该图为设施蔬菜全链条数据治理与智慧决策技术路线，以设施蔬菜全链条数据治理与智慧决策为研究目标，上方围绕关键科学问题匹配五项研究内容与技术方案，下方依托真实需求牵引开展数据汇聚、场景试验与反馈迭代，形成问题导向、闭环优化的推进路径。研究内容一回应多源数据如何治理的问题，开展多源异构数据采集与治理，覆盖环境、作物、管理、流通四类数据，实施时空对齐、语义映射与质量评估，为后续分析奠定高质量数据基础。研究内容二、三回应机理预测如何协同的问题，开展环境 — 作物机理调控与智能预测预警，通过机理 — 数据融合、多目标优化控制实现产量品质预测与病虫害风险预警，打通内在机理建模与智能预测之间的衔接。研究内容四、五回应数据如何可信共享与推广的问题，依托区块链存证、联邦学习与隐私计算推进数据可信流通，并通过三维适配、对照验证与规范研制完成场景验证与标准形成，增强成果的可复制性。路线下方以真实需求问题牵引为基础，首先推进多源数据治理共享，将环境数据中的温度、湿度、光照、气体、水肥、土壤信息，作物农事数据中的表型生长与管理记录，以及流通数据中的交易、物流、价格、需求信息统一纳入管理，配套数据标准与可信协同机制；其次面向温室场景开展调控预测，输出精准调控与品质预测结果；最后结合田间风险识别验证，依托病虫害样本开展风险预警与场景验证。各类一线生产结果沿反馈迭代通道回流至研究目标层，持续修正数据治理方式、模型参数与调控方案，使技术路线紧密贴合实际生产条件。适用人群：无论从事设施蔬菜生产经营、农业数据治理、智慧农业平台开发、农技推广还是农业科研工作的人员，都可以借助该路线理解从多源数据采集治理、机理协同预测、可信流通共享到场景验证迭代的整体技术安排。