CO 2与土壤水分交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。     

现代通信技术在温室中的应用

现代通信技术的快速发展为温室产业进一步向集约化、规模化方向发展，信息的远程采集、实时处理与控制提供了重要支撑。越来越多的温室环境控制系统集成了各种先进的通信技术解决方案，建立了高效的管理系统。本文从有线和无线分类角度对目前较常见的现代通信技术进行阐述，对各种通信技术在温室中的应用优势与局限性进行了对比，提出了当前较常用的几种现代通信解决方案。     

温室测控系统开关设备优化组合预测控制方法

考虑开关设备组合作用下温室测控系统的非线性动态特性,提出了结构简单、不需复杂数值计算的离散预测模型,在不小于最大时滞时域内设备组合不变情况下,对设备组合进行滚动优化预测控制,从而大大简化了温室测控系统预测控制算法的复杂性,缓解了测控系统分布大时滞问题。仿真分析和温度的均方差表明,对分布式、大时延温室测控系统的优化组合预测控制方法是有效的。     

温室移动机器人避障功能研究

为了实现移动机器人在温室内的避障，应用虚拟力场法建市了避障模型，描述了目标点的虚拟引力和障碍物的虚拟斥力之间的关系及其功能设计，实现了从机器人运动班杯值到控制量的转变。结果证明，机器人在多变的周边环境中能够实现避障的功能。     

温室移动机器人驱动与控制系统的硬件设计

在温室的三维干涉环境中,应用硬件技术实现移动机器人的实时响应性、鲁棒性和对复杂作业环境的适应能力,以及多电动机协调驱动算法和高效智能控制算法等。采用面向数字控制应用的DSP芯片TMS320LF2407作为主控芯片,由DSP发出电动机PWM控制信号,将其他传感器及数控接口集成到CPLD芯片EPM7128上,由CPLD输送到DSP,完成驱动系统的闭环控制。在提高性能的前提下,整个控制器硬件结构变得简单、经济、可靠。     

基于变频驱动的温室变风量通风节能效果试验

基于变频调速驱动技术的温室变风量通风(VAV)方法,可以实现温室夏季通风节能。在一个装备机械通风系统的连栋温室中对设置由变频驱动(VFD)控制的通风系统和常规的开关通风系统进行对比试验。变频控制系统由输入参数为室外环境太阳辐射热流密度和温室内外部温度的控制算法实现变风量通风(VAV),两部分温室的内部气候参数和耗电量得到连续检测并进行对比。连续试验结果表明:在保证两个温室气候参数一致的条件下,变频驱动控制方式比非变频驱动控制方式具有36%(湿帘不工作)和46%(湿帘工作)的节能效果。     

内外遮阳对连栋塑料温室内光环境的影响

借助热辐射理论 ,在分析太阳辐射在温室内的传播过程基础上 ,建立了一种连栋塑料温室在无遮阳、内遮阳和外遮阳情况下的光环境模型 ,并结合实际情况分析讨论了边缘效应对室内光环境的影响。结果表明 :在不考虑边缘效应时 ,内、外遮阳条件下温室内的光环境基本上无差异 ;而考虑边缘效应时 ,外遮阳具有相对较好的光照环境 ,在遮阳网透射率低时更为明显。实测结果与模拟值的变化规律基本吻合。     

温室地下蓄热系统蓄热和加温性能

针对温室地下蓄热系统热量损失大、系统运行效率低的缺点，设计了一种新型温室地下蓄热系统，测试了蓄热与加温时进出口空气温度、湿度、换热管道出口处流速、土壤温度。试验结果表明，系统蓄热与加温时空气流经换热管道温度、焓值变化明显，平均蓄热热流密度为23-81W／m^2,平均加温热流密度为82-96W／m^2，能够明显提高苗床温度，蓄热量与加温热量均是系统消耗电能的10倍以上，节能效果明显。     

数据融合技术在温室温度检测中的应用

根据温室环境中空间大,温度场分布受到各种参数影响大等特点,提出了采用数据融合方法来处理温室中采集到的传感器数据,采用分布图法剔除疏失误差,采用基于均值的分批估计的融合方法对采集的数据进行处理,提高了温度采集的精度,同时有效地消除了由于传感器失效引起的误差。     

Factors underlying the investment decision in energy-saving systems in Dutch horticulture

In the Netherlands the greenhouse sector is a major user of energy. It accounts for 7% of the total national energy use and for 79% of the total energy use in agriculture. In order to sustain this sector on the long term, it is important that its use of energy is lowered. One way of reducing energy use by horticultural producers is investing in energy-saving systems. The purpose of this paper is to provide a better understanding of the investment behavior of firm operators in the adoption of energy-saving systems. Research objectives of the paper are (1) to analyze factors underlying the decision to invest, (2) to explore factors underlying the optimal size of investments. Three investment theories were used to construct an empirical model of investment. Consequently, this model was estimated in a two-stage procedure to analyze the factors influencing the decision of farmers to invest and the level of investments. The paper ends with policy implications.