通过对猴头菇栽培环境大数据的收集，分析在2025年10月1日到26日室外菌房猴头菇生长大棚内的湿度、温度、CO2每一小时,的变换情况，通过变异系数计算，直观展现环境稳定性状况。通过变异系数算法，对温度、湿度、CO₂浓度进行3小时滚动分析，实时评估环境波动情况,，生成稳定性预警系统，提供预防性维护建议。该系统通过数据驱动决策，实现猴头菇栽培环境的精准化、智能化管理，在保障高产优质的同时，显著提升资源利用效率，推动食用菌产业向现代化、可持续化方向发展。
1.数据采集：本数据搜集猴头菇生长大棚内环境变化数据，记录了室外菌房从2025年10月1日到26日，每隔一小时湿度，温度，四个角度的CO2浓度的变化情况，总共625条数据，数据按需更新，数据段包括序号、时间、左下CO2/ppm、左上CO2/ppm、右下CO2/ppm、右上CO2/ppm、湿度/%、温度/℃。2.数据处理：数据清洗，去除异常值影响。将四个方向上的CO2浓度计算平均值，储存在平均CO2/ppm这个字段当中。3.算法加工：分别计算湿度、温度、CO2浓度的平均值，这里采用3小时滚动计算，即在t时刻湿度的平均值，是通过t、t-1、t-2时刻的湿度进行计算的平均值。同样的方法计算湿度的标准差、温度和CO2浓度的平均值和标准差；计算变异系数，把湿度、稳定和CO2的浓度的标准差除以平均值代表三个变量的变异系数，用以衡量环境的稳定性。实时评估大棚内环境的稳定性，为精准化栽培管理提供数据支持。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
序号 |
-- | -- |
设备地点 |
-- | -- |
时间 |
-- | -- |
左下CO2/ppm |
-- | -- |
左上CO2/ppm |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 序号 | 402,164,485,256,529 |
| 设备地点 | 室外菌房,室外菌房,室外菌房,室外菌房,室外菌房 |
| 时间 | 10/17/2025 17:00,10/7/2025 19:00,10/21/2 |
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http://localhost:3001/api/v1/datasets/8419586