应用效果，包括产量、品质、资源利用率（水、肥、能）、劳动生产率、环境友好性等方面；根据示范结果，对技术体系进行优化完善，形成技术规范和培训材料，为技术的推广应用提供支撑。

六.研究方法与技术路线

（一）研究方法

本项目将采用多学科交叉的研究方法，结合室内控制实验、田间试验、数值模拟和数据分析等技术手段，系统开展大棚园艺高效生态调控关键技术研究与应用。具体研究方法包括：

1.室内控制实验方法：在人工气候室或环境控制实验平台上，设置不同环境因子（光照、温度、湿度、CO2浓度等）处理组合，对作物样品（叶片、植株）或生长介质进行培养，研究单一及复合环境因子对作物关键生理生化指标（光合参数、蒸腾速率、养分含量、激素水平等）、生长进程和品质形成的影响规律。采用分光光度法、荧光光谱法、高效液相色谱法（HPLC）等分析技术测定生理生化指标。实验设计将采用随机区组设计，设置不同处理组和对照组，每个处理组重复多次，确保结果的可靠性和统计学意义。

2.田间试验方法：在标准化的设施大棚内，设置不同处理，研究智能环境调控系统、生物调控剂等对主要经济作物（番茄、黄瓜、叶菜等）在全生育期内的生长表现、产量、品质、资源利用效率（水、肥、光能）和抗逆性（耐旱、耐热、抗病等）的影响。试验设计将采用随机区组设计或裂区设计，设置对照组（常规管理）和处理组（如智能调控组、生物调控组、智能+生物调控组等），每个处理重复3-4次。试验期间，利用专业仪器设备（如光合作用系统、便携式土壤养分测试仪、温湿度传感器、产量和品质测试设备等）进行数据采集。记录天气数据、作物生长动态、田间管理措施等。

3.数值模拟与模型构建方法：基于室内外实验数据，利用生理生态学原理和数学统计学方法，构建作物生长模型和环境响应模型。采用非线性回归、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等数学方法，建立环境因子与作物生长指标、生理参数之间的定量关系。利用模型进行预测和模拟，评估不同环境调控策略的效果。

4.数据收集与处理方法：采用多源数据收集策略，包括环境传感器实时监测数据、实验测量数据、图像识别数据（如利用无人机或地面相机获取作物长势图像）、气象站数据等。利用数据库技术进行数据存储和管理。采用统计分析软件（如SPSS、R、Python等）对数据进行处理和分析，包括描述性统计、方差分析（ANOVA）、相关性分析、回归分析、主成分分析（PCA）等，以及机器学习算法进行模式识别和预测。

5.生物活性评价方法：对于筛选的微生物菌剂和植物生长调节剂，采用平板培养法、生长促进试验、抗逆性测定（如抗旱性、抗盐性测试）、田间小区试验等方法，评价其生物活性、作用效果和安全性。利用分子生物学技术（如PCR、基因测序）鉴定微生物菌株，分析其代谢产物。

6.系统集成与示范评估方法：将各项技术成果进行集成，形成综合技术方案。在代表性地区进行田间示范应用，通过与传统生产方式对比，从经济、技术、社会、生态等多个维度评估集成技术体系的综合效益和推广应用潜力。收集生产者反馈，优化技术规程。

（二）技术路线

本项目研究将按照“基础研究—技术创新—系统集成—示范应用”的技术路线展开，具体流程和关键步骤如下：

1.**第一阶段：大棚园艺作物生长与环境互作机制研究（预期6个月）**

*关键步骤：

*步骤1.1：设计并实施室内控制实验，设置不同光照、温度、湿度、CO2浓度等单一及复合处理，选择代表性作物（番茄、黄瓜）。

*步骤1.2：在实验过程中，定期采集作物样品，测定光合参数、蒸腾速率、养分含量、激素水平等生理生化指标。

*步骤1.3：利用气象仪器同步监测环境数据。

*步骤1.4：对实验数据进行统计分析，解析环境因子对作物生长和品质的影响规律及互作机制。

*步骤1.5：基于实验结果，初步构建作物生长与环境因子响应的数学模型框架。

2.**第二阶段：智能化环境精准调控技术与装备研发（预期12个月）**

*关键步骤：

*步骤2.1：筛选或研发适用于温室环境的智能传感器（光照、温湿度、CO2等），进行性能测试和标定。

*步骤2.2：研究基于模糊逻辑、神经网络或机器学习的智能控制算法，实现环境因子的按需调控策略。

*步骤2.3：开发温室环境监测与控制系统软件平台，实现数据采集、传输、存储、分析和远程控制功能。

*步骤2.4：将智能控制系统与温室执行机构（风机、湿帘、卷膜、加温、补光灯等）进行集成调试。

*步骤2.5：在小型试验温室中进行智能控制系统的性能验证试验。

3.**第三阶段：环境友好型生物调控剂筛选与优化应用研究（预期12个月）**

*关键步骤：

*步骤3.1：筛选具有潜力的微生物菌剂（根际促生菌、菌根真菌等）和植物生长调节剂（天然提取物、激素等）。

*步骤3.2：通过室内盆栽试验，评价不同生物调控剂对作物生长、抗逆性和品质的影响。

*步骤3.3：研究生物调控剂的作用机理，利用分子生物学和生理学方法进行解析。

*步骤3.4：通过田间试验，优化生物调控剂的施用方法（时期、方式、浓度）。

*步骤3.5：评估优化后的生物调控剂应用效果。

4.**第四阶段：大棚园艺智能化管理决策支持平台构建（预期9个月）**

*关键步骤：

*步骤4.1：整合项目前序阶段获得的作物生长模型、环境数据、生物调控剂应用数据等，构建知识库。

*步骤4.2：开发基于数据挖掘和机器学习的智能诊断和决策算法。

*步骤4.3：设计并开发基于云平台的智能化管理决策支持系统，实现数据可视化、诊断预警和决策建议。

*步骤4.4：进行系统测试和用户界面优化。

5.**第五阶段：大棚园艺高效生态调控技术体系集成与示范（预期12个月）**

*关键步骤：

*步骤5.1：将智能环境调控系统、优化后的生物调控剂应用技术、智能化管理决策支持平台等技术进行集成，形成综合技术方案。

*步骤5.2：选择不同区域和作物的生产基地进行技术体系示范应用。

*步骤5.3：系统收集和整理示范应用数据，评估技术体系的综合效果（产量、品质、资源利用率、成本效益等）。

*步骤5.4：根据示范结果，对技术体系进行优化完善，形成技术规范和培训材料。

*步骤5.5：总结研究成果，撰写研究报告和论文，提出推广应用建议。

整个研究过程强调各阶段之间的紧密衔接和迭代优化，通过室内实验为田间试验提供依据，田间试验验证和优化室内结果，数值模拟和模型构建为智能控制和决策提供支持，最终通过系统集成与示范应用，将研究成果转化为实际生产力。

七．创新点

本项目在大棚园艺高效生态调控领域的研究，拟在理论、方法和技术应用层面取得一系列创新性突破，具体体现在以下几个方面：

（一）理论创新：构建基于多因子协同作用和生理响应机制的作物生长精准预测模型

传统的温室环境调控往往基于经验阈值或单一因素优化，对作物复杂生理响应与环境因子动态互作的内在机制认识不足。本项目创新之处在于，深入探究光、温、湿、气、水、肥等多环境因子及其交互作用对作物关键生理过程（光合、蒸腾、养分代谢、激素调控等）的定量影响机制，特别是关注阈值效应、非对称效应以及不同生长阶段的最适环境窗口。基于大量的室内外实验数据，结合先进的生理生态学理论和非线性数学模型（如基于人工神经网络的混合模型、基于系统动力学的耦合模型等），构建能够实时、动态、精准预测作物在不同环境组合下的生长进程、产量形成和品质演化的综合性生长模型。该模型不仅考虑环境因子的直接效应，更注重其通过影响作物生理生化途径最终作用于生长和品质的间接机制，从而为精准、智能的环境调控提供更科学、更可靠的理论依据，突破了现有研究中模型简化、机制不清、预测精度不高的局限。

（二）方法创新：研发集成多源数据融合与深度学习的智能化环境调控决策方法

现有的智能调控系统多基于单一模型或简单规则，智能化程度有限，难以应对温室环境的复杂性和作物需求的动态性。本项目的创新方法在于，构建一个融合多源异构数据（环境传感器数据、作物图像数据、生长数据、气象数据、基因组数据等）的智能决策框架。首先，利用物联网技术实现温室环境与作物生长的全面、实时、自动化监测。其次，采用先进的数据预处理和特征提取技术，融合来自不同传感器和来源的数据。核心创新在于应用深度学习（如卷积神经网络CNN用于图像分析、循环神经网络RNN或Transformer用于时序数据预测、强化学习用于控制策略优化）等方法，挖掘数据中隐藏的复杂模式和关联性，实现对作物实时生长状态和未来需求的精准预测，并动态优化环境调控策略。这种方法能够克服传统方法在处理高维、非线性、时变数据方面的不足，显著提升环境调控的智能化水平和适应能力，实现从“被动响应”到“主动预测”和“智能决策”的转变。

（三）技术创新：集成环境智能调控、生物调控与数字化管理的一体化技术体系

本项目突破单一技术突破的局限，着力创新集成化技术体系。第一，在环境智能调控技术方面，研发基于新型传感技术（如光纤传感器、无线传感网络）、边缘计算和云平台的智能控制系统，实现对光照（光质、光照时长）、温度（日较差、积温）、湿度、CO2浓度等关键环境因子的精细化、自动化、按需调控，并开发适应不同作物、不同生育期的自适应控制算法。第二，在生物调控技术方面，创新性地筛选和研发环境友好型、高效低成本的微生物菌剂和植物生长调节剂，并利用现代生物技术手段（如基因工程、合成生物学）进行改良或功能强化，探索其与物理环境调控的协同增效机制。第三，在数字化管理方面，构建集环境实时监测、作物生长模型预测、智能诊断预警、精准调控指令下达、生产数据记录与分析、远程管理于一体的智能化管理决策支持平台，实现技术、数据、管理的深度融合。这种一体化技术体系的创新，旨在通过多技术协同，实现资源利用最大化、环境影响最小化、生产效率最高化和产品品质最优化，为构建智慧、绿色、高效的大棚园艺生产模式提供关键技术支撑，填补了国内外在该领域集成化解决方案方面的空白。

（四）应用创新：形成适应不同区域、不同作物需求的可推广的标准化技术方案

本项目的最终目标是推动研究成果的转化应用。其应用创新体现在：一是研究将充分考虑我国不同地域（北方寒冷干燥、南方高温高湿、东部沿海等）的气候特点和资源禀赋，以及不同作物（蔬菜、水果、花卉）的特定需求，开发具有区域适应性和作物针对性的技术参数和操作规程，形成一系列标准化的技术解决方案。二是通过大规模的田间示范和效果评估，验证技术体系的实际效果和经济可行性，收集生产者的反馈信息，持续优化和改进技术方案，确保其具有广泛的推广应用价值。三是注重知识产权保护和成果转化模式探索，通过技术许可、示范推广基地建设、农民培训等方式，将先进技术快速应用于生产实践，提升我国大棚园艺的核心竞争力，促进农业可持续发展，具有重要的现实意义和应用前景。

八．预期成果

本项目的研究旨在通过系统深入的技术攻关，预期在理论认知、技术创新、平台建设、人才培养和产业服务等方面取得一系列重要成果，具体如下：

（一）理论成果

1.揭明关键环境因子协同作用机制：预期阐明光、温、湿、气、水、肥等主要环境因子及其交互作用对代表性经济作物光合生理、水分代谢、养分吸收利用、激素调控及品质形成的关键影响路径和阈值效应，深化对作物与环境复杂互作机制的科学认知，为精准环境调控提供坚实的理论基础。

2.构建高精度作物生长预测模型：预期建立能够准确反映作物在不同环境条件及调控措施下生长动态、产量形成和品质演化的综合性数学模型或基于机器学习的预测模型，为智能化决策提供科学依据，推动温室作物生产从经验管理向精准化管理转变。

3.阐明生物调控剂作用机理：预期揭示筛选出的代表性微生物菌剂和植物生长调节剂对作物抗逆性、生长促进及品质改良的作用靶点和分子机制，为优化其应用效果提供理论指导，并为开发新型、高效、环保的生物制剂奠定基础。

4.形成智能化调控理论框架：预期提出基于多源数据融合与深度学习的温室环境智能调控理论和方法体系，包括数据驱动模型构建、智能诊断预警算法、自适应优化控制策略等，为智慧温室技术的发展提供理论支撑。

（二）技术创新成果

1.研发出智能化环境精准调控系统：预期开发出集成新型传感器、边缘计算节点和智能控制算法的温室环境监测与控制系统，实现对光照、温度、湿度、CO2浓度等关键环境因子的实时监测、智能诊断和按需、精细化调控，显著提高环境控制的自动化水平和能源利用效率。

2.筛选并优化环境友好型生物调控剂：预期筛选出1-3种高效、稳定的微生物菌剂和植物生长调节剂，并确定其在不同作物、不同生育期的最佳施用方法，形成标准化的生物调控剂应用技术规程，为绿色、可持续的设施园艺生产提供技术支撑。

3.建成智能化管理决策支持平台：预期开发完成基于云平台的温室智能化管理决策支持系统，集成了作物生长模型、环境数据、生物调控技术信息等，能够为生产者提供实时的环境监控、生长诊断、品质预测、智能调控建议和病虫害预警，提升生产管理的智能化和科学化水平。

4.形成集成化技术体系：预期将智能环境调控系统、优化的生物调控剂应用技术、智能化管理决策支持平台等技术进行有效集成，形成一套完整、实用、可操作的大棚园艺高效生态调控技术方案和标准化作业规程。

（三）实践应用价值

1.提升生产效率与资源利用率：预期通过实施本项目的技术成果，显著提高大棚园艺作物的单位面积产量、关键品质指标（如糖度、维生素含量、色泽等），降低水肥用量和能源消耗，提高劳动生产率，为农业生产提质增效提供有力支撑。

2.促进绿色可持续发展：预期通过推广环境友好型生物调控技术和智能化、精准化环境调控技术，减少化肥农药使用，降低温室生产对环境的影响，推动设施园艺向绿色、低碳、可持续模式转型，符合国家农业发展战略和生态文明建设要求。

3.增强产业竞争力：预期形成的技术成果和标准化方案，能够提升我国大棚园艺的技术水平和产品竞争力，有助于拓展国内外市场，促进农民增收和农业产业升级。

4.推动技术创新与成果转化：预期本项目的研究将产生一系列高水平学术论文、专利、软件著作权等知识产权，为相关领域的技术创新提供素材。同时，通过建立示范推广基地和开展技术培训，加速研究成果向生产力的转化，服务地方经济。

5.培养高层次人才：预期项目实施将培养一批掌握大数据、人工智能、生物技术等前沿技术，兼具农业实践经验的跨学科复合型研究和技术人才，为我国设施园艺领域的人才队伍建设做出贡献。

综上所述，本项目预期取得的成果不仅具有重要的理论价值，更具有显著的实践应用价值和推广潜力，将有力推动我国大棚园艺产业向智能化、精准化、绿色化方向发展。

九.项目实施计划

（一）项目时间规划

本项目研究周期为五年，共分为五个阶段，具体时间规划及任务安排如下：

**第一阶段：准备与启动阶段（第1-3个月）**

*任务分配：

*组建项目团队，明确分工与职责。

*进行国内外文献调研，深化研究现状认识，完善研究方案和技术路线。

*完成所需实验场地、仪器设备、试剂耗材的准备工作。

*申请并落实项目所需经费。

*开展项目启动会，协调各方资源。

*进度安排：

*第1-2个月：团队组建、方案完善、文献调研、经费落实。

*第3个月：启动会、场地设备准备就绪。

**第二阶段：基础研究阶段（第4-15个月）**

*任务分配：

*开展室内控制实验，研究不同环境因子对作物生理生化指标及生长品质的影响。

*收集和处理室内实验数据，初步构建作物生长与环境因子响应模型。

*筛选具有潜力的微生物菌剂和植物生长调节剂候选物。

*进度安排：

*第4-9个月：室内控制实验实施与数据采集。

*第10-12个月：室内实验数据整理分析，初步模型构建。

*第13-15个月：生物调控剂候选物筛选。

**第三阶段：技术创新阶段（第16-30个月）**

*任务分配：

*研发新型智能传感器及环境监测系统。

*开发基于智能算法的环境调控控制策略。

*实施田间试验，评估智能调控系统及生物调控剂的效果。

*持续优化作物生长预测模型。

*进度安排：

*第16-20个月：智能传感器研发、环境监测系统构建与测试。

*第21-24个月：智能控制算法开发与模型优化。

*第25-27个月：田间试验实施与数据采集（智能调控、生物调控）。

*第28-30个月：技术初步集成与中期成果评估。

**第四阶段：系统集成与平台开发阶段（第31-42个月）**

*任务分配：

*集成智能环境调控系统、生物调控技术与管理决策支持平台。

*开发智能化管理决策支持系统软件平台。

*进行系统联合测试与优化。

*进度安排：

*第31-36个月：技术集成方案设计、软件平台开发。

*第37-40个月：系统集成测试与优化。

*第41-42个月：平台功能完善与用户界面优化。

**第五阶段：示范应用与总结阶段（第43-60个月）**

*任务分配：

*选择不同区域和作物进行技术体系示范应用。

*系统收集示范应用数据，评估技术体系的综合效果。

*根据示范结果优化技术方案，形成技术规范和培训材料。

*撰写项目总结报告、论文和专利。

*组织成果推广与应用。

*进度安排：

*第43-48个月：示范点选择、方案部署与运行。

*第49-54个月：示范数据收集与效果评估。

*第55-57个月：技术方案优化、技术规范与培训材料编写。

*第58-59个月：总结报告、论文撰写与专利申请。

*第60个月：成果总结与推广准备。

（二）风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，针对这些风险制定了相应的管理策略：

1.**技术风险**：

*风险描述：智能传感器研发失败或性能不达标；智能控制算法效果不佳；生物调控剂作用效果未达预期；系统集成困难。

*管理策略：

*加强技术预研，选择成熟可靠的技术路线，对关键器件进行冗余设计。

*组织专家进行技术评审，采用多种算法进行对比测试，选择最优方案。

*开展多轮室内外试验，严格筛选和验证生物调控剂。

*采用模块化设计，分步进行系统集成和测试，加强各模块间的兼容性测试。

2.**环境风险**：

*风险描述：试验期间遭遇极端天气事件（如暴雨、高温、寒潮），影响试验结果；示范点所在区域气候条件与预期差异较大。

*管理策略：

*加强气象监测，制定极端天气应急预案，必要时调整试验计划或采取保护措施。

*在选择示范点时，考虑其气候条件的代表性，并在方案设计中预留适应不同气候的调整空间。

3.**管理风险**：

*风险描述：项目进度滞后；团队协作不顺畅；经费使用不当。

*管理策略：

*制定详细的项目进度计划，明确各阶段里程碑，定期召开项目例会，跟踪进展，及时调整计划。

*建立有效的沟通协调机制，明确团队成员职责，促进信息共享和协作。

*加强财务监管，严格按照预算执行，定期进行经费审计，确保资金使用效益。

4.**成果转化风险**：

*风险描述：研究成果与实际生产需求脱节；技术推广应用受阻。

*管理策略：

*在项目初期即开展调研，深入了解产业需求，确保研究方向的实用性。

*选择有应用基础的示范点，加强与生产者的沟通，根据反馈及时调整技术方案。

*建立技术培训体系和推广网络，降低技术推广门槛。

5.**人员风险**：

*风险描述：核心研究人员变动；技术瓶颈攻关难度大。

*管理策略：

*签订聘用合同，稳定核心团队；建立人才激励机制。

*加强团队内部学习交流，引入外部专家咨询，共同攻克技术难题。

十.项目团队

本项目团队由来自中国农业科学院园艺研究所、相关高校及企业的资深专家和青年骨干组成，团队成员专业背景涵盖园艺学、环境科学、农业工程学、计算机科学和微生物学等领域，具有丰富的科研经验和扎实的理论基础，能够覆盖项目研究所需的各类专业知识和技术能力。

（一）团队成员专业背景与研究经验

1.项目负责人：张明研究员，中国农业科学院园艺研究所，教授，博士生导师。长期从事设施园艺与环境调控研究，在作物生理生态、温室环境控制、智能化管理等方面具有深厚的学术造诣和丰富的项目经验。主持完成多项国家级和省部级科研项目，发表高水平学术论文100余篇，出版专著3部，获省部级科技奖励5项。具备优秀的科研组织能力和领导力，熟悉项目管理和成果转化流程。

2.技术负责人（环境调控与智能化）：李强博士，某高校园艺学院副教授，研究方向为设施环境工程与智能调控。在温室环境监测与控制系统、物联网技术应用于农业、作物模型构建等方面具有多年研究积累，主持完成多项省部级项目，发表SCI论文20余篇，拥有多项发明专利。擅长将前沿信息技术与设施园艺生产实践相结合。

3.技术负责人（生物调控与品质）：王丽研究员，中国农业科学院微生物研究所，研究员。专注于植物与微生物互作、生物肥料与生物农药研发、作物抗逆性机制研究等，具有丰富的田间试验经验和实验室研究能力。主持多项国家自然科学基金项目，在国内外核心期刊发表论文50余篇，研究成果应用于多个地区的农业生产实践。

4.数据分析与模型构建：赵伟博士，某大学计算机科学与技术学院，副教授。研究方向为大数据分析、机器学习与农业应用。在农业数据挖掘、作物生长模型构建、智能决策支持系统开发等方面具有扎实的理论基础和丰富的项目经验，参与多项跨学科科研项目，发表高水平学术论文30余篇，拥有软件著作权多项。擅长利用数据科学技术解决农业生产中的复杂问题。

5.实验技术与田间管理：陈刚高级实验师，中国农业科学院园艺研究所。具有20年设施园艺实验技术与管理经验，精通各类农业仪器设备操作，熟悉主要经济作物的栽培管理技术，在温室环境调控、水肥管理、病虫害防治等方面积累了丰富的实践经验。多次参与国家级和省部级科研项目，负责田间试验设计与实施、数据采集与管理等工作。

（二）团队成员角色分配与合作模式

1.角色分配：

*项目负责人（张明研究员）：全面负责项目总体规划、资源协调、进度管理、经费使用和成果整合，主持关键技术攻关和方向性决策。

2.技术负责人（环境调控与智能化，李强博士）：负责智能环境调控系统研发，包括传感器技术、控制策略、系统集成等，并参与作物生长