智慧农业中基于物联网的农田小气候调控技术研究

一、农田小气候调控的重要性

1.1 小气候对作物生长的作用机制

农田小气候即农田中微环境里的气候状况，对于农作物生长起着至关重要的作用，比如农田里温度、湿度、光照、二氧化碳含量等因素会直接影响到植物光合作用和呼吸作用的程度以及植物对水分、养分的吸收程度。有研究显示：适宜的温度范围可以明显提升农作物的生长速度和数量，小麦生长最合适的温度区间是在 20～25 摄氏度之间，而玉米最理想的生长温度是在 25～30 摄氏度之间。湿度的把控也是防止病害的关键因素，湿度太高会导致真菌性病害的发生，湿度太低又会造成作物的水分胁迫。通过物联网技术能够实时监测和调整这些气候要素，给作物营造出最适宜的生长环境，利用传感器技术去监测土壤湿度以及空气湿度，借助智能算法来控制灌溉系统，保证作物得到恰到好处的水分供应，避免因为干旱或者过湿而导致生长不良。

1.2 传统农田小气候调控方法的不足之处

传统农业之中，农田小气候调控靠的就是农民的经验估计以及诸如手动调整灌溉系统，采用遮阳网之类的简单机械操作，没有及时性并且不精确性是很显而易见的，缺少实时监测便不能即时应对天气变化，因而农田小气候的调控就会显得迟缓。灌溉的最佳时机以及量往往与作物实际需求并不相符，这就很有可能造成水资源被浪费或者作物生长不好，传统调控农田微气候的方法无法实现对土壤湿度、温度、光照等的精确把控，在很大程度上制约了农作物产量与品质。

二、基于物联网的农田小气候调控系统架构

2.1 系统硬件组成

智慧农业创新领域中，物联网农田小气候调控技术属于关键部分，该系统的硬件组成是其基础所在，包含各类传感器、控制器、执行器以及通信设备。温度和湿度传感器可随时监控农田的微气候情况，土壤水分传感器能给出土壤湿度的具体数值，系统硬件也含有能远程操控灌溉，施肥和通风等农业设施的控制器和执行器，这些装置依照智能算法发出的指令，自动调节农田的环境状况，从而符合作物生长的理想条件。当土壤湿度传感器发觉土壤水分低于设定数值的时候，控制器就会自动开启灌溉系统，保证作物得到适量的水分供给，这种自动化的调控不但提升了农业生产率，而且缩减了资源浪费。在硬件的通信方面，无线通信技术被广泛应用到农田小气候调控系统之中，这些技术可以保障数据做到实时传输并维持远程控制的可靠性。采用先进技术的农田小气候调控系统当中，数据传输的延迟低于一秒，从而保证调控措施可以迅速应对环境改变。

2.2 系统软件与数据处理

在智慧农业的大背景下，系统软件以及数据处理是农田小气候智能调控的关键所在，利用先进的传感器技术，农田环境的实时数据被采集起来，诸如温度、湿度、光照强度、土壤水分等重要参数都被包含在内，这些数据借助无线网络传送到中央处理系统当中，物联网技术的应用保证了数据的实时性与准确性。数据处理软件利用机器学习算法对收集到的数据加以分析，以此找出模式和走向，凭借对历史数据的分析，可以创建起预测模型，从而预估将来气候状况对作物生长产生的影响。这些模型可依托时间序列分析，回归分析或者更为复杂的深度学习技术，系统软件还要执行智能调控策略，这些策略依照数据处理的结果自动调节灌溉、施肥、通风等农业操作，如果系统察觉到土壤湿度低于设定阈值，软件就会自动开启灌溉系统，给作物给予合适的水分。

三、关键技术分析

3.1 传感器技术在农田监测中的应用

在智慧农业的洪流中，传感器技术成为农田小气候调节不可或缺的一部分，农田中的各类传感器，诸如温度、湿度、光照强度、土壤水分及养分含量等传感器，可即时监测农田环境细微的变动情况。温度传感器可给予准确的温度数据，农民便能知晓作物生长的最佳温度区间，进而实施举措，防止极端天气给作物带来损害。湿度传感器可察觉土壤与空气的湿度状况，保证作物得到恰当的水分供应。光照传感器能评价作物受光照的强度和时长，这对于作物光合作用效率非常关键。在实际应用当中，传感器技术同物联网结合起来以后，农田监测变得越发智能化、精准化，荷兰的“智能温室”系统凭借传感器搜集来的数据，依靠高级的数据分析模型，可以精准地操控温室内部的环境，这样一来，既增强了作物的产量和品质，又有效地削减了能源耗费。

3.2 物联网中数据通信与网络技术的角色定位

在智慧农业的背景下，数据通信以及网络技术都是物联网系统中不可缺少的部分，它们确保了农田小气候调控系统中各个传感器与执行器之间高效而稳定的通信。农田里装设着温湿度传感器，它可以随时察觉到作物生长环境细微的改变，再借助无线网络技术把这些数据传送到中心处理单元，这些数据要是没有及时准确地传送到，就很难制定出有效的调控策略。在数据通信方面，选择低功耗广域网技术可以达成远距离，低功耗的数据传送，这在大面积农田的监督中非常关键，网络技术既要保障数据迅速传送，又要保障数据安全和隐私，不能让数据在传送的过程中被别人截取或者更改。

四、智能调控策略与算法

4.1 智能调控策略的设计原则

智慧农业背景下，智能调控策略设计时需以数据驱动与环境适应性为主，比如依靠对土壤湿度、温度、光照强度等要素实施即时观测，并融合过往气象信息以及作物生长模型，就可以形成一种动态调控模型，这个模型可以按照作物生长阶段和环境状况的改变，自行调节灌溉，施肥以及通风等操作，从而营造最适宜的生长环境。一项研究表明，精准控制灌溉量之后，作物产量提升了15% 到 20% ，而且智能调控策略还要顾及成本效益分析，保证技术具备经济上的合理性。

4.2 智能算法在调控领域的典型应用案例

在智慧农业的实践当中，典型智能算法的应用成为农田小气候调控的关键，比如借助机器学习算法、支持向量机（SVM）或者随机森林，可以对农田环境数据加以分析，预估作物生长的最佳条件。拿 SVM 来说，通过训练模型识别不同气候参数同作物生长状况之间的复杂联系，从而改良灌溉和施肥计划。在一项研究里，用 SVM 模型剖析某个地区的麦田生长数据，准确预估了作物产量同环境因素的关联，进而调整了灌溉策略，使作物产量提升了 15% 。模糊逻辑控制算法在调控过程中也起到重要作用，它能处理不确定性和模糊性问题，给决策赋予更为灵活的解决方法。在实际操作当中，模糊逻辑控制器被用来依照实时数据来调节温室内部的温度和湿度，从而维持作物生长的最佳状态。

参考文献：

[1] 陈 琼 . 基 于 物 联 网 的 农 田 环 境 监 控 系 统 开 发 [J]. 南 方 农机 ,2025,56(7):63-66.

[2] 李鸿基 , 张哲 , 瞿济伟 , 奚小波 , 张瑞宏 , 郭康权 . 农田信息采集机器人物联感知技术应用研究进展 [J]. 江苏农业科学 ,2023,51(12):20-34.