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AI水肥一体调控定制:基质含水率与EC闭环

在设施种植中,水肥决策长期依赖经验曲线:定时定量灌溉,忽视基质含水率与根区EC的动态变化,容易造成根区盐分累积或亏水胁迫。本实验室近期完成番茄与生菜两季对照试验,把灌溉决策拆成感知、预测、下发三段。

  • 感知端:以基质含水率、EC、温湿度与光照积算为输入,采样周期5分钟,缺失值用同棚邻点插补;
  • 决策端:用轻量时序模型预测未来2小时蒸腾量,再由规则约束兜底,单次灌溉量控制在30~80 mL/株,EC目标区间按生育期分段;
  • 下发端:通过Modbus写回水肥机,阀门响应延迟实测约8秒,已在控制逻辑中做前馈补偿。

两季试验中,灌溉用水较人工定时方案下降约18%,根区EC波动幅度收窄约三分之一,未出现明显萎蔫与缺素症状。当前模型在阴雨天的蒸腾预测偏差仍偏大,下一步将引入温室外气象预报数据,并把验证范围扩展到冬季低温弱光工况。

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