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沿着“温室数据”继续探索，共 1 条内容。
QUILLAMA: Traceable Natural Language Access to Operational Smart Greenhouse Data with Read Only Guardrails。Smart Agricultural Technology
该研究将大模型自然语言查询接入温室运维数据，并以只读护栏约束写操作、强调回答可追溯，适用于需审计的数据查询场景，实际部署效果仍需验证。
集成Laravel与Android的IoT系统，实时监测温室水培小白菜的温湿度、光照和CO2。
设计并评估温室四参量LoRaWAN监测节点，测试多节点丢包与信号性能。
近日，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队构建了知识与数据双驱动模型，实现温室番茄生长的高精度无损预测，研究成果发表在《农业计算机与电子学（Computers and Electronics in Agriculture）》上。科研团队提出一种尺度自适应时序卷积混合模型，根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度，结合机理模型合成数据预训练与生理阈值约束，实现番茄不同器官干物质及叶面积指数的精准预测。
综述利用农场数字数据估算反刍动物温室气体排放的机遇与挑战。
中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队提出知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型，根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度，结合机理模型合成数据预训练与生理阈值约束，实现番茄不同器官干物质及叶面积指数的精准预测。成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》。
《农业工程学报》2026年第42卷第9期刊载北京市农林科学院等单位孙维拓、郭文忠、周宝昌、魏晓明论文。大型连栋温室应用传统负压湿帘风机降温存在气温分布均匀性差、破坏生产空间整体性等问题,现有采用空气处理走廊的正压通风系统集成度低、管控难度大。研究设计装备化正压通风降温系统,在山东寿光连栋玻璃温室试验测试。结果表明:夏季高温时段(10:00-16:00)配合遮阳网可将连栋温室内日平均气温控制在28.4-32.5℃,比室外低0.8-3.8℃;水平方向气温标准差仅0.4℃,降温均匀性显著优于传统方案。
中国农科院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队联合荷兰瓦赫宁根大学,提出知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型(SATCN-Informer),根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度,结合机理模型(TOMSIM)合成数据预训练与生理阈值约束,实现番茄不同器官干物质及叶面积指数精准预测。研究成果发表于《农业计算机与电子学》(Computers and Electronics in Agriculture)。
上海市农科院两项成果同获2025年上海市科技进步奖二等奖：朱红芳团队的耐热耐湿宜机化青菜种质创新与新品种选育、丁小涛团队的自然光植物工厂主要蔬菜高效生产关键技术与装备研发应用。团队从数百份种质资源中筛选出多个耐热性突出的候选材料，创制38份具有耐热抗病宜机收性状的优质种质资源。
