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智慧温室大棚环境智能监测方案是一套面向现代设施农业、日光温室、连栋温室、蔬菜种植大棚、花卉温室、育苗基地及农业科技示范园区建设的物联网环境监测与智能预警系统。方案以空气温度、空气相对湿度、二氧化碳（CO₂）浓度、光照强度、土壤含水率、土壤温度、土壤电导率（EC）及叶面湿度为核心监测参数，综合应用环境传感器、多层土壤监测、物联网数据采集、无线通信、环境趋势分析和智能预警技术，实现温室内部空气环境、土壤根区环境及叶片表面湿润环境的连续监测与集中管理。
温室大棚是通过覆盖材料、围护结构和环境调节设施，为农作物创造相对可控生长环境的设施农业生产系统。温室内部的温度、湿度、光照、CO₂浓度及土壤水盐状态共同影响作物光合作用、蒸腾作用、根系吸水、养分吸收及生长发育。
与露天农业相比，温室内部环境具有较强的空间封闭性和人工调节特征。白天太阳辐射可能造成室内温度快速升高，夜间可能出现降温及高湿结露；通风可以调节温湿度和CO₂浓度，但也会影响室内热量及水汽交换；灌溉能够补充根区水分，同时可能改变土壤电导率及温室空气湿度。因此，单独依靠某一种环境参数难以完整评价作物生长条件。
在设施蔬菜、花卉及育苗生产过程中，不同作物品种和生育阶段对环境条件具有明显不同的要求。番茄、黄瓜、辣椒、草莓、叶菜及花卉等作物在适宜温度、光照、土壤水分和空气湿度方面存在差异，实际管理需要结合具体栽培方式及生产目标确定。
本方案采用“空气环境感知—土壤根区监测—叶面湿润监测—多源数据融合—环境适宜性分析—异常预警—生产管理辅助决策”的技术路线，在温室内部布设多参数监测节点，通过物联网通信将现场数据上传至统一管理平台。
系统能够连续记录空气温湿度、CO₂浓度、光照强度及不同土层的土壤含水率、温度、EC和叶面湿润状态，自动计算环境变化趋势、持续异常时间、土壤水分变化、光照变化及部分病害适生环境风险，为温室生产管理提供实时、连续、可追溯的数据支持。
本方案以环境智能监测及辅助决策为基础，可根据项目需要进一步扩展通风、遮阳、补光、加湿、供暖、灌溉及水肥一体化控制设备，形成从环境感知到生产调节的数字化管理体系。
现代设施农业通过温室结构和配套设备改善农作物生长环境，但其生产效果仍取决于环境条件与作物实际需求的匹配程度。
温室内温度、湿度、光照和CO₂浓度具有明显的昼夜变化，土壤水分和盐分则受到灌溉、施肥、蒸发及作物根系活动影响，环境变化过程较为复杂。
如果缺少连续监测数据，管理人员难以准确掌握各环境因子的变化规律，也难以判断不同管理措施产生的实际影响。
晴天条件下，太阳辐射进入温室后可能造成室内空气温度快速升高；夜间由于覆盖结构散热，室内温度可能持续下降。
当通风、保温或供暖设备运行不合理时，可能出现局部高温、低温或较大温度波动，对作物生长造成不利影响。
温室大棚内部的空气湿度受到作物蒸腾、土壤蒸发、灌溉及通风等因素影响。在高湿和低温条件下，叶片表面可能出现凝露。
对于部分病原生物，较长的叶面湿润过程可能为侵染创造适宜条件。传统人工观察难以连续记录夜间结露时间及叶面湿润持续时长。
CO₂是绿色植物光合作用的重要原料。在相对封闭的温室环境中，白天作物光合作用可能消耗空气中的CO₂，使其浓度下降。
在适宜光照、温度及水分条件下，CO₂供应可能影响部分作物的光合生产过程。但CO₂浓度并非越高越好，应结合光照、作物生理需求和人员安全要求进行分析。
温室内部光照受到季节、天气、覆盖材料透光率、遮阳设施、建筑结构和作物冠层密度等因素影响。
冬季或连续阴雨天气可能出现光照不足，夏季强光环境则可能带来较高的辐射负荷。缺少光照连续监测时，难以量化不同天气条件下的光环境差异。
传统温室灌溉往往依靠固定时间、人工观察土壤表面干湿状态或种植经验进行管理，难以准确反映不同深度土壤的真实含水情况。
灌溉不足可能造成作物水分胁迫，灌溉过量可能导致根区通气条件变差，并增加水分和养分向深层迁移的风险。
温室长期施肥、灌溉和蒸发过程可能改变根区盐分分布。部分设施农业地块存在土壤盐分积累及根际电导率变化问题。
没有持续的土壤EC监测和必要的实验室校核，管理人员难以有效掌握土壤水盐环境变化趋势。
部分温室分别安装温湿度仪、CO₂检测仪、土壤墒情设备和其他独立监测装置，数据分散，无法进行统一展示及综合分析。
建立多参数协同监测体系，有助于提高环境信息的连续性和完整性，为设施农业精细化管理提供支撑。
建设覆盖温室主要生产区域的多参数环境智能监测系统，实现空气温湿度、CO₂浓度、光照强度、土壤含水率、土壤温度、土壤EC及叶面湿度的实时采集、集中存储、趋势分析、异常识别和智能预警。
连续监测温室内部空气温度和相对湿度，记录最高最低值、变化速率及持续异常时间，辅助评价作物生长空间的热湿环境。
实时获取温室内部CO₂浓度，分析日变化规律及其与光照、通风和作物生长阶段之间的关系，为空气交换和CO₂供应管理提供数据依据。
监测作物冠层附近的光照变化，记录不同时间段的环境照度及日光照变化过程，辅助分析自然光照条件及补光、遮阳设施的运行效果。
通过不同深度土壤水分传感器掌握作物根区含水率变化，分析灌溉后水分补给和根区水分消耗过程，为灌溉管理提供基础数据。
连续监测作物根区土壤温度，分析不同土层温度变化及持续高温、低温状态，为根系环境评价提供依据。
监测土壤电导率及其变化趋势，结合土壤含水率、温度和施肥记录，辅助识别根区水盐环境异常。
监测模拟叶片表面的湿润状态，识别结露或其他湿润过程，计算叶面湿润持续时间，为部分作物病害适生环境风险分析提供基础数据。
根据不同作物和生育阶段的环境需求，建立温度异常、空气湿度异常、CO₂异常、光照不足、根区水分不足、土壤EC变化及叶面持续湿润等分类预警规则。
日光温室、连栋温室、塑料大棚及智能玻璃温室在保温结构、通风方式、环境调节能力和内部空间分布方面存在差异。
监测点位和设备配置应结合温室类型、面积、栽培布局及环境控制方式进行设计。
温室内部不同位置的温湿度和CO₂浓度可能存在空间差异。对于面积较大、种植行较长或通风分区明显的温室，应采用多点监测方式。
土壤水分和温度随深度变化，不同作物根系分布范围也不相同。系统应根据根区分布和灌溉方式设置适宜监测深度。
土壤电导率监测应与土壤含水率、土壤温度数据结合解释。
由于土壤电导率受到土壤水分、温度、质地和离子浓度影响，系统不能仅根据单次EC数值直接判断肥力水平或具体养分含量。
在以温室生产管理为目的的基础配置中，可使用光照强度传感器开展环境照度监测。
对于需要精细分析作物光合作用、每日光量积分或补光能效的场景，宜增加光合有效辐射传感器，不能直接将勒克斯数值当作光合光量子通量密度。
叶面湿度监测应考虑作物冠层、叶片朝向、局部空气流动和凝露情况。
叶面湿度传感器通常测量模拟叶片表面的湿润响应，不等同于实际植物叶片内部含水率。
系统应支持分钟级数据采集、断网缓存、恢复补传及设备状态监测，保证重要环境事件具有较完整的历史记录。
温室种植番茄、黄瓜、辣椒、草莓、叶菜或花卉时，应根据作物品种、生长阶段及实际栽培工艺配置不同的监测阈值。
系统采用“现场传感器—数据采集控制器—工业物联网通信—监测数据平台—环境分析与智能预警”的技术路线。
现场通过空气温湿度传感器、CO₂浓度传感器、光照强度传感器、多参数土壤传感器和叶面湿度传感器采集温室环境数据。
采集控制器负责数据读取、时间同步、数据缓存及设备状态检查，监测数据通过有线或无线通信方式上传至服务器。
服务器将原始数据按照温室、地块、作物和监测点进行分类管理，并执行环境变化趋势分析、异常识别及预警规则。
现场感知层负责环境参数测量；采集层负责多接口数据处理；网络层负责数据传输；平台层负责数据存储和分析；应用层负责实时监测、预警和生产管理。
典型监测站由空气温湿度、CO₂、光照、土壤水分、土壤温度、土壤EC、叶面湿度传感器、采集控制器、通信设备及供电附件组成。
系统对不同传感器采集的数据统一添加时间戳，使温湿度、CO₂、光照和土壤环境数据能够按照相同时间轴开展关联分析。
| 监测参数 | 测量位置 | 主要输出 | 应用目的 |
|---|---|---|---|
| 空气温度 | 温室作物冠层附近 | 实时值、最高最低值、变化趋势 | 热环境管理 |
| 空气相对湿度 | 温室作物冠层附近 | 实时值、高湿持续时间 | 湿度及结露风险分析 |
| CO₂浓度 | 代表性栽培区域 | 实时浓度、日变化曲线 | 空气交换及光合环境分析 |
| 光照强度 | 作物冠层附近 | 照度、光照变化趋势 | 光照环境评价 |
| 土壤含水率 | 根区不同土层 | 分层含水率、水分变化趋势 | 灌溉辅助决策 |
| 土壤温度 | 根区不同土层 | 根区温度、温度变化 | 根系生长环境评价 |
| 土壤EC | 根区土壤 | 电导率及水盐变化趋势 | 盐分风险辅助分析 |
| 叶面湿度 | 作物冠层 | 湿润状态、湿润持续时间 | 结露及病害适生风险分析 |
采用工业级空气温湿度传感器，连续获取温室内部空气温度和相对湿度。
传感器应安装于具有代表性的作物生长区域，并配备适宜的防辐射结构，减少太阳直射和局部热源造成的测量偏差。
采用适合温室环境的红外CO₂浓度传感器，对温室内部空气中CO₂浓度进行实时监测。
系统支持分析白天光合作用、通风换气及夜间呼吸过程对应的CO₂变化趋势。
通过光照传感器获取温室内部环境照度，记录不同时间的光照变化。
传感器应根据实际监测目标布设在作物冠层附近或具有代表性的固定高度，并考虑覆盖材料、遮阳网和建筑构件的影响。
土壤含水率监测采用介电式或其他适宜原理的传感器，对根区不同深度的体积含水率进行连续测量。
系统支持多层土壤水分剖面分析和灌溉前后变化对比。
采用埋入式温度传感器测量根区土壤温度，为分析根系生长环境和不同土层温度变化提供依据。
土壤EC传感器用于获取土壤电导率相关数据，结合水分和温度数据分析根区水盐环境变化。
通过模拟叶片湿润响应的传感器，获取叶面干湿状态及湿润持续时间。
系统将叶面湿润数据与空气温湿度进行关联，为部分作物病害风险分析提供环境依据。
现场控制器支持RS485、模拟量或其他适宜接口，能够完成数据采集、异常检查、缓存和远程传输。
软件平台负责实时监测、历史查询、趋势分析、环境预警、设备管理和数据报表。
温度传感器通过温度敏感元件获取空气温度，并将测量结果转换为数字信号或标准工业信号。
平台统计实时温度、日平均温度、最高最低温度及温度变化速率，用于分析作物生长区域的热环境变化。
相对湿度传感器通常采用电容式湿敏元件，通过感湿材料电学特性变化获取空气相对湿度。
空气相对湿度受到温度变化影响，因此在进行高湿及结露风险分析时，应结合温度、露点和叶面湿润状态综合判断。
CO₂浓度传感器可采用非分散红外吸收法（NDIR），通过二氧化碳对特定红外波段的吸收特性测量气体浓度。
在测量体积分数时，10000ppm对应1%vol。
温室CO₂监测应重点关注实际浓度、日变化趋势和通风过程，不宜仅凭单次CO₂数值判断作物光合作用水平。
光照强度传感器通过光电元件获取入射光强，并转换为照度数据，通常以勒克斯（lx）表示。
照度属于视觉加权的光照测量指标，与植物光合作用直接相关的光合光量子通量密度不同。
如果需要计算作物每日光量积分，应采用光合有效辐射相关测量数据。
土壤含水率传感器可采用频域反射式、电容式或其他介电测量技术，通过土壤介电特性变化估算体积含水率。
体积含水率计算表达式为：
θv=(Vw/Vs)×100%
其中，θv为土壤体积含水率，Vw为土壤水分体积，Vs为土壤总体积。
实际在线测量结果应根据传感器标定关系获得，并考虑土壤质地、温度和盐分影响。
通过土壤埋入式温度传感器测量不同深度的根区温度，并分析不同土层的日变化和季节变化情况。
土壤EC测量反映土壤介质的导电特性。测量结果受到水分、温度、离子浓度及土壤结构等因素影响。
不同产品可能输出表观电导率、体积电导率或其他经过换算的EC指标，应在项目中明确测量定义及单位。
土壤EC不能直接等同于土壤氮、磷、钾含量，也不能直接用作所有土壤类型的统一盐分等级判定依据。
叶面湿度传感器通常通过模拟叶片表面在湿润状态下的电学响应变化识别湿润过程。
系统根据传感器标定关系和干湿判断阈值，计算叶面湿润持续时间。
叶面湿润累计时间可表示为：
LWD=Σ[W(t)×Δt]
其中，LWD为叶面湿润累计时长，W(t)为湿润状态指示量，湿润时取1，干燥时取0，Δt为有效采样时间间隔。
系统可计算空气温度、湿度、CO₂及土壤参数的变化速率：
V=(Xcurrent-Xprevious)/Δt
其中，V为参数变化率，Xcurrent为当前有效测量值，Xprevious为前一有效测量值，Δt为时间间隔。
系统根据作物品种及生育阶段设置温度目标范围，分析实时温度、持续超限时间及温度变化幅度。
对于具有昼夜温差管理要求的作物，可分别设置白天与夜间目标温度。
空气相对湿度影响作物蒸腾和叶片表面环境。系统根据温度与湿度记录分析空气干湿状态，并可计算饱和水汽压差作为辅助指标。
在需要开展精细化蒸腾环境评价的场景，应结合空气温度、相对湿度及作物状态分析，避免使用固定相对湿度阈值评价所有作物的水分环境。
CO₂是光合作用的重要原料，但其利用效果受光照、温度、叶片状态、水分供应和其他因素共同影响。
系统可分析CO₂浓度在日出后、光照增强、通风开启及夜间等不同阶段的变化特征。
对于需要开展CO₂补充管理的温室，应根据实际作物、光照条件、通风状态及人员安全要求确定目标浓度。
系统记录温室光照变化及不同天气条件下的照度水平，辅助识别阴天、遮阳过强或局部遮挡造成的光照差异。
对于高附加值作物及精细补光项目，建议增加光合有效辐射监测，以支持更准确的光合环境评价。
系统结合土壤质地、田间持水量、作物根系分布和生育阶段分析根区水分状态。
不同作物的灌溉水分阈值应通过适用栽培技术资料和本地试验确定，不能统一采用相同含水率作为灌溉标准。
根据作物生长阶段设置土壤低温和高温关注条件，分析根区温度环境变化。
对于育苗和早春温室种植，应重点关注土壤低温对根系生长和定植恢复的影响。
系统记录土壤EC长期变化，结合灌溉及施肥记录分析根区水盐状态。
对于土壤盐分积累风险较高的地块，应定期取样进行实验室测定，以校核在线传感器数据和实际土壤盐分变化之间的关系。
叶面湿润持续时间可用于分析结露过程和部分病害适生环境。
不同病害对温度、叶面湿润时间及其他环境因素的要求不同，不能将单一叶面湿润阈值直接作为所有病害的发病判据。
温室病害发生通常受到病原来源、作物感病性、环境条件和栽培管理等因素共同影响。
本方案主要利用空气温湿度及叶面湿润记录评价环境适生条件，不直接替代病害症状识别或专业植保调查。
系统对温室内持续高相对湿度过程进行统计，记录发生时间、持续时长和对应温度条件。
对于部分与高湿环境相关的病害，可将高湿持续时间作为风险模型的辅助变量。
通过空气温湿度和叶面湿润状态，识别夜间或清晨的叶面结露过程。
系统可以进一步分析温度下降、湿度升高和叶面湿润发生之间的时间关系。
根据叶面湿度传感器记录计算连续湿润事件、累计湿润时间和湿润事件频次。
当湿润过程与特定病害的适宜温度条件重合时，可生成对应的环境风险提示。
对于番茄、黄瓜、草莓等设施农业作物，可根据实际病害发生情况建立独立风险模型。
例如，部分灰霉病及霜霉病风险分析需要关注温度、高湿和叶面湿润等因素，而白粉病的环境响应机制可能不同，不能直接采用相同的湿润时间模型。
平台可采用0～100的无量纲风险评分进行可视化展示：
R=100×f(T,RH,LWD,S,P)
其中，R为风险指数，T为空气温度特征，RH为空气湿度特征，LWD为叶面湿润持续时间，S为作物品种及生育阶段，P为病原来源及历史发生信息。
函数f应按照目标病害分别建立，并通过实际病害调查进行本地化验证。
风险指数不直接等同于实际发病率或病害发生概率。
系统根据经过确认的病害模型参数和预警条件，生成不同等级的风险提示，建议管理人员加强相应区域的现场调查。
具体植保措施应结合实际病情、作物品种及当地植保指导确定，不应仅依据风险指数自动决定施药操作。
实时显示温室内部空气温度、相对湿度及历史变化曲线，支持日、周、月统计。
显示实时CO₂浓度及日变化趋势，分析不同光照与通风条件下的浓度变化。
记录温室光照强度和变化过程，辅助分析阴天、遮阳及补光管理条件。
根据实际根系分布设置监测深度，展示不同土层的含水率及水分变化趋势。
获取根区土壤温度数据，分析不同土层温度差异及异常变化。
连续记录土壤EC变化，并与含水率、温度及管理记录关联分析。
监测叶面湿润状态，统计湿润持续时间及历史湿润事件。
自动计算不同参数的变化速率、最高最低值、持续异常时间及波动幅度。
支持高温、低温、高湿、低湿、CO₂异常、光照不足、土壤水分异常、EC异常和持续叶面湿润预警。
支持按照温室编号、地块位置、作物类型和监测点分类管理数据。
将监测数据与作物品种、定植日期、生育阶段、灌溉及施肥记录进行关联。
支持生成环境监测日报、周报、月报、异常事件报表及分地块环境数据。
| 序号 | 设备名称 | 主要功能 | 配置建议 |
|---|---|---|---|
| 1 | 空气温湿度传感器 | 监测空气温度及相对湿度 | 每个代表性空气环境分区配置 |
| 2 | CO₂浓度传感器 | 监测温室CO₂浓度 | 按通风及栽培分区配置 |
| 3 | 光照强度传感器 | 监测温室光照环境 | 按光照代表性布点 |
| 4 | 土壤含水率传感器 | 监测根区土壤水分 | 按监测深度配置 |
| 5 | 土壤温度传感器 | 监测根区土壤温度 | 与水分测点配套 |
| 6 | 土壤EC传感器 | 监测土壤电导率 | 与土壤水分测点配套 |
| 7 | 叶面湿度传感器 | 监测模拟叶面湿润状态 | 按代表性冠层位置配置 |
| 8 | 物联网数据采集控制器 | 多参数采集及数据缓存 | 按监测站配置 |
| 9 | 工业通信网关 | 协议转换与网络接入 | 按通信架构配置 |
| 10 | 工业供电及防护箱 | 设备供电和线路保护 | 按独立采集站配置 |
| 11 | 安装立杆及支架 | 监测设备安装固定 | 按现场环境配置 |
| 12 | 环境监测管理平台 | 实时监测、分析及预警 | 统一部署 |
对于需要同时监测土壤含水率、温度和EC的场景，可选用适当的土壤多参数一体化传感器，减少现场设备数量和通信接线。
一体化设备的实际测量深度、传感器准确度和EC测量定义应根据技术规格确认。
| 扩展设备 | 主要用途 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 光合有效辐射传感器 | 测量PPFD及支持DLI计算 | 精细光环境管理 |
| 土壤水势传感器 | 分析土壤水分能量状态 | 精准灌溉 |
| 灌溉流量计 | 监测实际灌溉用水量 | 节水管理 |
| 灌溉压力传感器 | 监测管道运行状态 | 灌溉系统诊断 |
| 肥液EC及pH传感器 | 监测水肥供应状态 | 水肥一体化 |
| 室外气象监测站 | 监测室外温湿度、辐射及风雨 | 室内外环境对比 |
| 设备状态采集模块 | 监测风机、卷帘及灌溉设备状态 | 智能控制系统扩展 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 温度量程 | -40～80℃ |
| 温度准确度 | 参考±0.3℃，规定条件下 |
| 湿度量程 | 0～100%RH |
| 湿度准确度 | 参考±3%RH，规定条件下 |
| 温度分辨率 | 0.1℃ |
| 湿度分辨率 | 0.1%RH |
| 采集周期 | 1～10分钟可配置 |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装附件 | 防辐射罩 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 检测原理 | 非分散红外吸收法（NDIR） |
| 参考量程 | 0～5000ppm |
| 扩展量程 | 按应用需求选择 |
| 测量准确度 | 按具体产品及测量区间确定 |
| 显示分辨率 | 参考1ppm |
| 响应时间 | 根据应用要求选型 |
| 通信接口 | RS485或4～20mA |
| 环境要求 | 适用于温室高湿环境 |
本量程适用于常规温室环境及栽培工艺监测，不作为高浓度CO₂人员安全检测设备的替代配置。
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 测量参数 | 环境照度 |
| 参考量程 | 0～200000lx |
| 显示分辨率 | 根据实际量程确定 |
| 测量准确度 | 按传感器光谱响应及标定条件确定 |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装位置 | 作物冠层附近或指定代表位置 |
| 环境适应性 | 温室高湿环境 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 测量参数 | 土壤体积含水率 |
| 参考量程 | 0～100%VWC |
| 参考准确度 | ±3个百分点，规定标定条件下 |
| 分辨率 | 0.1个百分点 |
| 测量原理 | 介电式或适配原理 |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装方式 | 根区土壤埋入 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 测量范围 | -40～80℃ |
| 测量准确度 | 参考±0.3℃ |
| 分辨率 | 0.1℃ |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装方式 | 指定深度土壤埋入 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 监测参数 | 土壤电导率 |
| 参考量程 | 0～20mS/cm |
| 测量准确度 | 按照传感器测量类型及标定条件确定 |
| 温度补偿 | 支持设备或平台补偿 |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装要求 | 与土壤水分和温度监测结合 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 测量对象 | 模拟叶面湿润状态 |
| 输出形式 | 湿润指数或干湿状态 |
| 参考输出范围 | 0～100归一化指数或开关状态 |
| 测量准确度 | 按湿润状态判定和产品标定确定 |
| 采集周期 | 参考1～5分钟 |
| 通信接口 | RS485等 |
| 安装位置 | 作物冠层代表位置 |
| 参数项目 | 参考技术指标 |
|---|---|
| 输入接口 | RS485及适配模拟量、数字量接口 |
| 通信方式 | 以太网、4G或现场无线网络 |
| 数据缓存 | 支持断网缓存及恢复补传 |
| 采集周期 | 1～30分钟可配置 |
| 时间同步 | 支持时钟同步 |
| 设备监测 | 支持通信及供电异常检查 |
| 工作电源 | 按设备规格选择 |
本章参数为工程参考选型值，不代表未经确认的具体产品检测结果。实际设备的量程、测量准确度、长期漂移和环境适应性应依据正式规格书及验收测试确定。
平台首页集中展示温室数量、在线监测设备、空气温湿度、CO₂浓度、光照强度、土壤含水率、温度、EC及叶面湿润状态。
按照温室编号、地块、作物品种及监测点展示实时数据，支持不同温室之间的数据对比。
提供温度、湿度和CO₂历史变化曲线，支持分钟、小时、日及月度数据查询。
展示光照日变化曲线、不同时间段照度水平和光照异常事件。
按不同土层展示土壤含水率及变化趋势，辅助分析根区水分分布。
在统一时间轴展示土壤温度、含水率与EC，支持根区环境变化分析。
显示叶面湿润事件的发生时间、结束时间、持续时长及对应空气温湿度。
按照作物品种和生育阶段展示环境参数与目标范围的偏离情况。
支持查看预警等级、触发时间、监测点、异常值及处置记录。
支持录入作物品种、定植时间、生产批次、生育阶段、灌溉和施肥记录。
自动生成环境监测日报、土壤墒情报表、CO₂统计报表、叶面湿润记录和异常事件报告。
根据作物和生育阶段设置高温关注条件，分析持续高温及快速升温过程。
根据作物耐低温能力及设施栽培要求设置低温阈值，识别夜间低温及持续低温事件。
当空气相对湿度持续超出作物环境目标范围时，平台生成相应提示。
当温室CO₂浓度长期低于或高于经过确认的工艺目标范围时，平台记录异常并提示检查通风或CO₂供应条件。
系统可结合日照变化和预设光照条件识别异常低照度事件。
对于需要精确判断作物光照需求的场景，应补充光合有效辐射数据。
根据根区含水率、田间持水量及作物阶段设置干旱风险条件。
当土壤含水率持续处于较高水平时，提示管理人员检查灌溉量、排水和根区通气条件。
当土壤EC持续变化达到经过本地校准的异常条件时，建议结合土样检测与灌溉施肥记录开展核查。
根据连续湿润时间及对应温度条件，对部分病害的适生环境发出关注提示。
系统对传感器超量程、数据异常跳变、设备离线、供电异常和通信失败进行自动识别。
| 预警等级 | 判断原则 | 建议措施 |
|---|---|---|
| 正常 | 监测参数处于当前工艺目标范围 | 保持常规监测 |
| 关注 | 接近风险阈值或出现异常趋势 | 增加监测关注 |
| 较高风险 | 持续超限或符合复合风险条件 | 开展现场核查 |
| 高风险 | 达到经过验证的严重风险条件 | 优先安排环境管理措施 |
以上为平台展示和预警管理的通用框架，实际阈值必须根据具体作物、种植阶段和本地环境条件确定。
根据空气温度变化及作物目标范围，为通风、遮阳、保温和供暖措施提供数据参考。
结合空气温湿度和叶面湿润状态，分析持续高湿、通风不足及结露风险，为适宜通风和环境调节提供依据。
结合光照和CO₂浓度变化，为温室空气交换和适宜的CO₂补充管理提供参考。
在采用CO₂施放设备的温室中，应配置适当的人员安全管理措施，并根据实际浓度和设备状态执行控制。
通过光照监测数据辅助判断遮阳和补光需求。
结合土壤含水率、土壤温度和作物生育阶段分析灌溉时机，并通过灌溉前后水分变化评价灌溉效果。
通过土壤EC和水分协同监测，分析根区电导率变化，并结合灌溉水质及土样检测开展盐分风险管理。
结合叶面湿润持续时间、空气温湿度和作物生育阶段，识别部分病害风险较高的环境条件，辅助安排现场病害调查。
如需实现自动控制，可增加风机、湿帘、卷帘、遮阳、补光、灌溉及水肥一体化控制装置。
自动控制应设置人工授权、设备状态反馈、故障保护及安全停机机制，并通过现场测试确认控制策略适用性。
建设前应调查温室结构、面积、种植布局、栽培方式、通风设施、供电条件和通信网络。
根据温室面积、空气流动、灌溉分区和作物种植位置划分监测单元。
宜布设在具有代表性的作物冠层附近，并避免阳光直接照射和风机出风口的局部影响。
根据作物冠层、通风路径及温室空间布局设置监测位置，避免直接紧邻CO₂施放口或新风入口。
应选择具有代表性的作物光环境位置，并考虑植株生长高度、遮阳设备和建筑阴影变化。
按照实际作物根系分布选择安装深度。
一般工程初步设计可考虑10厘米、20厘米和40厘米等深度，实际应根据作物类型、土壤条件和灌溉方式进行调整。
安装过程中应保证传感器感测区域与周围土壤密实接触，避免明显空隙和土壤扰动造成测量偏差。
叶面湿度传感器宜安装在具有代表性的作物冠层位置，根据实际叶片姿态确定倾斜角度。
传感器不应长期紧贴实际叶片，以免影响叶片正常生长和测量代表性。
温室内部可优先使用稳定的有线供电和工业通信方式。对于距离较远或无法布线的监测节点，可采用适宜无线传输方式。
完成设备安装后，应核查传感器读数、数据时间同步、平台显示、数据存储及异常预警功能。
定期检查传感器污染、冷凝和防辐射罩状态，并按照实际产品要求校准。
定期检查CO₂传感器进气结构、校准状态及通信情况。
对于长期封闭且CO₂浓度变化范围较特殊的温室，应核查自动基线校准功能是否适用。
定期清洁受光表面，检查遮挡和安装方向。
可通过土样采集和适宜的实验室方法对在线监测数据进行比对。
通过实验室土壤盐分及电导率检测，校核现场EC监测指标及其变化趋势。
定期清洁传感器表面，检查污染、机械损伤和安装角度。
检查通信质量、采集状态、供电情况及断网缓存功能。
对超量程、异常跳变、长时间固定值、数据缺失和传感器故障进行标记，并区分原始数据与修正数据。
结合实际作物长势、灌溉记录、土样检测及病害调查，逐步优化环境适宜性分析和风险预警参数。
同时获取空气环境、根区土壤及叶面湿润状态，形成较完整的温室环境监测体系。
通过实时监测和历史数据记录，掌握温室环境日变化、周期变化及异常事件。
支持不同深度土壤水分、温度和EC监测，辅助分析灌溉后根区环境变化。
结合CO₂浓度和光照变化，为温室空气交换及光合环境管理提供数据依据。
通过叶面湿润持续时间与温湿度联合分析，辅助识别部分病害适生环境。
可根据不同作物及生长阶段设置环境监测和预警参数。
通过统一平台实现多个温室监测设备及数据集中管理。
可与通风、遮阳、补光、灌溉和水肥一体化设备进行集成。
通过建立连续环境数据库，为生产管理复盘、参数优化及科研试验提供基础资料。
适用于番茄、黄瓜、辣椒等设施蔬菜种植，重点监测空气温湿度、土壤水分、CO₂和叶面湿润状态。
适用于面积较大、环境分区明显的现代化连栋温室，通过多点环境监测分析空间差异。
适用于土壤或基质栽培草莓的设施生产，重点关注空气温湿度、根区环境及叶面湿润风险。
对于无土栽培场景，应将土壤传感器调整为适用的基质水分、温度和电导率监测设备。
适用于花卉及观赏植物栽培，监测温湿度、光照、CO₂和根区环境。
适用于蔬菜、花卉及经济作物育苗，重点关注空气温湿度、光照及根区温度和水分变化。
适用于宁夏等地区的现代农业园区，结合日光温室和连栋温室的设施条件，开展空气环境、根区土壤及作物病害环境风险监测。
支持不同作物、栽培方式、灌溉措施及环境条件的对比试验，为设施农业研究提供连续监测数据。
通过远程实时监测减少部分人工抄表工作，提高环境信息获取效率。
通过土壤水分数据分析灌溉效果，为合理安排灌溉提供依据。
通过高湿、叶面湿润持续时间和温度分析，辅助识别部分病害适生环境，提高现场调查针对性。
建立长期环境监测和生产管理档案，为不同温室、生产批次及管理措施的对比分析提供数据支撑。
项目可能通过改善监测效率、辅助灌溉管理和及时发现环境异常，为生产成本管理提供支持。
实际增产、节水及减损效果应通过生产记录和可比条件下的实测数据评价，不宜在项目实施前承诺固定改善比例。
以下以宁夏某现代设施农业园区作为假设应用场景，说明智慧温室大棚环境监测系统的初步设计方法。本示例为典型工程设计，不代表已经实施或验收的实际项目。
假设园区建设6座日光温室，每座面积约1000平方米，主要种植番茄、黄瓜等设施蔬菜，采用土壤栽培及滴灌方式。
每座温室初步设置2个代表性空气环境监测点、1个CO₂监测点、1个光照监测点和1个叶面湿度监测点。
土壤监测在每座温室选择2个代表性根区位置，每个位置参考设置10厘米、20厘米和40厘米三个监测深度。
实际布点应根据种植行长度、灌溉分区、温室内部环境均匀性和作物根系分布调整。
| 设备名称 | 示例数量 | 配置说明 |
|---|---|---|
| 空气温湿度传感器 | 12套 | 每座温室2套 |
| CO₂浓度传感器 | 6套 | 每座温室1套 |
| 光照强度传感器 | 6套 | 每座温室1套 |
| 土壤含水率测量点 | 36个 | 每座温室2组，每组3层 |
| 土壤温度测量点 | 36个 | 与土壤水分位置对应 |
| 土壤EC测量点 | 36个 | 与土壤水分位置对应 |
| 叶面湿度传感器 | 6套 | 每座温室1套 |
| 物联网采集控制器 | 6套 | 每座温室1套 |
| 工业通信网关 | 1～2套 | 按园区网络架构配置 |
| 工业供电及防护箱 | 6套 | 每座温室1套 |
| 安装立杆与支架 | 按测点配置 | 根据现场布局确定 |
| 环境监测管理平台 | 1套 | 统一监测、分析及预警 |
土壤含水率、温度和EC可采用独立设备或一体化土壤传感器实现。表中数量表示测量参数点位，并不一定对应相同数量的独立设备。
空气温湿度、CO₂、光照和叶面湿度传感器按照设定周期进行采集，土壤传感器同步记录不同深度的含水率、温度和EC数据。
采集控制器将监测数据上传至管理平台，平台自动生成空气环境曲线、土壤水分剖面、EC变化趋势和叶面湿润事件记录。
当空气温度出现异常升高、土壤水分持续下降或叶面湿润时间达到经过确认的风险条件时，平台自动生成相应预警。
管理人员通过平台查看异常监测点和历史数据，并结合现场实际作物状态采取适当管理措施。
系统可与温室作物定植日期、灌溉记录、施肥记录及病害调查结果关联，形成环境管理与生产记录一体化档案。
项目建成后，可从监测有效数据率、传感器数据准确性、异常预警及时性、土壤水分监测效果、叶面湿润事件识别情况及人工巡检效率等方面开展评价。
如需评价节水、增产和病害减损效果，应补充灌溉水量、实际产量及病害调查数据，并通过适当的对照或历史可比数据分析。
| 标准编号或名称 | 主要参考内容 | 适用说明 |
|---|---|---|
| DB37/T 4520.2—2022《智慧温室管理技术规范 第2部分：环境信息采集》 | 智慧温室环境信息采集、测点布设、设备安装和维护 | 地方标准，可按适用范围参考 |
| DB37/T 4520.4—2022《智慧温室管理技术规范 第4部分：环境监测与调控》 | 温室环境监测与调控技术 | 适用于相应温室环境管理参考 |
| GB/T 33703—2017《自动气象站观测规范》 | 自动气象观测相关技术要求 | 按实际观测参数及适用条款参考 |
| GB/T 35226—2017《地面气象观测规范 空气温度和湿度》 | 空气温湿度测量及观测要求 | 温湿度测量技术参考 |
| GB 50093《自动化仪表工程施工及质量验收规范》 | 自动化仪表工程施工与质量验收 | 按适用工程范围参考 |
| 设施蔬菜及温室栽培相关技术规程 | 作物环境管理、灌溉、病害防控 | 按实际作物和所在地选择 |
智慧温室环境监测应根据温室类型、栽培方式和作物实际需求确定监测内容和测点布设。
空气温湿度、CO₂、光照、土壤水分、温度、EC及叶面湿润数据可分别反映温室空气环境、根区环境和叶片表面环境，但各参数之间不能简单互相替代。
对于需要精确评价光合作用、土壤盐分及病害发生风险的场景，应根据实际目标增加适用的专业测量方法及人工调查数据。
（1）DB37/T 4520.2—2022：《智慧温室管理技术规范 第2部分：环境信息采集》。参考温室环境采集内容、设备布设与运行维护要求。
（2）DB37/T 4520.4—2022：《智慧温室管理技术规范 第4部分：环境监测与调控》。参考温室环境监测及调控相关技术。
（3）GB/T 33703—2017：《自动气象站观测规范》。参考自动气象观测设备及监测数据管理要求。
（4）GB/T 35226—2017：《地面气象观测规范 空气温度和湿度》。参考空气温湿度测量技术。
（5）中国农业科学院相关设施农业技术资料。参考设施蔬菜温湿度管理、光照环境及根区水肥管理的一般技术原则。
DB37/T 4520.2—2022标准资料：
https://www.antpedia.com/standard/1037897443.html
GB/T 33703—2017国家标准信息：
https://openstd.samr.gov.cn/bzgk/std/newGbInfo?hcno=E8A2CBEB68DB59716B416E5B1721F147
GB/T 35226—2017国家标准信息：
https://openstd.samr.gov.cn/bzgk/std/newGbInfo?hcno=FF9A1553D415BA3D6B05340DDC0B49A2
全国标准信息公共服务平台：
https://std.samr.gov.cn/
在基础环境监测系统稳定运行后，可根据实际生产需求增加室外气象、光合有效辐射、土壤水势、灌溉流量、肥液EC和pH、卷帘状态、风机状态以及水肥一体化设备运行数据。
通过多源数据整合，可进一步建立环境调节辅助模型、灌溉管理模型和病害环境风险模型。
对于采用自动控制的温室，应在本方案基础上增加执行设备、控制器、状态反馈、故障保护和经过验证的控制策略。
本方案为智慧温室大棚环境智能监测系统的工程技术设计方案，所列硬件参数、监测深度、测点数量和分析模型为参考内容。
正式项目应结合温室类型、作物种类、栽培方式、土壤条件、灌溉设施及环境管理目标进行深化设计，并核查所引用技术标准的现行有效状态。
土壤EC在线数据不直接代表土壤养分含量，叶面湿度不等同于植物叶片内部含水率，光照度也不能直接等同于光合有效辐射。实际应用应明确各参数的测量含义和数据使用边界。
通过空气环境、根区土壤及叶面湿润环境的多参数连续监测，本方案能够为现代设施农业环境管理、节水灌溉辅助决策、病害适生环境预警及生产过程数字化管理提供基础技术支撑，推动温室种植向精细化、信息化和智能化方向发展。
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