基于农业物联网大数据的番茄温室作物需水量预测模型构建与验证

为解决宁夏25-35度角日光温室番茄生长需水量精准预测难题，研究人员结合物联网(IoT)技术构建农业大数据系统，集成K-MEANS、KNN和随机森林算法挖掘环境参数与作物需水量的关联规律。结果表明K-MEANS模型预测精度达93.85%，为区域节水灌溉和资源规划提供科学依据。

　　

在西北干旱半干旱地区，农业水资源短缺与低效利用问题日益突出。宁夏作为典型代表，其25-35度角日光温室虽能有效改善作物生长环境，但传统灌溉方式仍依赖经验判断，导致水资源浪费严重。据统计，中国农业用水占比超60%，而温室作物水分需求受环境因子（如温度、湿度、光照）动态影响显著，亟需建立数据驱动的精准预测模型。

针对这一挑战，国内研究人员设计了一套融合物联网与大数据的监测系统。该系统通过部署无线传感器网络(WSN)实时采集温室环境参数，包括空气温湿度、土壤墒情、光照强度等，并采用LoRa和GPRS双模传输至云端。研究团队创新性地将K-MEANS聚类算法与机器学习结合，分析作物不同生长阶段需水规律，并与随机森林(Random Forest)、K近邻(KNN)算法进行对比验证。

关键技术方法包括：1）基于MSP430单片机的低功耗传感器节点设计，实现环境数据高精度采集；2）HDFS分布式存储与Spark流处理框架，解决农业大数据冗余问题；3）模糊Borda评分和主成分分析(PCA)优化特征选择；4）动态调整时间粒度策略（如关键生长期每分钟传输温湿度数据）。

研究结果部分：
3.1 系统总体功能设计
通过云平台架构实现环境数据可视化，测试显示HBase读取性能提升14.6%，集群系统查询效率达控制系统的22.8%。

3.3 结构层设计
采用四层架构（数据采集→预处理→分布式存储→Spark分析），验证了BloomFilter算法可降低23.52%网络开销。

1. 结果分析
   K-MEANS模型在预测精度(93.85%)和误差率(6.15%)上显著优于随机森林(83.34%)和KNN(81.43%)，且未出现过度拟合。对比实验显示，该模型能准确捕捉番茄开花期与果实膨大期的需水峰值。

讨论与结论：
研究首次证实K-MEANS算法在温室作物需水预测中的优越性，其通过聚类分析将环境参数与生长阶段动态关联。相较于传统方法，该系统可实现每小时更新灌溉策略，使水分利用效率提升27%。尽管未在其他区域验证，但理论可推广至类似气候带温室。值得注意的是，物联网系统月均能耗约6千瓦时，通过太阳能供电模块进一步优化后具备规模化应用潜力。该成果发表于《Smart Agricultural Technology》，为智慧农业的水资源管理提供了可复制的技术范式。