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设施番茄生长模型与智能种植技术：研究进展与未来展望

花匠小妙招
2026-04-19 08:07

0 引言

面对全球人口持续增长和气候变化带来的挑战，粮食安全日益受到重视。预计到2050年，全球人口将突破90亿，给现有农业生产系统带来巨大压力。传统农业受限于耕地资源，难以满足日益增长的粮食需求，尤其在城市化进程加速背景下，农业生产空间愈发紧张。为此，受控环境农业，尤其是温室大棚，已成为应对农业可持续性挑战的有效途径[1]。通过优化种植技术并融合农业智能技术，有望显著提升农作物产量[2]。有预测显示，到2030年，温室种植中广泛运用智能技术，农作物产量可能提高60%[3]。到2025年，欧盟精准农业智能系统的市场份额将达到118亿欧元[4]。市场对产量增长的期待，正驱动着温室产业的加速扩张。

与此同时，中国经济与科技的快速发展正有力推动着传统农业向现代化转型，农业农村部、国家发展改革委、财政部、自然资源部发布了《全国现代设施农业建设规划（2023—2030年）》，旨在促进设施农业的集约化、标准化、机械化、绿色化和数字化发展[5]。设施农业作为中国农业结构调整的重要动力，经历了从机械化到智能化的显著变革，并取得了令人瞩目的成就[6]。截至2022年7月，设施园艺面积已突破280万hm2，位居世界第一[7]。在众多设施栽培品种中，番茄凭借其易于栽培、广泛的市场需求及较高的经济效益，已成为中国设施蔬菜的主要栽培品种，其栽培面积与产量在设施农业中均占据领先地位。

尽管如此，设施种植业也面临着诸多严峻挑战。极端天气和气候变化可能导致温室内外环境条件的波动[8]，影响作物生长和产量。水资源短缺，特别是在干旱地区，成为限制设施农业生产的因素之一[9]。过度使用化肥和农药引发的土壤污染和退化问题，也进一步威胁着土壤健康和作物生长[10]。在设施番茄种植领域，面临的核心技术瓶颈问题，如环境调控精准度不足、水肥利用效率低、病虫害防控压力大以及劳动力成本高等，都亟需依赖作物生长模型与智能种植技术的创新与应用来破局。本研究聚焦设施番茄种植领域，从文献计量学的视角出发，全面综述2004—2023年间有关设施番茄生长模型与智能种植技术的全球研究进展，对比分析国内外研究差异，深入探讨当前存在的关键技术瓶颈，并展望未来发展的重点方向，旨在为突破中国设施番茄产业发展的技术瓶颈、推动其可持续发展提供科学依据与决策参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

在数据获取方面，本研究将通过Web of Science和中国知网(CNKI)数据库，分别对已发表的中英文文献进行检索与获取。选取“protected agriculture”“protected horticulture”“greenhouse”“tomato”等作为检索词，检索式为：TS=('protected agriculture' OR 'facility agriculture' OR 'protected horticulture' OR 'greenhouse') AND TS=('tomato')。为了保证数据的质量和权威性，将来源类型限定为Science Citation Index Expanded(SCI-EXPANDED)和Social Sciences Citation Index(SSCI)。经过筛选，最终在Web of Science核心合集数据库中获得1989篇核心期刊论文，发表时间范围限制在2004年1月1日至2023年10月31日。同样地，选取“设施园艺”“温室”“番茄”等关键词建构中文检索式，检索式为：SU=（'设施农业'+'设施园艺'+'温室'）and SU=（'番茄'）。来源类型限定为“北大核心”或“CSSCI”或“CSCD”，最终获得1252篇中文核心期刊论文。

1.2 研究方法

本研究主要运用文献计量学方法，对设施番茄研究领域的国内外文献进行分析。研究流程涵盖明确研究问题、数据收集、数据预处理、数据分析、结果解释与讨论以及验证与反馈6个关键环节。在分析过程中，主要借助InCites和VOSviewer工具。InCites是由科睿唯安公司开发的一款科研评价工具，其数据基础源于Web of Science核心合集，涵盖超过30 a的引文数据。该工具能够从研究人员、机构、区域等6个维度对科研产出与影响力进行深入分析，并提供全球学科基准数据，以便进行横向对比。借助多维度计量指标，例如论文产出量、引用排名、合作网络图谱等，InCites可实时追踪机构研究成果的变化，为科研绩效评估、学科竞争力分析等提供有力支持。VOSviewer是一款免费开源的文献计量与科学可视化软件，主要致力于协助研究人员对学术文献、知识网络、合作关系以及研究热点等信息进行分析、可视化和深入理解。本研究将借助InCites分析工具，选取Web of Science论文数、被引频次、国际合作百分比、学科规范化的引文影响力(Category Normalized Citation Impact, CNCI)、被引次数排名前10%的论文百分比以及国内合作论文的百分比等关键指标，对国家、机构和作者的科研表现进行统计与分析。同时，利用VOSviewer可视化分析软件，对收集到的国内外文献中的作者关键词进行聚类分析，进而深入挖掘设施番茄领域的国内外研究热点。

2 文献基本特征分析

2.1 发文趋势分析

中外期刊论文的发表数量随时间的分布情况见图1。近20 a来，设施番茄研究领域的英文文献发文量持续攀升，反映出全球范围内研究人员对该领域的日益关注及显著进展。其增长动力可以归结为一种“多中心、互补型”的研究格局：（1）中国依托产业规模与科研投入总量优势，在发文量上占据首位；（2）欧美等国家凭借着长期科研计划以及技术积淀，持续引领学术前沿；（3）部分新兴经济体则通过产业扩张与国际合作实现快速跟进。上述多元主体协同叠加，形成放大效应，推动英文文献总量持续增长。相比之下，中文文献发文量虽在2012年前曾超越外文发文量，但此后呈现波动下降态势。一方面，由于国内科研评价体系对国际高水平期刊权重的提升，使得高质量成果优先投向SCI或SSCI收录期刊，导致中文期刊的顶尖稿源流失；另一方面，中文期刊在传播时效、国际可见度和跨学科整合能力方面存在结构性短板，进一步抑制了高水平论文的持续发表。这表明，尽管中国设施番茄研究曾取得一定成果，但国际影响力尚待提升。因此，中国学者需紧跟国际前沿，加强国际合作，同时结合国内实际，开展针对性研究，以提高研究水平和国际影响力。

图1 近20 a国内外设施番茄研究领域论文发表数量与时间分布情况

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2.2 主要发文国家、机构、作者分析

对全球科研活动分布格局进一步分析显示，发文量排名前10位的国家依次为中国、西班牙、美国、意大利、德国、加拿大、荷兰、土耳其、伊朗和法国（见图2）。其中，中国学者与美国、德国和英国学者的合作发文数量显著。更值得注意的是，在与英格兰、澳大利亚和英国学者的合作中，相关论文的学科规范化引文影响力[11]（Category Normalized Citation Impact, CNCI）分别达到3.43、2.07和2.06，均超越全球平均水平（见图3）。CNCI 通过将一篇文献的实际被引频次与其同文献类型、同出版年、同学科领域文献的期望被引次数相比得出，排除了出版年、学科和文献类型的影响，因而被视为客观、无偏的影响力指标。如果CNCI的值等于1，说明该组论文的被引表现与全球平均水平相当，CNCI大于1表明该组论文的被引表现高于全球平均水平，小于1，则低于全球平均水平。这表明，中国学者与这些国家的合作成果在全球范围内具有较大影响力，有效推动了国际学术交流与合作。

图2 全球设施番茄生长模型与智能种植技术研究的高发文国家/地区分布

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图3 中国设施番茄研究的主要国际合作国家的CNCI值分布

圆圈的大小代表CNCI的大小，从黄色圆圈出发，顺时针依次代表与中国学者合作发文数量的大小

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在发文机构方面，利用InCites工具从Web of Science论文数、被引频次、国际合作百分比、CNCI等维度对组织机构的科研表现进行了全面分析，见图4。国际合作百分比指标体现了机构或科研工作者吸引国际合作的能力；被引次数排名前10%的论文百分比指标是指在某一指定学科领域、某一年、某种文献类型下，被引频次排名前10%的文献数除以该组文献的总数的值，以百分数的形式展现。该指标数值越大，表明该组文献表现越好。结果显示，发文量排名前5位的高校/机构分别是西班牙阿尔梅里亚大学、中华人民共和国农业农村部、中国农业大学、西北农林科技大学、荷兰瓦赫宁根大学及研究中心。可以看出，这些高发文机构以大学为主，中国有3家机构跻身前列。值得注意的是，中国农业大学的被引频次突出，而西北农林科技大学在高被引论文百分比上领先。荷兰瓦赫宁根大学及研究中心虽发文量最少，但国际合作活跃且学术影响力不俗。相反，阿尔梅里亚大学虽发文量高，但国际合作与学术影响力相对较低。这显示，发文量非科研质量的唯一指标。进一步分析中国的高发文机构发现，其国内合作较为紧密，国际合作尚显薄弱。

图4 设施番茄生长模型与智能种植技术领域高发文机构的科研表现雷达图

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由表1可知，在发文作者方面，排名前10位的高产作者主要来自中国、西班牙、希腊、加拿大和法国。中国作者多集中在华北水利水电大学和中国农业大学，西班牙作者则主要来自巴塞罗那自治大学。这些高产作者发表的论文在Q1期刊占比较高，且CNCI值均高于全球平均水平，彰显其在设施番茄研究领域的学术影响力。特别地，加拿大农业与农业食品部某学者的Q1期刊论文虽少，但CNCI值突出，成果获国际认可。合作方面，中国农业大学的林杉教授国际合作显著，论文国际影响力高；而华北水利水电大学的龚雪文教授则在国内合作中占优。这反映了学者合作模式的差异，其对科研表现如论文被引频次、CNCI值等的具体影响，尚待深入探究。

表1 排名前10位的高发文作者的科研表现 姓名所属机构发文量
/篇 Q1
期刊论文被引频次
/次 CNCI值国际合作论文
百分比/% 国内合作论文
百分比/% 国家
/地区龚雪文华北水利水电大学 14 10 297 2.39 14.29 71.43 中国 Rieradevall, Joan 巴塞罗那自治大学 13 12 671 1.86 38.46 61.54 西班牙杜太生中国农业大学 13 11 696 3.03 53.85 30.77 中国 Katsoulas, Nikolaos 塞萨利大学 13 11 196 0.83 61.54 7.69 希腊康绍忠中国农业大学 11 9 552 3.00 36.36 36.36 中国 Hao, Xiuming 加拿大农业与农业食品部 10 2 42 5.60 40 50 加拿大 Fatnassi, H. 法国国家航天研究院 10 5 356 1.33 80 0 法国林杉中国农业大学 10 10 400 2.53 90 10 中国葛建坤华北水利水电大学 10 7 165 2.10 20 70 中国 Gabarrell, Xavier 巴塞罗那自治大学 10 9 312 1.93 50 40 西班牙注：①Q1期刊论文是指给定年份内Q1分区期刊的论文数量，一本期刊的JCR四分位分区是根据该期刊基于影响因子在所属学科中的排名(X)与该学科所有期刊数量(Y)的比值(Z=X/Y，Q1：0.0<Z≤0.25)得出的。未选定具体学科时，对于同时属于多个Web of Science学科的期刊，InCites将显示其排名最好的四分位分区。当选定特定学科时，将显示该期刊在选定学科中的四分位分区；②国际合作论文百分比是指有国际共同作者的出版物百分比；③国内合作论文百分比是指包含一位或多位作者并且所有地址都在同一国家/地区的论文百分比。

综上所述，中国在设施番茄领域展现出强劲的国际合作潜力和高学术影响力。国内合作紧密，但国际合作待提升。各机构和作者表现各异，未来应加强国际交流，提升科研质量和国际地位，推动设施番茄研究进步，提高中国在全球学术界的影响力。

2.3 聚类主题分析

利用VOSviewer中的关键词聚类分析算法对英文文献研究主题的分析显示（见图5），设施番茄研究领域全球学者们关注的热门主题主要包括：（1）设施番茄生长和生理特性的优化。研究重点在于如何提高光合效率、养分吸收和水资源利用效率，以增强作物的生长势和产量；（2）环境可持续性研究。旨在减少温室环境生产过程中的碳足迹和温室气体排放，通过循环经济模式和资源高效利用技术等措施推动绿色生产；（3）生物控制技术的应用研究。特别关注针对根结线虫的生物防治策略，以减轻病虫害对设施番茄的影响；（4）提升设施番茄的抗逆性。应对温度、湿度和光照等不利环境因素带来的各种挑战，从而改善番茄果实的品质和营养价值，如提高番茄红素和抗氧化物质的含量；（5）设施番茄种植技术的集成应用。通过嫁接、灌溉、施肥等技术的优化组合，提升综合生产效益，实现设施番茄的高效产出和品质改良，进一步推动设施农业的可持续发展。

图5 英文文献中的高频作者关键词共现网络图

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如图6所示，中文文献的聚类主题揭示了国内学者在设施番茄研究领域的热门方向主要集中在6个方面：（1）水肥管理及生长调控。研究者们致力于通过优化滴灌技术和调控水肥供应等手段，不断提升设施番茄的产量和果实品质；（2）土壤调控与连作障碍。相关研究表明，改善土壤环境和增强土壤微生物活性是减轻连作障碍、促进番茄健康生长的重要途径；（3）温度和灌溉对基质土壤中番茄生长和蒸腾的影响。这方面的研究揭示了环境因素对番茄生长的重要性，为优化设施环境提供了理论依据；（4）设施番茄的生理特性与环境调控。研究聚焦于光合作用和光合速率等方面，进一步揭示了番茄生长对环境变化的响应机制；（5）生产方式、经济效益及病虫害防治。重点探索提高设施番茄生产效益和可持续性的策略；（6）品种选择与栽培技术。相关研究为选择适宜的番茄品种和优化栽培管理提供了科学依据。

图6 中文文献中的高频作者关键词共现网络图

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通过对比中英文文献的聚类主题，发现国内外学者均高度关注设施番茄生产的可持续性，致力于提升产量和品质，并认识到生物控制技术在减少病虫害中的关键作用，均强调提高番茄抗逆性及优化生长生理特性的重要性。不同之处在于，国外研究更侧重于环境可持续性和资源高效利用技术，例如精准农业、智能灌溉系统以及循环农业模式的应用，同时注重种植技术的集成与系统优化，反映出其在农业现代化和绿色转型方面的较高水平。这种研究取向与发达国家农业发展阶段较高、环境压力较大密切相关，同时也受到绿色发展战略、碳中和目标以及严格的环保法规等政策导向的影响。与此同时，这些发达国家在农业科技投入、基础设施建设及跨学科协同创新方面具有显著优势，为其开展系统性、前瞻性的研究提供了有力支撑。相比之下，国内研究则更重视水肥管理、土壤调控、连作障碍及环境因素对番茄生长的影响，研究重点集中于通过优化栽培措施和环境调控来提升产量与品质。这在一定程度上反映了中国设施农业仍处于由高产导向向绿色高效转型的关键阶段，面临着资源约束加剧、土壤退化严重、农民技术依赖度高等现实问题。同时，国家在粮食安全和农产品供给方面的政策导向，也促使科研更多聚焦于短期内可落地、见效快的技术路径。

接下来，本研究将聚焦设施番茄的生长环境与模型以及智能种植技术，全面了解番茄生长和生理特性、温室环境因素及其相互作用，以优化栽培管理、提升产量、改善品质，并实现资源高效利用。同时，分析现有智能种植技术在设施番茄领域的应用现状，为后续研究提供科学依据和实践指导，推动技术创新与应用，助力中国设施种植业向集约化、标准化、机械化、绿色化、数字化方向发展，以应对气候变化、资源短缺和食品安全等全球性挑战。

3 设施番茄生长环境与模型研究

近年来，国内外研究者针对温室番茄生长环境因素及设施番茄生长模型的研究取得显著成果。这些研究不仅深入剖析了番茄在不同生长环境下的生理响应机制，还成功构建了精准的管理模型和调控策略，为设施番茄的高效、可持续生产奠定了坚实的理论基础，并提供了宝贵的实践指导。

3.1 设施番茄生长环境因素

在设施番茄的生长过程中，环境因素扮演着至关重要的角色，尽管植物的生长特性主要由遗传信息决定。其中，温度、湿度、光照强度、CO2浓度、土壤/基质pH、土壤EC值是影响番茄生长的主要环境因素。

3.1.1 温度对番茄生长过程的影响机制

温度对番茄生长过程的影响尤为显著。番茄作为一种喜温但不耐热的植物，对环境温度尤为敏感。在温室栽培条件下，番茄植株生长发育的最适日间温度为21.0~29.5℃，夜间则为18.5~21.0℃[12]。当温度高于35.0℃时，番茄果实的生长会明显减缓；一旦温度超过40.0℃，果实将停止生长[13]。此外，在平均日温超过25.0℃的基础上，即使温度略有上升，也可能对番茄果实的生殖器官造成严重损害，特别是影响花粉的存活力和雌性生育能力。温度过高或过低均会对番茄果实的整个生长发育过程产生不良影响，导致果实品质下降且产量减少。然而，在寒冷季节，对温室环境进行适当加热可以显著提高番茄产量，特别是在价格较高的早期收获阶段[14]。这一发现对地中海等地区的温室番茄种植具有重要意义。

随着温室效应的加剧和全球气候持续变暖，农业气象灾害频发，温室大棚内的高温灾害更是屡见不鲜。为了应对这一挑战，学者们正在积极探索有效的应对策略。一方面，优化氮素管理被认为是缓解植物高温胁迫的关键措施之一[15]。适量施氮可以减轻高温胁迫对番茄植株的伤害，增强番茄植株的抗性；而低氮供应和高氮供应均不利于温室番茄在高温胁迫后的恢复[16]。另一方面，若干性状已被证明与番茄的耐热性密切相关，如花部特征、膜热稳定性、锥果开裂和花粉存活能力等[17]。此外，识别在不同环境中表现的耐热特性对于成功培育耐高温番茄品种至关重要。近年来，国内外研究者为改善番茄的耐热性进行了大量的筛选工作，并利用遗传和基因组资源进行了深入研究，取得了显著进展[18-19]。

3.1.2 湿度对番茄生长发育的调控作用

在众多影响植物生长的环境因素中，空气湿度往往被忽略。研究表明，在水汽压亏(VPD)范围为0.2~1.0 kPa（对应温度为20℃，相对湿度为55%~90%）时，湿度对园艺作物的生理和发育影响相对较小[20]。然而，当空气湿度低于此范围时，植物会出现缺水现象，生长速度减缓。特别是在开花期，番茄对水分胁迫的敏感性显著增强，可能影响其正常生长和产量[21]。相反，相对湿度过高则可能导致植物病害的发生，对生长发育造成负面影响。但在某些特定情况下，如防止果实或幼叶缺钙，或使用病原真菌防治害虫时，高湿度是必要的。VPD作为影响植物功能的重要驱动因素，直接影响植物的蒸腾速率，进而与植物的水分状况密切相关[22]。因此，VPD调控被广泛认为具有改善植物生长和提高生产力的潜力。大多数植物在VPD范围为0.5~0.8 kPa时生长良好[23]，但理想的VPD水平会因植物的生长阶段而有所不同[24]。例如，在营养阶段，理想VPD约为1.0 kPa；而在花期阶段，理想VPD则在1.2~1.5 kPa之间。

温度和湿度是相互作用的环境因素，过高的温度和湿度容易导致植物提前衰老，缩短生育期[25]，同时增加植物对病虫害的易感性[26]，对果实的产量和品质产生负面影响。在温室环境中，太阳辐射产生的过量热量会导致室内温度显著升高，通常比室外高出20~30℃。当温室外温度为28~33℃、相对湿度在70%~85%之间时，室内温度可能达到68~70℃，而相对湿度则降至20%~35%，导致VPD在18~21 kPa之间[27]，这对植物生长极为不利。番茄叶霉病作为番茄生产中常见的病害，通常发生在高温潮湿环境中。然而，研究表明，在高温胁迫下，通过适当增加相对湿度，可以减轻其对植物的伤害[28]。当气温超过38℃时，将空气相对湿度提高至70%±5%，可有效降低对设施番茄的热胁迫影响[13]。这一结论在后续研究中得到了验证，且随着空气湿度的增加，赤霉素浓度降低，脱落酸浓度升高，从而增强了番茄植株的抗高温能力[29]。

3.1.3 光照强度对番茄生长及光合作用的影响

光照作为植物生命活动的基石，对番茄的生长发育及光合作用过程具有至关重要的影响。光合作用是植物利用光能合成有机物、释放氧气的过程，为植物的生长和发育提供能量。尤其在冬季，自然光照不足成为限制温室番茄生长和果实产量的主要因素。因此，通过补充光照增加光合有效辐射(PPFD)总量成为促进作物生长，提高果实产量的有效手段。在北欧等低光照强度地区，发光二极管(LED)光源在温室农业中已得到广泛应用。相比其他光源，LED将电能转换为光能的效率更高，能有效解决低光照强度问题。类似地，在地中海地区，对设施内栽培的番茄进行补充LED间照，也取得了显著成效，不仅提升了果实质量、增大了果实尺寸，还提高了产量，并且果实的成熟期提前[30]。温室番茄栽培环境中的太阳辐射透过率(SRT)受温室覆盖材料和结构设计的影响，通常在70%~80%之间波动[31]，这直接影响到达番茄植株表面的光照强度，进而影响光合作用效率。低光照条件下生长的植物更容易受到光抑制[32]，而适当增加光照强度能显著提升光合作用能力，促进植物生长和物质积累[33]。然而，过高的光照强度也可能产生负面影响，如导致净光合作用速率下降[34]。

光照对植物形态和生理的影响不仅取决于光照强度，还取决于光的光谱质量。蓝光和红光对植物的生长尤为重要，其吸收率可达到90%[35]。蓝光与红光相结合则可以协同改善植物光合作用和生长状况[36]。然而，过量蓝光也可能带来负面效应，如抑制作物的茎伸长和叶面扩张，降低生物量产量[37]。这种蓝光效应的具体表现还受到植物种类和光照强度的共同影响[38]。在温室栽培环境中，光照强度和光谱组合的交互作用对番茄植株的生长和代谢具有显著影响。随着光照强度的增加，番茄幼苗的鲜重、干重和茎直径均有所增加，而株高和比叶面积则呈下降趋势。在红光与蓝光比例为1:1且PPFD为300 μmol/(m2·s)的条件下，LED成为培养番茄幼苗的理想光源[39]。最新研究还揭示了光照强度和光谱质量组合在番茄生长中的复杂关系[40]。一方面，适合番茄生长的最佳光谱组合受光照强度的影响；另一方面，在低光照强度下，蓝光的最佳比例会向较高水平移动。此外，蓝光能刺激蛋白质、花青素和黄酮类化合物的积累，而红光则主要促进生物量的增加、果实开花和碳水化合物的积累。

3.1.4 CO2浓度、土壤pH与EC值对番茄生长的调控机制

CO2是作物光合作用的碳源，其浓度直接影响产量与品质。一般来说，最适合植物生长的CO2浓度大约是800~1000 mg/kg[41]，然而大气CO2仅约350 mg/kg，相当于最适值的1/3~1/4；封闭型设施内则进一步降至100~250 mg/kg，显著低于作物光合作用所需。温室CO2富集已被证实可提升番茄产量与品质[42-43]。以600、900、1200 mg/kg的CO2处理番茄的研究表明，增施CO2可以提高番茄花量25%~50%，提高单株结果数量，增产28.29%~51.04%，但平均单果重量保持不变；与对照组相比，果实含糖量和维生素C含量上升，含酸量下降；综合来看，900 mg/kg为最佳浓度[44]。尽管CO2促生效应已获验证，设施条件下不同作物的CO2需求规律仍需系统阐明。

土壤pH通过影响养分溶解度和有效性，间接调控番茄生长。研究表明，番茄适宜生长的土壤pH范围为6.0~6.8，过酸或过碱均会抑制根系对营养元素的吸收，进而影响植株生长和果实品质[45]。长期施用化学氮肥会导致土壤酸化，pH显著降低[46]。与单施化肥相比，有机无机肥配施可有效缓解土壤pH下降速率，尿素N 187.5kg/hm2与有机肥75000 kg/hm2配施处理缓解土壤酸化的效果最突出，同时还可以提高设施土壤供氮能力[47]。番茄植株除碳、氢、氧可通过气孔与蒸腾流从大气获取外，其余必需的大量及微量元素均须依赖根系自营养液主动吸收，故营养液既是无土栽培系统的核心介质，也是调控生长发育、产量与品质的关键变量[48]。孙茜等[49]从营养液浓度、元素配比、温度及灌溉模式4个维度综述了设施番茄营养液调控研究进展。其中，浓度以电导率（EC值）量化，EC升高可促进氮、磷、钾、钙、镁等矿质吸收并改善果实品质，但降低单果质量[50]和养分利用效率[51]。生产实践普遍遵循“随生育期递增EC”的原则：幼苗阶段0.8~1.0 mS/cm，定植至首穗花开花或坐果1.0~1.5 mS/cm，结果初期1.5~2.0 mS/cm，结果后期2.0~4.0 mS/cm，但仍需结合环境与植株实时生理状态进行动态优化。

3.2 设施番茄生长模型

作物生长模型在优化栽培管理与环境控制方面扮演着至关重要的角色。这些模型主要按原理分为描述性模型和解释性模型两大类[52]。其中，描述性模型基于现有理论知识和实际经验，通过对大量作物数据进行统计回归分析，确定研究因素之间的相关性；解释性模型则根据动力学原理，描述环境因素、栽培管理与作物生长、形态发育以及产量形成过程之间的关系[53]。这两类模型各有优缺点（如表2所示），但解释性模型更能反映作物的实际生长过程，随着对作物生理机制研究的深入和计算机技术的发展，解释性模型将成为作物模型发展的趋势。

表2 描述性模型与解释性模型的多维度对比 维度描述性模型解释性模型模型精度在模型构建的特定条件下，精度较高；但外推到新条件时，
模型精度显著下降在特定条件下，精度可能略低于经过精细校准的描述性
模型；但在环境变化时，仍能保持相对稳定的精度可解释性可解释性低。模型参数通常缺乏明确的生物学意义，
被视为“黑箱”，难以揭示作物生长的内在机制可解释性高。模型基于已知的生理生态机制构建，
参数具有明确的物理或生物学意义，能有效解释模拟结果数据需求数据需求相对较低。主要依赖特定环境下的作物生长数据，
用于统计回归分析数据需求高。需要大量详尽的生理、生态和环境数据
来支撑复杂的机理过程计算复杂度计算复杂度低。模型结构简单，通常由少量数学方程组成，
计算速度快，适合在线实时控制计算复杂度高。模型结构复杂，涉及多个相互作用的子模块，计算量大，对计算机性能要求较高适用范围适用范围窄。模型基于特定条件建立，难以推广到其他品种、
地点或环境条件，外推能力弱适用范围广。基于普适的生理生态原理，可适用于不同品种、地点和环境条件，具有较强的通用性和外推能力模型耦合潜力模型耦合潜力低。由于模型参数的特定性和缺乏机制基础，
与气候模型、经济模型等的耦合能力有限模型耦合潜力高。模块化的结构设计使其易于与土壤模型、病虫害模型、经济模型等进行耦合，构建更复杂的综合系统

目前，国内虽已构建多种设施果蔬生长模型，但因模型结构复杂、用户友好性不足，导致农户采纳率偏低，实际生产应用仍显匮乏。亟需强化模型在产业端的推广机制，以促进科研成果的有效转化。伍袁泉等[54]系统梳理了中国蔬菜生长模型的研究进展，指出当前研究工作主要包括对生育期进程的模拟、干物质生产与分配的模拟、产量形成和品质形成的模拟。与此同时，作者也指出，已有生长模型在以下方面仍显不足：对异质环境的普适性较弱，设施栽培条件下环境响应的刻画精度偏低；模型架构与参数体系缺乏统一规范；针对蔬菜特定栽培管理措施的算法集成度不高；品质形成过程的机理性阐释尚浅。

3.2.1 描述性模型

描述性模型通常采用数学公式或函数来拟合和描述作物的生长曲线，进而预测或解释其生长规律。典型的描述性模型包括Richards模型、Ontogenetic模型、Gompertz模型和Logistic模型等[55-56]，它们均属于“S”型生长模型[57]。这些模型能够准确预测作物如植株高度、叶面积指数、茎干物质、叶干物质和果实干物质等重要性状的生长情况。例如，FANG等[58]利用Gompertz模型和Logistic模型构建的设施番茄生长模型，就取得了显著的预测效果。此外，KOCIAN等[59]还提出了一种贝叶斯机器学习方法，能够动态模拟温室作物的S型生长过程，该方法对不同环境条件的变化具有较强的鲁棒性。

3.2.2 解释性模型

相比之下，解释性模型则更加深入地揭示了作物的实际生长过程。它通常基于植物生理学、生态学、土壤科学和气象学等多学科知识，动态模拟作物生长过程中的各种生理生态过程，并预测作物在不同环境条件下的生长状况、产量和品质。具有代表性的解释性模型包括TOMSIM[60]、TOMGRO[61]、TOMPOUSSE[62]、Vanthoor[63]和Integrated[64]等。这些模型往往较为复杂，涉及许多状态变量、输入变量或参数。例如，TOMGRO ver.1.0模型和TOMGRO ver.3.0分别包含69个和574个状态变量。此外，这些模型大多主要应用于环境条件优良的大型连栋温室中，对于其他类型的温室是否适用，仍需进一步验证。尽管如此，解释性模型在作物生长模拟方面仍具独特的优势。以EPIC模型为例，该模型能够模拟多种气候情景、环境状况和管理制度下的作物生长过程和产量。基于EPIC模型构建的设施番茄生长模型，能够有效表征弱太阳光照对番茄生长过程的影响，为制定合理的环境调控策略提供了有力的指导[65]。MARTÍNEZ-RUIZ等[66]、KUIJPERS等[67]、GHAFFARPOUR等[68]学者在已有研究基础上，对过往模型进行了改进，提出了新型温室番茄生长模型，进一步提高了模型的准确性和适用性。

4 设施番茄智能种植技术研究

随着智慧农业的不断发展，农业5.0概念应运而生，其核心理念在于人工智能与机器人技术的深度融合，旨在推动农业生产向高度自动化和智能化迈进。在设施种植业领域，当前技术研究和应用主要聚焦于物联网技术、环境采集与控制技术、自动化控制技术、作物生长监测技术以及滴灌水肥一体化技术等方面[6]。其中，植物工厂及智慧农业装备的研发日益成为该领域的热点话题。在设施番茄智能种植技术的研究中，热门主题涵盖水肥一体化与智能灌溉施肥、实时监测与精准识别、智能识别与自动化采摘三个方面。具体而言，通过运用水肥一体化和智能灌溉施肥技术，可以实现水分与养分的协同管理和高效利用；借助遥感技术和传感器，能够对番茄病虫害进行实时监测，并利用机器视觉技术进行精准识别；通过智能识别技术，可以准确判断果实的成熟度，并借助机器人技术实现自动化采摘。

4.1 精准灌溉与施肥技术

灌溉与施肥是蔬菜栽培管理中的关键农艺措施。研究表明，施肥对提高蔬菜产量的贡献率可达37%以上[69]。然而，当前设施蔬菜生产中普遍存在肥料用量过高和施肥不合理的问题，这对农田生态环境造成了严重破坏。同时，考虑到中国水资源短缺的现状，人均水资源仅为世界平均水平的1/4，而农业用水占总用水量的60%以上，因此，加强对蔬菜生产过程中水分和养分的协同管理，采用合理的水肥技术，提高水肥利用效率，对于实现蔬菜产品的优质高产、提高水资源利用率以及维护生态环境具有重要意义。

4.1.1 水肥管理模式

在设施番茄领域，灌溉和施肥技术经历了独立研究、协同优化、一体化管理以及精准农业应用等发展阶段。最初，这两项技术是独立发展的，经历了从经验性、诊断性到模型驱动，再到智能自动化的演进过程。后来，研究者开始意识到施肥和灌溉之间的密切联系，并通过不同灌溉策略对设施番茄产量及氮素追施量的影响试验，证明了在氮素追施调控的基础上优化灌溉可进一步降低氮肥追施量和氮素损失量[70]。由此，氮素追施调控结合小管出流及夏季休闲季施用小麦秸秆和氰氨化钙的水氮管理成为较优的番茄氮素管理和灌溉模式[71]。

4.1.2 水肥一体化技术

尽管国内外学者已经对设施蔬菜氮肥推荐技术进行了大量研究，但早期的氮素控制方法大多基于农民习惯的灌溉条件进行根层优化施肥，这种方法的水氮利用效率并不高。而水肥一体化技术的引入，则进一步提高了水肥利用效率，降低了番茄病虫害的发生率，对退化土壤的修复作用也较为显著[72]。相关研究表明，采用基于“5R养分管理”的设施蔬菜水肥一体化精准管理技术，可实现节水40%以上，节肥30%以上，提高氮肥利用率40%以上等目标[73]。滴灌作为设施园艺作物精准供水供肥的主要方式，对水肥如何进入作物根部土壤区起着决定性作用[74]。目前，滴灌水肥一体化技术已取得显著成效，国内外学者对此进行了大量研究，并得出了不同地区的最佳处理方式[75-76]。此外，湿管灌溉作为一种新型节水技术，已广泛应用于园林绿化[77]、农业种植[78]等领域。进一步开展湿管灌溉水肥一体化技术研究，将有利于完善水肥一体化技术体系。

4.1.3 智能灌溉施肥技术

随着“智能+”时代的发展，智能灌溉施肥技术得到了显著的技术支撑。物联网(IoT)技术和无线传感器网络(WSN)技术的蓬勃发展，以及农业灌溉系统中传感器的最新进展，极大地加速了智能灌溉系统的发展步伐。例如，采用NB-IoT技术、信息处理技术和信息采集技术等物联网技术，研究者们设计了温室番茄智能灌溉施肥系统，该系统集成了水肥一体化智能控制模块和智能预警模块，能够实时采集相关数据，并有效监测和控制温室环境参数[79]。实时灌溉调度对于水资源的节约至关重要，它能够根据作物的实际需求精准施用所需水量。

然而，从智能灌溉的角度来看，要实现精准灌溉，还需实时采集与土壤、作物和天气相关的数据。灌溉过程需要高水平的“精确度”，以优化作物生长，合理投入水资源，同时最大限度地减少对环境的不利影响[80]。为实现这一目标，智能灌溉过程的监测至关重要，它包括基于土壤的监测、基于作物的监测和基于天气的监测[81]。监测系统的智能设计，特别是土壤、作物和气象传感器数据的精确集成，对于自适应决策支持系统(DSS)的成功运行起着决定性作用[82]。近年来，研究者们提出了一系列创新的智能灌溉施肥控制系统。例如，AHMAD等[83]介绍了一种基于天气数据和作物数据的混合预测模型和实时传感器设计的新型系统，该系统能够根据实时传感器数据智能控制、监测和自动安排灌溉和施肥策略。这些研究表明，精准灌溉管理依赖于作物生长状况、土壤理化性质、气象因素以及它们之间相互作用的数据和信息[84]。而精准灌溉的有效实施，则需要一套综合的DSS来处理和集成这些多层次的数据和信息[85]。

精准灌溉施肥技术是在信息技术的支撑下，按照空间变化规律定位、定时、定量实施的一套现代农业经营管理体系。它是信息技术与农业生产全面融合的新型农业模式[86]。然而中国现有开发的水肥一体化系统受到工况、成本、动力等方面的制约，自动化程度低，无法完全满足灌溉施肥的精准控制要求[87]。自动化、智能化、精准化的水肥一体化管理可显著提升水分与养分的利用效率，已成为未来农业发展的主导方向，而高精度的灌溉施肥装备则是实现该智能调控体系的核心关键装置。在现阶段，以色列、荷兰等农业发达国家早已实现了精准智能灌溉。然而，直接引进应用这些相关系统可能面临技术门槛高、操作难掌握、推广难度大、使用者认可度低等问题。相比之下，中国的智能灌溉施肥机种类繁多，但质量参差不齐。目前，水肥管理多采用手动控制或定时控制，产品大多仅是将施肥机、过滤器等设备简单集成，或将工业自动化控制产品复制到农业生产中，缺乏精准的水肥管理参数，更缺乏集“测定-控制-配肥-施肥”于一体的智能化与精准化创新产品。近年来，嵌入基于光辐射智能灌溉系统的轻简式智能灌溉施肥机得到了应用，相比人工常规水肥管理，它不仅能提高番茄品质，还可带来显著的经济效益，实现了节水节肥、节省人工以及提质增效的目标[88]。随着滴灌技术的不断完善和推广应用，智能灌溉施肥机的需求日益增长。基于土壤墒情原位监测的智能灌溉施肥技术可实现“少量多次”灌溉，大幅减少灌溉量和劳动力成本，同时降低氮素淋溶风险，提高设施番茄产量和水氮利用效率[89]。这些技术的不断发展和应用，为现代农业的可持续发展提供了有力支撑。

4.2 病虫害智能检测与识别技术

设施农业智能技术在近年来取得到了显著进展，尤其是IoT与WSN技术的集成应用，极大地推动了农业的自动化与智能化进程。机器学习、机器视觉及人工智能等技术的广泛应用，不仅革新了种植、灌溉、除草、修剪和收获等传统农业操作，还在植物病害的检测与识别领域展现出了巨大潜力[90-91]。

具体而言，人工智能为计算机赋予了强大的感知与认知能力，使得机器能够精确识别农作物可能遭受的各类疾病。通过深度学习算法，依据果蔬的大小、形状、纹理或颜色等多元特征，可以准确估计其成熟度，从而科学指导最佳收获时机[92]。例如，在番茄病害的诊断上，传统的方法依赖于植物保护专家的经验与病理分析，这种方法主观性强、效率低下，且容易错过最佳防治时机，导致大面积减产。然而，随着智能技术的发展，这一问题得到了有效解决。

4.2.1 病虫害智能检测技术

调查显示，中国现有危害番茄的病虫害已逾30种[93]。传统防治依赖人工巡检，既耗时又易受主观干扰，常因滞后或误判导致防治低下。新型番茄流行病害有所增加，如褪绿病毒病[94]、褐色皱纹果病毒病[95]及灰霉病[96]等，对番茄的高产稳产构成了严重威胁。番茄病虫害初发阶段，若能精准检测受害部位、定位病斑或害虫的准确位置，并及时采取针对性防治措施，即可有效遏制病虫害大规模爆发。当前，温室植物因病害导致的产量下降问题日益凸显，尤其是番茄作物的黄化现象。针对这一挑战，研究者们采用了图像处理技术、支持向量机(SVM)以及卷积神经网络(CNN)相结合的方法，对番茄叶片及病害进行检测。同时，对温室内的环境数据进行自动化采集、监测与分析，以全面评估其对植株生长的影响[97]。此外，多模态融合技术的应用也为番茄病害的智能诊断提供了新的思路。通过整合温、湿度预测模型为与RGB图像识别模型，构建了番茄灰霉病的智能协同诊断模型。该模型能够快速、准确地监测设施内番茄灰霉病的发生情况，其准确率高达98.3%，相较于单一的温、湿度预测模型或RGB图像识别模型，性能有了显著提升[96]。

4.2.2 病虫害智能识别技术

近年来，在计算机视觉技术的推动下，机器学习在番茄病虫害识别中的应用日益广泛。经典的机器学习方法，如K-means聚类算法、SVM[98]和朴素贝叶斯[99]等，已被用于初步探索番茄病虫害的自动识别。然而，随着深度学习技术的不断发展，利用机器视觉和CNN对植物病害发生时的病斑纹理、颜色等特征进行识别，已成为解决植物病害种类自动识别问题的主流方法[100]。通过多元组合植物病害发生时的颜色、纹理、形状等特征变化，可以进一步提高病虫害类型的检测精度[101]。

受限于图像分辨率不足、噪声干扰、阴影遮挡、背景杂乱及纹理差异等不利因素，研究人员首先对多元特征进行了预处理和选择提取，继而以多层感知器（MLP）融合随机森林、SVM、逻辑回归和K-近邻四种分类器，对番茄叶片病虫害进行了分类，其准确率达到95.98%[102]。针对番茄病虫害目标小而密的特点，研究者们提出了基于Swin Transformer的YOLOX目标检测网络，用于精确定位图像数据中的病虫害目标。同时，采用基于经典卷积神经网络构建的旋转不变Fisher判别CNN分类网络，以提高病虫害分类的准确率[93]。与基于Transformer的目标检测模型和图像分类模型Vision Transformer(ViT)相比，该模型在检测精度和分类准确率上均有所提升。此外，结合颜色纹理特征(CCR)并基于支持向量机的CCR-SVM叶部图像病斑识别方法，也为解决设施环境栽培下番茄病虫害的在线探测问题提供了新思路[98]。该方法不仅离线识别准确率高，而且在线平均识别准确率也表现优异，同时计算量小、系统要求低，为复杂环境下番茄病害快速识别提供了有力支持。然而，鉴于图像的高维度与复杂特征结构，如何高效提取并表征这些特征仍具挑战。同时，机器学习算法在面对视角、尺度及光照条件变化时的同类样本泛化能力亦有限。

4.3 番茄果实识别与采摘技术

“机器代替人力”已成为智慧农业领域的研究热点，机器视觉及其相关技术在此领域的应用更是展现出巨大的潜力和重要价值。当前，采摘机器人[103]、精准施药机器人[104-105]、产量预测系统[106]以及病虫害无损检测系统[107]等都广泛集成了机器视觉技术，为农业生产带来了革命性的变革。番茄采摘是番茄生产中最重要的环节之一，目前番茄采摘以人工作业为主，存在工作效率低、人力成本高、采摘不及时等问题。采摘机器人的使用可节约劳动力、提升生产效率，对番茄智能化种植具有重要意义。采摘机器人作为智慧农业的典型应用，其视觉系统尤为关键。该系统主要负责精确识别番茄果实，并根据果实的成熟状况进行准确分类。为实现这一目标，多种深度学习模型如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、R-CNN及YOLO系列模型等已被广泛应用于农业视觉目标检测与场景语义识别中[108]。这些模型能够精准提取、识别和定位农业环境中复杂的特征，为采摘机器人的高效运作提供了有力支持。

4.3.1 番茄果实成熟度评估

番茄成熟度是采摘番茄的关键因素[109]。在番茄果实成熟度评估方面，传统的人工评估方法因其速度慢、主观性强且耗时，已难以满足现代农业生产的需求。基于图像的番茄检测研究应运而生，其中颜色特征因其在复杂自然背景下区分成熟果实时显著且稳定的视觉特性而备受青睐。然而，图像数据的高维度和复杂特征结构为机器学习算法带来了挑战。为解决这一问题，研究者们不仅依赖于常用的RGB图像识别模型[110]，还探索L*a*b[111]、HIS[112]和HSV[113]等图像识别模型，以更有效地提取检测对象的色彩信息。

在果实成熟度分类方面，研究者采用了多种方法，包括K-近邻算法、模糊规则分类、YCbCr颜色直方图以及CCN和YOLO系列模型等。其中，HSV图像识别模型与灰度共生矩阵(GLCM)和K-近邻算法相结合的方法，可将番茄果实成熟度划分为5个类别，且准确性达到100%[114]。此外，采用Mamdani模糊推理系统构建的基于模糊规则的分类系统，同样在番茄成熟度分类上取得了显著成果，实验验证的成熟度分类准确率达到了94.29%[115]。而结合CNN和YOLO v3目标检测模型的方法，则可以同时检测番茄的成熟度并确定其位置[116]。

4.3.2 番茄果实智能识别技术

果实的高精度识别与定位是制约采摘机器人规模化应用的首要瓶颈。在光照多变、植株无序生长、果实相互遮挡的复杂场景中，果实的三维空间坐标与形态信息的高精度获取仍面临巨大挑战。因此，如何准确获取果实的位姿与属性信息对采摘机器人系统的开发具有重要意义[117]。当前，深度学习框架的目标检测算法可划分为“单阶段”与“两阶段”两大类。前者无需显式生成候选区域，典型代表为YOLO系列目标检测网络；后者先提取候选区域再进行精细化分类与回归，代表模型为R-CNN及其改进版Fast/Faster R-CNN。两类算法在精度与速度上均具优势，却呈显著负相关，难以兼得，如何权衡二者仍是该领域的核心议题[118]。

近年来，基于深度学习的CNN已成为番茄果实识别领域的研究热点。其中，YOLO系列模型以其卓越的检测速度和准确性，在该领域占据了重要地位。这些模型能够适应各种复杂环境下的目标检测任务，并在检测与分类任务中取得了显著结果。例如，利用SSD MobileNet v2和YOLOv4模型对番茄果实进行检测与分类的研究表明，YOLOv4模型在检测方面以85.81%的F1-Score尤为突出，同时在分类任务中也以74.16%的F1-Score证明了其卓越的分类能力[119]。值得注意的是，HSV图像识别模型在分类任务中的表现也优于SSD MobileNet v2模型，并获得了与YOLOv4模型相似的结果。

然而，绿色果实难识别、图像信息丢失等问题依旧存在。为克服这些问题，研究者们提出了多种解决方案。例如，通过引入图像组合增强和前端ViT分类网络，可以有效提升模型的鲁棒性和准确性[120]。此外，基于注意力机制与改进YOLOv5s的温室番茄目标快速检测方法，不仅实现了对温室中番茄目标的快速准确检测，还通过部署到安卓手机端，验证了其在边缘计算终端设备上目标识别的稳定性[121]。这一研究为基于移动边缘计算的设施环境机器人作业提供了有力的技术支撑。针对温室环境中由于遮挡和光线复杂等原因造成的果实识别和定位不准确这一问题，林森等[122]学者将深度学习目标检测算法与Intel RealSense D435i深度相机相结合，提出了一种获取番茄在三维空间中的坐标位置的方法。试验表明，模型检测红色和绿色番茄的平均精度均值分别为82.4%和82.2%。

4.3.3 采摘机器人技术

番茄采摘机器人的研究可追溯至20世纪，由日本团队首次研发，美国、荷兰等国家也在该领域进行了深入研究[123]。中国起步较晚，国内的研究团队仍在不断探索。近年来，农业机器人研究在机器人开发的潜在应用和行业努力的推动下不断发展壮大[124]。这些研究主要集中在提高传统农业机械的自动化程度，涵盖地面准备、播种、施肥和收获等多个环节。赵春江等[125]学者详细总结了美国、欧盟、英国、日本等农业强国在农业机器人研发制造与推广应用方面的政策与规划，重点论述了农田作业机器人、果园采摘机器人和设施蔬菜生产机器人等三类典型农业机器人技术的前沿态势。

目前，国内外研究者已开发出多种采摘机器人系统，用于采摘黄瓜、草莓、番茄、芦笋、谷物、生菜、蘑菇和柑橘等多种作物[91]。然而，综合收获率较低一直是制约采摘机器人商业化的关键因素。就机械臂而言，由于果实位置姿态各异，其灵活性与精准定位方面仍显不足，难以避开障碍物进行采摘[126]；在视觉识别环节，传统图像处理算法鲁棒性差、处理时间长等缺点也亟待解决[92]。李兴旭等[127]提出了一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实成熟度判别以及果实与果梗位置关系判断。通过引入YOLOv5s模型，实现了果实目标的快速检测和成熟度判断，平均检测精度高达89.9%。同时，使用正确率为85%的MobileNetv3位置关系判断模型进行果实采摘，采摘效率约为76.2%。这一研究相比传统机械臂以固定角度靠近目标执行采摘的方法，采摘效率显著提升，高出28.7个百分点。该研究为采摘机器人的商业化应用提供了技术支撑，有望推动农业机器人领域的进一步发展。

5 结论与展望

5.1 结论

近20年，设施番茄研究全球升温，中国、西班牙、美国、意大利、德国、加拿大、荷兰等国家的表现最为活跃。中国虽具备显著的国际合作潜能与较高学术影响力，且国内合作较为紧密，但其跨国科研协同水平仍显不足。设施番茄研究正形成以“高产、优质、可持续”为核心的全球共识：中外学者均高度关注提升作物抗逆性与生物防控水平，并借助综合管理手段优化产量与品质。然而，研究取向呈明显分化：欧美等发达国家依托成熟的设施农业体系及碳中和政策驱动，将环境可持续性置于首位，聚焦精准农业、智能灌溉、循环农业与系统优化，强调资源高效利用与绿色转型；中国等新兴主产国则受资源约束、土壤退化与粮食安全压力影响，研究重心仍偏向水肥一体化、土壤改良、连作障碍消减及栽培技术落地，体现出由“高产导向”向“绿色高效”过渡的阶段性特征。

适宜的温度、合理的湿度、充足的光照等环境因素对番茄生长和果实品质具有显著促进作用。解释性模型在展现作物实际生长过程方面更具优势，有望成为作物模型发展的主流方向。灌溉与施肥、病虫害检测与识别以及番茄果实识别与采摘等方面的技术应用现状备受关注。这些技术的集成不仅优化了生产管理模式，也为农业的自动化与智能化奠定了基础，未来有望进一步提升生产效率和可持续性。

5.2 未来展望

综上所述，本研究从设施番茄种植技术的发展需求出发，提出未来应重点在以下3个方向进行系统性突破：抗逆品种的选育与配套应用、精准水肥技术的适宜化与系统集成，以及病虫害智能识别与预警体系的构建。

5.2.1 抗逆性设施番茄品种的筛选与培育

面对气候变化及病虫害胁迫日益加剧的挑战，选育与推广抗逆型番茄品种已成为保障设施农业可持续发展的核心策略。未来应着重从分子育种与表型组学结合的角度推进相关工作：利用基因组学、基因编辑技术如CRISPR/Cas9等先进手段，系统鉴定与抗高温、干旱、盐碱及主要病害（如黄化曲叶病毒、灰霉病）相关的重要基因，并进行功能验证与育种利用；整合表型组学与多源环境数据，构建融合生理生化指标、抗病性、产量稳定性等多维度的抗逆性综合评价体系，结合生物信息学与大数据分析，实现对抗性品种的精准评估与高效选育；开展品种与栽培模式的互作研究，明确不同抗逆基因型在日光温室、连栋温室等条件下的适应性，制订配套的标准化栽培技术规程，实现品种潜能与设施环境的最佳匹配，提升系统生产力与稳定性。

5.2.2 精准灌溉施肥技术与应用系统的适宜化研发

针对水肥资源利用效率偏低、系统依赖进口、成本高等问题，中国设施番茄生产迫切需发展适合国情、成本可控的精准灌溉施肥技术体系。重点研发方向包括：开发低成本且具有自主知识产权的智能灌溉控制系统，实现基于作物生理需水与“土壤-气象”耦合模型的精准决策与调控；推进国产高精度传感器、低功耗灌排设备及水肥一体化装备的研制与应用；在技术集成层面，促进遥感监测、物联网、北斗/GPS定位系统与决策支持系统(DSS)的深度融合，构建“天-地-机”一体化的协同监测与智能调控网络；亟需实现设备接口、通信协议的标准化与兼容性，推动跨平台、模块化系统集成，为技术的大规模示范与应用提供体系化支撑。

5.2.3 设施番茄病虫害识别的精准化和智能化

实现病虫害的精准识别与早期防控，是推动设施番茄生产向绿色化、智能化转型的关键。后续研究应重点聚焦如下几个方面：研发基于轻量化深度学习模型（如YOLO、MobileNet等）的病虫害图像识别算法，并嵌入移动终端与无人机平台，实现对病虫害的实时诊断与在线处理；构建基于物联网的分布式监测网络，集成多光谱成像、环境传感及低功耗通信技术，实现病害发生动态的无人化采集与智能分析；建立融合气象、土壤、作物生长等多源数据的智能预警平台，通过知识图谱与规则推理实现病虫害发生风险的区域化预测和防治策略的个性化推荐，从而显著减少化学农药使用，推动绿色生产。

展望未来，设施番茄种植技术的研究将更加聚焦于智能化、精准化的深度融合。面对全球农业领域的诸多挑战与农业生产的实际需求，科研人员需要持续探索新技术、新方法，以科技创新引领产业升级。同时，加强国际间的科研合作与学术交流，促进研究成果的跨国界共享与应用，共同推动设施番茄领域研究不断取得突破、迈向新高度。

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