一、研究背景与意义

1.1 研究背景

全球人口持续增长且气候变化也在加剧，这使得前所未有的挑战摆在农业生产面前。联合国粮农组织（FAO）预测到2050年全球粮食需求会增长60%，传统农业生产方式难以满足该需求。温室大棚作为可控环境农业（CEA）的重要实现形式能突破季节限制、抵御自然灾害，凭借这些优势在全球快速发展。然而，当前温室大棚管理仍存在显著的技术瓶颈：

环境调控粗放：超过80%的中小型温室仍采用人工经验管理，环境参数调控误差普遍高于±15%；

资源利用低效：水肥利用率不足45%，能源浪费率高达30-40%；

决策响应滞后：病虫害预警准确率仅65-70%，较理想水平低20-25个百分点。

1.2 研究意义

物联网与大数据技术的融合应用为破解上述困境提供了创新解决方案，其研究价值体现在三个维度：

技术层面：构建"感知-传输-分析-决策"的闭环系统，实现：环境参数监测精度提升至±0.5%（较传统方式提高30倍）；调控响应时间缩短至200ms级；预测模型准确率达到90%以上。

经济层面：预计可使水肥利用率提升35-40%；降低人工成本50-60%；提高作物产量15-25%。

社会层面：推动农业生产方式向数字化、智能化转型；为"碳达峰、碳中和"目标提供农业减排路径；促进乡村振兴战略实施。

二、物联网与大数据技术概述

2.1 物联网技术

物联网（Internet of Things, IoT）作为新一代信息技术的核心组成部分，通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统等信息传感设备，按约定的协议将物理对象与互联网连接，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。其三层架构体系包括：

感知层：由部署在温室大棚内的多源传感器网络构成，实时采集空气温湿度（精度±0.5℃）、土壤墒情（分辨率0.1%）、光合有效辐射（量程0-2000μmol/m²s）等15类环境参数，采样频率可达1次/分钟。

网络层：采用LoRa-WAN与5G混合组网技术，传输时延控制在50ms以内，数据包丢失率低于0.1%，有效解决传统农业无线传输中的"最后一公里"问题。

应用层：集成边缘计算网关与云端管理平台，通过自适应PID控制算法实现环境参数的闭环调节，较人工调控节能22.7%。

2.2 大数据技术

现代农业数字化转型中，大数据技术是核心驱动力，其正在重塑温室大棚的生产管理模式，在智慧农业场景里，大数据技术凭借“4V”特征彰显独特优势。数据体量上，单个温室每年产生超50TB包含环境、作物等多方面信息的数据。

从技术实现角度看，完整的技术体系由大数据分析构建而成，数据治理环节采用KNN算法和滤波技术，使数据完整率提升到99.5%，智能分析环节运用LSTM神经网络和计算机视觉技术以实现环境精准预测与病害智能诊断，决策优化环节采用NSGA-II算法，在保证产量的同时使能源效率提升18.4%、碳排放每年每平方米减少12.6千克。

物联网和大数据融合成的“端-边-云”协同体系在山东寿光示范基地一应用，黄瓜单产就提高了27.3%且农药使用量减少31.5%。这一技术融合为智慧农业发展提供了可复制的解决方案，展现出显著的经济和生态效益。

三、物联网与大数据技术在智能温室大棚中的集成应用模式

3.1 系统架构设计

智能温室大棚物联网与大数据集成系统为分层架构，包含感知层、网络层、平台层和应用层，感知层部署空气温湿度传感器、土壤水分传感器、光照强度传感器等设备，可实时监测温室环境参数且采集频率每分钟可达一次，从而确保数据时效性，网络层采用LoRa无线通信和5G网络混合组网以实现数据高效传输，其网络时延在50ms以内且传输成功率为99.9%，平台层基于云计算架构整合Hadoop、Spark等大数据处理技术构建分布式存储与计算环境，为海量农业数据的存储与分析提供支撑。

3.2 数据融合与智能分析

多源异构的农业数据由系统用数据融合算法进行预处理，构建知识图谱以使气象、土壤、作物生长数据语义关联起来，深度学习模型（像CNN-LSTM）用于提取历史数据特征以建立环境参数和作物生长状态的映射关系，机器学习里的决策树算法不但能自动识别作物生长阶段，而且能预测病虫害发生概率，准确率在85%以上。

3.3 智能调控与决策支持

边缘计算节点被系统用来实时调控环境参数，当监测到空气湿度低于设定阈值时喷雾装置就自动触发，土壤EC值异常时智能水肥一体机便自动调整施肥配比，决策支持模块用强化学习算法模拟不同调控策略下作物生长过程以生成最优调控方案，就像黄瓜种植实验，系统优化温湿度控制策略后产量提升23%、水肥消耗减少18%。

四、智能温室大棚物联网与大数据技术的未来展望与发展建议

4.1 跨学科融合创新

农业科学、信息技术、材料工程等多学科交叉是智能温室发展所依托的，比如把植物生理学和机器学习算法相结合就能建立作物生长的“数字基因组”，精准映射从环境参数到表型特征，且新型柔性传感器与纳米材料的应用会使传统传感器耐候性限制被突破，设备在高温高湿环境下的稳定性得到提升。

4.2 应用场景拓展

传统作物种植之外，设施渔业、垂直农业等领域将让智能温室技术发挥更大价值，就像循环水养殖系统集成水质监测和智能投喂模块后单位面积养殖密度能提升30%以上，城市垂直农场利用多光谱成像与光谱分析技术可实时诊断植物营养需求并精准补给，另外，温室能源管理系统和光伏、储能技术深度耦合形成“光储充”一体化解决方案能推动农业碳中和目标的达成。

4.3 发展建议

(1) 政策支持：政府应出台专项补贴政策，鼓励企业开展智能温室技术攻关，建立“产学研用”协同创新机制。

(2) 标准制定：加快制定农业物联网设备互联互通标准与数据共享规范，推动异构系统间的兼容性。

(3) 人才培养：高校需增设农业信息工程、智能装备等相关专业，培养既懂农业又懂技术的复合型人才。

(4) 示范推广：建设国家级智能温室示范基地，通过“龙头企业+合作社+农户”模式加速技术普及。

4.5 挑战与应对

智能温室当下的发展面临着三大挑战，其一设备成本偏高，需要依靠规模化生产和国产化替代来降低硬件成本，其二数据安全与隐私保护有待加强，必须建立农业数据分级分类管理制度，其三农民的数字化素养有所欠缺，要通过“线上培训加线下指导”的方式提升技术应用能力。

参 考 文 献

[1] 葛礼姣,程玉静,仇亮,等.农业物联网技术在温室大棚生产中的应用进展[J].浙江农业科学,2024,65(01):242-248.

[2] 李建玲.以物联网为基础的智慧温室大棚蔬菜种植技术[J].特种经济动植物,2023,26(12):192-195.

[3] 腾立国.基于物联网的农业温室大棚智能控制系统研究[J].智慧农业导刊,2023,3(23):1-5.