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生长不确定性下温室作物全周期最优温度设定点控制研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年08月14日 来源：Biosystems Engineering 5.3
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研究人员针对温室作物生长不确定性导致的产量预测不准确和能源成本波动问题，开展基于马尔可夫决策过程（MDP）的动态随机控制研究。通过优化生菜生产周期的温度设定点策略，结合状态反馈和不确定性建模，动态随机控制器使净收益提升19%，收获重量标准差降低50%。该研究为温室气候精准调控提供了理论框架，对实现资源高效利用和经济效益最大化具有重要意义。
在现代设施农业中，温室气候控制直接影响作物产量和经济效益。然而，作物生长过程面临多重不确定性：模型预测误差可达15%，传感器噪声干扰状态监测，加之天气和能源价格的不可预测性，传统确定性控制方法难以实现最优决策。尤其当面临严格的收获重量约束（如生菜需控制在320±15 g m-2）时，轻微偏差可能导致零收益，这对控制策略的鲁棒性提出极高要求。
荷兰瓦赫宁根大学（Wageningen University）的Simon van Mourik团队在《Biosystems Engineering》发表研究，创新性地将温室作物全周期管理建模为马尔可夫决策过程（MDP）。通过动态规划方法优化温度设定点，在40天生菜生产周期中平衡生长速率与能源成本，最终实现净收益最大化。该研究首次在长周期、单次收益（仅收获时奖励）和非线性约束条件下验证了随机控制的优越性。
研究采用三项关键技术：1）基于van Henten经典模型的单状态作物生长方程，引入乘性高斯噪声（σ2=10-4 day-1）模拟不确定性；2）度时法（degree-hour）量化供暖成本，整合对流、辐射和通风热损失模型；3）离散化动态规划（Nx=2000网格，Nt=40天）求解最优控制策略，状态空间覆盖5-400 g m-2干重范围。
系统动态与控制策略
作物生长方程融合光合作用与呼吸效应，温度通过影响CO2补偿点和光能利用率调控生长速率。最优控制器在状态-时间二维空间形成"控制带"：白天升温（5-20°C）加速光合产物积累，夜间适度降温（5-10°C）抑制呼吸消耗。这种时变反馈使收获期干重标准差降至5.5 g m-2，较静态控制降低50%。
经济效益分析
在荷兰Bleiswijk地区2014年气象数据下，动态随机控制器实现3.6 � m-2净收益，较静态策略（3.0 � m-2）和确定性控制（3.1 � m-2）分别提升19%和15%。当能源价格波动（0.1-30 � GJ-1）时，该控制器通过调整"控制带"宽度维持稳定性，而确定性控制在高σ2场景下收益骤降50%。
敏感性验证
研究揭示控制优势的边界条件：1）当生长不确定性σ2>2×10-4时，随机控制收益优势显著；2）收获容差ΔH<30 g m-2时动态反馈价值凸显；3）对播种日偏差（±5天）和初始重量（±20%）的鲁棒性优于对比方法。
该研究为温室气候控制提供了范式转变：传统忽略不确定性的方法可能导致19%收益损失。通过将实时生物量监测与随机优化结合，首次量化了状态反馈在长周期农业决策中的经济价值。未来可扩展至多状态变量（如叶面积指数）和价格波动模型，但需警惕"维度灾难"带来的计算挑战。研究结果对设施农业的智能化升级具有指导意义，特别是在能源危机和精准农业背景下，为动态定价策略和风险控制提供理论支撑。
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