1GL-80自驱型园艺作业机的研究设计

园艺作物,尤其是茶叶、果树、棉花、蔬菜、苗圃等经济作物,其产值占我省农业产值的20%以上,每年以21%的比例增长.但目前这些作物,从种植、管理到收获,除植保、灌溉部分利用机械以外,其它生产过程主要靠人工完成.随着农村生产规模小型化、多样化和城郊园艺型农业的发展,迫切需要一种多功能的作业机.     

北京市昌平区设施草莓机械化种植现状

设施草莓种植是北京市昌平区设施农业的主要产业之一。为深入了解昌平区设施草莓机械化种植现状,调研了昌平区小汤山镇13家草莓种植单位,分析得出昌平区草莓温室现状、劳动力现状、温室农机装备现状、温室农机信息化现状和存在的问题,并据此提出相关建议。调研结果可为推广设施草莓机械化种植技术提供参考。     

智慧农业温室管控系统研究

【目的】目前温室管理大多采用人工管理,普遍存在耗时费力、风险不可预估、设施易损坏等情况,针对甘肃河西地区农业生产特点,设计了基于物联网、互联网技术的智慧农业温室管控系统。【方法】该农业温室管控系统将物联网、互联网技术应用其中,依托各种传感器和无线通信技术,实现数据采集、存储、传递和分布式精准控制与可视化管理;利用多种传感器采集温室温湿度、土壤墒情等环境数据,结合科学种植方案、天气因素等,提供温室卷帘、通风、补光、喷淋等设备的远程控制功能;同时,该系统提供的天气预警、农业专家资讯、不同作物科学种植方案、历史数据存储查看、温室工作人员考勤等功能,可为温室作物种植的精准管控提供保障。【结果】该温室管控系统每天平均节约卷放帘时间1.8 h,增加光照时间2 h,提高育苗产量9%,提高出苗率8%,节约用药量65%,一个100 m2标准温室节省人力2.5个,年平均节约费用0.6万元,减少肥料用量50%,减少用水量40%。【结论】该系统可提高温室种植的智能化精准管理水平,实现科学种植,提高作物种植品质,减少人力成本,降低生产风险,农户可做到足不出户智能化管理,远距离实时查看温室内情况,调控现场设备,应...     

大型智能水肥一体化系统在设施草莓种植中的应用

针对设施园区草莓规模化种植对水肥管理方式和水平提升的需求,建设了智能水肥一体化系统,并在园区23栋日光温室草莓灌溉施肥环节开展种植试验。试验结果表明:相对于传统文丘里吸肥器技术,设施园区应用智能水肥一体化系统优势明显,可提高劳动生产率12倍,并显著降低人工劳动强度;可实现灌溉施肥精准调控,减少肥料倾倒遗撒浪费,并具有一定的生态效益;可为草莓产量和品质稳定提供保障,草莓产量提高1.7%;试验园区经济效益每年可提高26 037元/hm2。上述结果可为广大设施园区建设智能水肥一体化系统和经济效益计算提供参考。      

棚室鲜食草莓生产管理与病虫防治技术初探

大棚温室种植草莓,具有投资少,见效快,产量高,效益好的特点,草霉生产是近年来永济地区的新兴产业。为帮助广大草莓种植户克服在草莓管理方面的盲目性,提高准确性,笔者于近年在工作实践中摸索以下管理技术,希望能对生产提供帮助。     

草莓全程生产机械化技术与装备研究进展

草莓是普遍种植的高效经济作物,草莓的生产管理严重依赖大量人工的高强度作业,因此草莓生产机械化已成为国内外关注的重点。本文归纳阐述了全球草莓生产机械化技术与装备的研究现状,特别针对我国和欧美、日本等国家的草莓种植模式、种植规模和产业特点,对比分析了在草莓生产机械化发展上的差异,指出了各自草莓生产全程机械化的薄弱环节。针对我国草莓以设施种植为主、经营规模偏小、鲜食比例大、栽培模式和技术水平多样的现实基础,指出我国草莓种植装备与技术应向小型低成本、一机多能、绿色电动化、轻简智能化的方向发展,并对草莓种植装备技术与农艺深度融合、信息化、休闲化的未来发展趋势进行了展望。     

设施草莓蜜蜂授粉技术

为提高温室草莓的产量和质量,介绍提高其座果率的措施。根据我国北方地区设施草莓生产的实际情况,探讨蜜蜂授粉技术的施用要点,以期为草莓种植提供科学的参考。     

草莓全程生产机械化技术与装备研究进展

草莓属于高效经济作物品种,以往对草莓的生产管理过度依赖人工作业,导致草莓生产管理的成本较高。在农业机械化水平持续上升的情况下,推广应用草莓全程生产机械化技术与装备,使草莓生产管理更加高质高效、降低草莓生产管理成本具有重要意义。基于此,笔者研究分析了当前草莓种植管理采用的具体模式,探讨了草莓全程生产机械化技术与装备的实际应用现状,主要包括耕整机械、移栽机械、植保机械、授粉机械、采收机械、转运机械等,并对草莓全程生产机械化技术与装备的发展趋势进行了预测。研究结果表明,这些机械化技术与装备在草莓种植管理中的应用真正实现了草莓的全程机械化种植管理。未来,草莓生产机械化技术与装备将会向一机多能、轻便智能、绿色环保、小型低成本的方向发展。特别是轻便智能和绿色环保两个方面,与我国农机当前绿色化、低碳化、环保化发展的主流趋势一致,有利于促进农业生产机械化水平的持续提升,推进农业机械的持续进步。     

一种茶园管理机械化技术方案

由于茶叶种植有其特殊性,茶蓬间空间狭小,且大多种植在丘陵坡地上,机具进入茶园难是茶叶生产机械化发展的瓶颈。文章基于工业自动化技术应用,提出一种茶园管理机械化智能化技术方案。该方案可大幅度提升茶叶种植机械化智能化水平,降低劳动强度,减少茶叶生产劳动力投入。     

设施大棚多元立体种植全方位优劣势

针对当前设施温室中的立体种植模式,从作物与设备的空间布局、多元种植选择、温室环境调控、病虫害防治及相关设施等角度,对该种植模式下产生的空间利用优势、作物管理优势和经济效益优势进行全方位阐述,并提出该模式存在的问题及解决措施。     

基于Penman-Monteith模型和路径排序算法相结合的草莓灌溉方法与验证

灌溉是影响作物产量的重要因素。为更加有效、精确地控制设施作物的灌溉,本研究以“章姬”草莓为例,将作物实时生长特征引入灌溉决策模型中,将Penman-Monteith（P-M）模型和知识推理相结合对草莓的灌溉展开研究。首先明确影响草莓灌溉的因子和影响系数,然后建立“章姬”草莓灌溉知识结构和草莓灌溉知识图谱,接着应用路径排序算法（Path Ranking Algorithm,PRA）对P-M模型计算的灌溉值进行调整,实现草莓的精准灌溉。知识推理中每个专家的灌溉调整策略都不相同,本试验以草莓产量最大为目标,选择概率值最高的一组灌溉推理值对灌溉进行调整。试验结果表明,在规定时间采收的情况下,本研究提出的基于Penman-Monteith模型和路径排序算法相结合的方法比传统P-M模型方法的果实总产量、单株果实均产量和果实均重百分比分别提高2478.5g、20.65g和12.15%（单个果实均重提高1.65g）,硬度提升了0.1 kg/cm²。表明该方法根据作物生长状态对作物灌溉进行调整合理,为精确灌溉提供了新的思路。     

基于PID算法的温室环境控制系统设计

随着现代计算机信息技术和自动化控制技术在农业领域的快速发展,温室的结构档次正不断提高,加之农作物对外部环境的依赖性强,搭建一种适合农作物生长的温室环境控制系统,已成为农业种植者的迫切需求。该文针对温室环境信息智能化管理需求,通过调控农作物的环境因素,创造出适宜农作物生长的环境,从而达到农作物反季节生产和提高产量的目的。为了进一步提高温室智能控制的精准度以及提高农作物生产效率,基于PID控制算法,设计了一套典型的、符合我国农情的温室环境控制系统。该系统将在调节温室环境参数和改善作物生长环境方面发挥重要作用。      

Evaluation of the VegSyst model with muskmelon to simulate crop growth, nitrogen uptake and evapotranspiration

Like many intensive vegetable production systems, the greenhouse-based system on the south-eastern (SE) Mediterranean coast of Spain is associated with considerable NO₃⁻ contamination of groundwater. Drip irrigation and sophisticated fertigation systems provide the technical capacity for precise nutrient and irrigation management of soil-grown crops which would reduce NO₃⁻ leaching loss. The VegSyst crop simulation model was developed to simulate daily crop biomass production, N uptake and crop evapotranspiration (ET_c). VegSyst is driven by thermal time and consequently is adaptable to different planting dates, different greenhouse cooling practices and differences in greenhouse design. It will be subsequently incorporated into a practical on-farm decision support system to enable growers to more effectively use the advanced technical capacity of this horticultural system for optimal N and irrigation management.VegSyst was calibrated and validated for muskmelon grown in Mediterranean plastic greenhouse in SE Spain using data of four melon crops, two grown in 2005 and two in 2006 using two management strategies of water and N management in each year. VegSyst very accurately simulated crop biomass production and accurately simulated crop N uptake over time. Model performance in simulating dry matter production (DMP) over time was better using a double radiation use efficiency (RUE) approach (5.0 and 3.2 g MJ⁻¹ PAR for vegetative and reproductive growth phases) compared to a single RUE approach (4.3 g MJ⁻¹ PAR). The simulation of ET_c over time, was very accurate in the two 2006 muskmelon crops and somewhat less so in the two 2005 crops. The error in the simulated final values, expressed as a percentage of final measured values was −1 to 6% for DMP, 2-11% for crop N uptake, and −11 to 6% for ET_c. VegSyst provided effective simulation of DMP, N uptake and ET_c for crops with different planting dates. This model can be readily adapted to other crops.     

基于数据库的温室作物生长管理智能决策支持系统的研制

以Delphi7．0为软件开发环境,构建了温室作物生长管理智能决策支持系统。提出了温室作物生长管理智能决策支持系统的研究思路及系统实现的技术路线,采用Database Desktop来设计系统中的知识库、模型库和数据库。以数据库为基础的系统,有助于系统对知识、模型和相关数据的管理。对系统决策的过程采用基于数据库的方法进行编写,解决了温室作物生长智能决策过程中推理困难的问题,同时提高了决策的准确程度。经实际运用达到了预期的效果。     

基于计算机视觉数据对大棚作物生长趋势的挖掘

设施农业具有可控的环境条件,可以通过工程技术手段实现作物的高效生产。大棚是设施农业的重要形式,能够显著提高作物的抗灾减灾和反季节生产能力。大棚作物的生长状况反映出大棚生产管理的效果,并作为农艺操作和产量预测的依据。为此,开发了通过计算机视觉分析大棚作物的植株颜色和发育阶段等生长信息的方法,利用专家系统挖掘视觉分析数据,评判作物的生长状况,预测后续生长趋势和最终产量。大棚黄瓜的试验结果表明:基于计算机视觉的数据挖掘可以准确评判黄瓜的生长状况,较为准确地预测成熟时期和最终产量,提高了大棚生产的智能化水平。     

Irrigation scheduling of plastic greenhouse vegetable crops based on historical weather data

Irrigation scheduling based on the daily historical crop evapotranspiration (ET_h) data was theoretically and experimentally assessed for the major soil-grown greenhouse horticultural crops on the Almería coast in order to improve irrigation efficiency. Overall, the simulated seasonal ET_h values for different crop cycles from 41 greenhouses were not significantly different from the corresponding values of real-time crop evapotranspiration (ET_c). Additionally, for the main greenhouse crops on the Almería coast, the simulated values of the maximum cumulative soil water deficit in each of the 15 consecutive growth cycles (1988–2002) were determined using simple soil-water balances comparing daily ET_h and ET_c values to schedule irrigation. In most cases, no soil-water deficits affecting greenhouse crop productivity were detected, but the few cases found led us to also assess experimentally the use of ET_h for irrigation scheduling of greenhouse horticultural crops. The response of five greenhouse crops to water applications scheduled with daily estimates of ET_h and ET_c was evaluated in a typical enarenado soil. In tomato, fruit yield did not differ statistically between irrigation treatments, but the spring green bean irrigated using the ET_h data presented lower yield than that irrigated using the ET_c data. In the remaining experiments, the irrigation-management method based on ET_h data was modified to consider the standard deviation of the inter-annual greenhouse reference ET. No differences between irrigation treatments were found for productivity of pepper, zucchini and melon crops.     

一种智慧果园系统的设计与实现

结合目前果园对智能化管理的需求,设计开发了一种智慧果园系统。基于MQTT远程控制技术,借助无线传感器可获取作物实时生长环境信息;无人机航拍可获取作物病情、虫情和苗情等参数和视频图像信息,利用数据分析方法实现对作物的灾情预警、预报分析,为用户提供科学的种植指导建议;通过对机器人和电磁阀的智能控制,实现了果园的智慧种植和水肥一体化智能灌溉。系统功能丰富,操作简单,更加高效地实现了果园的智能化管理。      

温室环境控制方法研究进展分析与展望

温室环境优化调控方法和技术能有效改善温室作物的生产条件,提高光能资源的利用效率,从而实现温室作物的高产、高效、优质生产。为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从基于设定值、智能算法、多目标优化、多因子耦合和基于作物生长信息的环境控制方法等5方面,综述了温室环境控制方法的国内外研究进展。针对我国该领域的研究现状和存在的问题,提出今后应解决光/温/营养耦合高效控制机理、植物表型高通量检测方法等重大科学问题,突破信息感知、物联网、智慧管控等关键技术,形成具有中国特色的温室智能化测控技术体系。     

传感器在农业智能温室中的应用

在新的农作物种植技术中，智能温室是近几年突飞猛进的一个行业，它能够打破传统自然环境的限制，生产出很多不同季节的农作物，具有重大的意义。对现代农业中使用到的传感器进行了综述，研究了温室中各类重要的参数，并对相应的传感器进行了分析与设计，并提出了其存在的问题与解决的方法。