SCI论文（www.lunwensci.com）
摘 要：针对河西地区青贮玉米灌溉系统依据农户经验判断灌溉时间和量,自动化程度低,导致不能精准灌溉和水资源浪 费的问题。设计了一种基于作物生长模拟模型的智能节水灌溉系统,利用作物生长模拟模型可逐日动态预测土壤含水量变化对 玉米产量影响的优势,嵌入式设计智能节水灌溉决策系统,实现玉米的智能化精准灌溉。该系统能对河西地区青贮玉米智能化 生产的知识决策关键环节提供技术支持。
关键词：智能灌溉,节水灌溉,作物生长模型,远程控制
Design of Intelligent Water-saving Irrigation System for Silage Corn in Hexi Irrigation Area
WEI Xuehou, NIE Zhigang, LIU Qiang, WANG Jun, LI Guang
(College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou Gansu 730070)
【Abstract】： In response to the problem that the irrigation system for silage maize in Hexi area is based on farmers' experience to judge the irrigation time and volume, the degree of automation is low, which leads to the inability to irrigate accurately and the waste of water resources. An intelligent water-saving irrigation system based on the crop growth simulation model is designed. Using the advantage that the crop growth simulation model can dynamically predict the effect of soil water content changes on maize yield day by day, the intelligent water-saving irrigation decision-making system is embedded and designed to realize intelligent and precise irrigation of maize. The system can provide technical support to the key aspects of knowledge decision for intelligent production of silage maize in Hexi region.
【Key words】： intelligent irrigation;water-saving irrigation;crop growth model;remote control
引言
河西灌区位于我省西北部,面积约 27 万 hm2.是我 国重要的玉米生产优势产区 [1]。该地处干旱内陆区,为典 型的大陆性气候,降水稀少,蒸发量大,气候干燥,降 水量时空分布还极不均匀,耕地亩均水资源量为 570m3. 占全国平均水平的 38%, 属于资源型缺水地区 [2]。近些 年,由于人类活动和气候变化,使河西地区地表水资源 可利用量减少,产生土壤次生盐碱化、内陆河断流、河 道径流减少和地下水位下降等严重生态问题 [3],严重影 响着该地区农业生产力的提高以及生态环境的健康发 展。因此,确定适宜河西青贮玉米的智能节水灌溉系统,对青贮玉米产量的提升、缓解水资源短缺和促进水 资源持续利用具有重要的意义。
作物生长模拟模型,简称为作物模型,是指对作物 的生长、发育以及产量形成的过程和对环境反应能进行 定量地和动态地描述的一种计算机模拟程序 [4],基于已 有的实验数据,它可以模拟各种条件下的作物生长状 况,可以预测未知风险,还可以优化农业当中的一些 管理措施。本项目使用的是 APSIM 模型,它是由澳大 利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统组 (APSRU)联合开发的,用于模拟农业系统中主要部分 的机理模型 [5.6]。属于具有较强机理基础的模型,对作物的生理机制有较好地模拟能力,相对于其他的模型它 的应用面更广,精确度更高,能更好地模拟土壤水分变 化对作物生长的影响。相较于传统的使用传感器采集土 壤含水量方法 [7],作物模型模拟土壤含水量方法更适用 于复杂的和广阔的田地环境,且模拟效果较传感器采集 的效果更好。
本系统的目的是提升农业灌溉的自动化程度,减少 农业生产过程中造成的劳动力浪费,提高农作物产量, 提高水资源的利用率,实现节约用水。本系统利用物联 网技术、ZigBee 无线通信技术、传感器及自动控制等 技术研发。系统根据地区的气象信息、土壤信息和作物 的生长特性,结合地区农业管理措施和土壤墒情信息, 通过上位机决策系统进行决策,给出灌溉方案,再通过 远程控制实现水阀门的自动开关,实现适时适量的自动 灌溉,建立一个高效、节水和智能的青贮玉米灌溉区。
1 智能节水灌溉系统总体设计
本文设计一种基于作物生长模型的智能节水灌溉系 统,对农作物进行精准灌溉。其思想是由土壤湿度传感 器、风速传感器、气象仪和摄像头对环境信息进行实时 采集,采集的数据传送至上位机(服务器),然后由作 物生长模型组成的决策系统进行决策,给出农田的灌溉 时间和灌溉量,再由系统控制自动实现定时的灌溉,同 时装设恒压变频控制器,来保证供水系统的稳定,实现 准确的供水量补给,实现灌溉与节水共赢的目标,并且 用户可以随时在电脑端和手机 App 上查看农作物的生 长环境情况和农田灌溉情况 [8-10]。安装的摄像头将数据 直接传输到服务器端,用户可以实时查看农田作物的环境情况。为了保障系统的健壮性,用户还可以通过移动 端手动进行远程灌溉控制。该系统的总体结构图如图 1 所示。
2 智能节水灌溉系统硬件设计
2.1 主控制器模块设计
本文使用 ARM Cortex-A9 开发板, 它采用 Exynos 4412 的主芯片,相比 Cortex-A8 处理器整体性能提升 50%,具有更高的主频和更丰富外设,配置 2GB 双通道 DDR3 的内存及 16GB 存储,稳定性强、可靠性高,能 适用于对性能和处理能力有更高要求的嵌入式系统应用 场合。其中内置有无线 WiFi 模块、Bluetooth、GPS、 Camera、3G 等模组, 支持 HDMI1.4(1080P/60Hz) 显 示,通过强粉尘、震动、高低温(-25°~ +80°)等工业 环境考验。引出脚多达 320 个,可以接收检测到的各种 数据,做到农业种植地环境的全面监测。具体电路板如 图 2 所示。
2.2 传输模块设计
本系统采用 ZigBee 无线数据传输模块,该模块的 作用是将采集到的农田环境信息传输给主控制器模块。 该模块是以 CC2430 为核心处理器的 ZigBee 无线模块, 结合了一个高性能 2.4GHz DSSS(直接序列扩频)射 频收发器核心和一颗工业级小巧高效的 8051 控制器。 它支持 2.4GHz IEEE802.15.4/ZigBee 协议, 并可以用 很低的费用构成 ZigBee 节点,因此有效地降低了应用 成本 [11]。拥有接收灵敏度高、集成度高和低功耗的特 点。CC2430 仅需很少的外接元件就可以实现信号的接收 和发送,具有自适应组网功能,支持大量网上节点, 低 成本实现近距离无线组网需要,适合在本系统中使用 [12]。
2.3 数据采集模块设计
数据采集端主要功能是采集外界环境的数据信息, 提供智能决策需要的重要数据信息和环境信息,相当于 是系统的眼睛。主要采集土壤湿度、风速、现场情况视 频以及当前环境情况等信息。其中包括土壤湿度采集模 块、风速采集模块和环境信息采集模块。
(1)土壤湿度采集模块 ：土壤的湿度对作物的生长 发育有着直接影响,对作物的最终产量也有较大的影 响,因此实时采集作物身处环境的土壤湿度有重要意 义。在本模块中,采集土壤湿度的目的是动态校准作物 模型,当土壤湿度低于预设的阈值时,自动实现定量的 灌溉。本系统采用 RS485 土壤湿度采集模块,使用金 属防水探头,不易被土壤侵蚀,具有灵敏度高、抗干扰 能力强的特点,非常适用于农田环境。
(2) 风速采集模块 ：风速的大小决定了某一时期内 是否能对农田实行灌溉。本系统使用风速变送器 GD-FS- RS485 实现,它采用三杯式设计,使用聚碳酸酯外壳,面 积轻巧,摩擦小, 耐腐蚀。测量量程为 0 ~ 50m/s, 分辨 率为 0.1m/s,启动风速小于 0.2m/s,测量比较精准, 适 合在本系统中使用。
(3)环境信息采集模块 ：可以远程查看到农田作物 的环境信息、生长状态以及实时灌溉情况。本系统采用 气象仪可以采集环境的温湿度、雨量、辐射量、当日最 低温最高温等环境信息,为作物模型采集输入数据,还 为特殊环境的预警提供数据依据。采用型号为 OV7725 的海康威视的摄像头,安装成功即可使用,移动端和服 务器只需要调用相关的服务器接口即可使用。
2.4 灌溉模块设计
灌溉模块采用电磁水阀和液体流量计作为执行部 件。电磁水阀采用的是平板式膜片结构,启闭操作很可 靠,使用寿命长,能够在许多不同环境下安全使用。液体流量计计算水管中水的流量,实现农田定量的灌溉。
3 智能节水灌溉系统软件设计
服务器端采用 B/S 模式结构设计,采用 Java 语言 实现,开发速度快、性能好。设备和网络之间采用开 销小、宽带占用较低的即时通讯协议 MQTT 协议,采 用遗嘱机制,当设备异常断开连接时,通过遗嘱信息通 知客户端,以便于后续及时处理。客户端可以直接在浏 览器访问,不需要安装软件就可查看灌溉系统的各个模 块,并且操作简单。软件灌溉流程图如图 3 所示。
软件数据库模块主要包含作物模型的输入数据、传 感器数据和历史操作数据 3 个部分。作物模型的输入数 据包含模型运行需要的土壤特性数据、气象数据、管理 措施和作物的特征参数 ;传感器数据包含气象仪测量的 气象数据(空气温湿度、日照、降雨量等数据)、分布 在田间的土壤传感器数据和流量计测得的灌溉量数据 ; 历史操作数据包括进行灌溉的操作记录,记录包含手动 灌溉和自动灌溉记录。
软件功能模块包含查看模块、控制模块和预警模块 3 个部分。其中查看模块包含查看历史灌溉记录(灌溉 日期和灌溉量)、查看作物环境信息(作物实时生长状 态)和查看当前灌溉的状态 ;控制模块包括手动控制灌 溉和自动控制灌溉功能 ;预警模块是根据测得的环境信 息数据判断是否超出阈值,然后进行预警,保证农作物 在适宜的环境条件下生长。
4 灌溉策略
影响玉米产量的重要因素是土壤的水分,节水智能灌溉系统主要就是通过作物生长模型模拟不同时期的玉 米所处环境的土壤含水量,再结合不同时期玉米的需水 量通过计算得到较准确的灌溉量,然后通过自动灌溉控 制系统实现农田的自动灌溉。青贮玉米的生长周期大致 可分为 4 个阶段,即播种到苗期,苗期到拔节,拔节 到抽雄,抽雄到收割,每个阶段对水资源的需求量都不 同。因此,为了避免水资源的浪费,根据各生长周期需 水量的特点去制定合理的灌溉策略,不仅能实现节水, 还可以提高玉米的产量。
灌溉策略的具体思路如下,首先通过彭曼-蒙特斯 公式 [13] 计算得到玉米每个生长周期的需水量,然后根 据 APSIM 作物模型对玉米的生长过程每天都进行一次 模拟,模拟得到玉米所处环境的土壤含水量,用作物需 水量减去土壤含水量得到实际灌溉量,作物模型每次都 模拟 7 天之后的土壤含水量结果,从而确定最佳的灌溉 时间。同时,为了系统的健壮性,还使用传感器实时监 测部分土壤的湿度,当土壤湿度低于预设的阈值时,立 即进行定量的自动灌溉。当田间出现意外情况,需要停 止灌溉或改变灌溉时间时,可以人工线上手动控制灌溉 状态。这样预防了各种情况,既保持了土壤的湿度,又 使得作物模型处于动态模拟当中,使得模型预测更加精确,更有利于精准灌溉。作物模型应用于智能决策的原 理框架图如图4所示。
建立灌溉策略的重要一步就是确定不同时期作物的 需水量。作物需水量是指作物生长发育所消耗的水量。 影响作物需水量的因素有温度、降水和土壤肥力等,而 关键因素是作物的蒸腾和蒸发。因此,作物需水量是通 过参照作物的蒸散量和作物系数来计算的。本系统采 用 Penman-Monteith 方法计算参照作物的蒸散量,不 仅考虑了作物本身的生理特性,又考虑了气象因素的影 响,国内外引用较多。
Penman-Monteith 公式基本形式如式(1)所示：
ET0 =900ν2 (es - ea )
在 式(1) 中, ET0 表示参照作物蒸散量(mm); G 为该地区的土壤热通量(MJ/m2 •day);Rn 为植物 冠层表面的净辐射(MJ/m2 •day);v2 为离地面两米 高处的风速(m/s);T 为离地面两米高处的日平均气 温(℃);γ 为干湿表常数(kpa/℃);es 为饱和水汽压; ea 为实际水汽压; ∆为饱和水汽压与温度的曲线斜率 (kpa/℃)。
作物需水量根据作物蒸散量计算得到如式(2)所示 ： ETc=Kc ×ET0 (2)
式(2) 中, ETc 为作物需水量(mm) ;Kc 为作物 系数。
建立灌溉策略的另一个重要步骤就是运用作物模型 去模拟作物所身处的土壤含水量。作物模型模拟时需要 有 4 个输入 ：气候数据、作物特征参数、土壤数据、管 理措施。(1)气候数据由两部分组成,一部分是监测到 的当前环境的实时气象数据 ;另一部分是由前些年的气 象数据预测得到当年的气象数据,实时气象数据隔一段 时间替换预测的气象数据,使得模型输入的气象数据更 加准确,模型预测也更加准确。(2)作物特征参数是根 据河西灌区青贮玉米的特征参数进行设置的。(3)土壤 数据是测量的河西灌区的真实土壤特性数据。(4)管理 措施是根据当地的人工经验的设定的。当把这些参数设 置完之后, 对模型进行本地化校准 [14], 即结合实际产 量数据,对模型进行微小的参数调整,使得模型能够较 准确地模拟河西灌区青贮玉米的生长,较准确的模拟青 贮玉米所处的土壤含水量。
5 结语
本文提出了一种基于作物模型的智能节水系统,使 用作物模型模拟作物的土壤含水量,解决了大面积种植 下青贮玉米土壤含水量测定不准确的问题,且模型模拟 效果相对来说更加准确,再结合作物需水量特征和土壤 湿度传感器实现了系统的远程自动灌溉决策功能。除此 之外,本系统可以在一定程度上直观地看到农作物生长 的实时状态和实时环境,且具有快捷的控制方式,易于 操作等优势,为提升传统农作物田间管理提供了新的思 路,具有一定的参考意义和使用价值。
参考文献
[1] 董姗,王皓,贾倩民,等.灌溉模式与种植方式对河西地区青贮玉米生长、产量和经济效益的影响[J].草地学报,2020.28(4): 1111-1120.
[2] 梁川.甘肃河西走廊高效节水灌溉关键问题浅析[J].中国水 利,2014(11):57-59.
[3] 李晓婧,白艳萍,李萌,等.河西走廊水资源变化与生态环境时 空关联分析[J].水土保持通报,2019.39(2):275-280+287.
[4] 李军.作物生长模拟模型的开发应用进展[J].西北农业大学 学报,1997(4):109-114.
[5] ASSENG S,KEATING BA,FILLERY I R P,et al. Performance of the APSIM wheat Model in Western Australia[J].Field Crops Res,1998.57(2):163-179.
[6]ASSENG S,KEULEN H V,STOL W.Performance andApplication of the APSIM Nwheat model in theNetherlands[J].European Journal of Agronomy,2000.12 (1):37-54.
[7] 谢振伟,马蓉,赵天图,等.基于ZigBee无线传感器网络的棉田 节水灌溉系统设计[J].江苏农业科学,2017.45(16):225-228. [8] 朱均超,张强,赵岩.基于物联网的农业大棚环境监测系统设 计[J].中国农机化学报,2018.39(9):76-80.
[9] 董佳,梅欢,刘利军,等.智能灌溉系统设计与实现[J].河北省 科学院学报,2021.38(3):14-19.
[10] 李自荣.基于大数据的设施农业管理系统设计[J].农机化研 究,2020.42(7):245-248.
[11] 李志军,张文祥,杜丽,等.基于物联网的智能农业监控系统 设计[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2021.42(2):93-98. [12] 赵富孟,徐文彪.基于ZigBee技术的智能监测控制系统应用 研究[C]//第十一届防汛抗旱信息化论坛论文集,2021:347-350. [13] 王菱,陈沈斌,侯光良.利用彭曼公式计算潜在蒸发的高度 订正方法[J].气象学报,1988(3):381-383.
[14] 刘沉默.旱作条件下APSIM模型的适应性评价及应用[D]. 晋中:山西农业大学,2019.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jisuanjilunwen/54262.html
