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《设施农业：现代温室的智能调控与环境优化》 图书简介 本书是为设施农业领域的研究人员、技术人员、管理者以及对现代温室技术感兴趣的从业者撰写的一部全面而深入的专业著作。本书聚焦于如何通过先进的智能调控系统和环境优化策略，实现温室生产效率的最大化、资源利用率的提升以及作物品质的稳定与改良。 第一部分：现代温室环境基础与设计原理 本书首先系统地梳理了设施农业的基本概念及其在现代农业中的战略地位。我们探讨了不同类型温室（如玻璃温室、塑料大棚、生态温室）的结构特点、热力学性能和采光效率的差异，为后续的控制策略奠定理论基础。 1.1 温室环境要素的相互作用： 详细分析了光照、温度、湿度、二氧化碳浓度这四大核心环境因子如何协同作用于作物的生理活动。我们引入了作物模型，解释了不同生长阶段对环境因子最适范围的量化需求。 1.2 传热传质学在温室中的应用： 深入剖析了温室内部的热量平衡方程，包括太阳辐射吸收、长波辐射、对流换热和蒸散作用。这部分内容提供了精确计算温室负荷和设计保温降温系统的工程学依据。 1.3 结构优化与材料选择： 探讨了如何根据不同地理气候区选择最优的覆盖材料和结构形式，以最小化能源消耗，最大化自然采光。特别关注了新型透光材料（如ETFE膜、双层或多层PC板）的热工性能和耐久性评估。 第二部分：智能传感与数据采集系统 现代设施农业的基石在于精确、实时的环境监测。本部分详述了构建高效数据采集网络所需的关键技术。 2.1 多维环境传感器技术： 涵盖了从传统电阻式传感器到基于物联网（IoT）的新型非接触式传感器技术。重点介绍了光谱分析仪在光质监测中的应用，以及微型化、低功耗温湿度传感器的选型与布设原则。 2.2 土壤与根区监测： 超越了传统的土壤温湿度测量，本书详细阐述了电导率（EC）、pH值、土壤水势以及营养液组分（如硝酸盐、钾离子）的在线监测方法，强调了根区环境对作物胁迫响应的直接影响。 2.3 数据预处理与可靠性验证： 讨论了传感器数据在传输和存储过程中可能出现的漂移、噪声和缺失值问题。介绍了基于统计学和机器学习的传感器数据清洗、校准和异常检测方法，确保控制指令基于可靠的信息。 第三部分：先进的温室环境调控策略 这是本书的核心内容，旨在指导读者如何从“经验控制”过渡到“模型预测控制”。 3.1 PID控制的进阶应用与局限性： 回顾了经典的比例-积分-微分（PID）控制器在温度和湿度调控中的基础应用，并分析了其在处理非线性和大滞后系统（如大型温室加热或通风）时的不足。 3.2 模型预测控制（MPC）： 详细介绍了MPC原理在温室能源管理中的集成。MPC能够预先考虑未来的气候预报、作物生长模型以及能源价格波动，从而制定出最优的控制序列，实现能源成本与环境质量的平衡。 3.3 气候协同调控： 阐述了如何将多个环境因子（如光照、温度和CO2）进行耦合控制。例如，在保证作物光合作用最大化的前提下，动态调整叶面温度和气孔导度，以实现水肥一体化的最佳协同效应。 3.4 自动化遮阳与补光策略： 深入分析了动态遮阳系统（如内反射幕）如何根据实时的光照强度和作物的光饱和点进行精确调节，以避免强光损伤和提高光能利用率。同时，探讨了LED补光在不同光谱配比下对作物形态建成的影响。 第四部分：资源高效利用与可持续性 本书强调了在提高产量的同时，必须实现对水资源和能源的精细化管理。 4.1 精准灌溉与营养液管理： 探讨了基于作物蒸腾速率模型和传感器反馈的动态需水预测系统。在无土栽培体系中，详细介绍了营养液的实时配比调整、循环利用技术（如营养液EC/pH的自动修正）以及废水处理方案。 4.2 能源系统集成与优化： 关注温室热能的梯级利用。包括地源热泵、太阳能集热板与温室废热回收系统的集成方案。分析了如何利用相变储热材料（PCM）在夜间或低电价时段储存热能，用于白天的供暖需求，从而显著降低运行成本。 4.3 废弃物管理与生物循环： 讨论了作物残体、病残体和营养液废渣的处理技术，如好氧堆肥、厌氧发酵或生物炭转化，以构建闭环的农业生态系统，减少环境负荷。 第五部分：系统集成、维护与未来展望 5.1 温室自动化控制平台的构建： 介绍了主流的工业控制系统（PLC/DCS）在温室环境自动化中的应用架构。重点讨论了云平台、边缘计算与温室现场设备的连接标准与数据接口规范。 5.2 系统维护与故障诊断： 提供了针对关键执行器（如风机、加热器、水泵）和传感器的定期维护检查清单，以及基于历史数据的预防性维护策略，最大限度地减少意外停机时间。 5.3 人工智能在设施农业中的前沿应用： 展望了深度学习、计算机视觉技术在作物健康监测、病虫害早期识别以及自动化采摘路径规划方面的应用潜力，预示着设施农业向完全自主化管理迈进的方向。 本书内容翔实，图表丰富，注重理论与实践的结合，是设施农业领域技术升级和管理创新的重要参考工具书。
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