農田灌溉節水物聯監測技術研究與應用

鄭振浩，程闖闖

(1.寧波市農村水利管理處，浙江 寧波 315000； 2.寧波弘泰水利信息科技有限公司，浙江 寧波 315000)

0 引 言

我國是一個農業大國，農業生產關系著國家的經濟命脈，而水資源短缺問題是制約我國農業可持續發展的主要因素之一。傳統的農田灌溉方式存在著耗水量大且灌溉利用系數低、水資源嚴重浪費等問題，在很大程度上加劇了我國農業水資源的供需矛盾[1]。農田灌溉水有效利用系數是各級政府部門工作的重要考核指標之一，以往的測算工作多以人工進行量水和系數計算，存在數據不準確、易被篡改、效率低下、監管難度大等缺點，缺乏準確有效的農田灌溉水有效利用系數量測手段一直是灌區主管部門和考核部門的相關工作難以開展的掣肘[2]。

隨著科技的進步，先進技術在農田水利行業得到越來越廣泛的應用，農業物聯技術應運而生。該技術以精細動態方式管理生產生活，提高資源利用率和生產力水平，改善人與自然關系，近些年來已逐步在農業生產中推廣應用但仍處于探索階段。充分發揮物聯感知等先進技術手段，構建農田灌溉用水物聯感知系統，可大幅提高農田灌溉水有效利用系數測算工作的自動化水平和信息化管理水平，提高工作效率和準確性，對農業節水、農田灌溉水利用系數測算工作有著至關重要的作用[3-8]。

近年來，寧波市逐步推行寧波市農田灌溉水有效利用系數智能測算分析系統。本文對該系統的原理、功能進行介紹，并對應用效果進行現場實驗測試分析，以期為其它地區的農田灌溉水監測系統建設提供借鑒和指導。

1 農業物聯網體系構建簡介

物聯網最早在1999年被提出，后逐步應用于醫學、安防、污水處理、電網、市政工程等領域。典型的物聯網體系架構包括感知層、網絡傳輸層以及應用層3層。但由于農業動植物具有生命特征，故而在構建3層次模型時，需要構建“感知-傳輸-決策-控制”為基本操作程序的閉環體系。感知層的主要功能在于實現物聯網全面感知，精確收集農業傳感信息、農業物品的特征屬性、農業工作狀態信息、農業地理位置信息等方面的信息，同時需要具備低功耗、低成本和小型化等功能；網絡傳輸層主要通過移動通訊網絡設備，將采集到的信息進行匯聚，并提供進一步的分析處理數據，如WSN、Wi-Fi、Zigbee等；應用層則是將農業行業信息和需求與物聯網技術進行融合，實現農業生產的智能化、精細化管理，并最終提供相對應的行業應用服務。農業物聯網體系示意見圖1。

圖1 農業物聯網體系示意

2 灌溉水物聯監測系統

2.1 總體設計框架

農業灌溉節水的物聯監測要素主要包括土壤濕度、降雨量以及流量等，因此傳感器選擇溫濕度傳感器、雨量傳感器和流量傳感器3類。同時采用電磁閥控制和變頻控制，對灌溉實行啟動和停止以及流量調節控制。而Zigbee無線網絡具有成本低等特點，在眾多領域廣泛使用，因此采用Zigbee節點負責對信息進行采集，再通過移動通訊網絡傳輸至遠程控制中心，最終進行決策和控制。灌溉水物聯監測系統總體設計框架見圖2。

圖2 農灌水物聯感知系統總體框架

2.2 農灌水計量傳感器

農灌水計量傳感器的選型非常重要，由于農灌水計量設備類型眾多，其測流原理、適用條件、設備價格、測流精度、安裝難度、維護難度不盡相同，選擇合適的設備是保證整個系統的經濟性、準確性、易使用的關鍵。常用的農灌水計量設備包括超聲波明渠流量計、超聲波外夾管道流量計、雷達水位計以及智能電量表等，在監測選型過程中應根據監測點位所在斷面進行配置，如標準斷面適宜采用雷達水位計，而不規則斷面則應當采用堰槽+超聲波明渠流量計，具體的各斷面農灌水計量傳感器選型情況見表1。

表1 農灌水計量傳感器選型

2.3 灌溉主控流程

農業灌溉節水物聯監測系統的主程序即根據土壤濕度與田間水深確定是否需要進入灌溉模式以及確定灌溉水量，并根據實時的流量監測以確保水資源的合理利用，系統的主控流程示意見圖3。

圖3 系統的主控流程示意

3 應用效果分析

根據《全國農田灌溉水有效利用系數測算分析技術指導細則(2015)》和實驗灌區實際情況，實驗灌區選定6塊水稻典型田塊(每塊)，實驗灌區渠首計量點為翻水站。對試驗田地采取物聯監測系統控制及人工測量的方法進行灌水試驗，各典型田塊和渠首量水方法與量水設施依據上文分析原則進行選型，見表2。田間灌溉節水物聯監測系統現場裝置情況見圖4。

表2 試驗區量水方法與量水設施選擇情況

圖4 試驗區監測系統安裝情況

在生長期某段時間t內的作物需水量可根據農田水量平衡原理推算得出[9]，即：

Wt=W0+Wr+P0+k+M-E

(1)

式中：W0為土壤計劃濕潤層內的初始土壤含水量；Wt為時間t時土壤計劃濕潤層末的土壤含水量；Wr為土壤計劃濕潤層深度增加而增加的水量；P0為t時間內的降雨量；k為t時間內地下水補給水量；M為t時間內灌水量；E為t時間內的作物需水量。

以水稻全壽命周期內為例，并保證充分灌溉，計算得到A區1和B區2兩地農田水稻的作物需水量分別為489和507 mm，將其乘以各田塊的面積，即可得到對應試驗田塊的理論需水量。同理，通過人工測量水深乘以面積，可得到人工測量供水量和農田灌溉節水物聯監測系統分別對田間灌水量進行監測，得到實際的田間用水量，同時渠首處水量可通過抽水泵站量水(電量表)計算得到。

試驗分析得到的各參數值見表3。

表3 試驗應用測試數據結果

從表3中可以看到，人工測量控制供水量相較于系統控制供水量大，其主要原因在于經多次測量累積產生的誤差，同時人工測量控制結果不能及時反饋給渠首處工作人員，從而導致供水量的誤差，這種誤差和不及時性最終導致過供現象的發生，導致水資源嚴重浪費。經計算，采用物聯監測系統的平均供水總量較人工控制的供水量減少約30%。

灌溉水利用系數=水稻全壽命周期內農作物利用的凈水量/渠首處供水總量[10]。據統計，我國目前灌溉的平均水利用系數為0.45，相較國外的0.7～0.8仍有較大差距，還有很大的節省空間。通過上述測試數據，分別得到不同試驗塊的農田灌溉水利用系數，見圖5。從圖5中可以看出，測試地區的灌溉水利用系數較全國平均水平略高，這主要是由于當地一直注重渠系等農田水利設施的建設，減少了輸水過程中的水量損耗；采用人工測量的灌溉水利用系數平均值為0.525，而采用農田灌溉節水物聯監測后，灌溉水平均利用系數提升至0.68。可見，基于物聯網技術的農業灌溉節水物聯監測在較大程度上提高農業水資源的利用率，對于農業的可持續發展具有重要作用。

圖5 灌溉水利用系數對比

4 結 語

以物聯網技術為基礎，建立以傳感器、遙測采集終端、傳輸網絡、物聯網平臺等組成的農田灌溉水物聯監測系統，并將其應用于實驗灌區選定的6塊水稻典型田塊。結果表明，采取農田灌溉節水物聯監測系統有利于按需供水，精確控水，較人工測量時減少灌溉供水30%，平均灌溉水利用系數從0.525提升至0.68，該技術的應用可大大提高農業水資源的利用率，可在農業生產中推廣使用。