大棚控制

大棚蔬菜种植质量受到棚内环境营造的直接影响，所以需在种植期间充分考虑环境因素。结合对大数据技术的有效应用，在明确掌握蔬菜生长特性的前提下，以计算机为载体进行大棚种植数字化建模，以模型设计的形式为农户直观化呈现大棚蔬菜种植情况[2]。而农户或企业可登录相关软件平台，借助查询功能来获取大棚水、气、土等数据信息，并通过自动化处理生成数据结果，为大棚蔬菜种植产量的提升提供保障。以花菜、茄子、药芹等蔬菜的交叉种植为例，需在种植期间结合数据分析合理控制播种气候、温度以及环境。同时，考虑到大棚蔬菜种植的特殊性，可要求人员在种植时预先在土壤中进行肥料的预埋，避免因肥料大量浪费影响到蔬菜健康生长。为进一步提升温室大棚内温湿度控制效果，农户可视情况进行感应调节装置的安装设置，以期通过及时降温处理避免蔬菜受到高温影响，并实现将土壤温度恒定控制在10~20℃范围内，以保证大棚内蔬菜始终处于较为理想的生长状态[3]。

基于大数据的水肥一体化技术

得益于大数据技术在中国农业生产领域中的广泛运用，可实现以一体化的形式对蔬菜灌溉、施肥作业进行集成，通过肥料与水资源混合实现精准灌溉，在保证蔬菜生长获取所需养分的同时，确保蔬菜生长质量符合预期要求。相较于传统垄沟灌溉技术的应用，水肥一体化技术在节水效果、温湿度控制等方面存在显著优势[4]。同时，可将人力资源投入缩减10%以上，在保证蔬菜产量、质量得以显著提升的同时，实现对蔬菜种植成本的优化控制。另外，水肥一体化技术应用可有效规避化肥农药深层渗漏的现象，以保证地下水与土壤环境不受污染和影响。该系统应用，主要是利用施肥器、棚内支管、水泵、过滤器等组件构成滴灌系统，实现在运行期间基于数据分析来精准控制灌溉量、施肥量。以大棚番茄种植为例，通常会将垄沟宽度控制在1.3~1.4 m范围内，需视情况将滴灌带铺设于每行内，大行距则需按照相关要求控制在60~90 cm范围内，小行距则需结合实际要求控制在50~70 cm范围内。在全面采集大棚环境数据的前提下，通过数据分析处理来确定底肥施用量，其中尿素用量控制在238.5 kg/hm2、腐熟有机肥用量控制在75000~90000 kg/hm2，氧化铝用量控制在300 kg/hm2左右。而浇水量控制则需以维持蔬菜健康生长为前提[5]。通过对水肥一体化技术的有效应用，可在降低大棚蔬菜种植成本的基础上，保证其蔬菜产量、质量均明显提升。

基于大数据的大棚智能控制系统

以往大棚蔬菜种植作业中环境参数信息的获取主要依靠人工测量与感知，而在主观因素、工具条件等方面的影响，使得环境参数的获取不可避免地存在偏差问题。同时，温室大棚的设置离不开对轴流风机、卷窗电机、湿帘系统等的应用，但在实际种植过程中设备的运行控制仍以人工操作为主。鉴于此，可依托于对大数据、物联网、人工智能等技术的集成构建智能控制系统。相较于常规种植模式而言，温室大棚智能控制系统在运行成本控制、操作精准性、信息存储量等方面存在显著优势。同时，借助对大数据技术的应用，实现对数据监测、采集、处理、显示、调控等功能的开发[6]。在实际运行期间，依托于大数据技术进行数据监测模块构建，结合对光照、温湿度、二氧化碳、土壤温湿度等传感器的设置，可实现对室内大棚环境相关数据的全面采集，并以客户端为载体进行环境监测数据的接收。同时，传感器可保持全天候运行状态，并以云端为载体进行环境微数据的上传，以此为用户分析室内大棚环境提供数据支撑。对于数据传输与存储功能的实现，智能系统主要是借助光纤传输、Lora技术的应用，在实际运行期间，可利用Lora网络将传感器采集数据传输至采集控制端，并以光纤通讯为载体将控制端数据信息传输至云端服务器。利用阿里云ECS服务器实现数据有效存储，结合对VPC专用网络、均衡分布式系统、弹性网络IP等技术应用为数据信息的稳定传输、存储提供支撑。结合对专有日志系统的设置，可保证存储于MySQL数据库中的相关数据信息不受到安全威胁，进一步提升温室大棚智能控制系统的安全性与稳定性。

结语

综上所述，大数据技术的有效应用与结合，可在促进大棚蔬菜种植模式创新与改进的同时，为蔬菜产量、质量的显著提升提供技术支撑。鉴于此，种植户需在充分认知蔬菜种植现代化发展趋势的前提下，根据实际需求转变当前种植现状，积极借助大数据等先进技术转变大棚蔬菜种植模式，基于对智能控制系统的构建强化大棚环境控制，结合水肥一体化等技术为蔬菜生长营造更为理想的环境，为种植户生产效益的提升提供助力。

作者单位：辽宁省鞍山市千山区现代农业水利事业发展中心