一、项目背景与行业痛点
农业智能温室通过覆盖结构、通风系统、遮阳系统、加温设备、湿帘风机、灌溉施肥、补光及环境控制系统，为蔬菜、花卉、水果、育苗和其他设施作物创造相对可控的生长环境。温度和空气湿度是温室环境中最基础的两个参数，会直接参与作物蒸腾、气孔开闭、光合作用、呼吸作用、授粉坐果、养分运输以及病害发生环境的形成，因此温湿度综合在线监测是数字温室和智慧农业环境控制的重要基础。温室与普通室内环境最大的区别，在于环境变化同时受到太阳辐射、室外气象、作物蒸腾、土壤或基质蒸发、灌溉、通风、遮阳、加热和降温设备共同影响。晴天上午太阳辐射增强后，棚内温度可能快速升高；灌溉以后，大量水分蒸发和植株蒸腾又会改变空气湿度；夜间覆盖物降温和作物持续呼吸，则可能使空气接近饱和状态。因此，温室微气候始终处于动态变化过程。
传统农业大棚往往只在棚门口或墙面悬挂一个温湿度计，工作人员依靠经验决定开窗、卷帘、通风或灌溉。这种方式难以发现凌晨高湿、晴天快速升温、不同棚区温差以及夜间接近凝露等问题，也无法形成连续历史数据。当作物发生徒长、授粉不良、裂果、叶片灼伤、灰霉病等问题时，往往缺少能够还原实际生长环境的连续数据。温室内部还存在明显空间差异。靠近湿帘的位置空气温度和湿度与风机端不同，靠近通风窗的位置与温室中央不同；高大番茄、黄瓜和彩椒形成完整冠层后，冠层上部、叶片区域和近地面微气候也存在差异。大型连栋温室如果只使用控制柜附近一个温湿度传感器，就可能出现“控制系统显示正常，但部分作物区已经过热或过湿”的情况。农业生产还具有明显的生育阶段差异。种子萌发、幼苗期、营养生长期、开花授粉期、坐果期和采收期对温度、湿度及空气蒸发需求并不完全一致。番茄、黄瓜、草莓、生菜、花卉和育苗作物也具有不同的环境适宜范围。因此，智能温室不能把某一个固定温度和相对湿度值作为全部作物、全部季节和全天24小时统一控制目标。
相对湿度本身也不能完整描述作物的蒸腾环境。相同70%RH在18℃和30℃条件下代表的空气水汽状态明显不同，因此现代设施园艺逐渐将温度、相对湿度与饱和水汽压结合，进一步计算空气水汽压差VPD，用于评价空气对植物叶片水分蒸发的驱动力。温度、RH和VPD联合分析，比单纯设置一个“湿度不得超过80%”更加符合植物生理机制。
温室夜间还需要重点关注叶面结露。空气相对湿度尚未达到100%时，如果叶片或覆盖材料表面温度低于空气露点，就可能形成凝露和叶面水膜。持续叶面湿润可能增加部分真菌和细菌性病害发生的环境条件。因此，温湿度监测还可与露点、叶面温度或叶面湿度传感器结合，用于农业病害环境风险辅助分析。
本项目建设农业智能温室大棚温湿度综合在线监测系统，通过S-GBTH温湿度传感器、S-CJ711智能主机、4G或以太网通信及农业物联网平台，对温室冠层环境实施24小时连续监测，并根据生产需要扩展室外气象、光照、太阳辐射、CO₂、土壤温湿度、基质水分、叶面湿度及水肥参数，实现环境数据采集、存储、分析、预警及智能控制。
系统总体技术逻辑为：
作物种类 → 生育阶段 → 环境需求 → 温室微气候监测 → 温度/RH/VPD分析 → 通风/遮阳/湿帘/加温/灌溉调节 → 作物状态反馈 → 环境策略优化 → 生产过程记录。
二、建设目标与监测目标
1. 建设目标
项目建设目标是在农业温室和种植大棚建立连续、自动、可远程管理的环境温湿度监测体系，将依靠人工经验和现场温湿度表的管理方式升级为基于连续数据的设施农业环境管理。
系统应根据温室面积、种植作物、畦向、温室结构、通风方式、湿帘风机布局以及作物冠层高度进行代表性布点，并能够覆盖白天升温、夜间高湿、灌溉后环境变化和极端天气等典型工况。
系统应具备实时温湿度、本地存储、4G或以太网通信、历史趋势、多点比较、温湿度变化速率、露点、VPD及异常持续时间分析，并可根据项目需要与卷膜、天窗、侧窗、遮阳、湿帘风机、加热和灌溉施肥设备实现联动。
2. 监测目标
主要监测作物冠层实际生长空间的空气温度和相对湿度，而不是单纯监测大棚建筑内部某个固定墙面位置。
大型连栋温室应重点掌握不同种植区之间的环境差异；高秆和藤蔓作物还应关注随冠层高度变化形成的微气候差异。
系统最终应能够回答：当前哪个温室或种植区过热、哪个区域长期高湿、凌晨是否容易形成露水、当前环境是否适合作物蒸腾、通风或湿帘启动以后环境改善速度如何，以及某一环境问题究竟来自天气变化、设备运行还是灌溉和作物蒸腾。
三、需求分析
1. 温室监测对象应是作物冠层微气候
温室环境监测的最终对象是作物实际生长环境，因此温湿度传感器应尽量布置于具有代表性的冠层区域。随着作物长高，固定传感器高度可能逐渐脱离主要叶片区域，因此部分项目需要采用可调高度安装结构。
2. 不同作物不能采用统一温湿度控制值
番茄、黄瓜、彩椒、草莓、生菜、花卉和育苗作物具有不同生理需求，同一种作物不同生育阶段也存在差异。温室正式控制值应依据品种、生育阶段、种植模式、当地气候和农艺方案确定。
因此通用系统应提供参数模板和策略配置能力，而不应由设备厂家把一个固定温度或湿度范围定义为所有智能温室的统一标准。
3. 白天和夜间环境逻辑不同
白天太阳辐射强、光合作用活跃，温室主要面对快速升温、蒸腾增强和高温问题；夜间则没有太阳辐射，温度降低后空气相对湿度容易升高，主要关注低温、高湿和结露风险。
因此系统应分别建立昼间和夜间控制策略，而不是24小时使用完全相同的报警阈值。
4. 温湿度应与光照和太阳辐射联合分析
温室升温的主要外部驱动之一是太阳辐射。同样25℃的空气温度，在强辐射和阴天条件下植物的能量平衡和蒸腾状态并不完全相同。
高水平智能温室可增加太阳总辐射或PAR光合有效辐射监测，使温湿度控制与真实光环境建立关联。
5. 空气湿度和土壤水分属于不同监测对象
空气相对湿度描述空气水汽状态，土壤或基质水分描述根系区供水情况。空气湿度较高并不意味着根系一定具有充足水分，土壤湿润也不意味着温室空气一定高湿。
智慧灌溉应综合土壤或基质水分、太阳辐射、作物蒸腾和水肥策略确定，不能简单根据空气湿度直接启动或停止灌溉。
6. RH和VPD应结合使用
相对湿度容易理解，适合基本环境管理；VPD进一步考虑温度对饱和水汽压的影响，更有利于评价作物蒸腾环境。
在智能温室中可同时保留温度、RH和VPD，避免将VPD简单理解为RH的替代指标。
7. 温湿度不能代替植物病害诊断
长期高湿和叶面结露可以增加某些病害发生条件，但病害还受到病原物、作物抗性、栽培密度、通风、叶面水膜持续时间和农事操作等因素影响。
因此环境平台可以提示“病害适生环境风险增加”，但不能只根据湿度数据直接判断作物已经感染某种疾病。
四、总体解决方案
农业智能温室大棚温湿度监测采用“室外气象环境＋温室冠层多点温湿度监测＋根区环境监测＋现场智能采集＋4G/以太网通信＋农业物联网平台＋环境设备联动”的总体技术架构。
一般温室冠层环境采用S-GBTH温湿度传感器，通过RS485或4～20mA接入S-CJ711智能主机。对于大型连栋温室，可按照种植区、通风区、湿帘与风机方向划分多个环境测点。
室外可配置空气温湿度、太阳辐射、风速风向和降雨等气象参数；根区可配置土壤温湿度或基质水分；高水平设施园艺项目还可配置CO₂、PAR、叶面湿度和叶片温度。
平台建议按照：
农业园区 → 温室栋号 → 种植区 → 作物品种 → 生育阶段 → 环境监测点
建立管理层级。
进一步与农业生产管理结合后，可形成：
室外天气 → 温室温湿度 → 光照/辐射 → VPD → 土壤/基质水分 → CO₂ → 作物生育阶段 → 环境控制设备 → 农事操作 → 产量与品质
的数据关系。
总体技术链路为：
环境传感器 → S-CJ711智能主机 → 本地Flash → 4G/以太网 → 农业物联网平台 → 温湿度/VPD/露点分析 → 环境预警 → 通风/遮阳/降温/加温/灌溉调节 → 作物环境恢复 → 生产数据记录。
五、系统架构设计
系统由环境感知层、现场采集层、边缘数据层、通信网络层、农业物联网平台层和智能控制应用层组成。
环境感知层负责空气温湿度、室外气象、土壤或基质环境及可选CO₂、太阳辐射、PAR和叶面湿度等参数；现场采集层负责多个传感器集中接入；边缘数据层负责通信异常期间继续记录现场环境数据。
通信层可采用农业园区以太网或4G无线通信。大型连栋温室可采用有线RS485集中采集，并通过一个或多个智能主机向平台上传数据，减少每个传感器独立无线通信造成的设备数量和维护复杂度。
平台层负责实时环境状态、历史曲线、VPD、露点、多点空间差异、设备状态和报警记录。智能控制层则根据作物环境策略向天窗、侧窗、遮阳、风机、湿帘、加热、补光及灌溉设备提供控制依据。
对于自动控制项目，环境监测、设备联动与安全保护逻辑应分层设计。极端大风、暴雨、低温等情况下，温室结构和设备安全控制应优先于普通作物环境控制策略。
六、监测内容与监测方法
1. 温室作物冠层温湿度
主要温湿度测点宜设置于代表性作物冠层区域。对于番茄、黄瓜、彩椒等高秆作物，可随着植株生长调整传感器高度，使监测位置持续接近主要叶片和果实区域。
2. 温室中央区域
温室中央可以设置基础环境测点，用于建立整栋温室长期环境基线，但不能在大型温室中仅依靠该点代表全部种植区。
3. 湿帘端与风机端
采用湿帘风机降温的连栋温室，湿帘附近通常温度较低、湿度较高，空气沿温室向风机端流动过程中逐渐升温。可分别在湿帘端、中部和风机端设置环境测点，评价纵向环境均匀性。
4. 天窗和侧窗影响区域
自然通风温室可在典型通风路径设置测点，用于分析天窗和侧窗开启以后温湿度变化以及不同区域通风效果。
5. 高低冠层环境
育苗和矮生作物通常重点监测苗床或植株高度附近环境；高大作物可根据项目需要增加冠层上下不同高度测点，分析垂直环境差异。
6. 夜间高湿区域
历史容易发生滴露、灰霉及高湿问题的温室，可在低洼、边角、空气流通不良或覆盖物附近增加监测点，并根据需要配置叶面湿度传感器。
7. 室外气象环境
室外温湿度、太阳辐射、风速、风向及降雨等数据是温室控制的重要外部条件。智能控制系统应能够区分“室外天气驱动”和“温室内部设备故障”造成的环境变化。
8. 根区环境
根据种植方式配置土壤温湿度、基质含水量和根区温度监测，用于分析空气环境与根系供水之间的关系。
七、技术原理与算法模型
1. 温室多点环境极值
设第i个温室空气测点温度为Ti(t)，相对湿度为RHi(t)：
Tmax(t) = max[T1(t)，T2(t)，……，Tn(t)]
Tmin(t) = min[T1(t)，T2(t)，……，Tn(t)]
RHmax(t) = max[RH1(t)，RH2(t)，……，RHn(t)]
RHmin(t) = min[RH1(t)，RH2(t)，……，RHn(t)]
平台应重点显示当前最热、最冷、最湿和最干区域，而不能只使用温室平均温湿度。
2. 温室空间均匀性
定义：
ΔTspace = Tmax - Tmin
ΔRHspace = RHmax - RHmin
在湿帘风机、自然通风和大型连栋温室中，空间差能够直接反映环境控制均匀性。长期空间差扩大时，应检查风量、通风路径、作物冠层阻力及设备运行状态。
3. 温度变化速率
定义：
VT = [T(t2)-T(t1)]/(t2-t1)
晴天上午温室温度可能快速升高。即使尚未达到高温最终控制值，VT持续偏大时也可以提前启动通风、遮阳或降温策略。
4. 湿度变化速率
定义：
VRH = [RH(t2)-RH(t1)]/(t2-t1)
夜间、灌溉后或关闭通风以后，如果RH持续快速增加，可以提前判断温室正在向高湿状态发展。
5. 饱和水汽压
温度为T时，可采用常见近似关系计算空气饱和水汽压：
es(T) ≈ 0.6108 × exp[17.27T/(T+237.3)]
其中es单位可采用kPa。
6. 空气VPD
以空气温度和相对湿度进行简化计算：
VPDair = es(T) × (1 - RH/100)
VPD较低表示空气接近饱和，植物蒸腾驱动力较弱；VPD较高则表示空气干燥能力增强，植物水分需求增加。
不同作物和生育阶段适宜VPD不同，因此平台应允许按作物建立策略模板，不宜设置适用于全部温室的统一VPD报警值。
7. 冠层VPD
若进一步获得叶片温度Tleaf，可建立更加接近植物真实蒸腾状态的叶气VPD：
VPDleaf = es(Tleaf) - ea
其中ea为实际空气水汽压。
这种方法比只使用空气温度计算VPD更加接近叶片实际蒸腾环境，但需要可靠的叶片或冠层温度数据。
8. 空气露点
根据空气温度和相对湿度可计算露点Tdew。当空气温度逐渐接近露点时，说明空气越来越接近饱和状态。
如果叶片温度Tleaf接近或低于Tdew，则叶面形成水膜的可能性增加。
9. 叶面凝露安全余量
定义：
ΔTleaf-dew = Tleaf - Tdew
ΔTleaf-dew越小，表示叶片越接近凝露条件。该指标可以与叶面湿度传感器联合使用，为夜间高湿和病害环境风险管理提供辅助数据。
10. 湿帘降温效果
采用湿帘风机时，可比较：
ΔTpad = Tout - Tpad
以及湿帘端、中部、风机端温度变化。
在相似室外环境条件下，如果湿帘后空气降温效果逐渐下降，可检查水循环、湿帘堵塞、风机风量及设备维护状态。
11. 环境恢复时间
执行通风、湿帘、遮阳或加热以后，可计算：
Trecovery = tstable - taction
通过长期比较相似天气条件下的环境恢复时间，可以判断温室设备控制能力是否发生变化。
八、系统功能设计
系统应具备温室空气温湿度实时显示、历史自动记录、多测点曲线比较、环境极值、空间温湿度差、变化速率、露点、VPD、异常持续时间和设备在线状态管理功能。
平台应支持按作物和生育阶段建立环境策略，例如育苗、营养生长、开花、坐果和采收阶段可以调用不同参数模板，并允许农艺人员根据品种和实际生产经验调整。
环境报警宜采用趋势预警和正式异常相结合的方式。晴天快速升温时可根据温升速率提前提示；夜间湿度持续增加时可在达到极端高湿以前提示通风、加温或除湿。
如果项目配置自动控制系统，可将温度、RH、VPD、室外气象和设备状态共同用于控制决策，避免只根据单个温度传感器频繁启停环境设备。
平台还应记录人工农事操作，例如灌溉、施肥、打叶、整枝、采收和喷药，使环境数据变化能够与实际生产事件对应。
九、硬件组成与配置方案
1. S-GBTH温湿度传感器
用于日光温室、连栋温室、塑料大棚及其他设施农业空间的空气温度和相对湿度连续监测。百叶结构能够为温湿度元件提供一定的通风和辐射防护条件。
2. S-CJ711智能主机
负责多个温湿度、土壤及其他兼容传感器的数据集中采集、本地存储以及4G或以太网通信。
3. 室外气象传感器
可扩展室外温湿度、太阳辐射、PAR、风速、风向和降雨，用于温室自然通风、遮阳和极端天气控制。
4. 土壤或基质温湿度传感器
用于监测根区水分和温度，为滴灌、水肥一体化及作物水分管理提供数据。
5. CO₂传感器
高水平连栋温室可配置CO₂监测，用于分析通风、作物光合作用和CO₂施肥之间的关系。
6. 光照或PAR传感器
用于描述植物实际获得的光环境，并为遮阳、补光以及灌溉策略提供数据依据。
7. 叶面湿度传感器
用于辅助记录叶面形成水膜的时间和持续过程，与温湿度、露点共同评价夜间高湿及病害适生环境。
8. 环境控制设备接口
可根据项目接入天窗、侧窗、卷膜、遮阳、风机、湿帘、加热器、循环风机、补光及水肥一体化设备，实现环境监测与智能控制融合。
十、核心设备参数
1. S-GBTH百叶箱型温湿度传感器
温度测量范围：-50～85℃。
相对湿度测量范围：0～100%RH。
温度准确度：±0.1℃。
湿度准确度：±1%RH。
温度分辨率：0.1℃。
湿度分辨率：0.1%RH。
供电：DC 12V或DC 24V，根据具体选型确定。
输出方式：RS485、4～20mA、0～2.5V等形式可根据产品配置选择。
数字通信协议：MODBUS-RTU。
默认波特率：9600。
2. S-CJ711智能主机
工作电源：DC 12～24V。
模拟量输入：10路，默认4～20mA。
RS485接口：2路，其中一路可用于外接环境传感器，另一路可用于项目设备扩展。
通信方式：支持4G无线通信及以太网传输。
本地存储：8Mbit Flash。
工作温度：-40～80℃。
工作湿度：0～95%RH。
防护等级：IP65。
3. 温室安装应用边界
温室内部长期高湿、灌溉喷淋和农药喷施较为常见，传感器应安装在能够正常空气交换、避免直接淋水和避免作物叶片长期覆盖的位置。产品量程达到0～100%RH并不意味着探头可以长期浸水或承受高压水流冲洗。
4. 太阳辐射影响
温度传感器如果直接受到太阳辐射，其测量结果可能高于实际空气温度。百叶防护结构能够降低辐射影响，但正式温室测点仍应按照微气候观测和现场条件合理安装，避免不必要的直接热辐射。
5. 本地存储边界
S-CJ711配置8Mbit Flash，可为网络中断期间现场数据保存提供基础。实际保存时长取决于接入传感器数量、采样周期和数据结构，应在项目设计阶段进行容量核算及断网验证。
十一、软件平台与数据展示
软件平台按照农业园区、温室栋号、种植区、作物和环境监测点进行分级管理。首页可集中显示各栋温室当前温度、相对湿度、VPD、环境报警及设备在线状态。
大型连栋温室可通过平面图显示不同温湿度测点，使管理人员快速发现湿帘端、温室中央、风机端及局部高温高湿区域。
历史曲线可同时叠加空气温度、相对湿度、VPD、室外温度、太阳辐射和环境设备状态，从而判断一次温升是来自太阳辐射增强、通风不足还是设备故障。
平台可按照白天和夜间分别统计最高温度、最低温度、最高湿度、VPD范围、高湿持续时间和环境恢复时间，并形成日、周、月度种植环境报告。
进一步与农业生产系统融合后，可以把种植日期、品种、生育阶段、灌溉、施肥和采收记录与环境曲线关联，为后续分析产量、品质及环境管理策略提供数据。
十二、数据分析与智能应用
1. 晴天快速升温分析
太阳辐射增强以后，如果温室温度持续快速上升，系统可以在达到最终高温控制值以前根据温升速率进行趋势提示，为开窗、遮阳和风机启动预留时间。
2. 夜间高湿分析
日落后温室温度下降，空气相对湿度通常逐渐升高。平台可结合露点和叶面湿度判断凌晨高湿持续时间，为夜间通风、循环风或适度加温策略提供依据。
3. VPD生长环境分析
系统按照作物和生育阶段统计VPD变化，使农艺人员能够了解作物一天中蒸腾驱动力的变化过程。VPD长期过低或过高时，可以结合通风、加湿、遮阳和灌溉策略进行调整。
4. 湿帘风机性能分析
通过湿帘端、中部和风机端环境比较，可以评价湿帘降温能力和温室纵向均匀性。在相似室外环境下，如果湿帘端降温幅度下降，可重点检查水循环和湿帘状态；如果纵向温差持续增大，可检查风机风量和作物冠层阻力。
5. 自然通风效果分析
天窗或侧窗打开以后，可以统计不同区域温度下降速度及湿度变化。如果开窗角度已经较大但温度仍持续升高，可结合室外风速、风向和太阳辐射进一步判断自然通风能力。
6. 灌溉环境响应分析
灌溉事件发生后，可记录温室相对湿度和VPD变化。长期分析可以帮助确定某些灌溉时段是否导致夜间空气长期高湿，并据此优化灌溉时间，而不是简单减少植物所需水量。
7. 多栋温室横向比较
相同品种、相同生育阶段和相近室外天气条件下，可以比较不同温室的温度、RH、VPD和设备运行情况。长期明显偏离其他温室的单栋设施应优先检查通风、湿帘、遮阳或传感器。
8. 病害环境风险辅助分析
对于灰霉、霜霉等与高湿和叶面湿润条件相关的病害，可统计夜间高湿和叶面湿润持续时间，并结合农艺人员的病害调查进行风险管理。
该功能属于环境风险辅助判断，不能替代植物病理诊断。
十三、预警机制与决策支撑
1. 作物和生育阶段优先
正式温湿度、VPD及报警参数应依据作物品种、生育阶段、农艺技术方案和当地设施生产经验确定，不能为所有农业温室统一设置同一个控制值。
2. 白天高温趋势预警
晴天温度正在快速升高但尚未达到最终高温限值时，可根据温升速率提前产生预警，并提示检查天窗、侧窗、遮阳和降温系统。
3. 夜间高湿预警
夜间相对湿度持续升高、VPD不断降低且空气接近露点时，可形成高湿趋势预警，为通风、循环风或其他农艺环境调节提供决策依据。
4. VPD异常预警
根据具体作物设定适宜VPD范围。当VPD持续偏离作物目标区间时，应综合判断温度、空气湿度、太阳辐射和根区供水，而不是简单通过喷水或加热进行单参数修正。
5. 空间差异预警
整个温室平均温度正常但风机端或局部种植区明显过热时，应形成空间不均匀提示，避免平均值掩盖部分作物长期处于不利环境的问题。
6. 设备异常关联
环境温度持续升高，同时风机、天窗或湿帘没有按照控制策略动作时，可形成设备控制异常提示；设备已经运行但环境改善效果明显低于历史水平时，则提示检查设备性能。
7. 推荐处置流程
环境趋势异常 → 验证传感器 → 比较温室多个测点 → 查询室外气象 → 查询当前作物和生育阶段 → 检查通风/遮阳/湿帘/加热设备 → 查询灌溉事件 → 判断气象驱动或设备异常 → 执行环境调节 → 观察VPD及温湿度恢复 → 保存生产记录。
十四、项目实施方案
1. 温室基础调查
项目实施前应收集温室结构类型、面积、长度、跨度、种植作物、栽培方式、种植密度、湿帘风机、天窗侧窗、遮阳、加热、灌溉和现有控制系统资料。
2. 作物和农艺调查
应明确不同温室种植品种、生育周期、环境目标和灌溉策略。环境监测系统应服务实际农艺，而不是先安装设备以后再寻找应用场景。
3. 环境分布测试
大型温室正式布点以前，可在晴天、中午、夜间及湿帘运行等典型工况下测试不同位置环境，识别高温区、高湿区和空气流通不良区域。
4. 冠层测点安装
温湿度传感器应安装在具有代表性的作物冠层高度，避免直接受到阳光、湿帘水滴、喷灌、加热管及设备局部热源影响。
5. 可调高度设计
番茄、黄瓜等作物冠层高度会随生长期显著变化，宜采用可调支架或预留不同高度安装位置，使环境传感器能够随着作物生长调整。
6. 湿帘风机温室布点
大型纵向通风温室可在湿帘端、中部和风机端设置代表性测点，必要时根据温室宽度增加横向测点，用于评价环境均匀性。
7. 室外环境站
室外气象设备应安装在能够代表园区天气的位置，避免建筑、温室排风及高大障碍物明显干扰。气象站布置应根据对应气象观测要求实施。
8. RS485通信施工
温室高湿、灌溉和农业机械作业环境对通信线路提出较高要求。线缆应采用可靠防护，做好接线防水、设备地址规划、屏蔽和电源防护，并避免影响农机、运输车及日常农事操作。
9. 系统联调
安装完成后应开展传感器现场比对、通信、本地存储、网络中断和报警测试。配置自动控制时，还应分别验证天窗、侧窗、遮阳、湿帘风机和加热等设备动作逻辑。
10. 环境策略试运行
系统初期宜先积累环境数据，并由农艺人员根据作物实际表现逐步调整温度、湿度、VPD及设备联动参数，避免未经生产验证直接采用一套通用自动控制阈值。
十五、运维服务保障
农业温室温湿度传感器应根据使用环境定期进行校准或现场比对。高湿、农药、肥料、粉尘和昆虫都可能影响探头长期稳定性，因此设施农业环境下的维护频率应根据现场污染程度制定。
S-GBTH百叶结构应保持空气交换通畅，定期检查灰尘、昆虫、植物叶片和农药沉积。作物生长以后如果叶片遮挡传感器，应及时调整测点位置。
S-CJ711智能主机应定期检查供电、RS485、本地Flash以及4G或以太网通信状态。平台应明确区分环境超限、传感器故障和网络离线。
温室更换种植作物、改变行距、增加遮阳、调整湿帘风机、更换温室覆盖材料或进行结构改造以后，应重新评价环境测点位置。
建议按照作物生产周期形成环境运行分析报告，对昼夜温度、湿度、VPD、高温持续时间、高湿持续时间、设备运行时间和空间均匀性进行统计，为下一茬环境策略优化提供依据。
十六、项目优势与方案价值
本方案不是简单在农业大棚内部安装一个联网温湿度计，而是围绕植物实际生长环境，将室外气象、冠层温湿度、VPD、露点、根区环境和环境控制设备建立数据关系。
方案明确区分空气湿度和土壤水分，避免将“空气湿度高”错误理解为“植物根系不需要灌溉”；同时引入VPD，使传统温湿度监测能够进一步服务植物蒸腾环境管理。
通过多点环境监测，可以发现大型温室内部湿帘端、中央和风机端之间的环境差异；通过冠层高度监测，可以避免墙面传感器数据无法代表植物真实生长空间的问题。
方案同时强调不同作物、不同生育阶段和昼夜环境策略不同，不机械给所有温室套用一组统一温湿度值，更适合设计院、农业系统集成商、智慧农业建设及招投标技术方案引用。
S-GBTH与S-CJ711可构成温室空气环境监测基础，并进一步接入土壤温湿度、太阳辐射、PAR、CO₂、叶面湿度及水肥设备，最终形成：
室外气象 → 温室微气候 → 作物冠层 → 根区水分 → 光合作用环境 → 水肥管理 → 环境控制 → 作物生长 → 产量品质
的智能温室综合在线监测体系。
十七、应用场景
智能温室温湿度在线监测：用于自动化连栋温室、玻璃温室及智慧农业设施环境管理。
日光温室温湿度监测：用于北方日光温室蔬菜、果蔬及花卉昼夜环境监测。
塑料大棚温湿度监测：用于单栋或多栋塑料大棚环境自动记录和远程预警。
连栋玻璃温室环境监测：用于高标准设施园艺温度、湿度、VPD、CO₂及光环境综合在线管理。
蔬菜温室温湿度监测：用于番茄、黄瓜、辣椒、生菜及其他设施蔬菜生产。
草莓温室环境监测：用于草莓开花、结果及夜间高湿环境管理。
花卉温室温湿度监测：用于鲜切花、盆栽花卉和高价值园艺作物设施栽培。
育苗温室温湿度监测：用于穴盘苗、蔬菜苗、花卉苗及嫁接苗环境控制。
科研温室环境监测：用于农业科研、育种及植物生理试验的连续微气候记录。
数字农业园区环境物联网：用于多个温室大棚集中联网、远程管理及农业生产数据分析。
十八、效益分析
农业温室采用24小时温湿度在线监测以后，可以完整记录白天快速升温、夜间高湿、凌晨结露风险及无人时段环境变化，减少人工巡棚形成的数据盲区。
通过冠层多点监测可以发现温室平均温度正常但局部种植区持续高温、高湿的问题，使通风、遮阳和湿帘控制更加针对实际作物区域。
VPD分析能够把温度和湿度转化为更加接近作物蒸腾过程的环境指标，使农艺人员能够更合理地协调通风、湿度和灌溉管理。
将环境数据与湿帘风机、天窗、遮阳和加热状态关联，可以评价环境控制设备是否真正有效，并发现过滤堵塞、湿帘老化、风量不足和设备控制异常。
将夜间高湿、露点和叶面湿度结合，可以为灰霉等病害的环境风险管理提供提前量，减少完全依靠病害出现后再处理的被动管理方式。
经过多个生产周期积累以后，还可以将温湿度、VPD、光照、水肥和产量品质数据进行关联，为不同作物建立更加适合本地气候和设施条件的种植环境模型。
十九、标准规范与政策依据
农业智能温室温湿度监测涉及设施农业小气候观测、农业物联网、温室建设、通风、降温、加热、灌溉和节能等多个专业。具体工程应结合温室类型、当地气候和种植作物选择相应标准。
- GB/T 38757-2020《设施农业小气候观测规范 日光温室和塑料大棚》。
- GB/T 44985.2-2025《农业物联网通用技术要求 第2部分：设施园艺》。
- GB/T 29148-2012《温室节能技术通则》。
- NY/T 2970-2016《连栋温室建设标准》。
- NY/T 5001-2025《连栋温室节能设计规范》。
- NY/T 1451-2018《温室通风设计规范》。
- NY/T 2133-2012《温室湿帘-风机降温系统设计规范》。
- NY/T 2132-2012《温室灌溉系统设计规范》。
- NY/T 3894-2021《连栋温室能耗测试方法》。
- JB/T 10297-2014《温室加热系统设计规范》。
- 适用于具体蔬菜、果树、花卉和育苗作物的设施栽培技术规程。
- 项目所在地设施农业、智慧农业及农业园区建设相关现行地方标准。
1. 设施农业小气候观测
GB/T 38757-2020《设施农业小气候观测规范 日光温室和塑料大棚》是设施农业环境监测的重要现行国家标准，适用于日光温室和塑料大棚小气候观测。
智能温室温湿度项目的传感器布置、观测位置和数据解释应充分考虑设施农业小气候的空间代表性，不能简单沿用普通建筑房间温湿度监测方式。
2. 农业物联网
GB/T 44985.2-2025《农业物联网通用技术要求 第2部分：设施园艺》已经实施，可作为设施园艺环境感知、通信、平台和智能应用系统设计的重要依据。
这意味着农业温室环境监测不宜停留在单个传感器联网层面，而应按照感知、传输、数据管理和应用控制构建设施园艺物联网体系。
3. 连栋温室建设与节能
NY/T 2970-2016目前仍为现行连栋温室建设标准。NY/T 5001-2025《连栋温室节能设计规范》已于2026年5月1日实施，可用于当前连栋温室节能设计。
环境监测系统能够为温室实际能耗和环境控制效果提供数据基础，但不能替代温室围护结构、采光、保温和冷热负荷的专业工程设计。
4. 温室通风
NY/T 1451-2018《温室通风设计规范》目前为现行标准，并已经替代2007版。自然通风和机械通风能力直接影响温室高温、高湿和CO₂环境，因此温湿度监测应与通风设备及室外气象数据联合应用。
5. 湿帘风机降温
NY/T 2133-2012《温室湿帘-风机降温系统设计规范》目前仍为现行标准。采用湿帘风机的温室，环境监测宜关注湿帘端至风机端的温度和湿度梯度，而不是只设置单点控制传感器。
6. 灌溉与空气湿度的技术边界
NY/T 2132-2012《温室灌溉系统设计规范》目前仍为现行标准。智能农业平台可以将空气环境与灌溉数据联合分析，但灌溉量和施肥策略最终应依据根区水分、作物需水和农艺方案确定。
7. 环境控制参数确定原则
正式温湿度及VPD参数宜遵循“作物品种优先、生育阶段区分、昼夜分别管理、当地气候校核、设施控制能力验证、生产数据持续优化”的原则。
因此番茄温室、黄瓜温室、草莓温室、叶菜温室、花卉温室和育苗温室不宜直接采用完全相同的环境控制阈值。
二十、成功案例
以下为典型应用案例（示例），用于说明农业智能温室温湿度综合在线监测的工程应用逻辑。如没有对应真实客户项目，对外发布时应保留“典型应用案例（示例）”说明。
案例一：温室中央正常但风机端番茄区域持续偏热
某大型番茄连栋温室原有一个中央环境传感器，控制系统长期显示温度正常，但风机端部分植株夏季出现明显高温胁迫表现。
增加湿帘端、中部和风机端多点温湿度监测以后发现，晴天中午风机端温度长期高于中央区域，温室纵向环境梯度明显。
现场进一步检查风量、湿帘和冠层空气阻力，并调整设备运行和种植区空气组织后，温室环境均匀性得到改善。
该案例说明大型智能温室不能使用一个中央温湿度值代表全部作物环境。
案例二：草莓棚白天正常但凌晨长期高湿
某草莓温室工作人员白天巡棚时温湿度基本正常，但灰霉风险一直较高。
24小时监测发现，日落后温度逐步下降，相对湿度持续升高，凌晨多个小时处于高湿状态，并多次接近空气露点。
项目随后调整夜间通风、循环风和灌溉时间，并加强叶面湿度观察，使持续高湿时间明显减少。
该案例说明农业温湿度监测必须覆盖夜间无人管理时段。
案例三：空气湿度高但基质仍然需要灌溉
某无土栽培温室工作人员曾根据空气相对湿度偏高而减少灌溉，但基质水分监测显示部分时段根区水分下降明显。
项目将空气温湿度、VPD、太阳辐射和基质水分同时纳入平台以后，灌溉策略改为以根区水分和作物需水为主要依据，空气湿度作为蒸腾环境辅助参数。
该案例说明空气湿度和根区水分不能相互替代。
案例四：湿帘运行但实际降温能力下降
某连栋温室湿帘和风机均显示运行正常，但夏季高温期间降温效果逐渐下降。
历史环境数据表明，在相似室外温度条件下，湿帘后空气温降较前期明显减小。
现场检查发现部分湿帘堵塞且水循环状态下降。维护以后，湿帘端温度和温室总体降温效果重新接近历史水平。
该案例说明设备“开启”并不等于环境控制效果正常。
案例五：作物长高以后固定传感器不再代表冠层环境
某黄瓜温室环境传感器一直固定于早期苗期高度。随着植株长高，主要叶片区域明显高于原传感器位置。
增加冠层环境测点后发现，原低位传感器数据已经无法准确反映主要叶片环境。
项目将长期测点改为可调高度支架，并根据作物生长定期调整传感器位置。
该案例说明设施农业环境测点需要随作物冠层结构变化进行管理。
案例六：同园区一栋温室长期偏离其他温室
某农业园区多栋温室种植相同品种，平台横向比较发现其中一栋温室在相似天气条件下，中午温度始终明显高于其他温室。
检查后发现该栋部分天窗执行机构开度不足，控制系统虽然已经发出开窗命令，但实际通风面积不足。
修复执行机构以后，该温室环境重新接近园区其他同类温室。
该案例说明多栋温室环境数据横向比较可以用于设施设备状态诊断。
二十一、参考文献
- S-GBTH百叶箱型温湿度传感器产品说明书及技术资料。
- S-CJ711防水智能主机产品说明书及技术资料。
- GB/T 38757-2020《设施农业小气候观测规范 日光温室和塑料大棚》。
- GB/T 44985.2-2025《农业物联网通用技术要求 第2部分：设施园艺》。
- GB/T 29148-2012《温室节能技术通则》。
- NY/T 2970-2016《连栋温室建设标准》。
- NY/T 5001-2025《连栋温室节能设计规范》。
- NY/T 1451-2018《温室通风设计规范》。
- NY/T 2133-2012《温室湿帘-风机降温系统设计规范》。
- NY/T 2132-2012《温室灌溉系统设计规范》。
- NY/T 3894-2021《连栋温室能耗测试方法》。
- JB/T 10297-2014《温室加热系统设计规范》。
- 设施蔬菜、花卉、育苗及其他具体作物生产相关现行农业行业标准和地方技术规程。
- 农业园区种植方案、作物栽培管理制度、水肥管理制度及环境控制策略。
本方案适用于农业智能温室、智慧大棚、日光温室、连栋玻璃温室、连栋薄膜温室、蔬菜大棚、番茄温室、黄瓜温室、草莓温室、花卉温室、育苗温室、无土栽培温室及其他需要24小时温湿度和农业微气候综合在线监测的设施园艺场所。
农业智能温室大棚温湿度监测真正需要解决的，并不是简单知道“棚内现在多少度、多少湿度”，而是持续掌握作物冠层真实微气候，理解温度、空气湿度、VPD、光照、根区水分以及通风降温设备之间的相互关系，并在高温、高湿、低VPD和凝露风险真正影响作物以前及时进行环境调节。
S-GBTH温湿度传感器可以承担温室冠层及一般空气环境感知，S-CJ711智能主机负责多点自动采集、本地存储以及4G或以太网通信；进一步接入太阳辐射、PAR、CO₂、土壤或基质水分、叶面湿度及水肥设备以后，可构建“外部气象—温室微气候—作物冠层—根区环境—环境控制—水肥管理—作物生长—产量品质”的农业智能温室综合在线监测体系。