潘志强 刘明 赵宇文

摘要    在基质栽培条件下研究了环境智能调控系统（“小智”）对番茄植株长势、产量及果实品质的影响。结果表明，应用智能环境集成调控设备进行环境管理，产量较普通温室提高11.4%;可溶性糖含量、可溶性固形物含量及糖酸比分别提升19.9%、28.1%和40.4%，可滴定酸降低13.8%。由此表明，环境智能调控系统对番茄产量和品质均有显著的提升效果，具有良好的应用前景。

关键词    智能环境调控;番茄;品质;产量

中图分类号    S641.2        文献标识码    A

文章编号   1007-5739（2019）18-0046-02                                                                                     开放科学（资源服务）标识码（OSID）

Abstract    The effects of environmental intelligent control system（Xiaozhi） on plant growth，yield and fruit quality of tomato under substrate cultivation were studied. The results showed that the yield of intelligent environmental management was 11.4% higher than that of control，the soluble sugar content，soluble solids content and sugar-acid ratio increased by 19.9%，28.1% and 40.4%，respectively，and titratable acid decreased by 13.8%. The results indicate that the intelligent environmental control system can significantly improve the yield and quality of tomato，and has good application prospects.

Key words    environmental intelligent regulation;tomato;quality;yield

近年来，生产技术的发展使番茄产量大幅提高。随着社会经济发展，人们对番茄的关注点逐渐从均衡供应、外观商品性和耐贮运能力转移到丰富的营养和良好的口感上。有研究表明，环境是影响园艺产品质量和品质的主要因素，通过环境调控可有效提升多种作物果实风味和口感。在国内设施传统土壤栽培中也有通过环境调控管理的方式提高番茄品质的实践，但即使配备电力装备的温室也多是依靠种植者人力进行环境调控，存在标准化程度低、技术可复制性较差等问题。本试验在基质栽培条件下研究了环境智能控制系统（以下简称“小智”）应用对番茄长势、产量和果实品质的影响，以期为温室标准化生产提供参考。

1    材料与方法

1.1    试验地概况

试验在北京市昌平区小汤山镇特菜大观园东区2个完全相同的日光温室（36号温室、37号温室）中进行，温室长40 m，跨度10 m，有效栽培面积360 m2。

1.2    温室硬件配置情况

36号、37号温室均配备电动风口开膜器、卷帘机、静电除雾器、环流風机、补光灯等环境调控硬件;其中37号温室在原配置情况下，增加“小智”环境控制系统，采集气温、湿度、光照、二氧化碳浓度、基质温度和湿度，进行环境集成智能控制。

“小智”是日光温室新一代智能化环控系统的中枢，支持AC 380V正反转、AC 220V、DC 24V、无源等多种规格负载接入，与温室内气温、湿度、光照、基质温度和湿度无线传感器连接，可采集温室环境数据，不间断上传云端，同时接收云端大数据分析的结果，精准控制各种终端设备，进行温室环境调控管理。配备可视化的屏幕，可随时查看温室环境数据，精准控制温室风口开膜、卷帘机、灌溉首部等硬件设备。还可播放云端推送的农事操作视频，指导农事操作。系统通过人脸识别和语音识别认证，保障设备操作安全。系统可记录农产品从种植到采收的全部环节，为农产品追溯提供依据[1-3]。

1.3    试验设计

1.3.1    栽培模式。采用PP槽（30 cm×40 cm×30 cm）椰糠基质栽培（椰糠粗细比3∶7），供试番茄品种为京采6号（北京现代农夫种苗有限公司生产），2018年8月7日播种，2018年9月11日定植，密度为3.3万株/hm2，2019年6月30日拉秧。

1.3.2    小区设置。试验共设2个处理，分别为T1（36号温室，常规环境管理）、T2（37号温室，增加“小智”环境控制设备，按调策略设置参数）。每个处理3畦，即3次重复，小区面积100 m2，每个处理间设置1个保护行。

1.3.3    生产管理。生产前对生产温室水样进行检测，制定营养液配方。在植株生长过程中，营养液通过自动滴灌设备供给，配备A桶（硝酸铵钙118.8 g/L、硝酸钾146 g/L、氯化钙16.7 g/L、13.1% EDTA-Fe 2.4 g/L）、B桶（磷酸二氢钾20.4 g/L、硫酸镁67.7 g/L、硝酸钾60 g/L、硫酸钾3.5 g/L、硫酸锰1.7 g/L、硼砂0.429 g/L、硫酸锌0.144 g/L、硫酸铜0.025 g/L、钼酸钠0.012 1 g/L）、C桶（磷酸14.7 g/L）母液，营养液配方如表1所示。苗期EC值1.8～2.0 mS/cm，开花坐果期EC值2.5～2.8 mS/cm，成株期EC值4.0 mS/cm，pH值控制在5.8～6.5之间。每穗留果3～4个，正常管理。所有植株均采用单干整枝，成株期保留15～17片功能叶片。36号温室人工进行风口、棉被、补光灯、静电除雾的开闭管理，37号温室在给定策略条件下，利用“小智”环境控制设备进行管理（表1）。

根据植株长势、天气、检测结果，对营养液进行动态管理。灌溉遵循原则：起始时间为太阳升起后2 h，停止时间为太阳落山前2 h;60%的灌溉量集中在每天的11：00—15：00之间;根据植株长势、天气情况、温度变化及时调整灌溉策略[4-6]（表2）。

1.4    调查指标和测定方法

1.4.1    番茄生长指标测定。番茄定植后，在不同处理小区各选取长势基本一致的5株进行标记，3次重复，自2018年9月20日起对其生长发育状况进行测量，每10 d测定1次。①株高：采用米尺和钢卷尺测量植株根基部至生长点的自然高度;②茎粗：用游标卡尺测量植株最生长点第一花序下1 cm处茎粗;③叶片数：记录叶片长度大于5 cm的叶片数量;④叶长：植株最大叶片基部到叶尖的长度;⑤叶宽：植株最大叶片中部的长度。

1.4.2    番茄品质和产量测定。选取各处理番茄第3穗成熟果实进行果实品质分析，果实样品数15个，3次重复。①VC含量测定：采用2，6-二氯靛酚滴定法测定;②可溶性糖含量测定：采用《蔬菜及其制品中可溶性糖的测定  铜还原碘量法》（NY/T 1278—2007）测定;③有机酸含量测定：NaOH中和滴定法测定;④可溶性固形物含量测定：用手持折射仪（糖量计）测定;⑤硝酸盐、亚硝酸盐含量测定：参照《食品中亚硝酸盐与硝酸盐的测定》（GB 5009.33—2016）进行测定;⑥番茄产量：分别按小区进行测定，记录定点测量植株每次采收时商品果重量，并换算成每平方米的单位产量。

2    结果与分析

2.1    智能环境集成调控对番茄植株长势的影响

由表3可知，应用“小智”环境调控控制设备进行环境管理的温室（T2），其番茄植株株高、叶片数、叶长和叶宽均显著高于人工管理温室（T1）。可见，智能环境集成调控对番茄植株营养生产有明显的促进作用。

2.2    智能环境集成调控对番茄产量的影响

由表4可知，应用“小智”环境调控控制设备（T2）后，番茄开花穗数、坐果数、产量均显著高于普通管理温室（T1），其中产量提高11.4%。这表明智能环境调控有利于产量形成。

2.3    智能环境集成调控对番茄果实品质的影响

由表5可知，应用“小智”环境调控控制设备后（T2），番茄品质显著提升，其中可溶性糖含量、可溶性固形物含量及糖酸比分别提升19.9%、28.1%和40.4%，可滴定酸降低13.8%。这表明环境智能调控对番茄品质提升有显著效果。

3    结论与讨论

蔬菜品质提升是供给侧结构性改革的重点，也是栽培技术的难点，同时更是消费者关注的热点。在目前蔬菜种植整体供给严重过剩的大背景下，为推动北京市农业供给侧结构性改革，本试验在基质化栽培条件下研究了智能环境集成调控对番茄植株长势、产量及果实品质的影响。结果表明，环境智能调控对番茄产量和品质均有显著的提升效果。在温室标准化生产过程中，应用基于策略的智能化管理设备，可有效提高工作效率，提高温室环境管理水平，有利于蔬菜标准化生产和产量品质提升。然而，由于受茬口限制，本试验结果为1年数据，故需要进一步的验证试验。

4    参考文献

[1] 张宇，沈维政，张译元.畜禽舍养殖环境智能调控系统应用研究[C]//中国畜牧兽医学会信息技术分会.中国畜牧兽医学会信息技术分会第十届学术研讨会论文集.北京：中国畜牧兽医学会信息技术分会，2015：5.

[2] 刘翔.基于光温耦合的设施光环境检测与智能调控系统设计[D].杨凌：西北农林科技大学，2015.

[3] 罗克勇，陶建平，柳军，等.基于无线传感网的温室作物根層水肥智能环境调控系统[J].农业工程，2012，2（9）：17-22.

[4] 朱亚铭，刘宜杭，叶庆.基于分布式网络温室环境智能调控系统设计[J].农家参谋，2019（9）：231.

[5] 胡瑾.基于作物光合需求的设施光环境调控方法与技术研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2016.

[6] 霍菲阳，马蕊，聂文海，等.户外智能设备运行环境温度调控系统研究[J].科技资讯，2016，14（15）：5-6.