一、大棚蔬菜的湿度调节（论文文献综述）
张晓雯[1]（2021）在《智能蔬菜大棚环境远程监控系统设计》文中研究说明利用现代科学技术实现蔬菜大棚的自动化生产,可解决传统蔬菜大棚中存在检测精度不高、测控不及时等问题。采用模块化设计理念,分析了蔬菜大棚中温湿度及光照强度等因素,设计了以STC89C51单片机为控制核心的蔬菜大棚环境监控系统。通过DHT11温湿度传感器及光敏电阻实现温湿度及光照参数检测,可通过按键电路对参数上下限阈值进行调节。采用继电器作为控制输出模块对加除湿装置、升降温装置等设备进行控制。由光敏电阻及AD转换芯片组成的光照强度检测模块实现了对大棚卷帘开关的控制。采用Proteus对系统进行了软件仿真与调试,并制作完成了远程监控系统。结果表明,经调试该系统实现了对温湿度及光照强度检测与远程控制功能,实现了预期目标。
姚闯[2]（2021）在《水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现》文中研究说明针对传统的温室育秧大棚存在环境因子不能人为控制等一些问题,本课题研究了CO2气肥对水稻育秧的影响机理研发的温室大棚。提出了不同浓度的CO2对水稻育秧的刺激的方式,定期观察育秧的生长状态并进行观察记录,归纳分析出适宜水稻育秧生长的浓度范围,并进一步对水稻育秧生长高度与环境因子的关系加以分析。本文主要通过软件和硬件结合方式,根据温室育秧大棚监测系统的需求,设计了系统的整体框架结构,并且根据系统总体设计路线和基于ESP8266芯片的结构,画出数据采集节点与数据汇聚节点硬件示意图和电路图。数据采集节点中的设备监测温室环境的参数有光照强度、温湿度、CO2浓度。根据温棚内的环境信息反馈CO2浓度高低情况下打开和关闭系统,使CO2的利用率最大化,上位机以Python语言开发的Web系统,可实时显示环境参数和气肥机工作状态,系统间通过Wi Fi技术和MQTT协议网络进行通信。上位机以ESP8266为主控芯片,采用TELESKY传感器采集CO2浓度,实现二氧化碳浓度随环境参数的变化而进行自动调节。传感器将采集到的环境参数光照强度、温湿度、CO2浓度通过节点传输到ESP8266模块中,并通过Wi Fi技术和MQTT协议技术实现以及客户端和手机APP显示信息,系统可以根据预先设定好的程序将控制信号通过ESP8266模块传输到执行机构,通过对CO2释放设备或卷帘电机设备的控制,对棚内进行通放空气或喷水,当传感器监测到CO2浓度降到阀值以下时,系统将打开CO2喷洒装置,使装置达到补充CO2的需求,并进一步收集温室环境数据。通过本文研发的设备对环境参数的智能控制,监测秧苗生长状态。根据该系统应用情况显示,该系统整体运行可靠,能够准确的采集温室大棚内各个环境参数,用户能够灵活控制各执行机构,系统信号传输稳定,整体框架符合传统温室大棚的所有要求,以及在传统的温室大棚上进行了智能化的扩展,并且进一步将数据进行分析以及总结,具有较强的可扩展性和良好的应用前景。
王云[3]（2021）在《大棚蔬菜种植技术与智慧农业发展趋势》文中提出大棚蔬菜种植作为我国主流的蔬菜种植模式之一,能针对蔬菜市场形势种植出满足社会需求的高品质蔬菜。该种植模式虽然有利于调整农产品种植结构,增加农民收入,推动农业经济发展,但容易受到病虫害的影响。基于此,文章阐述了影响大棚蔬菜种植质量的几类因素,并对大棚蔬菜种植的技术要点以及病害防治进行分析,提出一些优化措施,最后指出智慧农业是大棚蔬菜种植的发展方向。
吴越莉,雷阳[4]（2020）在《影响温室大棚蔬菜种植的因素及其解决办法初探》文中研究说明随着我国经济社会的不断发展和生活水平的不断提高,人们对于蔬菜的需求量越来越大,对蔬菜品质的要求也越来越高。温室大棚作为蔬菜生产的一个重要方式,越来越受到人们的重视,目前已成为我国蔬菜的主要供应来源之一。因此,提高温室大棚蔬菜种植的质量和产量意义重大。对影响温室大棚蔬菜种植的因素进行了介绍,并提出解决办法。
刘振语[5]（2020）在《基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现》文中认为在农业现代化的大背景下,智能化温室进入了快速发展的轨道,目前已有不少专家学者提出了温室智能化的解决方案。但是现有的智能化温室或多或少的存在问题,成本高、操作复杂、不能实现智能化控制等,都限制着智能化温室大棚的普及。本设计根据现存温室大棚的缺点,提出了一种基于NB-IoT物联网的温室大棚监控系统。该系统采用NB-IoT窄带宽物联网技术、通信网络技术、新能源技术、Java编程语言技术、数据库技术和模糊控制等技术,实现了对温室大棚的智能化监控。该系统采集终端控制传感器采集温室中的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等环境信息,通过NB-IoT网络将数据传输给远程服务器并存储在数据库中。控制终端采用B/S结构开发的Web网页,调用远程服务器中的数据,以图表和数据的形式显示在网站页面中,温室管理员可通过PC或者移动端登录特定的网站,随时随地对温室大棚进行监控。本设计的监控系统与传统的温室监控系统相比,有以下几点优势:（1）采用窄带宽物联网技术,相较于传统Zigbee、蓝牙等物联网技术,覆盖范围更广,组网简单,功耗低,操作简单。NB-IoT模组选用支持TCP协议的WH-NB73模组,保证系统能够实现可靠的控制。（2）在保证温室大棚内温度和采光量的前提下,将温室大棚与太阳能结合,温室中的用电模块均可由光伏发电系统提供,使其更加节能环保。（3）根据光伏电池板发电时,随着自身温度升高导致发电效率降低的问题,本设计采用水循环的方式对光伏电池板进行主动降温提高系统发电量,同时循环后的水温度升高后可用于温室的灌溉,改变土壤湿度的同时提高了土壤温度,促进农作物的生长,避免了水资源的浪费。（4）在系统方面,本设计摈弃了现阶段物联网中使用较多的C/S结构,而采用B/S结构和Java-Web技术设计网站式系统。充分应用了SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架、AJAX异步请求技术和JXLL/JFreechart技术,提高系统的实用性和舒适度,降低开发和维护成本,利于普及。（5）在控制方面,本设计根据温室中环境因素的特点,以土壤湿度为例,选择模糊控制算法对温室大棚进行自动控制。同时,还建立了ARIMA模型,利用温室内环境因素的历史数据,预测未来环境因素的变化趋势,为温室管的管理提供数据支撑。系统设计完成后,用现有的实验条件对各模块进行了测试,实验结果表明,系统设计可靠,能够正常运行,稳定性较高,具有实用意义。
李梦迪[6]（2020）在《智慧农业远程监控系统开发与研究》文中指出农业大棚的规模正随着国民经济的发展逐渐扩大,互联网时代的进步,给农业生产带来新的思路。传统的生产方式,对环境参数的获取和控制都无法做到及时性。对蔬菜生长最为关键的温湿度、CO2浓度、土壤水含量、光照等因素,如果不能合理配置和控制,将大大降低作物的产量。同时,过量的CO2浓度和湿度,将给种植培育人员的身体带来严重伤害。结合现阶段的状况和功能需求,设计了智慧农业远程监控系统。将系统分为数据监测、无线通信、控制管理中心三大模块。数据监测模块采用多类型传感器,完成了现场数据的采集。无线通信模块采用Simplici TI协议的CC1110,构建了串行拓扑结构的低功耗网络,完成了数据的接收发送与处理。在控制管理中心模块,开发了智慧农业管理平台。完成了对温湿度、CO2浓度、土壤水含量、光照等现场数据的显示、报警和分析,以及对现场风机、补光灯等设备的监控。结合器件选型和要求,分别对三大模块的硬件电路进行了设计。根据无线传感器网络三类节点的功能需求,分别进行了程序设计。完成了终端节点的数据采集和发送,中继节点的路由转发,中心节点的汇集与上传等功能。由于环境因素之间并不是相互独立,而存在很强的耦合性;系统存在的滞后性;以及一些非线性之类的问题等。提出加入预测函数的模糊PID控制方案,完成对被控变量的提前预测和对偏差的模糊处理。仿真结果表明,与单纯的PID和模糊PID相比,预测模糊PID在不需要建立精准的数学模型的情况下,能较好地解决现场存在的耦合、滞后等大问题。利用Eclipse、SQL Server2012工具以及Java语言,开发的基于B/S架构的智慧农业管理平台,完成了用户信息、数据监测、历史数据、控制中心、服务站等界面的设计。最后,对数据采集效果和系统控制性能进行了测试。完成了对现场环境的实时检测,数据传输与控制管理,验证了智慧农业远程监控系统整体方案的可行性。
吴义华[7]（2019）在《类POPs污染物在土壤-蔬菜中的污染特征及酶修复研究》文中指出类持久性有机污染物（Persistent Organic Pollutants,POPs）是一类具有POPs的持久性、对人体健康和生态环境安全危害严重等性质的有机污染物。研究农田环境中类POPs污染物的污染特征、健康风险及其绿色修复技术,对农田土壤环境保护和生态功能恢复具有重要的现实意义。本论文研究了农田土壤和蔬菜组织中类POPs污染物多效唑（Paclobutrazol）/烯效唑（Uniconazole）、新型溴代阻燃剂（Novel brominated flame retardants,NBFRs）、得克隆（Dechlorane plus,DPs）及邻苯二甲酸酯（Phthalate esters,PAEs）的浓度分布特征,评估了其潜在的人体暴露风险和环境生态风险水平。采用生物酶法（漆酶）对多效唑和烯效唑污染土壤进行修复,探究了漆酶浓度、温度、pH、湿度、光照、通空气、有菌无菌、金属离子(Fe2+和Cd2+)和不同介体（ABTS和HBT）条件对漆酶（Laccase）降解多效唑/烯效唑的影响,并结合多效唑和烯效唑活性α-H位点、卤素取代位点、C=C双键和-OH等,推测了多效唑和烯效唑的降解途径,并借助超高效液相色谱-质谱联用仪（UPLC-MS/MS）初步鉴定了多效唑和烯效唑的主要中间降解产物。利用分子对接技术揭示了漆酶分子中-NH和-OH与多效唑分子中三唑环的邻位-NH基团形成强的氢键,对于烯效唑分子中三唑环的对位-NH基团能够与漆酶分子中的-OH活性基团发生氢键结合作用,这个微观作用过程解释了生物漆酶对小分子化合物降解的作用机理。通过研究上述内容,本论文主要得出以下四个研究结果:（1）三唑类农药在本研究土壤和蔬菜中平均浓度分别为7.1 ng·g-1和57ng·g-1。NBFRs在本研究土壤和蔬菜中平均浓度分别为1.5 ng·g-1和2.4 ng·g-1。DPs在本研究土壤和蔬菜中平均浓度分别为0.72 ng·g-1和0.73 ng·g-1。PAEs在本研究土壤和蔬菜中平均浓度分别为15120 ng·g-1和20036 ng·g-1。人体对多效唑/烯效唑、NBFRs、DPs和PAEs的平均每日摄入量（Estimated dietary intake,EDI）分别为456 ng·d-1、279 ng·d-1、59 ng·d-1和1406 ng·d-1。多效唑/烯效唑和PAEs的环境生态风险系数（Risk index,RI）分别为1.4和6.6。（2）分析漆酶浓度、温度、pH、湿度、光照、连续通空气、有菌无菌、金属离子(Fe2+和Cd2+)和不同介体（ABTS和HBT）条件下多效唑和烯效唑的降解。漆酶浓度（4U）、温度（25℃）、pH（4.5）、湿度（15%）、光照（16h）、有菌无菌（有菌）和介体HBT（2.7mM）多效唑和烯效唑的降解速率基本保持在66%和44%。多效唑和烯效唑在通氧条件下降解率能达到71%和73%。（3）通过中间产物分析,降解途径是漆酶分子通过与多效唑/烯效唑分子中α-H、卤素基团、C=C双键和-OH等活性位点发生断键作用下使母体化合物催化氧化形成小分子化合物。对于多效唑/烯效唑中间降解途径的差异,这是由烯效唑分子结构中C=C双键官能团决定并导致中间产物产生差异。（4）分子对接研究结果表明,漆酶分子通过-NH和-OH与多效唑/烯效唑分子中三唑环的邻位和对位上-NH发生氢键结合作用,多效唑与漆酶分子间结合消耗的能量为13.52 kcals·mol-1,烯效唑与漆酶分子间结合消耗的能量为7.213kcals·mol-1,证明多效唑比烯效唑在漆酶环境条件下更容易降解。
赵学科[8]（2019）在《大棚蔬菜栽培存在的问题及应对措施》文中研究指明为了解决蔬菜的供给不足,从根本上解决蔬菜的供求关系,我国大力推广大棚种植蔬菜的技术。大棚种植蔬菜,不仅解决蔬菜供给问题,也可以减少土地资源的浪费,并且提高蔬菜的产量与质量。但是在大棚蔬菜种植技术推广的过程中,由于问题频发,严重地影响了大棚蔬菜种植的产量与质量,造成了严重的经济损失。要想从根本上解决大棚
穆大伟[9]（2017）在《城市建筑农业环境适应性与相关技术研究》文中指出在城镇化快速发展过程中,我国耕地紧张局势越加严重,城市生态环境持续恶化。开展具备农业生产功能的城市建筑环境适应性与种植技术研究,能够有效补偿耕地面积,减少资源消耗,改善城市生态,使城市产生从单纯的资源消耗型向生产型的革新性转变,具有重要的经济、社会、生态和学术意义。课题以居住建筑和办公建筑为研究对象,综合运用实地调研、理论整合、种植试验、计算机模型建构等方法进行研究。主要研究方面:系统梳理有农建筑理论,农业城市环境适应性、建筑环境适应性研究,建筑农业种植技术、品种选择技术研究、屋顶温室有农建筑范式研究。研究内容:（1）在生产性城市理论指导下,系统梳理有农建筑理论。有农建筑是在传统民用建筑基础上,采用现代农业技术和环境调控手段,系统耦合人居生活与农业生产活动,构筑“建筑—农业—人”一体化生态系统,具备农业生产功能的工业建筑和民用建筑。（2）城市环境与传统农田环境差异较大,论文以城市雨水和城市空气条件下蔬菜适应性为切入点进行种植试验研究,测量蔬菜光合速率、根系活力、维生素含量和重金属含量等蔬菜品质指标和生理指标,探讨农业在城市环境中的适应性。（3）对比分析蔬菜和人体对环境的要求,提出人菜共生空间光照、温度、湿度、气流等环境指标。测量客厅、办公室、阳台、屋顶的光照强度、温度、湿度、CO2浓度,分析蔬菜在建筑环境中的适应性。进行建筑蔬菜种植试验,测量生理指标与产量,计算蔬菜绿量和固碳吸氧量,探讨蔬菜生产建筑环境适应性和生态效益。（4）结合设施农业技术和立体绿化技术,筛选建筑农业种植技术:覆土种植、栽培槽种植、栽培块种植、水培种植。提出建筑农业新技术:透气型砂栽培技术。该技术可实现不更换栽培基质持续生产,是更加适宜建筑环境的农业种植技术。进行透气型砂栽培生菜种植试验研究,论证透气型砂栽培技术可行性。（5）提出建筑农业品种选择基本原则,系统整理120种蔬菜环境要求数据,建立建筑蔬菜品种选择专家系统。以建筑农业微空间和中国农业气候区划为基础,进行建筑农业气候区划。（6）进行屋顶温室有农建筑专题研究,探索日光温室、现代温室和建筑屋顶结合的具体模式,并将光伏与屋顶温室进行结合,使建筑具备能源生产和农业生产的功能。利用Design Builder模拟屋顶温室、屋顶农业和普通建筑的能耗,探讨屋顶温室的节能性。论文阐述了有农建筑的内涵,通过调查研究、理论研究、试验研究、模拟研究对农业城市适应性、建筑适应性、建筑农业种植技术、建筑蔬菜品种选择技术、屋顶温室有农建筑模型与能耗进行了研究。结论如下:（1）城市雨水和城市空气环境下的蔬菜生长势弱,商品产量低,营养品质较好,重金属As、Cd、Pb含量满足国家标准食品安全要求,城市雨水可作为农业灌溉用水,交通路口不宜进行蔬菜商品生产;在人菜共生建筑空间中,蔬菜要求光照强度3000lux以上,远高于人居环境要求,需要解决补光而不产生眩光的问题,人菜温度、湿度、通风环境要求范围较为接近,人菜CO2和O2具有互补作用;通过办公建筑和居住建筑环境测量试验和种植试验研究证明人菜共生是可行的,种植试验表明,南向窗台、南向阳台和西向阳台单株生物量分别为163.15g、138.08g、132.42g,显着高于北向窗台19.01g和屋顶31.67g,不同空间蔬菜叶绿素含量、净光合速率、固碳吸氧量和绿量差异明显。（2）提出建筑农业三原则:对人工作和生活影响小、对建筑环境影响小、种植管理简单,筛选出建筑农业适宜技术:覆土栽培技术、栽培槽技术、栽培块种植技术、栽培箱种植技术、水培技术;提供新的建筑农业种植技术:透气型砂栽培技术,试验证明透气型砂栽培技术是可行的;建立120种蔬菜环境指标数据库,建立品种选择专家系统,进行建筑农业气候区划,解决了建筑蔬菜品种选择问题。（3）探索通过屋顶温室进行农业、能源复合式生产的有农建筑范式;Design Builder软件模拟表明屋顶现代温室和相连建筑顶层的全年能耗为80802 Kwh,露地现代温室+没有屋顶温室的建筑顶层全年能耗为90429 Kwh,全年节能9627 Kwh,露地日光温室+普通建筑顶层全年能耗为48806 Kwh,屋顶日光温室和建筑顶层全年能耗为46924 Kwh,全年节能1882 Kwh,证明屋顶温室是节能的。论文为有农建筑和生产型建筑系统构筑做了部分工作,属于生产性城市理论体系研究,是国家自然科学基金《基于垂直农业的生产型民用建筑系统构筑》（项目批准号:51568017）的部分研究成果,为生态建筑设计探索新方法,为可持续城镇建设提供新思路。
王雄,蒯军,刘华,王海元[10]（2017）在《滨海地区蔬菜大棚小气候效应及趋利减灾栽培模式》文中研究指明发展棚室农业,促进农民增产增收。棚室农业主要集中在冬季和春季,在温度的促进下,蔬菜生长发育速度加快,温度在大棚中表现出这样的变化规律,即昼夜温差偏大,晴天温差高,棚回温速度较快,在阴天,增温效果不佳,在蒸腾作用的影响下,棚内湿度显着增高。对于蔬菜而言,其最佳的生长湿度是白天35%,夜晚83%。本文着重分析了滨海棚室小气候效应（包括弱光效应、增温效应、高湿效应、低CO2浓度效应）、大棚环境小气候调控措施（包括双层棚膜、草毡覆盖、揭膜通风、人工喷淋）和大棚蔬菜高产栽培的作用机理与技术模式。
二、大棚蔬菜的湿度调节（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、大棚蔬菜的湿度调节（论文提纲范文）
（1）智能蔬菜大棚环境远程监控系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统方案对比分析 |
| 2 硬件电路设计 |
| 2.1 单片机最小系统 |
| 2.2 温湿度采集模块 |
| 2.3 光照强度采集模块 |
| 2.4 参数处理及控制模块 |
| 3 软件程序设计 |
| 3.1 主程序设计 |
| 3.2 参数检测程序设计 |
| 3.3 参数控制程序设计 |
| 3.4 软件仿真及分析 |
| 4 系统实现与调试 |
| 4.1 硬件电路制作 |
| 4.2 系统调试及分析 |
| 5 结论 |
（2）水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究动态和趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 温室内外CO_2 浓度分别对水稻育秧的影响研究 |
| 2.1 大气中的CO_2 对水稻育秧光合作用的影响 |
| 2.2 大气中CO_2 浓度升高对水稻育秧整个生育期的影响 |
| 2.3 水稻育秧棚室中CO_2 作用机制与来源分析的研究 |
| 2.4 育秧大棚中CO_2 浓度的控制方案 |
| 2.4.1 CO_2 钢瓶的使用方法及注意事项 |
| 2.4.2 CO_2 钢瓶控制设计方案 |
| 2.5 育秧大棚中CO_2 控制策略研究 |
| 2.6 实验结果和结论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 棚室气肥系统整体设计方案 |
| 3.1 系统总体设计方案 |
| 3.2 硬件系统设计 |
| 3.2.1 ESP8266 模块及采集和存储模块 |
| 3.2.2 CO_2 传感器模块 |
| 3.2.3 温湿度传感器模块 |
| 3.2.4 光照传感器模块 |
| 3.2.5 棚室气肥机整体硬件电路 |
| 3.3 数据采集模块的软件设计 |
| 3.3.1 系统框架 |
| 3.3.2 系统项目视图 |
| 3.4 上位机的软件设计 |
| 3.4.1 系统程序设计语言 |
| 3.4.2 系统软件设计流程 |
| 3.5 系统CO_2 浓度调控过程展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 温室大棚中环境参数变化规律研究 |
| 4.1 试验地点和时间 |
| 4.2 试验测试设置 |
| 4.3 试验方法 |
| 4.4 温室大棚中空气的温湿度和CO_2 浓度的变化规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的算法流程与数据分析 |
| 5.1 多元回归分析算法 |
| 5.2 多元回归模型 |
| 5.2.1 多元回归模型的数学形式 |
| 5.2.2 模型的基本假定 |
| 5.2.3 多元线性回归方程的估计 |
| 5.3 利用多元回归分析算法进行分析数据关联性 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）大棚蔬菜种植技术与智慧农业发展趋势（论文提纲范文）
| 1 影响大棚蔬菜种植的主要因素 |
| 1.1 空气流通 |
| 1.2 温度和湿度参数 |
| 1.3 气候变化 |
| 2 大棚蔬菜种植技术要点 |
| 2.1 蔬菜品类选择 |
| 2.2 环境参数控制 |
| 2.3 蔬菜日常管理 |
| 3 大棚蔬菜病害防治有效措施 |
| 3.1 农业防治 |
| 3.2 物理防治 |
| 3.3 化学防治 |
| 4 智慧农业种植模式是大棚蔬菜未来的发展趋势 |
| 5 结束语 |
（4）影响温室大棚蔬菜种植的因素及其解决办法初探（论文提纲范文）
| 1 影响温室大棚蔬菜种植的因素 |
| 1.1 天气因素问题 |
| 1.2 大棚内的温度、湿度与光照问题 |
| 1.2.1 温度 |
| 1.2.2 湿度 |
| 1.2.3 光照 |
| 1.3 大棚的水、肥及土壤养分问题 |
| 1.4 人为因素问题 |
| 2 解决对策 |
| 2.1 及时关注天气变化 |
| 2.2 调节大棚内的温度、湿度与光照问题 |
| 2.3 适量浇水，合理施肥 |
| 2.4 注重人才培养 |
| 3 结束语 |
（5）基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外温室监控系统的研究现状 |
| 1.2.1 国内温室监控系统研究现状 |
| 1.2.2 国外温室监控系统研究现状 |
| 1.3 文章研究内容与结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 系统框架和关键技术分析 |
| 2.1 影响农作物生长的主要因素 |
| 2.1.1 农作物光合作用 |
| 2.1.2 影响光合作用的主要因素 |
| 2.1.3 环境因素对农作物生长的影响 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.3 NB-IoT技术 |
| 2.3.1 NB-IoT简介 |
| 2.3.2 NB-IoT节电技术原理分析 |
| 2.3.3 NB-IoT强覆盖技术原理分析 |
| 2.3.4 NB-IoT大连接技术原理分析 |
| 2.4 NB-IoT核心网络架构和数据传输方式分析 |
| 2.4.1 NB-IoT核心网络架构 |
| 2.4.2 Co AP、UDP协议和TCP协议 |
| 2.5 温室现场供电方案 |
| 2.5.1 光伏发电技术 |
| 2.5.2 光伏发电效率 |
| 2.5.3 温室现场供电方案 |
| 2.6 温室大棚光伏板铺设方式 |
| 2.7 温室监控系统现场组网结构 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 监控系统硬件分析与设计 |
| 3.1 系统硬件要求和开发工具 |
| 3.2 控制核心设计 |
| 3.2.1 控制核心选型与简介 |
| 3.2.2 单片机最小系统外围电路设计 |
| 3.3 NB-IoT通信模块 |
| 3.3.1 NB-IoT通信模组选型 |
| 3.3.2 外围电路设计 |
| 3.4 传感器模块电路设计 |
| 3.5 远程服务器 |
| 3.6 水循环光伏发电设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 监控系统软件分析与设计 |
| 4.1 系统的数据流向 |
| 4.2 终端嵌入式软件 |
| 4.2.1 嵌入式软件开发工具 |
| 4.2.2 系统的总体工作流程 |
| 4.3 温室环境数据接收器 |
| 4.3.1 接收器窗体开发 |
| 4.3.2 Socket网络通信 |
| 4.3.3 服务端接收器控制流程 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 Web网页设计 |
| 4.5.1 C/S结构和B/S结构 |
| 4.5.2 SSH框架分析 |
| 4.5.3 Tomcat服务器 |
| 4.5.4 Web页面开发 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 控制理论分析与选择 |
| 5.1 控制算法选择 |
| 5.2 模糊控制算法 |
| 5.2.1 模糊控制的集合与隶属度 |
| 5.2.2 模糊控制的基本原理 |
| 5.2.3 模糊算法MATLAB实现 |
| 5.2.4 输入输出参数确定 |
| 5.2.5 隶属函数 |
| 5.2.6 模糊规则设计 |
| 5.3 环境数据预测算法 |
| 5.3.1 ARIMA模型的基本原理 |
| 5.3.2 ARIMA建模 |
| 5.3.3 温室大棚环境因素预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统调试 |
| 6.1 NB-IoT通信模块联网配置 |
| 6.2 网站式系统管理页面 |
| 6.2.1 系统主页 |
| 6.2.2 登录注册界面 |
| 6.2.3 数据显示界面 |
| 6.2.4 控制页面 |
| 6.3 水循环水箱 |
| 6.4 系统自动控制模式下的调控效果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
（6）智慧农业远程监控系统开发与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 智慧农业远程监控系统国内外研究现状 |
| 1.3 智慧农业远程监控系统的发展趋势 |
| 1.4 主要工作和论文结构 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| 2.1 智慧农业远程监控系统功能需求分析 |
| 2.2 系统总体设计方案 |
| 2.3 平台所需硬件的选型 |
| 2.3.1 传感器的选型 |
| 2.3.2 无线收发射频芯片的选型 |
| 2.4 无线传感器网络的构建 |
| 2.4.1 无线传感器网络的通信协议 |
| 2.4.2 网络拓扑结构与低功耗模式的选择 |
| 2.5 大棚环境因素控制方法和策略设计 |
| 2.5.1 环境影响因素控制方式 |
| 2.5.2 环境影响因素控制策略 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统硬件和软件设计 |
| 3.1 系统的整体结构搭建 |
| 3.2 系统的硬件设计 |
| 3.2.1 数据监测模块硬件设计 |
| 3.2.2 无线通信模块硬件设计 |
| 3.2.3 RS-485通信电路设计 |
| 3.2.4 系统控制执行模块硬件设计 |
| 3.3 系统的软件设计 |
| 3.3.1 终端节点的软件设计 |
| 3.3.2 中继节点的软件设计 |
| 3.3.3 中心节点的软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 智慧农业大棚中预测模糊PID控制方法 |
| 4.1 控制器需求分析 |
| 4.2 内模整定PID参数 |
| 4.3 模糊控制原理 |
| 4.4 预测函数控制算法 |
| 4.4.1 基本的预测控制思想 |
| 4.4.2 预测函数控制 |
| 4.5 基于预测函数优化的模糊PID控制器 |
| 4.5.1 预测模糊PID控制方案 |
| 4.5.2 预测模糊PID控制器设计 |
| 4.5.3 系统仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 管理平台界面设计与系统性能测试 |
| 5.1 基于Web的管理平台的设计 |
| 5.1.1 管理平台与服务器间的通信 |
| 5.1.2 管理平台的功能需求分析 |
| 5.1.3 数据库与数据库表的设计 |
| 5.2 上位机监控界面设计 |
| 5.2.1 用户登录界面设计 |
| 5.2.2 串口通信界面设计 |
| 5.2.3 实时监测界面设计 |
| 5.2.4 历史记录界面设计 |
| 5.2.5 控制中心界面设计 |
| 5.2.6 信息服务界面设计 |
| 5.3 数据采集效果调试 |
| 5.4 系统控制性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）类POPs污染物在土壤-蔬菜中的污染特征及酶修复研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩写对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 污染土壤的研究现状 |
| 1.2.2 多效唑和烯效唑对农田土壤和植物的影响 |
| 1.2.3 漆酶的研究进展 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 研究创新点 |
| 第二章 实验材料与方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.1.1 实验设备 |
| 2.1.2 实验试剂 |
| 2.2 蔬菜和土壤样品的采集 |
| 2.3 样品前处理 |
| 2.3.1 蔬菜和土壤样品的提取 |
| 2.3.2 样品的浓缩净化 |
| 2.4 漆酶活性的测定 |
| 2.5 仪器分析 |
| 2.5.1 GC/MS联用仪测定不同化合物 |
| 2.5.2 UPLC-MS/MS测定多效唑和烯效唑 |
| 2.6 质量保证和质量控制(QA/AC) |
| 2.6.1 标准曲线的建立 |
| 2.6.2 空白实验 |
| 2.6.3 回收率 |
| 2.6.4 检出限 |
| 2.7 数据处理 |
| 第三章 污染物在土壤和蔬菜中的分布及其潜在风险 |
| 3.1 多效唑/烯效唑在土壤蔬菜中的分布 |
| 3.2 NBFRs在土壤和蔬菜中的分布 |
| 3.3 DPs在土壤和蔬菜中的分布 |
| 3.4 PAEs在土壤和蔬菜中的分布 |
| 3.5 人体风险暴露或生态风险评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 不同条件对漆酶降解多效唑/烯效唑的影响 |
| 4.1 漆酶活性随时间的变化 |
| 4.2 漆酶浓度对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.3 温度对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.4 pH对漆酶降解土壤中多效唑/烯效唑的影响 |
| 4.5 湿度对漆酶降解土壤中多效唑/烯效唑的影响 |
| 4.6 光照对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.7 连续通空气对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.8 有菌无菌条件对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.9 金属离子对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.10 不同介体对土壤中多效唑/烯效唑降解的影响 |
| 4.11 本章小结 |
| 第五章 多效唑/烯效唑的降解途径及产物分析 |
| 5.1 漆酶结构分析 |
| 5.2 漆酶与多效唑/烯效唑的作用位点分析 |
| 5.3 多效唑/烯效唑的降解途径 |
| 5.4 漆酶降解多效唑/烯效唑的产物分析 |
| 5.4.1 多效唑和烯效唑的基本参数的确定 |
| 5.4.2 多效唑和烯效唑产物的鉴定 |
| 5.4.3 多效唑/烯效唑降解产物的确定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目 |
| 附录 |
| 学位论文数据集 |
（8）大棚蔬菜栽培存在的问题及应对措施（论文提纲范文）
| 1 大棚蔬菜种植的常见问题 |
| 1.1 有害气体过量 |
| 1.2 温度调节不当 |
| 1.3 湿度过高 |
| 1.4 轮作不当 |
| 1.5 种植管理不足 |
| 1.6 过量用药 |
| 1.7 设施构建不当 |
| 2 应对措施 |
| 2.1 提高农民的科学种植意识 |
| 2.2 采取科学的种植与管理方式 |
| 2.2.1 控制大棚内有害气体含量 |
| 2.2.2 保证大棚内二氧化碳含量适中 |
| 2.2.3 防止低温冻害的发生 |
| 2.2.4 做好大棚内的除湿工作 |
| 2.2.5 合理轮作 |
| 2.2.6 合理控制土壤的水分和盐分 |
| 2.2.7 科学施肥 |
| 2.3 病虫害防治 |
| 2.3.1 药物防治 |
| 2.3.2生物、物理防治 |
| 2.4 采取多种模式大力推广大棚蔬菜栽培技术 |
| 2.4.1 田间指导模式 |
| 2.4.2 会展模式 |
| 2.4.3建立技术示范区 |
| 3 小结 |
（9）城市建筑农业环境适应性与相关技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 都市农业 |
| 1.2.2 设施农业 |
| 1.2.3 立体绿化 |
| 1.3 研究范围的界定 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究框架 |
| 1.6 创新点 |
| 第2章 有农建筑与产能建筑 |
| 2.1 有农建筑 |
| 2.1.1 垂直农场 |
| 2.1.2 有农建筑 |
| 2.2 产能建筑 |
| 2.2.1 被动房 |
| 2.2.2 产能房 |
| 2.3 生产型建筑 |
| 第3章 农业的城市环境适应性研究 |
| 3.1 城市雨水种菜可行性试验研究 |
| 3.1.1 国内外研究进展 |
| 3.1.2 材料与方法 |
| 3.1.3 结果与分析 |
| 3.1.4 结论 |
| 3.2 城市道路环境生菜环境适应性研究 |
| 3.2.1 材料与方法 |
| 3.2.2 结果与分析 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.2.4 结论 |
| 第4章 农业的建筑环境适应性研究 |
| 4.1 建筑农业环境理论分析 |
| 4.1.1 蔬菜对环境的要求 |
| 4.1.2 人菜共生环境研究 |
| 4.2 建筑农业环境试验研究 |
| 4.2.1 材料与方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.3 建筑农业环境适应性和生态效益研究 |
| 4.3.1 材料与方法 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.3.3 讨论 |
| 4.3.4 结论 |
| 第5章 建筑农业种植技术研究 |
| 5.1 建筑农业蔬菜种植技术 |
| 5.1.1 覆土种植 |
| 5.1.2 栽培槽 |
| 5.1.3 栽培块 |
| 5.1.4 栽培箱 |
| 5.1.5 水培 |
| 5.1.6 栽培基质 |
| 5.2 建筑农业新技术:透气型砂栽培技术 |
| 5.2.1 国内外研究现状 |
| 5.2.2 透气型砂栽培床 |
| 5.2.3 砂的理化指标研究 |
| 5.2.4 水肥控制技术研究 |
| 5.2.5 砂栽培的特点 |
| 5.3 透气型砂栽培技术试验研究 |
| 5.3.1 研究现状 |
| 5.3.2 材料与方法 |
| 5.3.3 结果与分析 |
| 5.3.4 讨论与结论 |
| 第6章 建筑农业品种选择技术研究 |
| 6.1 品种选择原则 |
| 6.1.1 研究现状 |
| 6.1.2 品种选择原则 |
| 6.2 品种选择专家系统 |
| 6.2.1 蔬菜品种数据库 |
| 6.2.2 品种选择专家系统 |
| 6.3 建筑农业气候区划 |
| 6.3.1 建筑农业空间微气候类型 |
| 6.3.2 建筑农业气候区划 |
| 6.3.3 建筑农业气候区评述 |
| 第7章 温室与屋顶温室 |
| 7.1 温室 |
| 7.1.1 日光温室 |
| 7.1.2 现代温室 |
| 7.1.3 温室环境调控系统 |
| 7.2 光伏温室:农业与能源复合式生产 |
| 7.2.1 研究现状 |
| 7.2.2 农业光伏电池 |
| 7.2.3 光伏温室的光环境 |
| 7.2.4 光伏温室设计 |
| 7.2.5 实践案例 |
| 7.3 温室环境试验研究 |
| 7.3.1 材料与方法 |
| 7.3.2 结果与分析 |
| 7.3.3 结论 |
| 7.4 屋顶温室 |
| 7.4.1 研究现状 |
| 7.4.2 实践案例 |
| 7.4.3 屋顶温室类型 |
| 7.5 屋顶温室模型构建 |
| 7.5.1 生产性设计理念 |
| 7.5.2 屋顶日光温室 |
| 7.5.3 屋顶现代温室 |
| 7.5.4 屋顶温室透明覆盖材料 |
| 7.6 屋顶温室生产潜力研究 |
| 7.6.1 评估模型的建立 |
| 7.6.2 天津市屋顶温室面积 |
| 7.6.3 屋顶温室的生产潜力 |
| 7.6.4 自给率分析 |
| 7.6.5 结果与讨论 |
| 7.7 屋顶温室能耗模拟研究 |
| 7.7.1 能耗模拟分析软件 |
| 7.7.2 建筑能耗模型 |
| 7.7.3 能耗模拟参数设置 |
| 7.7.4 能耗模拟结果与分析 |
| 7.7.5 能耗模拟结论 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）滨海地区蔬菜大棚小气候效应及趋利减灾栽培模式（论文提纲范文）
| 1 滨海地区蔬菜大棚小气候效应 |
| 1.1 增温效应 |
| 1.2 高湿效应 |
| 1.3 弱光效应 |
| 1.4 低CO2浓度效应 |
| 2 大棚小气候条件方式分析 |
| 2.1 采用双层棚膜 |
| 2.2 草毡覆盖法 |
| 2.3 揭膜通风法 |
| 2.4 人工喷淋技术 |
| 2.5 冬至管理 |
| 2.5.1 棚室外挖防寒沟, 种植畦内应用秸秆反应堆 |
| 2.5.2 保温莫忘通风 |
| 2.5.3 适度控水 |
| 2.5.4 及时且适量冲肥 |
| 2.5.5 叶面施肥 |
| 2.5.6 喷施植物生长调节剂 |
| 3 大棚蔬菜高效趋利减灾种植的机理与模式 |
| 3.1 高效趋利减灾栽培的机理 |
| 3.2 推行大棚蔬菜栽培技术 |
| 3.3 防灾减灾种植的养地措施 |
| 3.3.1 推行轮作换茬制度 |
| 3.3.2 休闲期空出地来歇茬 |
| 3.3.3 高温闷棚 |
| 3.3.4 补充有益菌肥 |
四、大棚蔬菜的湿度调节（论文参考文献）
- [1]智能蔬菜大棚环境远程监控系统设计[J]. 张晓雯. 电子制作, 2021(15)
- [2]水稻育秧棚CO2气肥控制系统的设计与实现[D]. 姚闯. 黑龙江八一农垦大学, 2021(10)
- [3]大棚蔬菜种植技术与智慧农业发展趋势[J]. 王云. 智慧农业导刊, 2021(05)
- [4]影响温室大棚蔬菜种植的因素及其解决办法初探[J]. 吴越莉,雷阳. 种子科技, 2020(20)
- [5]基于NB-IoT物联网的温室监控系统的设计与实现[D]. 刘振语. 广西大学, 2020(02)
- [6]智慧农业远程监控系统开发与研究[D]. 李梦迪. 天津工业大学, 2020(02)
- [7]类POPs污染物在土壤-蔬菜中的污染特征及酶修复研究[D]. 吴义华. 浙江工业大学, 2019(03)
- [8]大棚蔬菜栽培存在的问题及应对措施[J]. 赵学科. 新农业, 2019(07)
- [9]城市建筑农业环境适应性与相关技术研究[D]. 穆大伟. 天津大学, 2017
- [10]滨海地区蔬菜大棚小气候效应及趋利减灾栽培模式[J]. 王雄,蒯军,刘华,王海元. 中国农业文摘-农业工程, 2017(03)
标签：蔬菜论文; 多效唑论文; 烯效唑论文; 大棚蔬菜种植技术论文; 土壤湿度论文;