迈向可持续农业——环境友好、经济实用与模块化垂直农业系统的设计

吴俊晔 ,  Yoke Wang Cheng ,  林贵英 ,  徐德全 ,  王逸颖 ,  Clive Chong ,  代彦军 ,  Chi-Hwa Wang ,  葛天舒

工程（英文） ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (12) : 229 -240.

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工程（英文） ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (12) : 229 -240. DOI: 10.1016/j.eng.2025.07.043
研究论文

迈向可持续农业——环境友好、经济实用与模块化垂直农业系统的设计

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Toward Sustainable Agriculture: The Design of Environmentally Friendly, Economical, and Modular Vertical Farming Systems

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摘要

日益增长的人口和不断推进的城市化进程，使粮食安全成为可持续发展的关键。为满足粮食需求，采用低环境影响的高效农业显得愈发重要。本研究提出了一种环境友好、经济实用且具备模块化特性的垂直农业系统设计方案。本文所提系统使用直接空气碳捕集（DAC）技术营造富二氧化碳（CO2）环境，并结合人工光照技术进行蔬菜栽培。本研究搭建了一套垂直农场实验装置，通过调控光照、CO2浓度、生物炭施用及作物种类，开展了旨在确定高效栽培策略的实验。此外，采用自主开发的转轮式DAC装置实现了稳定高效的CO2富集。与对照组相比，实验组蔬菜鲜重最高增加了57.5%。本研究进一步对设计进行了全面评估，结果表明：集成光伏光热与DAC单元后，所提系统的净现值较传统设计提高了157%。此外，所提系统在生产过程中能够维持较低的碳足迹水平，每生产1 kg蔬菜仅产生0.468 kg二氧化碳当量的排放。参数研究及全球范围的应用分析表明，所提策略对不同环境条件具备广泛适应性。以上结果以及垂直农业系统的模块化特点，凸显了本研究在提升粮食安全水平和推动农业可持续发展方面的巨大潜力。

Abstract

The increasing population and continuous urbanization make food security a key consideration in sustainable development. Efficient farming strategies with low environmental footprints are thus increasingly required to meet food demands. This study presents a design for environmentally friendly, economical, and modular vertical farming systems, in which vegetables are cultivated in a carbon dioxide (CO2)-enriched atmosphere enabled by direct air capture (DAC) and subjected to artificial light exposure. We established a vertical farming setup and conducted experiments to identify productive cultivation strategies by regulating lighting, CO2 concentration, biochar application, and plant species. Additionally, a self-developed DAC rotary adsorber was utilized to achieve stable and efficient CO2 enrichment. Compared with the control group, the fresh weight of the vegetables in the experimental groups increased by up to 57.5%. Furthermore, we performed a comprehensive evaluation of the design and demonstrated that integrating photovoltaic-thermal (PVT) and DAC units increased the system’s net present value (NPV) by 157% compared with a conventional design without these units. Importantly, we found it possible to maintain the low carbon footprint of the system (0.468 kg-CO2 equivalent·kg−1 (CO2eq·kg−1)-vegetable) in the production process. Parametric studies and an application analysis on a global scale reveal the wide adaptability of this strategy to diverse conditions. These findings, together with the modular characteristics of vertical farming systems, highlight the promising potential of this design to increase food security and foster sustainable agriculture.

关键词

垂直农业 / 生物炭 / 直接空气捕集 / CO2富集 / 环境足迹

Key words

Vertical farming / Biochar / Direct air capture / CO2 enrichment / Environmental footprint

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吴俊晔,Yoke Wang Cheng,林贵英,徐德全,王逸颖,Clive Chong,代彦军,Chi-Hwa Wang,葛天舒. 迈向可持续农业——环境友好、经济实用与模块化垂直农业系统的设计[J]. 工程（英文）, 2025, 55(12): 229-240 DOI:10.1016/j.eng.2025.07.043

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1 引言

预计到2050年，世界人口将增至约97亿，其中约70%的人口居住在城市地区[1]。快速的人口增长和城市化预计将大幅推高粮食需求。然而，气候变化已导致全球多地农作物减产[2]，同时城市扩张持续侵蚀可用农业土地，预计至2030年全球耕地将减少1.8%~2.4% [3]。此外，化学肥料的过度使用加剧了土壤退化，并对生态系统造成了破坏[4]。这些挑战严重威胁粮食供应链，亟须探索创新农业策略以提升粮食生产的安全性、稳定性和可持续性[5‒6]。

垂直农业已成为传统农业技术和常规温室系统的一种重要替代方案[7‒10]。在垂直农业中，作物在受控环境条件下通过垂直叠放的方式种植。这种方法通过向上而非向外扩展缓解了对土地资源的压力[11]，并显著提高了单位土地面积的作物产量[12]。作物与外部环境的隔离使垂直农业能够有效应对气候变化和极端天气，实现全年不间断种植[13]。此外，在城市地区部署垂直农业也降低了食物供应的难度。垂直农业可采用水培或土壤栽培方式实施。水培技术资源利用效率高，并已得到广泛的商业应用[14‒15]；而土壤栽培则具有更广泛的适用性和更为简便的实施方式。此外，土壤对水分和养分波动的耐受性更强，管理操作相对简单。基于土壤的成功商业化垂直农业系统也已有相关报道[16‒17]。在土壤改良技术中，添加生物炭是一项极具前景的策略。生物炭是一种通过生物质热化学转化获得的富碳材料。现有文献表明，生物炭能够提高土壤养分密度和保水能力，减少化肥使用，并改善微生物群落结构[18‒19]。更重要的是，生物炭的农业应用可增强土壤中的碳封存，对缓解气候变化具有重要作用[20‒21]。尽管关于生物炭改善土壤机理的研究不断深入，但其在农业应用中的环境效益评估仍显不足，亟须开展更具针对性的深入研究。

鉴于垂直农业所具有的显著优势，设计合适的系统并开展评估以充分发挥其潜力显得至关重要。在此背景下，垂直农业系统的结构为灵活调整多种栽培参数提供了可能，这些参数包括环境控制[即对种植舱内光照、温度、湿度和二氧化碳（CO2）浓度的调节]、物料使用（如施用堆肥、肥料和生物炭等促进作物生长的物质）以及作物种类（即不同目标植物自身的属性）[22]。尽管已有大量研究探讨了这些参数的单独影响[23‒26]，但实际种植过程往往受多种因素共同影响。因此，开展多参数协同研究对于优化种植策略极为必要。尽管垂直农业具有资源高效利用的优点，但其应用仍受较高能量输入和运营成本的限制[27]。分析表明，垂直农业的成本与效益之间存在一定的权衡关系[28‒29]：与传统农业相比，垂直农业在实现高食物产量的同时，也可能导致更大的生态足迹[30‒34]。因此，有必要改进系统构型，采用低成本和可持续的运行策略，并通过进一步量化评估以全面评判垂直农业的实际效益。此外，尽管垂直农业凭借其紧凑和高度集成的特点被认为适应性强[35]，但目前关于其模块化设计与扩展能力的讨论仍较为缺乏。因此，须进一步探索其规模化应用的潜力，以推动该技术更广泛地落地。

为促进农业可持续发展，本研究提出了一种环境友好、经济可行且具备模块化特性的垂直农业系统（图1）。该系统集成了种植舱（支持土壤栽培与水培两种模式）、照明单元、直接空气碳捕集（DAC）单元、能量生产单元以及暖通空调（HVAC）单元等核心组件。首先，本研究搭建了一套土壤栽培实验装置，通过调控光照类型、CO2浓度、生物炭施用和作物种类，探索了高效栽培策略。实验结果显示，与对照组相比，实验组蔬菜鲜重最高提升了57.5%。其次，针对当前垂直农业成本高和可持续性不足的问题，本研究提出了一种新型CO2富集策略：利用自主开发的转轮式碳捕集装置从空气中捕集CO2并将其输送至种植舱，验证了该策略稳定高效的碳富集能力。本研究还开发出一套高度模块化、可扩展的垂直农业方案，并通过技术经济分析与生命周期评估（LCA）对其性能进行了系统评估。研究发现，通过将光伏光热（PVT）技术与DAC单元集成于农业系统中，该设计的净现值（NPV）较传统方案提高了157%，每千克蔬菜产量的碳足迹降至0.468 kg CO2eq，降幅达一个数量级。此外，本研究通过敏感性分析评估了不同栽培方式和蔬菜品种的实际效益，并在全球尺度下对该策略的适用性进行了检验，结果表明其能够广泛适应不同地域环境条件。这些发现不仅凸显了垂直农业系统的应用潜力，也为通过生态友好型实践提升粮食安全提供了参考。

2 材料与方法

2.1 蔬菜培育

为探究垂直农业的实际种植过程，本研究搭建了一套实验系统，其整体布局见附录A中的图S1。所用生物炭作为土壤调节剂，由水葫芦与木屑按40 wt%∶60 wt%的原料比例通过共气化技术制备而成，其中水葫芦采集自新加坡本地水库，木屑则来自当地苗圃。关于生物炭制备的详细信息可参考我们先前的研究[36]。实验用土壤购自新加坡Green Spade有限公司[37]。为分析生物炭施用对蔬菜生长的影响，将生物炭按0（对照组）、3 wt%、6 wt%和9 wt%的比例与土壤充分混合，制备出每种总重为950 g的盆栽基质，并分别填充至容积约为2 L的种植盆中（附录A中的表S1）。所采用的生物炭比例基于我们前期的研究确定，每种蔬菜及每种生物炭施用比例均设置了9个重复。

本研究选取白菜（Brassica rapa subsp. chinensis）和芥兰（Brassica oleracea）作为实验作物，二者均为新加坡常见的食用叶菜。栽培实验在新加坡郊区农场（北纬1°24'58"，东经103°43'6"）进行。为探究环境因素对蔬菜生长的影响，本研究共设置了4个独立种植舱。舱A、B和C采用透明聚乙烯（PE）薄膜包裹以形成密闭环境；舱D则覆盖遮光布，构建密闭暗环境。每个舱均配备两个风扇（一进一出）以促进通风并调控温湿度。舱A、B和D的CO2浓度分别调控在约1000 ppm、700 ppm和700 ppm。舱D中安装了16盏LED灯（红蓝光比例为4∶1，单灯功率为30 W；由中国安徽三安科技有限公司生产），为植物光合作用提供光源，光周期设定为16 h∙d-1 [38]。舱C作为对照组，在自然光照下进行作物种植且不进行CO2富集。四个种植舱的环境条件总结见附录A中的表S2。

每个种植舱内共放置72盆蔬菜（包括白菜和芥兰，采用4种生物炭施用比例的基质种植，每种比例设9个重复）。盆栽采用完全随机设计进行垂直分布，列距为19 cm，行距为23 cm。种植舱的具体尺寸、实景照片以及盆栽标签与位置分布详见附录A中的图S2和图S3。通过一套由悬吊水管、蔬菜上方的喷嘴及水泵组成的系统对实验作物进行灌溉。每个种植舱内安装了工业级云端Wi-Fi四合一数据记录仪（型号为UBiBot GS1-AETH1RS，由新加坡GMM Technoworld有限公司生产；检测精度：温度±0.3 ℃，湿度±3%），用于持续监测CO2浓度、光照强度、温度和湿度。光照光谱分布则使用便携式农业光谱仪（型号为OHSP-350UVP，由杭州虹谱光色科技有限公司生产）进行测量。需要说明的是，上述组件均为实验评估而专门配置；若用于商业化部署，则须采用不同的结构框架、建材和围护系统。读者可参阅相关设计标准与技术手册以获取更详细的规范要求[39‒41]。

白菜和芥兰种子在无光条件下于盆中直接萌发4 d（第1~4天）。从第5日起，种子分别在自然光照（舱A、B和C）或LED灯光（舱D）下继续生长。自播种之日起，蔬菜每日浇水一次。将肥料（型号为Poly Fret 21‒21‒21，由新加坡New Eastern 1971有限公司生产）于第9、第26和第39日施入各盆，施氮量参考田地种植推荐用量。白菜和芥兰于第47日收获。详细栽培时间安排见附录A中的表S3。

为评估蔬菜生长状况，本研究通过拍摄每株植物叶片并采用Image J v1.51软件（由美国贝塞斯达国立卫生研究院开发）进行面积测算。收获当日，使用精密电子天平测量所采收蔬菜的鲜重。随后将蔬菜置于70 ℃鼓风烘箱中干燥4 d，再次称重以测定干重。

2.2 CO2富集策略

CO2富集策略的示意图参见附录A中的图S4。富集过程采用一台先前已详细描述的转轮式DAC装置完成[42]。栽培期间，将转轮式碳捕集装置连接至种植舱以检验其CO2富集能力。DAC通过变温吸附方法实现[42]，因此其消耗的能量主要为热能。为便于测试，转轮式碳捕集装置样机采用电加热驱动。为避免长期栽培实验中消耗大量电能，栽培实验中还使用了气瓶（新加坡Iwatani Corporation Pte. Ltd.）供应CO2。供应的CO2流量通过风扇（对于转轮式碳捕集装置）或转子流量计（对于气瓶）进行调控。舱内空气循环由风扇（风量约为100 m3∙h-1）促进，舱内CO2浓度使用前述UBiBot传感器持续监测。在栽培期外，还在多种条件下（附录A中的表S4）对该吸附器进行了测试，以研究参数化影响。

针对所设计的规模化系统，为确保满足作物对CO2的需求并减少CO2损失，本研究将空气交换率（N）设定为标准推荐值0.83次∙h-1 [39]。据此，高浓度CO2送风的流量（G，m3∙h-1）通过以下公式确定[43]：

G=NVƞa

式中，V为种植舱容积（m3）；ƞa为空气交换效率。在本设计系统中，采用底部送风、顶部回风的通风方式，ƞa取为50% [44]。DAC的能耗包括热能消耗和电能消耗，两者均根据附录A注释S1中的详细公式计算。基于我们前期的研究[42]，对于所设计规模化系统的性能评估，本研究中每千克CO2的热能消耗和电能消耗分别设为1.98 kW∙h与0.24 kW∙h。

2.3 系统性能分析

本研究开发了一个垂直农业模型（附录A中的图S7），并基于该模型进行了技术经济分析和LCA。该模型采用土壤与生物炭混合的基质进行蔬菜栽培。在整个种植过程中，系统投入包括种子、水、肥料、CO2、电力和热能，以促进蔬菜生长。蔬菜采收后采用PE薄膜包装并运输至附近零售店，而基质则运至邻近地点进行封存处理。该农业系统全年持续运行，每年完成多次蔬菜种植周期。假设系统使用寿命为20年，其他具体计算假设详见附录A中的表S5。

2.3.1 经济性分析

通过计算系统的支出与收入评估其经济性能。支出包括投资成本与运营成本，收入则来自蔬菜销售。根据系统配置和具体尺寸，可计算出物料与能量流动情况，再结合附录A中的表S8至表S11中的假设条件，即可确定成本与收益。为评估经济性能，采用以下公式计算系统寿命结束时的净现值（NPV）和折现投资回收期：

NPV|Year = L = (YR-OPEX)×LCRF-CAPEX

Discounted payback period = Year|NPV = 0

式中，YR表示年收入；OPEX为年运营成本；L代表系统寿命；CAPEX指年投资成本；CRF为投资回收系数。

2.3.2 环境影响评估

垂直农业系统的LCA依据国际标准化组织（ISO）14040的LCA标准进行。评估采用 “从摇篮到大门”的视角，即系统边界涵盖上游过程、蔬菜生产与包装以及运输至零售店的环节（附录A中的图S6）。本次LCA的功能单位（FU）设定为可供消费者购买的1 kg蔬菜。通过参考本实验数据、文献资料及Ecoinvent v3数据库，并结合附录A表S10和表S11中的假设，建立了生命周期清单。环境影响采用ReCiPe 2016 (H)中点法和ReCiPe 2016 (H)终点法进行计算，该方法可在广泛范围内揭示环境影响，同时避免环境负担在不同类别间转移[45‒46]。依据先前研究[32,47‒48]，重点关注与农业生产密切相关的六类影响：全球变暖（GW）、陆地酸化（TA）、淡水富营养化（FE）、人体非致癌毒性（HN）、土地利用（LU）和水资源消耗（WC）。所有计算均通过SimaPro 9.5软件实现。

3 研究结果

3.1 蔬菜生长评估

本研究在新加坡郊区的农场区域搭建了一套垂直农业实验系统，设置了4个独立的种植舱（A~D），用于探究环境因素对两种蔬菜（芥兰和白菜）生长的影响。舱A、B和C在自然光照下（以PE薄膜包裹）进行蔬菜栽培，其中舱A和舱B的室内CO2浓度分别提升至约1000 ppm和700 ppm；舱C则不实施CO2施肥（室内CO2浓度维持在420 ppm左右）。舱D在人工光照下（以不透明遮光布包裹）栽培蔬菜，室内CO2浓度提高至700 ppm左右。因此，舱A、B和C互为对照，舱B和D也形成相互对比（表S2）。此外，本研究还将生物炭作为土壤调节剂掺入土壤，并通过改变生物炭/土壤混合物中生物炭的重量百分比来评估其效应（表S1）。栽培实验的更多细节见第2节。

在新加坡开展的栽培实验于2023年4月至5月期间进行。四个种植舱在栽培期间的环境数据见附录A中的图S7和图S8。蔬菜生长状态如图2所示。采用方差分析（ANOVA）和t检验方法对数据显著性进行分析，结果呈现在附录A的表S12和表S13中。不同种植舱中蔬菜的鲜重与干重分别如图2（a）和（b）所示。

研究结果表明，从舱C到舱B再到舱A，两种蔬菜的鲜重和干重均呈现显著递增趋势，说明更高的CO2浓度促进了CO2向生物质的转化，从而促进植物生长。与对照组相比，在700 ppm和1000 ppm的CO2浓度下栽培的芥兰，其重量分别增加了30.9%和57.5%；白菜的增重幅度则分别为25.2%和53.5%。对比舱B和舱D中栽培的蔬菜发现，白菜在舱D中的鲜重和干重均略高于舱B，而芥兰则呈现相反趋势。然而统计分析表明，这些差异在0.05置信水平上均不显著（表S13）。因此可以认为，LED光照与自然光照下作物的生长状态基本一致，这证实了采用LED灯光进行作物栽培的可行性。

图2（c）和（d）展示了栽培过程中不同生物炭施用比例下蔬菜叶面积的变化。可以观察到，随着生物炭比例升高，两种蔬菜的叶面积均呈现先增后降的趋势，且数据存在显著差异；两种蔬菜的叶面积峰值均出现在生物炭比例为6 wt%时。这些发现表明，适量添加生物炭有助于叶片生长，可能因为基质中养分可利用性提高，这与已有研究结论一致[49‒50]。然而，尽管在不同生物炭比例下观察到蔬菜重量有所变化，但如图2（e）、（f）及表S12至表S13所示，这些差异并不显著。由于所研究蔬菜的叶片是人类食用的主要部位，因此总体而言，本研究案例中生物炭的施用表现出正面效应（最佳比例为6 wt%）。

3.2 基于转轮式DAC装置的CO2富集

本研究采用转轮式DAC装置进行CO2富集。该装置通过轮形结构化吸附剂的旋转实现从空气中连续捕集CO2并将其输送至种植舱。关于转轮式碳捕集装置的更多信息可参考我们先前的研究[42]，CO2富集实验方法详见第2节。图3展示了转轮式碳捕集装置的CO2富集效果。首先，在不同运行条件下（表S4）评估了转轮式碳捕集装置的性能。图3（a）和（b）分别展示了案例1~6中吸附器吸附段进口和出口的CO2浓度。通过对这些浓度曲线积分并乘以处理空气流量确定CO2捕集量。如图3（c）所示，将再生空气流量设定为100 m3∙h-1并改变再生温度（案例1~3）时，CO2捕集量从0.037 mol∙min-1增至0.067 mol∙min-1；而当再生温度设定为70 ℃并调节再生空气流量（案例4~6）时，CO2捕集量从0.030 mol∙min-1上升至0.048 mol∙min-1。如图3（d）所示，将吸附器再生段出口连接至种植舱后，舱内CO2浓度迅速上升并最终趋于稳定。在改变吸附器再生温度的案例1~3中，室内CO2浓度从约700 ppm升高至1000 ppm。这是因为较高的再生温度使转轮式碳捕集装置单位时间内向舱内输送更多CO2。浓度达到稳态约需90 min，表明调控响应较为迅速。此外，图3（e）展示了基于种植舱进风流量和室内CO2浓度计算得到的CO2流入量，其结果与根据吸附器吸附侧计算的CO2捕集量[图3（c）]接近。这表明吸附器捕集的CO2被充分释放至舱内，未发生显著气体泄漏。

在再生温度为70 ℃、送风流量为100 m3∙h-1（与案例1运行参数相同）的基础上，图3（f）展示了吸附器连续运行1 d的情况。舱内CO2浓度在日出前的清晨6:00达到约750 ppm，之后逐渐下降；随着光照强度升高，浓度在下午1:00左右达到最低值（约600 ppm），随后又逐步回升。这种浓度波动可能源于蔬菜净光合速率受光照强度影响而发生的变化。总体而言，相较于未进行CO2富集的种植舱（室内浓度为300~500 ppm），经转轮式碳捕集装置处理的舱内CO2浓度平均提升约300 ppm。这些结果证明了转轮式碳捕集装置在CO2富集方面的有效性。

3.3 规模化系统的分析

上述实验验证了利用转轮式碳捕集装置、LED灯光和生物炭促进作物生长的可行性，并为农业系统的进一步设计（如种植舱内栽培槽的布局模式、作物生长状态等）提供了必要的实际数据。基于这些结果，本节阐述所设计的模块化垂直农业系统及其性能评估。为实现这一目标，建立了如图S5所示的垂直农业模型。该模型的基础是最小化种植模块，其内部垂直堆叠多个栽培槽。当若干最小化模块与辅助设施（即能量生产、HVAC及DAC单元等）连接组合时，可形成具有定制化特性的垂直农业系统。系统设计须综合考虑多类变量。例如，连接不同组件的模块会形成不同的系统配置，组合不同数量的最小化模块可得到不同规模的系统，可栽培不同作物类型，系统也可部署于不同地区，这些变量的变化均可能影响系统效能。因此，我们研究了不同特征下的系统，以全面评估其应用潜力。

3.3.1 确定优化系统配置

制定高效的农业系统设计对提升生产效率至关重要。然而，由于垂直农业系统参数设定缺乏国际标准，直接建立合适的方案具有一定挑战性。为此，本研究参考植物工厂现有标准[39]规划系统框架，并提出一项示范性设计。我们将该系统构想为由多个最小化模块组成，进而确定了这些模块的设计方案，具体参数详见附录A中的注释S2和图S9。与传统农业相比，本设计通过实现更稳定的室内环境调控提升了种植效率。此外，作物的垂直堆叠最大限度地提高了空间利用率，从而使单位面积作物产量更高。同时，通过利用可再生能源和高效CO2富集技术，能够缓解高能耗及高碳足迹问题。

本研究选择白菜作为目标作物，将6个最小化模块堆叠组成一个中型垂直农业种植舱（附录A中的图S10）。假设系统建于上海（属亚热带季风气候），因其气候全年变化显著，在分析视角下更具代表性。在此设计中，本研究对比了4种系统配置（附录A中的图S11）：在配置1中，农业系统消耗电网电力，未配备DAC单元；在配置2中，农业系统消耗光伏（PV）发电单元产生的电力，未配备DAC单元；在配置3中，农业系统消耗PV单元电力，并配备DAC单元，该单元消耗的热能由热泵提供；在配置4中，农业系统消耗光伏光热（PVT）单元产生的电力，并配备DAC单元，该单元消耗的热能由PVT单元提供。所有配置均采用LED照明、6 wt%生物炭施用率和1000 ppm室内CO2浓度，更多详细信息见表S5。基于这些信息，我们计算了不同配置系统的经济效益和环境影响，计算方法与结果见第2节以及附录A中的表S7至表S11、表S14和表S15。

图4展示了计算得到的主要结果。如图4（a）所示，配置1的投资支出最低，因其仅包含基础组件；配置2因PV单元投资而投资成本较高；配置3因增加PV单元、热泵和转轮式碳捕集装置等组件，投资成本最高；配置4通过省去热泵单元，采用更简化设计，投资成本低于配置3。如图4（b）所示，配置1对电网电力的依赖导致其运营成本最高；配置2因全部电力来自离网PV单元，运营成本最低；配置3和配置4因使用转轮式碳捕集装置而须承担额外吸附剂成本，且系统更复杂导致维护和人工费用更高。

在综合考量支出与收入的基础上，本研究计算了系统寿命结束时的NPV及折现投资回收期。如图4（c）所示，配置1因投资成本较低，投资回收期最短，但其NPV也最低；与配置1相比，配置2投资成本增加但运营成本显著降低，从而盈利能力更强；配置3的投资与运营成本均高于配置2，但由于CO2富集带来更高蔬菜产量，其NPV提高且投资回收期缩短；配置4的投资及运营成本低于配置3，因此NPV进一步改善，投资回收期也更短；这些结果表明，集成PVT单元与转轮式碳捕集装置的配置4呈现出最佳经济性：与传统设计（配置1）相比，其NPV提高157%；相较于配置2，其NPV提升113%，投资回收期缩短27%。

采用终点法计算的环境影响结果如图4（d）所示。可见在各类影响中，系统对人类健康的影响最为显著，其次为生态系统和资源消耗。同时，各配置呈现一致趋势：配置1的加权环境影响点（Pt）最高，配置2、配置3和配置4依次递减。中点法计算结果见图4（e）和（f）。图4（e）显示，单位FU的碳足迹与终点法环境影响趋势一致：配置1因依赖电网电力、碳足迹较高且蔬菜产量较低，排放最高；配置3虽产量更高，但因组件增加导致电力和热耗升高，碳足迹较大；配置2产量较低但能耗较少，碳足迹相对较低；配置4结合简化设计与提高产量的优势，环境影响最小。具体而言，配置4的每千克蔬菜碳排放为0.468 kg CO2eq，比传统电网供电系统（配置1）低一个数量级。

图4（f）展示了配置4在六大农业相关影响类别（GW、TA、FE、HN、LU、WC）中的环境影响分解结果（其他类别见表S15）。显然，除WC外其余五类影响中，能耗（电力和热耗）贡献最大，占比均超50%。就碳足迹而言，吸附剂使用也有较大影响，土壤使用（挖掘和运输）的影响较高，但生物炭的应用有效固碳，产生约10%的抵消效应。运输与包装对GW贡献显著，而灌溉则占WC影响的60%以上。总体而言，进一步降低系统环境足迹的最重要策略是提升设备能效、降低能耗。此外，须开发更环保的吸附剂与包装材料合成工艺，并通过提高土壤开挖效率和缩短运输距离改进土壤准备过程，同时进一步优化灌溉以减少WC。

3.3.2 敏感性分析与广泛布置潜力

产量与销售价格：上述评估表明配置4在经济和环境方面均表现优异，因此本研究以其为对象进行进一步分析。考虑到实践中蔬菜产量和销售价格可能因时空条件不同而波动，我们开展了敏感性分析以评估二者对NPV的影响。如图5（a）所示，在白菜产量范围为0.025~0.043 kg∙株-1时，销售价格须达到0.7~1.25 美元∙kg-1方可实现系统盈亏平衡。该价格区间处于白菜常见波动范围内，表明系统对蔬菜产量变化具有较强的盈利韧性[51]。若通过技术进步在不增加成本的前提下改善蔬菜品质，并以1.2~2.0美元∙kg-1的价格销售，则NPV可大幅提升至34万~114万美元。

系统尺寸：最小化模块采用统一设计（具有一致的尺寸、内部结构与装配工艺），可像搭积木一样堆叠组成系统（附录A中的图S12）。这种模块化特性带来了降低人力需求、节约成本和缩短建设周期等优势。此外，通过改变模块数量可轻松调整系统的几何结构[52]。鉴于不同场景可能需要不同规模的系统，我们研究了系统规模的影响。除前述由6个最小化模块组成的中型系统外，本研究进一步评估了小型（1个模块）与大型（12个模块）垂直农业系统（附录A中的图S13和图S14）。从图5（b）可见，随着系统规模扩大，NPV提高，投资回收期缩短，这表明更大规模的系统能带来更显著的经济效益。相关经济结果也列于附录A中的表S16。此外，图5（c）显示单位FU的碳足迹随系统规模增大而降低，其他环境影响指标见附录A中的表S17。总体而言，这些结果表明，更大规模的系统具有更优的综合性能，因为随着规模扩大，垂直农业系统效益的增长超过了成本的增长。因此，推广系统扩展布局将实现更高效的食品生产。在本设计中，每层包含5个垂直堆叠的作物层，不同规模的垂直农场系统可容纳1~3层，总共形成5~15层蔬菜种植区。根据具体场地条件，本系统还支持进一步垂直叠加楼层，实现更高的单位面积种植密度，充分体现了模块化设计的优势。

蔬菜种类：蔬菜种类的选择可能因栽培方式、生长周期和销售情况的差异而影响系统效能。为进一步探索系统潜力，本研究比较了四种不同蔬菜（生菜、白菜、芥兰和番茄）的种植效果。假设系统仍位于上海，采用类似上述设计的方法计算系统效能。不同之处在于，本研究根据蔬菜特性调整了最小化模块的结构，并基于各作物生长信息更新了输入数据。白菜和芥兰数据来自本研究实验，而生菜[53]和番茄[54]数据则取自文献。结果见附录A中的表S18和表S19。如图5（d）所示，生菜栽培的NPV最高、投资回收期最短且碳足迹最低；白菜栽培的效益略低且碳足迹较大；芥兰栽培的效益最低且碳足迹更高。这是因为生菜销售价格和产量较高，而芥兰则呈现相反趋势。番茄种植虽经济效益良好，但由于果菜与叶菜的产量差异，其单位FU的碳足迹最高。因此，在确定目标蔬菜种类时，须综合考虑消费需求和栽培条件，并统筹经济与环境因素，以实现最佳综合效益。

土培与水培：以上分析中主要评估了以生物炭改良土壤为种植基质的栽培模式。目前，水培技术已被广泛应用于垂直农业，因此本研究借助文献数据[55‒57]分析了在该系统中引入水培技术的潜在影响。结果（附录A中的表S20）表明，水培系统的初始设备投资高于土壤栽培，但其运营成本较低，且蔬菜产量更高。相应地，水培系统表现出更高的NPV和更短的投资回收期[图5（e）]。在环境影响方面[图5（f）和附录A中的表S21]，水培系统碳足迹较大，但LU影响较低；其对HN的影响与土壤栽培相当，对TA的影响更小，但对FE的贡献显著更高。另一方面，其WC明显降低。这些特征可能源于水培系统中营养液的持续过滤处理以及水资源的高效循环利用。总体而言，这些发现表明水培系统初期经济门槛较高，但长期运营可产生更大附加值。水培与土壤栽培呈现出不同的环境影响特征，说明最优选择须依据当地条件决定。

布置地点：系统选址是设计中的另一重要考量因素。为此，我们在全球范围内选择了7个气候特征各异的城市（上海、新加坡、开罗、巴塞罗那、巴西利亚、纽约和悉尼），部署以白菜为作物对象的系统，并评估其在各地区的经济与环境性能。采用类似上述研究的计算方法，但根据部署地的差异调整了输入数据（包括太阳能强度、室内环境调控能耗、蔬菜销售价格和运输条件等）。太阳能资源[58]、气候条件[59]和销售价格[60]数据从互联网收集，结果分别见附录A中的表S22、表S23和图S15。由于系统以太阳能为主要能源，当地太阳辐照度对性能影响显著。因此，部署在阳光充足的新加坡、巴塞罗那和悉尼的NPV更高，碳足迹更小。其中，新加坡全年气候相对稳定，几乎所有晴天的光周期均约为12 h，因此可利用自然光照栽培蔬菜，显著降低照明单元能耗[33]；加之当地蔬菜售价较高，使得新加坡系统表现出最佳综合性能。上海和纽约的气候较为温和，但纽约的太阳能资源较上海更丰富，系统性能更优。开罗的阳光最强但全年温度较高，因此室内环境调控能耗增加，导致系统碳足迹较大。巴西利亚的气候适宜蔬菜种植，系统碳足迹较小，但当地蔬菜售价较低，使得NPV相对较低。总体而言，本系统在不同地区部署均可产生理想的经济与环境效益，展现出广泛应用的潜力。

3.3.3 与现有研究的比较

为深入理解本研究结果，我们将其与现有文献进行了对比。为在相同范围内比较指标，选择了采用“从摇篮到大门”系统边界的研究。鉴于农业系统评价缺乏统一标准[61]，在比较时须注意不同研究方法间的差异。因此，我们将不同研究的主要假设总结于附录A中的表S24以供参考[28,33,48,62‒72]。图6展示了当前研究中农业系统的作物生产成本、电力消耗和碳足迹。结果表明，除少数情况外，不同研究的指标相对接近（波动保持在一个数量级内）。

我们首先将本系统与传统温室栽培系统进行比较。温室结构更简单，对室内环境调控要求较低，通常利用自然光照进行蔬菜种植，因此生产成本[图6（a）中的研究A]和电力消耗[图6（b）中的研究H]较低。然而，温室消耗化石能源供热，其碳足迹并未相应降低[图6（c）中的研究H]。本系统的生产成本与温室相当，虽电力消耗较高，但采用可再生能源供电，从而保持了较小的碳足迹。此外，本系统采用蔬菜盆垂直堆叠布局，单位面积产量达147 kg∙m-2∙a-1，显著高于传统温室（21.5 kg∙m-2∙a-1 [62]），凸显了垂直农业系统紧凑高效的特点。

与其他农业系统的比较进一步提供了启示：研究A的高生产成本源于分析中假设了较高的人工与管理成本；研究G的碳排放范围较大，因其对比了化石能源占比高的电力消耗情景与清洁可再生能源情景。本研究设定每千克蔬菜的生产成本为0.71~1.06 美元，电力消耗为2.35~3.95 kW∙h，碳足迹为每千克蔬菜0.358~0.562 kg CO2eq。这些数值均低于现有研究报道的指标，在一定程度上反映了该系统良好的经济与环境性能。

4 总结与展望

本研究提出了一种经济、环保且模块化的垂直农业系统。通过实验，本研究系统探究了多参数协同调控对蔬菜生长的综合影响。实验结果表明，在调控栽培条件下蔬菜产量最高可提升57.5%。此外，本设计采用自主开发的转轮式碳捕集装置实现CO2富集，测试表明该装置能够持续从空气中捕集CO2并将其输送至种植舱，维持稳定的CO2浓度。通过技术经济分析和LCA对系统性能进行评估，并对比了4种不同配置方案。结果显示，配备CO2富集单元并采用PVT单元供能的垂直农业系统，其NPV较传统设计提高了157%，同时在该系统的蔬菜生产过程中保持了较低的碳足迹（每千克蔬菜的碳排放为0.468 kg CO2eq）。这些发现充分体现了该设计广阔的应用前景。

本系统具有模块化特性：由几何结构统一的最小建筑单元构成，这些单元可作为独立元素组合成可扩展的整体结构。各模块的规格一致性极大简化了系统扩展过程（类似于堆叠积木），从而显著降低了施工复杂度。转轮式碳捕集装置与太阳能板等辅助组件同样具备可扩展特性，可根据系统规模相应调整尺寸。最小化模块可在工厂预制并便捷运输，现场组装流程简化为堆叠与集成操作。该方法不仅缩短了建设周期，还降低了成本，因为与传统施工方式相比，组装过程技术难度更低且所需劳动力更少。

在未来的工作中，可根据部署区域环境特点和所栽培作物的特性，进一步优化最小模块的尺寸及内部种植槽的布局。合理选择通风口、CO2释放口和传感器测点对保障室内环境均匀性至关重要。后续研究可结合流体力学原理构建数学模型，从而确定提高作物产量的优化设计方案。此外，还须深入研究圆柱形、线性或金字塔形等堆叠构型的优劣。通过探索适宜的组合形式，可在最小化土地占用的同时实现一定程度的日光利用率以支持作物栽培。改进堆叠方式以增强模块间的物质与能量流动，也将有助于提升室内环境调控能力。这些策略的共同实施，有望降低系统整体成本并减轻环境负荷。

通过优化供应链可进一步推动农业系统的技术进步[73]。就地生产与销售是有利模式，能最大限度降低运输相关的成本和碳足迹。若无法实现，则须优化原材料产地、种植系统与销售点之间的运输负荷。此外，应积极开发多样化能源为农业系统供能[74]。除太阳能外，还可探索风能、水力、地热及工业废热等能源的利用。未来研究应侧重于如何配置、利用并循环这些能源以提升可持续性。随着技术路线的多样化，建立一套标准化设计规范显得尤为重要。相应地，也须制定尽可能普适的农业系统统一评价方法，从而更客观地比较不同系统的性能。进一步地，通过结合前沿信息技术并利用人工智能进行强化学习，可实现作物相关数据的全面精准采集，从而实现对室内环境的高效响应控制[75]。本研究方法有望在降低能耗的同时提高作物产量与品质。综合采用上述策略，将进一步提升垂直农业的效率，增强粮食安全，并推动社会向更可持续的方向发展。

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