CN106951017A

CN106951017A - 作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法

Info

Publication number: CN106951017A
Application number: CN201710326136.5A
Authority: CN
Inventors: 刘勇; 刘惜诺; 张俊利; 葛怀友
Original assignee: Shouguang City Zhongheng Tang Yun Mdt Infotech Ltd
Current assignee: Shouguang City Zhongheng Tang Yun Mdt Infotech Ltd
Priority date: 2017-05-10
Filing date: 2017-05-10
Publication date: 2017-07-14
Anticipated expiration: 2037-05-10
Also published as: CN106951017B

Abstract

本发明涉及作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，属于温室控制系统技术领域。本发明根据作物内在生长发育的机理参数的要求和作物产量、经济及品质需求，确定温室环境因子和矿质营养元素随作物不同的生长阶段变化的互作定量模型，以及不同生长阶段的植保园艺定性模型；采集温室环境因子数据和收集植保过程数据；基于构建的互作定量模型及植保园艺定性模型和温室环境因子数据，驱动温室设施装备和植保人员调控温室环境因子和园艺操作；根据生产过程中的数据和信息调整优化互作定量模型和植保园艺定性模型，进一步应用于生产实践，使整个作物调控系统闭环自治正向优化运行。

Description

作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法

技术领域

本发明涉及作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，属于温室控制系统技术领域。

背景技术

随着大棚种植的发展，通过温室大棚种植作物越来普遍。温室大棚的主要用途是一种可以改变作物生长环境，根据作物生长的最佳生长条件，调节温室气候使之一年四季满足作物生长需要，不受气候和土壤条件的影响，能够避免外界四季变化和恶劣气候对其影响的场所，并且能在有限的土地上周年地生产各种不同的蔬菜、鲜花等反季节作物的一种温室设施。

但是温室大棚内的作物，在不同的生长阶段所需的生成环境是不同的，例如在作物的发芽期、幼苗期、开花期和结果期，对温室大棚内的温度、湿度、光照强度及二氧化碳浓度等的需求都不同。因此，现有温室系统在作物不同生长阶段，需要种植专家根据作物的每个生长阶段，手动调整温室的温度、湿度和光照的环境等环境参数，从而保证作物在适宜的环境中良好生长。但是这种方式在作物的不同生长阶段，都需要人工干预来保证系统功能正常，只实现了半自动化。另外，传统的温室控制系统通常采用单因子控制，控制方式相对简单，但忽视了环境因子间的相互作用，调节某一环境因子时不考虑其他因子的变化和影响。如控制温度时不考虑湿度变化对温度的影响，并且一般只控制单个温度调节机构，不考虑其他执行机构动作对温度的影响，这样单因子控制难以保证多输入多输出的温室大棚控制系统有良好的控制效果。

发明内容

本发明提出了一种作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，通过通过设定期望的作物产量、品质、经济价值反推出作物生长发育过程中各阶段所需的温室环境因子数据和园艺操作要求，并以记录的番茄植株数据以及管理数据和采集的温室环境因子数据，通过反馈迭代学习控制算法持续优化作物调控模型，使整个作物调控系统闭环自治正向优化运行。

本发明是采用以下的技术方案实现的：一种作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，包括下列步骤：

步骤一：根据作物内在生长发育的机理参数的要求和作物产量、经济及品质需求，确定温室环境因子和矿质营养元素随作物不同的生长阶段变化的互作定量模型，以及不同生长阶段的植保园艺定性模型，并基于互作定量模型和植保园艺定型模型构建控制器；

步骤二：采集温室环境因子数据和收集植保过程数据，并将温室环境因子数据和收集到的植保过程数据输入给控制器；

步骤三：基于步骤一中构建的互作定量模型及植保园艺定性模型和步骤二中的温室环境因子数据，控制器发出指令驱动温室设施装备或植保人员调控温室环境因子或园艺操作；

步骤四：控制器根据生产过程中采集的数据和信息持续调整优化步骤一中的互作定量模型和植保园艺定性模型，进一步应用于生产实践，并迭代反馈，形成闭环的种植大系统。

本发明把封闭温室种植的作物、各温室内环境因子、温室设施装备和植保人员看作一个有机统一的种植大系统，把整个种植过程看作该大系统的过程控制，其控制器是基于互作定量模型和植保园艺定型模型构建，温室环境因子和植保过程数据由各温室内环境传感器组或温室外环境气象站采集，并将温室环境因子和植保过程数据作为系统控制器的输入，控制器发出指令以驱动系统温室设施装备和植保人员，控制器基于互作定量模型和植保园艺定型模型，可根据生产过程中的采集到的数据和信息持续调整优化。

进一步地，步骤一中的机理参数包括有效积温、发育历期、生物学起点温度、生物学上限温度、光补偿点、光饱和点、二氧化碳补偿点、二氧化碳饱和点、二氧化碳浓度和矿质营养元素。

进一步地，步骤一中的经济需求是使作物以合适的上市时间，得到最大化的商业价值和利润。

进一步地，步骤二中采集温室环境因子数据通过温室内环境传感器组和温室外环境气象站采集。

进一步地，所述温室环境因子包括温室内环境因子和温室外环境因子，温室内环境因子和温室外环境因子分别通过温室内环境传感器组和温室外环境气象站采集；温室内环境因子包括空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤EC值和土壤PH值，温室外环境因子包括空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、降雨雪量、风力和风向。

进一步地，所述温室内环境传感器组包括空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、光强传感器、二氧化碳传感器、土壤EC计、PH传感器。

本发明的有益效果是：

(1)本发明所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，设置有上位机、控制器、温室内环境传感器组、温室外环境气象站和温室设施装备，解决了现有各温室设施装备基于单一因子的调控及条块化运作的孤立离散方式，温室各环境因子是关联的，相互作用的，但目前在调控环境因子时，往往是以孤立的方式单一调整，忽视了对其他因子的相关调整，本发明解决了各温室环境因子间和各矿质营养元素间调控失衡的问题，同时解决了单一因子调控存在的无整体指导原则和缺乏系统层面的种植精细运行模式的问题；

(2)本发明所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，解决了农业专家经验技术帮带传带来的隐性知识难推广和传播、学习困难、难掌握和应用的问题；以及农业作物科研成果复杂，理论性强，应用集中在学术、政府层面，难落地到广大种植者的问题；

(3)本发明所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，通过反用Tomsim模型，设定期望的作物产量、品质、经济价值反推出作物生长发育过程中各阶段所需的温室环境因子数据和园艺操作要求，并以记录的番茄植株数据以及管理数据和采集的温室环境因子数据，通过反馈迭代学习控制算法持续优化作物调控模型，使整个作物调控系统闭环自治正向优化运行。

附图说明

图1是本发明的原理图之一。

图2是本发明的原理图之二。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚、明白，下面结合附图和具体实例，对本发明提出的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法进行进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明所述的一种作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，包括下列步骤：

其中：互作定量模型和园艺定性模型统称为作物调控模型，机理参数包括有效积温、发育历期、生物学起点温度、生物学上限温度、光补偿点、光饱和点、二氧化碳补偿点、二氧化碳饱和点、二氧化碳浓度和矿质营养元素元素，经济需求是使作物以合适的上市时间，得到最大化的商业价值和利润，作物整个生长期内所必需的十六种矿质营养元素分别是碳(C)、氢(H)、氧(O)、氮(N)、磷(P)、钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、硫(S)、铁(Fe)、锰(Mn)、锌(Zn)、铜(Cu)、钼(Mo)、硼(B)、氯(CL)；

互作定量模型根据各作物特性(也就是作物内在的机理参数)来相应地确定该作物生长时所处温室的环境因子和矿质营养元素的所需值的适宜范围，互作定量模型构建步骤包括：(1)选取作物生长模型(如积温模型—通过积温计算作物的生长期),概要化该模型(也就是简化并凸现关键模型的因子变量)，(2)离散数字化该模型(例如，积温模型中，分段离散化温度变量，及对应的每个作物生育阶段的生长期)，(3)根据实战经验，调整该离散数字的因子变量，以突出对作物某一阶段的控制，以达到对作物产量、品质、经济效益的要求；园艺定性模型根据种植过程以及作物的生长长势特点，确定不同的园艺定性技术模型；

其中：温室环境因子包括温室内环境因子和温室外环境因子，温室内环境因子包括空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤EC值和土壤PH值，温室外环境因子包括空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、降雨雪量、风力和风向，温室外环境因子影响温室控制；采集温室环境因子数据通过温室内环境传感器组和温室外环境气象站；植保过程数据包括园艺操作(如盘头，拿叉等)时间，每次灌溉、施肥或施药的时间和用量等；温室设施装备根据控制器指令调控温室环境因子和矿质营养元素的投放作用于作物生长生育的最适要求。植保人员根据指令对作物本身进行园艺管理；

步骤三：基于步骤一中构建的互作定量模型及植保园艺定性模型和步骤二中的温室环境因子数据，通过控制器驱动温室设施装备或植保人员调控温室环境因子或园艺操作；

该智慧温室系统包括依次连接的云端服务器、上位机和控制器，还包括与控制器连接的温室内环境传感器组、温室外环境气象站和温室设施装备，所述上位机采用PC机或触摸屏一体机，温室外环境气象站采用便携式气象站，温室内环境传感器组包括空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、光强传感器、二氧化碳传感器、土壤EC计、PH传感器，温室设施装备包括放风机、水肥一体机、补光灯、二氧化碳发生器、加热器、水帘、卷帘机，该系统还包括无线通信模块，控制器通过无线通信模块与移动终端如手机、IPAD连接，控制器还连接有喇叭，控制器基于互作定量模型和植保园艺定型模型，并根据生产过程中的采集到的数据和信息控制温室设施装备工作或通过喇叭告知植保人员下一步工作和相关数据，云端服务器用于存储系统数据和信息，以便植保人员调取，植保人员通过上位机或移动终端获取系统信息或操作温室设施装备。

本发明把封闭温室作物栽培整体作为一个大系统来调控，该系统的调控对象是温室内栽培的生育生长的作物，调控的变量是温室环境因子和矿质营养元素，调控的指标是作物最适的生长环境和作物产出的产量、品质、经济性，该系统控制器作为整个系统的智慧大脑，其核心是作物调控模型。控制器通过温室外环境气象站采集温室外环境因子，并通过温室内环境传感器组采集温室内环境因子和矿质营养元素数据，该数据和作物当前所处的生长阶段信息输入到调控模型中进行运算，控制器发出指令控制温室设施装备以调控温室环境因子和矿质营养元素的投放，以满足作物生长生育的最适要求，种植人员通过上位机查看控制器指令对作物本身进行园艺管理。而作物实时状态和生产过程实践的数据和信息反馈到控制器，进一步调整优化作物调控模型，反馈迭代升级整个系统的运行构成闭环自治正向优化系统。本发明基于作物调控模型，结合对作物产量、经济、品质的要求，确定温室环境因子和营养元素的最优参考投入量，及对园艺操作要求。

实施例一：

(一)确定互作定量模型

(1)确定番茄生长时的温度，番茄不同的生长发育阶段对温度要求不同。

种子发芽阶段：确定最适温度为25℃～30℃，当温度低于12℃左右(生物学起点温度)或超过40℃时(生物学上限温度)则发芽困难；

幼苗期：确定白天适宜温度为20℃～25℃，夜间适宜温度为10℃～15℃，当温度达到40℃时(生物学上限温度)，停止生长。当温度降到10℃以下时，生长缓慢，在5℃时(生物学起点温度)，植株停止生长；

开花期：确定白天适宜温度为20℃～26℃，夜间适宜温度为15℃～20℃。当花期遇到30℃以上的高温时，则植株营养状态恶化，花柱衰弱，花粉粒的荫发、花粉管的伸长不良，受精不完全，易产生落花落果。

结果期：确定白天适宜温度为24℃～26℃，夜间适宜温度为12℃～17℃。

(2)确定番茄对光照的要求

番茄不需要特定的光周期，但却要求有较强的光照，适宜光照强度为4万～7万勒克斯，光饱和点为7万勒克斯，光补偿点为0.15万勒克斯。超过8万勒克斯或低于1万勒克斯对生长不利。在冬季温室栽培中，由于光照不足，植株易徒长，营养不良，且开花数少，落花落果严重，还增多了各种生理障害和病害。生产上要根据光照条件来进行温度管理。当白天光照充足，温度适宜，光合作用强，制造养分多时，夜间温度可适当高一些。反之，当白天光照不足，温度偏低，光合作用弱，养分制造少时，夜间要适当降温，以减少养分消耗，增加养分积累。番茄发芽时不需要光照，有光反而不利于发芽。番茄对光照时数的要求并不严格，但每天的光照时间短，也会影响生长和产量。生产上，应尽量延长光照时数或利用人工补光来增加产量。根据试验证明，番茄在每天16小时的光照条件下，生长最好。

(3)确定番茄对水分的要求

番茄枝繁叶茂，蒸腾量比较大，因而需水量也很大，通常要求土壤相对湿度百分比为65％～85％，空气相对湿度百分比50％～65％。番茄不同的生长时期，对水分的要求不同。发芽期要求土壤湿度百分比应在80％左右，幼苗期和开花期要求65％左右，结果期要求75％一80％。结果期供给充足的水分是获得高产的关键。番茄要求比较干燥的气候，如阴雨连绵，空气湿度过高，一般生长衰弱，病害严重，易落花落果。

(4)确定番茄对土壤及营养的要求

番茄对土壤的适应力较强，要求也不太严格，但以排水良好，土层深厚，富含有机质的壤土或沙壤土最为适宜。番茄对土壤通气条件要求较高，土壤含氧量10％左右时，生长发育最好，当土壤含氧量低于2％时植株枯死，因此在低洼易涝及结构不良的土壤上生育不良。番茄要求土壤最适酸碱度为中性偏酸，pH值以6～7为宜。番茄在盐碱地上栽培生长缓慢，易矮化枯死，而在过酸的土壤上栽培易产生缺素症，特别是缺钙症，易发生脐腐病。

番茄生育期较长，必须有充足的养分才可能获得高产量和高效益。生产上，在注重增施有机肥的同时，也要注重化肥的合理施用。番茄对氮、磷、钾三要素的吸收量以钾最高，其次是氮和磷。每生产1万千克番茄，大约需钾48千克、氮25千克、磷7千克。氮素对茎叶的生长和果实的发育起重要的作用，是与产量关系最为密切的矿质营养元素。磷素的吸收量虽然不多，但对番茄根系生长及开花结果有着特殊的作用。钾的吸收量最多，尤其在果实迅速膨大期，钾素对糖的吸收、合成、运输及增高细胞液浓度、加大细胞的吸水量都有重要的作用。除氮、磷、钾外，番茄生长还需要硫、钙、镁、铁、锰、硼、锌等元素，但需要量很少，被称为微量元素。比较肥沃的土壤一般不缺微量元素。

(5)确定番茄对二氧化碳的要求

自然条件下，空气中的二氧化碳浓度约为300毫克/千克。而保护地栽培中常常由于不能及时通风换气而使二氧化碳浓度降低，有时达到100毫克/千克以下，使植株处于光合饥饿状态。试验证明：保护地增施二氧化碳，浓度达到1000～1500毫克/千克时，番茄生长旺盛，着花数增加，开花提前，产量提高。

确定番茄生长时所处温室的环境因子和矿质营养元素的所需值的适宜范围进而确定互作定量模型。

(二)确定植保园艺定性模型

(1)育苗期

采用基质工厂化育苗，苗龄30-35天左右。育苗前，先用室温水预浸种子2～3小时后换水反复搓洗把种皮粘液洗净为止，然后将种子装入纱布袋放入100℃水中浸5～10秒钟，并不断搅动，然后立即移入冷水中冷却，反复3～5次。由于不同品种的耐热力不同，事先要进行试验，以免影响发芽率。处理完后用干净湿毛巾包起至恒温箱催芽，每隔12小时翻动并用30℃温水淋湿毛巾一次，使之受热均匀，以利发芽齐壮，种子露白即可播种。壮苗标准：子叶完整、茎杆粗壮、叶片深绿、无病斑、无虫害、节间短、株高在16～18cm、5～6片叶、根系布满基质，可以移栽。

(2)移栽期

移栽前，将棚内作物彻底清除，并施腐熟农家肥5000kg，磷酸二铵15kg。深翻土壤，高温闷棚10～15天后，按大行距80cm、小行距50cm起垄，垄高15～20cm，株距40cm，行距40～45cm，密度为每棚3000-3200株。下午3点后开始定植，定植后浇足定植水，覆膜，采用遮阳网遮荫，遮盖时间长短以当时光照强弱而定，促进快速发生新根。

(3)生长期管理

盘头：每7～10天一次，盘头时用手背将作物生长点与线绳分开，以减少损伤。

拿杈：每7天一次。每片叶的叶腋处都会长出侧枝，拿掉所有的侧枝，拿杈时连基部一起拿掉，不要留一小段。

疏花疏果：每7～8天一次。大型果(单个果重200g以上)每串留3个果，中大型果(单个果重140-180g)每串留4个果，中型果(单个果重100～140g)每串留5-6个果。

落蔓：每12～14天一次。每次落40cm左右，保证最下面的果实不会接触到地面。

去老叶：每7天一次。冬天每株留10～12片叶，夏天每株留16-18片叶。去老叶时从下部开始去除，并保证最下面一串果实之下无叶片。

(4)采收期：每周采收2～4次，由东往西采收。

采摘标准：

a)采摘的果实确保无病态，色泽鲜艳、品相正，同批次大小均匀原生态；

b)不在露水多时采摘，采摘时要保持双手洁净，采摘工具要清洁、卫生、无污染等；

c)保证果蒂整齐，包装时果实要摆放整齐，装箱、装袋重量要一致；

d)果实着色均匀，表面光泽亮丽，不得有污点，带萼片，蒂不能超过底面。

e)检验，采收前7～15天停止施肥及一切化学农药的使用。生长期施过化学农药的番茄，采摘前1～2天必须进行农药残留生物检测，合格后方可采摘，分级包装上市。

Tomsim模型是公认的模拟温室园艺作物生长发育最理想的机理模型之一，中国专利公布号为CN104656451A的一种基于作物模型的密闭系统环境因子优化调控方法，基于TomSim模型和GreenLab模型构建作物模型，并基于作物模型构建用于定量地描述温度、光照强度和C0}浓度三个环境因子与作物光合产量关系的密闭系统环境因子优化调控模型。Tomsim模型中的参数与作物品种类型及整枝园艺方式有关，模型输入使用的温室环境数据有温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度，根据模型参数和输入，就能计算/预测出作物的产量。本发明是反用Tomsim模型，设定期望的作物产量、品质、经济价值(经济价值是与作物上市时间相关，可以把经济价值等同于期望的上市时间)，反推出作物生长发育过程各阶段所需的温室环境因子数据和园艺操作要求.称该推导出的作物生长各阶段温室环境因子数据为互作定量模型，称所需的园艺操作要求为园艺定性模型。

对于一作物，完成某一生育生长阶段所需要积累有效积温为一恒定值。作物完成一定发育阶段或作物从播种到成熟需要一定的积温。积温有两种，即活动积温和有效积温。每种作物都有一个生长发育的生物学起点温度，这个生物学起点温度一般用日平均气温表示，高于生物学起点温度时，作物才能生长发育，低于生物学起点温度时，作物便停止生长发育，但不一定死亡。通常将高于生物学下限温度的日平均气温值叫做活动温度，而把作物某个生育期或全部生育期内活动温度的总和，称为该作物某一生育期或全生育期的活动积温。活动温度与生物学下限温度之差，叫做有效温度，有效温度对作物的生育是有效的。作物某个生育期或全部生育期内有效温度的总和就叫做该作物这一生育期或全部生育期的有效积温。

有效积温公式：

式中θ_k表示作物第k生长阶段内到第i天累积的有效积温；T_i表示第i天的日平均气温；T_b表示作物第k生长阶段的生物学下限温度，温度单位℃，日平均气温T_i的计算按照一天内每十五分钟测量温度的平均值，当0＜θ_k≤θ_{k_m}时，表示作物处于第k生长阶段，θ_{k_m}表示作物第k阶段所需的有效积温，其中k和i为正整数。

以番茄生长发育的机理参数要求(有效积温、发育历期、生物学起点温度、生物学上限温度、光补偿点、光饱和点、二氧化碳补偿点、二氧化碳饱和点、矿质营养元素)为限制条件，设定期望的番茄产量每株6公斤，7个果一公斤，春节上市。根据农业科学理论成果和作物生长模型(如有效积温模型、Tomsim模型等)，结合农艺师的实战经验(例如，番茄在定植前十天需练苗，练苗期间最低温度为8℃，最高控制在35℃以内)，反推出番茄各生长阶段所需的温室环境因子要求和矿质营养要求，推出定植番茄在十月底，生长过程中确定适宜温度为白天20℃～25℃，夜间为10℃～15℃，开花期最适温度白天为20℃～26℃，夜间为15℃～20℃；所需园艺操作要求是每株留13穗摘心，每穗留3～4个好果；通过温室外环境气象站实时测量温室外环境因子并通过温室内环境传感器组采集温室内的实时环境数据和土壤的矿质营养元素量(用PH值和EC值表征)，空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、光强传感器、二氧化碳传感器分别测量空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度，土壤EC计、PH传感器分别测量EC值和价值。

控制器逻辑比对采集的实时环境因子数据和要求的环境因子数据(也就是互作定量模型)，产生控制指令，驱动温室设施装备(放风机，水肥一体机，补光灯，二氧化碳发生器，风机，加热器，水帘，卷帘机等)调整温室的环境因子趋近定量模型所要求的。同时控制器根据当前番茄的生长阶段，指令植保人员按照园艺定性模型操作管理(番茄的盘头、拿叉、灌溉、施肥、施药、采摘等)，并记录实际田间管理的数据(用水量，施肥量，施药量，采摘量，操作时间，各阶段番茄植株的高度、叶冠面积等)。以记录的番茄植株数据以及管理数据和采集的温室环境因子数据，通过反馈迭代学习控制算法持续优化作物调控模型，使整个种植大系统闭环自治正向优化运行。

当然，上述内容仅为本发明的具体实施方式，不能被认为用于限定对本发明的保护范围。本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的均等变化与改进等，均应归属于本发明的涵盖范围内。

Claims

1.一种作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：包括下列步骤：

2.根据权利要求1所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：步骤一中的机理参数包括有效积温、发育历期、生物学起点温度、生物学上限温度、光补偿点、光饱和点、二氧化碳补偿点、二氧化碳饱和点、二氧化碳浓度和矿质营养元素。

3.根据权利要求1所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：步骤一中的经济需求是使作物以合适的上市时间，得到最大化的商业价值和利润。

4.根据权利要求1所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：步骤二中采集温室环境因子数据通过温室内环境传感器组和温室外环境气象站采集。

5.根据权利要求4所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：所述温室环境因子包括温室内环境因子和温室外环境因子，温室内环境因子和温室外环境因子分别通过温室内环境传感器组和温室外环境气象站采集；温室内环境因子包括空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤EC值和土壤PH值，温室外环境因子包括空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、降雨雪量、风力和风向。

6.根据权利要求4或5所述的作物调控模型驱动的智慧温室系统调控方法，其特征在于：所述温室内环境传感器组包括空气温湿度传感器、土壤温湿度传感器、光强传感器、二氧化碳传感器、土壤EC计、PH传感器。