该图展示设施蔬菜研究内容结构，围绕设施蔬菜数据要素化关键技术展开，主攻小样本建模、跨主体可信流通、棚型 — 品种 — 茬口适配三项关键难题，按数据层、模型层、场景层、应用层逐层推进，并通过反馈迭代形成闭环。数据层汇集四类数据：环境感知数据涵盖温度、光照、二氧化碳、水肥、能耗，经物联网采集与时序校验获取；作物表型数据覆盖长势、果实、病虫症状，依托多模态影像完成表型提取；农事管理数据记录棚型、品种、茬口、投入，通过移动记录与事件关联归集；流通供应链数据包含产地、检测、价格、流通环节，完成多主体平台数据对接；四类数据共同支撑数据治理、机理建模、智慧决策、可信流通四类关键技术，对应五个研究子课题、三项关键瓶颈与可验证成果。模型层设五项内容：其一为多源异构数据采集与治理，开展时空对齐、语义映射、混合标注；其二为环境 — 作物 — 管理耦合，解析热、水、光机理并实施预测控制，输出多目标可执行调控规则；其三包含产量品质智能预测与病虫害智能预警两部分，前者支持短期、中期、长期预测及三类品质指标评价，采用机理约束与小样本迁移学习，后者依托多模态识别与区域传播评估，识别准确率不低于 92%、预警提前不少于 5 天；其四为数据可信流通与隐私计算，运用链上存证、联邦学习、分层可信保障数据流转安全。场景层开展典型应用场景验证与标准规范研制，进行三维适配、随机区组对照、六维评价，形成标准草案与应用手册。应用层建设设施蔬菜全链条智慧决策平台与重点实验室，选取寿光、昌乐、安丘、青州四类典型场景开展县域示范，实践结果沿反馈通道反哺上游研究、持续迭代优化。适用人群：无论从事设施蔬菜种植、农业科研、农技推广、农业管理工作还是农业信息化产品研发的人员，都可以借助该结构理清数据汇聚、模型开发、场景验证与平台落地之间的衔接关系。